Em um cenário digital acelerado, as empresas que dependem da IA enfrentam novos desafios: latência, uso de memória e custos de poder computacional para executar um modelo de IA. À medida que a IA avança rapidamente, os modelos que impulsionam essas inovações tornaram-se cada vez mais complexos e intensivos em recursos. Embora esses grandes modelos tenham alcançado um desempenho notável em várias tarefas, eles geralmente vêm acompanhados de requisitos computacionais e de memória significativos.
Para aplicações de IA em tempo real, como detecção de ameaças, detecção de fraudes, embarque biométrico em aviões e muitas outras, fornecer resultados rápidos e precisos torna-se primordial. A verdadeira motivação para as empresas acelerarem as implementações de IA vem não apenas da economia em infraestrutura e custos computacionais, mas também da obtenção de maior eficiência operacional, tempos de resposta mais rápidos e experiências do usuário mais suaves, o que se traduz em resultados comerciais tangíveis, como maior satisfação do cliente e redução dos tempos de espera.
Duas soluções vêm à mente para navegar por esses desafios, mas não estão isentas de desvantagens. Uma solução é treinar modelos menores, sacrificando precisão e desempenho por velocidade. A outra solução é investir em hardware melhor, como GPUs, que podem executar modelos de IA complexos e de alto desempenho com baixa latência. No entanto, com a demanda por GPUs superando rapidamente a oferta, essa solução rapidamente aumentará os custos. Também não resolve o caso em que o modelo de IA precisa ser executado em dispositivos de borda, como smartphones.
Entram em cena as técnicas de compressão de modelos: um conjunto de métodos projetados para reduzir o tamanho e as demandas computacionais dos modelos de IA, mantendo seu desempenho. Neste artigo, exploraremos algumas estratégias de compressão de modelos que ajudarão os desenvolvedores a implantar modelos de IA mesmo nos ambientes mais restritos em recursos.
Existem várias razões pelas quais os modelos de aprendizado de máquina (ML) devem ser comprimidos. Primeiro, modelos maiores costumam fornecer melhor precisão, mas exigem recursos computacionais substanciais para executar previsões. Muitos modelos de última geração, como modelos de linguagem grandes (LLMs) e redes neurais profundas, são tanto caros em termos computacionais quanto intensivos em memória. À medida que esses modelos são implantados em aplicações em tempo real, como motores de recomendação ou sistemas de detecção de ameaças, sua necessidade de GPUs de alto desempenho ou infraestrutura em nuvem eleva os custos.
Em segundo lugar, os requisitos de latência para certas aplicações aumentam a despesa. Muitas aplicações de IA dependem de previsões em tempo real ou de baixa latência, o que exige hardware poderoso para manter os tempos de resposta baixos. Quanto maior o volume de previsões, mais caro se torna executar esses modelos continuamente.
Além disso, o volume absoluto de solicitações de inferência em serviços voltados para o consumidor pode fazer os custos dispararem. Por exemplo, soluções implantadas em aeroportos, bancos ou locais de varejo envolverão um grande número de solicitações de inferência diariamente, com cada solicitação consumindo recursos computacionais. Essa carga operacional exige uma gestão cuidadosa de latência e custos para garantir que a escalabilidade da IA não drene os recursos.
No entanto, a compressão de modelos não se trata apenas de custos. Modelos menores consomem menos energia, o que se traduz em maior duração da bateria em dispositivos móveis e redução do consumo de energia em data centers. Isso não apenas reduz os custos operacionais, mas também alinha o desenvolvimento da IA com metas de sustentabilidade ambiental, reduzindo as emissões de carbono. Ao abordar esses desafios, as técnicas de compressão de modelos abrem caminho para soluções de IA mais práticas, econômicas e amplamente implantáveis.
Modelos comprimidos podem realizar previsões de forma mais rápida e eficiente, permitindo aplicações em tempo real que melhoram as experiências do usuário em vários domínios, desde verificações de segurança mais rápidas em aeroportos até verificação de identidade em tempo real. Aqui estão algumas técnicas comumente usadas para comprimir modelos de IA.
