Amalan yang selalunya memakan diri dalam optimasi AI ialah terlalu mengoptimumkan perkara yang salah, seperti mengejar kelajuan atau ketepatan secara buta tanpa mengukur kesan sebenar pada model dan sistem keseluruhan.
Amalan yang patut dielakkan
- Mengoptimum tanpa baseline
- Jika prestasi awal tidak diukur, sukar untuk tahu sama ada perubahan benar-benar membantu.
- Terlalu banyak perubahan serentak
- Bila banyak tetapan diubah pada masa yang sama, punca peningkatan atau kemerosotan tidak jelas.
- Menganggap semua teknik sesuai untuk semua kes
- Quantization, pruning, atau distillation tidak semestinya memberi hasil baik dalam setiap situasi.
- Mengabaikan validasi selepas optimasi
- Model yang nampak lebih pantas boleh kehilangan ketepatan atau prestasi dunia sebenar.
- Mengabaikan profil bottleneck
- Mengubah model tanpa tahu sama ada masalah sebenar ialah CPU, GPU, memori, atau I/O sering membuang masa.
- Mengutamakan “quick win” semata-mata
- Penalaan pantas kadang-kadang menjejaskan kebolehselenggaraan dan kestabilan jangka panjang.
- Tidak memantau drift selepas deploy
- Model yang dioptimumkan boleh merosot apabila data dunia sebenar berubah.
Cara elak “memakan diri”
- Ukur metrik asas dahulu.
- Uji satu perubahan pada satu masa.
- Bandingkan sebelum dan selepas dengan set validasi yang sama.
- Uji dalam keadaan sebenar, bukan hanya dalam persekitaran latihan.
- Pantau semula prestasi secara berterusan selepas pelaksanaan.
Jika anda mahu, saya boleh ringkaskan ini menjadi senarai amalan buruk vs amalan baik dalam bentuk jadual Markdown.