推論效率低導致能源浪費
部署
風險描述
未經優化的模型部署使用過大的運算資源進行推論。例如使用 GPT-4 級別的模型回答只需要 GPT-3.5 等級能力的問題、未實施模型量化導致使用兩倍的記憶體和運算、或未使用 KV cache 導致每次推論重複計算。這些低效部署累積造成大量不必要的能源消耗。
框架對照
iso 23894R8
tw principle永續發展與福祉
tw risk type部署互動問題(Deployment Interaction)
控制措施
- 推論效率最佳化
- 模型選型指引
- 量化技術
處理步驟
- 根據任務複雜度選擇適當規模的模型(不盲目使用最大模型)
- 實施模型量化(INT8/INT4)減少推論資源需求
- 部署 KV cache 和批次推論等最佳化技術
- 追蹤推論效率指標(token/watt)並設定最佳化目標