在前一篇（Day27），我們談到模型的版本控管與自動部署流程。
今天，我們要解決另一個實務痛點——部署後的推論效能與成本問題。

當模型部署上雲端後，工程師常會面臨：

• 延遲高（Latency）
• 計算成本過高（Cost）
• GPU/CPU 使用率不均
• 模型輸出不穩定

這一篇，我們將學習如何透過 模型優化、硬體調整、推論加速與壓縮技術，
讓你的 AI 服務真正做到「快、省、穩」。

🔹 模型效能優化的三大方向

🧠 一、模型層面的優化

模型量化（Quantization）

將模型的浮點運算 (FP32) 降低為 INT8 / FP16，
可以顯著減少記憶體使用與推論延遲，幾乎不影響準確度。

📘 以 PyTorch 為例：

import torch
model_fp32 = torch.load("model.pt")
model_int8 = torch.quantization.quantize_dynamic(model_fp32, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)
torch.save(model_int8, "model_int8.pt")

模型剪枝（Pruning）

移除不重要的權重或神經元，減少計算負擔。
常見於大型 CNN 或 Transformer 模型，可搭配再訓練（Fine-tune）維持精度。

TensorFlow 範例：

import tensorflow_model_optimization as tfmot

prune_low_magnitude = tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude
pruned_model = prune_low_magnitude(model, pruning_schedule=tfmot.sparsity.keras.PolynomialDecay(
    initial_sparsity=0.0, final_sparsity=0.5, begin_step=0, end_step=1000))

模型蒸餾（Knowledge Distillation）

透過「老師模型（Teacher）」教導「學生模型（Student）」學習關鍵特徵，
在保留效能的同時大幅降低模型規模。

這種技術廣泛應用於 ChatGPT 壓縮版、BERT 精簡版（DistilBERT） 等場景。

二、架構層面的優化
🔸 使用 ONNX Runtime

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一種通用格式，
能讓你在不同框架（PyTorch、TensorFlow）間轉換，並享有跨平台加速。

Azure 與 Vertex 都支援 ONNX Runtime，特別適合部署在 CPU/GPU 混合環境中。

📘 範例：

import onnxruntime as ort

session = ort.InferenceSession("model.onnx")
result = session.run(None, {"input": input_data})

🟢 效能提升

平均推論速度提升 30~50%

減少模型載入時間

支援自動混合精度（FP16 + INT8）

🔸 TensorRT（NVIDIA GPU 專用）

TensorRT 是 NVIDIA 的高效推論引擎，
可將模型進行層融合（Layer Fusion）、精度轉換與記憶體最佳化。

在 Azure 與 GCP 的 GPU 節點上部署時，TensorRT 幾乎是標準配置。

📘 效能對比：

模型 原始推論時間 TensorRT 優化後
ResNet50 10ms 3.5ms
BERT-base 100ms 40ms
🔸 批次推論（Batch Inference）

同時處理多筆輸入資料，以充分利用 GPU 的平行運算能力。
特別適合批量預測或背景服務（例如客服聊天紀錄分析）。

Azure ML Endpoints 與 Vertex AI Endpoints 都支援批次推論設定。

三、部署層面的優化
🔸 自動調整（Autoscaling）

針對模型 Endpoint，可設定 CPU/GPU 使用率或請求速率的自動擴展策略。
可根據流量自動啟用或關閉實例，節省成本。

Azure ML Managed Endpoint：支援最小/最大節點數設定

Vertex AI Prediction Service：可依延遲自動調整 Pod 數量

📘 範例（Vertex AI Deployment Spec）

dedicatedResources:
 minReplicaCount: 1
 maxReplicaCount: 5
 machineSpec:
   machineType: n1-standard-4
   acceleratorType: NVIDIA_TESLA_T4
   acceleratorCount: 1

Edge 推論（Edge Inference）

對於延遲敏感的應用（如 IoT、製造、醫療監控），
可將模型部署至邊緣設備，減少雲端往返。

Azure：Azure IoT Edge + ONNX Runtime

GCP：Vertex AI Edge Manager

🟢 優點：

延遲降至 < 50ms

離線也能運作

符合地端合規（資料不外流）

小結

Day28 我們深入探討了 AI 模型效能優化與推論加速 的核心技術：

模型層面：量化、剪枝、蒸餾

架構層面：ONNX、TensorRT、Batching

部署層面：Autoscaling、Edge 推論

透過這些方法，我們可以讓 AI 系統更高效、更穩定、更經濟。