מה זה בעצם Inference Benchmarking - ולמה זה כל כך חשוב?

לפני שנצלול לעומק עם Docker, Containers וכלים למדידת ביצועים - צריך להבין מה בדיוק אנחנו מודדים, ולמה זה קריטי.

מה זה Inference?

בינה מלאכותית מורכבת משני שלבים עיקריים:

• Training - שלב הלמידה, שבו המודל “מבין את העולם”.
• Inference - שלב השימוש, שבו הוא מקבל קלט ומחזיר תוצאה.

לדוגמה: מודל שמזהה תמונה של חתול - ב-training הוא לומד מה זה חתול, וב-inference הוא רואה תמונה חדשה ומחזיר “זה חתול”.

אז מה זה Benchmarking?

Benchmarking זה תהליך שבו בודקים ובוחנים את הביצועים של מערכת - במקרה שלנו, של מודל בזמן inference. זה כולל מדדים כמו:

• Latency - כמה זמן לוקח למודל להחזיר תשובה?
• Throughput - כמה דגימות לשנייה הוא יכול לעבד?
• יעילות משאבים - כמה CPU, GPU וזיכרון נצרכים כדי להגיע לתוצאה הזו?

למה זה חשוב?

בעולם האמיתי, מודל לא חי בתוך Jupyter Notebook. הוא רץ על שרת אמיתי, צריך לענות בזמן אמת למשתמשים, ולעמוד בעומסים משתנים - בלי לשרוף משאבים יקרים.

בלי Benchmarking מדויק:

• אי-אפשר לדעת אם שדרוג שיפר או הרע את הביצועים,
• קשה לבחור את מנוע ה-inference או החומרה המתאימה,
• והכי חשוב - קשה לשחזר תוצאות באופן אמין.

לסיכום

Benchmarking לא נועד רק למדוד מהירות. הוא נועד לבנות אמון - לדעת שהמודל, התשתית והאופטימיזציה עובדים יחד בהרמוניה. זו אבן היסוד לכל מערכת AI יעילה בקנה מידה אמיתי.