A poda de modelos é uma técnica que reduz o tamanho de uma rede neural removendo parâmetros que têm pouco impacto na saída do modelo. Ao eliminar pesos redundantes ou insignificantes, a complexidade computacional do modelo é diminuída, levando a tempos de inferência mais rápidos e menor uso de memória. O resultado é um modelo mais enxuto que ainda apresenta um bom desempenho, mas requer menos recursos para ser executado. Para as empresas, a poda é particularmente benéfica porque pode reduzir tanto o tempo quanto o custo de fazer previsões sem sacrificar muito em termos de precisão. Um modelo podado pode ser re-treinado para recuperar qualquer precisão perdida. A poda de modelos pode ser feita de forma iterativa, até que o desempenho, tamanho e velocidade do modelo desejados sejam alcançados. Técnicas como poda iterativa ajudam a reduzir efetivamente o tamanho do modelo enquanto mantêm o desempenho.
A quantização é outro método poderoso para otimizar modelos de ML. Ela reduz a precisão dos números usados para representar os parâmetros e cálculos de um modelo, tipicamente de números de ponto flutuante de 32 bits para inteiros de 8 bits. Isso reduz significativamente a pegada de memória do modelo e acelera a inferência ao permitir que ele seja executado em hardware menos potente. As melhorias de memória e velocidade podem ser de até 4 vezes. Em ambientes onde os recursos computacionais são limitados, como dispositivos de borda ou telefones móveis, a quantização permite que as empresas implantem modelos de forma mais eficiente. Também reduz o consumo de energia dos serviços de IA, traduzindo-se em custos mais baixos de nuvem ou hardware.
Normalmente, a quantização é feita em um modelo de IA treinado e usa um conjunto de dados de calibração para minimizar a perda de desempenho. Nos casos em que a perda de desempenho ainda é mais do que aceitável, técnicas como treinamento consciente de quantização podem ajudar a manter a precisão, permitindo que o modelo se adapte a essa compressão durante o próprio processo de aprendizado. Além disso, a quantização de modelos pode ser aplicada após a poda de modelos, melhorando ainda mais a latência enquanto mantém o desempenho.
A destilação do conhecimento envolve treinar um modelo menor (o aluno) para imitar o comportamento de um modelo maior e mais complexo (o professor). Esse processo geralmente envolve treinar o modelo aluno tanto com os dados de treinamento originais quanto com as saídas suaves (distribuições de probabilidade) do professor. Isso ajuda a transferir não apenas as decisões finais, mas também o “raciocínio” sutil do modelo maior para o menor.
O modelo aluno aprende a aproximar o desempenho do professor, concentrando-se em aspectos críticos dos dados, resultando em um modelo leve que retém grande parte da precisão do original, mas com demandas computacionais muito menores. Para as empresas, a destilação do conhecimento permite a implantação de modelos menores e mais rápidos que oferecem resultados semelhantes a uma fração do custo de inferência. É particularmente valiosa em aplicações em tempo real, onde velocidade e eficiência são críticas.
Um modelo aluno pode ser ainda mais comprimido aplicando técnicas de poda e quantização, resultando em um modelo muito mais leve e rápido, que apresenta desempenho semelhante ao de um modelo complexo maior.
À medida que as empresas buscam escalar suas operações de IA, a implementação de soluções de IA em tempo real torna-se uma preocupação crítica. Técnicas como poda de modelos, quantização e destilação do conhecimento fornecem soluções práticas para esse desafio, otimizando modelos para previsões mais rápidas e baratas sem uma grande perda de desempenho. Ao adotar essas estratégias, as empresas podem reduzir sua dependência de hardware caro, implantar modelos de forma mais ampla em seus serviços e garantir que a IA permaneça uma parte economicamente viável de suas operações. Em um cenário onde a eficiência operacional pode fazer ou quebrar a capacidade de uma empresa de inovar, otimizar a inferência de ML não é apenas uma opção — é uma necessidade.