レイテンシは、言語モデルやAIモデルを本番環境に実装する際の重要な課題です。精度のみに焦点を当て、計算パフォーマンスを無視することは誤りです。トークン/秒で測定される速度は、不可欠なアーキテクチャメトリックになりました。これは、特に金融やヘルスケア分野において、クリティカルなアプリケーションが迅速な応答を必要とするためです。モデルのパフォーマンスを最適化することは、GPUの使用率の低下にもつながり、結果としてクラウド請求額の削減にもつながります。軽量アーキテクチャの使用、量子化、バッチ処理などの技術は、精度を犠牲にすることなく速度を向上させるのに役立ちます。トークン/秒でモデルの速度を測定するためのPythonでの実践的な例を示します。約100トークン/秒という目標は、リアルタイムの人間との対話の良い基準となります。最適化の手順には、初期ベンチマークの設定、バッチ処理の実装、蒸留または量子化されたモデルの評価が含まれます。コミュニティは、AIモデルのプロファイリングとベンチマークのためのツールやライブラリを共有しています。