Некоторые способы оптимизации работы ИИ-сервисов при высокой нагрузке:

• Квантизация. 1 Этот метод позволяет упростить модели ИИ, уменьшив их размеры без значительного падения производительности. 1
• Прядение. 1 Метод уменьшения размера нейронных сетей, цель которого — сделать модель проще и легче за счёт удаления части структуры, при этом не жертвуя точностью. 1
• Использование разреженных матриц. 1 Этот подход полезен для уменьшения объёма вычислений и сокращения объёма памяти, который требуется для работы сложных нейронных сетей. 1
• Сжатие и кодирование моделей. 1 Например, Хаффмановское кодирование позволяет уменьшить объём данных за счёт замены часто встречающихся элементов на более короткие коды, а редких — на более длинные. 1
• Использование графических процессоров. 2 Они оснащены многочисленными процессорными ядрами, что позволяет распараллеливать одинаковые задачи, ускоряя их выполнение. 2
• Использование облачных сервисов. 3 Например, Microsoft Azure и AWS предоставляют специализированные экземпляры для эффективной обработки задач ИИ. 3

Важно найти баланс между производительностью и точностью, чтобы модель оставалась эффективной и при этом легко внедрялась в практические приложения. 1