37、机器学习推理：工具、优化与设计实践

机器学习推理：工具、优化与设计实践

在机器学习领域，推理过程的高效性和优化至关重要。本文将深入探讨推理相关的工具框架、新兴的无服务器推理模式、推理管道的优化方法，以及不同场景下的推理设计方案。

1. 推理工具与框架

在进行推理时，有许多工具和框架可供选择。推荐阅读 相关博客 以及一些深刻的研究成果，例如 “PowerInfer: Fast Large Language Model Serving with a Consumer - grade GPU”。

推理引擎和推理框架常被混淆，但它们并不完全相同：
- 推理引擎 ：是用于推理的运行时环境，如 ONNX Runtime。
- 推理框架 ：是更通用的术语，可能包含推理引擎、模型转换和优化工具，以及辅助服务各方面的组件，如批处理、版本控制、模型注册、日志记录等，例如 TorchServe。

在选择是使用功能齐全的框架还是在推理引擎上使用小型包装器时，没有单一的答案。如果需求明确，有足够的人力资源维护，且倾向于使用更高级的工具，那么框架是更好的选择；而对于初创公司，若需要尽快推出系统，且需求在未来几个月才会明确，那么可以选择将推理引擎与通信层（如 Web 框架）简单结合来部署模型，将更可靠的解决方案留到下一版本。

2. 无服务器推理

无服务器推理是一种新兴的方法，与传统基于服务器的模型不同。它最初由 AWS Lambda 推广，如今各大