Hacemos que los modelos consuman menos memoria, generen más rápido y respondan antes. Y cuando una mejora funciona de verdad, la incorporamos a QDivZero.
Empieza ahoraEmpezamos por un cuello de botella detectado en una carga real de inferencia y definimos cómo medir si la solución funciona.
Probamos la solución actual y la nueva propuesta con la misma configuración. Así medimos el rendimiento y comprobamos que la calidad no se resienta.
Una mejora se incorpora a QDivZero solo si mantiene sus resultados con cargas similares a las reales y no cambia la forma de usar la plataforma.
Estas son algunas de las técnicas que ya aplicamos en QDivZero para que los sistemas de IA aprovechen mejor sus recursos.
La cuantización almacena los pesos con menos precisión para reducir la memoria y ejecutar modelos compatibles con menos recursos, sin perder calidad ni velocidad.
Con la predicción multitoken, el modelo propone varios tokens en cada paso en lugar de generarlos uno a uno. Cuando la arquitectura lo permite, necesita menos trabajo secuencial y responde antes.
La decodificación especulativa usa un modelo pequeño para proponer bloques de tokens. El modelo principal los verifica y acelera la generación sin cambiar el resultado.
La poda elimina expertos o parámetros que apenas influyen en el resultado. Así evitamos cálculos innecesarios y mantenemos la calidad y la estabilidad al desplegar distintas familias de modelos.
Descubre qué métodos estamos probando o lleva QDivZero a tus cargas de producción.