Hugging Face: 5 Cách Doanh Nghiệp Cắt Giảm Chi Phí AI Mà Không Ảnh Hưởng Đến Hiệu Suất
Trong bối cảnh chi phí triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng leo thang, nhiều doanh nghiệp đang loay hoay tìm kiếm giải pháp để tối ưu hóa ngân sách mà vẫn đảm bảo hiệu quả hoạt động. Câu trả lời không nằm ở việc "đốt" thêm sức mạnh tính toán, mà là "tính toán thông minh hơn," theo Hugging Face, một cộng đồng và nền tảng hàng đầu về AI nguồn mở.
Các doanh nghiệp thường mặc định rằng mô hình AI càng lớn, càng mạnh thì càng hiệu quả. Tuy nhiên, Sasha Luccioni, chuyên gia AI và biến đổi khí hậu tại Hugging Face, cho rằng đây là một quan niệm sai lầm. Thay vì chạy đua vũ trang sức mạnh tính toán, doanh nghiệp nên tập trung vào cải thiện hiệu suất và độ chính xác của mô hình.
“Có những cách thông minh hơn để làm việc mà chúng ta hiện chưa khám phá hết, bởi vì chúng ta quá mù quáng với việc: Chúng ta cần nhiều FLOPS hơn, chúng ta cần nhiều GPU hơn, chúng ta cần nhiều thời gian hơn,” Luccioni nhấn mạnh.
Sử Dụng Mô Hình "Vừa Vặn" Với Nhiệm Vụ
Một trong những cách hiệu quả nhất để giảm chi phí AI là sử dụng mô hình chuyên biệt cho từng nhiệm vụ cụ thể, thay vì mặc định sử dụng các mô hình lớn đa năng. Các mô hình "distilled" (tinh chỉnh) có thể đạt hoặc thậm chí vượt qua độ chính xác của các mô hình lớn hơn với chi phí thấp hơn đáng kể và tiêu thụ ít năng lượng hơn.
Luccioni cho biết, trong các thử nghiệm của mình, bà nhận thấy mô hình chuyên biệt có thể tiết kiệm từ 20 đến 30 lần năng lượng so với mô hình đa năng. “Bởi vì đó là một mô hình có thể thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, trái ngược với bất kỳ nhiệm vụ nào bạn giao cho nó, điều thường xảy ra với các mô hình ngôn ngữ lớn,” bà giải thích.
Biến Hiệu Quả Thành "Mặc Định"
Hugging Face khuyến nghị các doanh nghiệp nên áp dụng "lý thuyết thúc đẩy" (nudge theory) trong thiết kế hệ thống, đặt ra ngân sách suy luận hợp lý, hạn chế các tính năng tạo sinh luôn bật và yêu cầu người dùng chọn tham gia (opt-in) đối với các chế độ tính toán tốn kém.
Luccioni đưa ra ví dụ về việc thêm dao dĩa vào đồ ăn mang đi: "Chỉ cần mọi người chọn tham gia vào một cái gì đó thay vì chọn không tham gia, thực sự là một cơ chế rất mạnh mẽ để thay đổi hành vi của mọi người."
Tối Ưu Hóa Việc Sử Dụng Phần Cứng
Doanh nghiệp cần tối ưu hóa việc sử dụng phần cứng bằng cách sử dụng kỹ thuật "batching" (xử lý theo lô), điều chỉnh độ chính xác và tinh chỉnh kích thước lô cho từng thế hệ phần cứng cụ thể để giảm thiểu lãng phí bộ nhớ và điện năng tiêu thụ.
Luccioni chia sẻ rằng, kích thước lô phụ thuộc vào phần cứng, thậm chí xuống đến loại hoặc phiên bản cụ thể. Tăng kích thước lô thêm một đơn vị có thể làm tăng mức sử dụng năng lượng vì mô hình cần thêm thanh nhớ.
Khuyến Khích Tính Minh Bạch Về Năng Lượng
Để khuyến khích các nhà phát triển tạo ra các mô hình AI tiết kiệm năng lượng hơn, Hugging Face đã ra mắt AI Energy Score, một hệ thống đánh giá từ 1 đến 5 sao, trong đó các mô hình hiệu quả nhất sẽ đạt được trạng thái "năm sao".
Luccioni hy vọng rằng AI Energy Score sẽ trở thành "Energy Star cho AI," một động lực tích cực để các nhà phát triển mô hình xem xét xếp hạng này như một "huy hiệu danh dự."
Thay Đổi Tư Duy "Càng Nhiều Tính Toán Càng Tốt"
Thay vì chạy theo các cụm GPU lớn nhất, các doanh nghiệp nên bắt đầu bằng câu hỏi: "Đâu là cách thông minh nhất để đạt được kết quả mong muốn?" Đối với nhiều khối lượng công việc, kiến trúc thông minh hơn và dữ liệu được tuyển chọn tốt hơn sẽ vượt trội hơn so với việc mở rộng quy mô bằng vũ lực.
“Tôi nghĩ rằng mọi người có lẽ không cần nhiều GPU như họ nghĩ,” Luccioni nói. Bà khuyến khích các doanh nghiệp suy nghĩ lại về các nhiệm vụ mà GPU sẽ hoàn thành, lý do họ cần chúng, cách họ thực hiện các loại nhiệm vụ đó trước đây và việc thêm GPU bổ sung cuối cùng sẽ mang lại cho họ điều gì.
Trong bối cảnh chi phí AI đang trở thành gánh nặng, những lời khuyên từ Hugging Face cho thấy rằng, việc "tính toán thông minh" thay vì "tính toán khó" hơn có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm đáng kể chi phí mà vẫn duy trì hoặc thậm chí cải thiện hiệu suất. Điều này không chỉ mang lại lợi ích kinh tế mà còn góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành AI.