Как Inference.net обучает специализированные языковые модели, сокращающие расходы на ИИ до 50 раз

Введение

Продукты на базе ИИ часто начинаются с мощных передовых моделей. Ранние прототипы работают хорошо. Точность высока. Разработка идет быстро. Но по мере роста использования возникает другая проблема. Стоимость запуска этих моделей быстро растет, и вы обнаруживаете, что инструменты, которые способствовали инновациям, могут стать главным препятствием для их масштабирования.

Вы сталкиваетесь с привычным набором компромиссов:

• **Качество против стоимости:** Высококачественные передовые модели обеспечивают отличные результаты, но становятся дорогими в эксплуатации при масштабировании.

**Качество против стоимости:** Высококачественные передовые модели обеспечивают отличные результаты, но становятся дорогими в эксплуатации при масштабировании.

• Стоимость против точности: Меньшие модели общего назначения снижают затраты, но часто не соответствуют требованиям к качеству в промышленной эксплуатации.

Стоимость против точности: Меньшие модели общего назначения снижают затраты, но часто не соответствуют требованиям к качеству в промышленной эксплуатации.

• **Удобство против контроля:** Решения на основе API упрощают интеграцию, но ограничивают контроль над производительностью, задержкой и развитием модели.

**Удобство против контроля:** Решения на основе API упрощают интеграцию, но ограничивают контроль над производительностью, задержкой и развитием модели.

Результатом является сложный баланс между качеством, стоимостью и операционным контролем.

Компания Inference.net была создана для решения этой проблемы. Вместо того чтобы полагаться на модели общего назначения, мы создаем специализированные ИИ-модели, адаптированные под вашу конкретную рабочую нагрузку. Эти модели обучаются на ваших реальных данных и оптимизируются для выполнения именно тех задач, которые решают ваши приложения.

Этот подход позволяет вам:

• Поддерживать точность промышленного уровня

Поддерживать точность промышленного уровня

• Значительно сократить расходы на инференс

Значительно сократить расходы на инференс

• Получить полный контроль над производительностью модели и ее дальнейшим развитием

Получить полный контроль над производительностью модели и ее дальнейшим развитием

• Предсказуемо масштабировать ИИ-системы

Предсказуемо масштабировать ИИ-системы

Базовые технологии, такие как открытые модели NVIDIA Nemotron и платформа NVIDIA NeMo, обеспечивают фундамент, который делает этот подход практичным.

В этой статье объясняется, как работает система, и показано, как два реальных внедрения позволили сократить расходы в 25 и 50 раз при сохранении высокой точности.

Подход Inference.net: специализированные модели под конкретные задачи

Многие промышленные ИИ-системы выполняют относительно узкий набор задач — извлечение структурированных данных из документов, обобщение больших объемов текста, классификация контента или генерация структурированных выходных данных. Тем не менее, эти рабочие нагрузки часто обеспечиваются массивными моделями общего назначения, предназначенными для решения тысяч различных проблем. Несмотря на свою мощность, эти модели несут значительные вычислительные накладные расходы на возможности, которые приложение может никогда не использовать. Результатом является несоответствие между широтой возможностей модели и специфичностью задачи, что ведет к более высоким затратам, ненужной сложности и неэффективности, которые становятся все более заметными по мере масштабирования использования.

Inference.net решает эту проблему, создавая модели, разработанные специально для выполняемой вами работы. Каждый проект обычно следует структурированному процессу:

• Определение задачи и критериев оценки — анализ реальных производственных данных и установление четких метрик успеха, таких как пороги точности, частота галлюцинаций или эффективность классификации.

Определение задачи и критериев оценки — анализ реальных производственных данных и установление четких метрик успеха, таких как пороги точности, частота галлюцинаций или эффективность классификации.

• **Обучение специализированной модели** — дообучение базовой модели с использованием ваших данных и оптимизация под точные шаблоны ввода и вывода вашей рабочей нагрузки.

**Обучение специализированной модели** — дообучение базовой модели с использованием ваших данных и оптимизация под точные шаблоны ввода и вывода вашей рабочей нагрузки.

• Развертывание промышленной инфраструктуры — развертывание модели на оптимизированной GPU-инфраструктуре и предоставление доступа через API, совместимые с OpenAI, что позволяет интегрировать ее без перестройки стека вашего приложения.

Развертывание промышленной инфраструктуры — развертывание модели на оптимизированной GPU-инфраструктуре и предоставление доступа через API, совместимые с OpenAI, что позволяет интегрировать ее без перестройки стека вашего приложения.

Результатом является модель, которая выполняет одну задачу исключительно хорошо, а не множество задач посредственно.

Почему архитектура модели имеет значение

При обучении специализированной модели базовая архитектура напрямую влияет как на точность, так и на стоимость. Inference.net часто строит решения на базе открытых моделей Nemotron, которые сочетают в себе несколько архитектурных методов для баланса между возможностями моделирования и эффективностью инференса. Эти модели включают:

• **Слои обработки с эффективной последовательностью**, которые снижают вычислительные накладные расходы

**Слои обработки с эффективной последовательностью**, которые снижают вычислительные накладные расходы

• Механизмы внимания, которые сохраняют способность улавливать долгосрочные связи в тексте

Механизмы внимания, которые сохраняют способность улавливать долгосрочные связи в тексте

• Слои плотных представлений, которые поддерживают дообучение для специфических доменных паттернов

Слои плотных представлений, которые поддерживают дообучение для специфических доменных паттернов

Этот баланс позволяет моделям эффективно изучать ваши специализированные задачи, поддерживать сильные способности к рассуждению и эффективно работать в промышленной среде. Для высоконагруженных систем эти характеристики напрямую влияют на экономику эксплуатации.

Обучение специализированных моделей в промышленном масштабе

Создание моделей под конкретные сценарии использования в промышленном масштабе требует платформы обучения, которая может справляться с распределенным обучением на больших кластерах GPU, огромными наборами данных и пользовательскими конвейерами оценки, не заставляя вас становиться экспертом в низкоуровневом параллелизме и сложности инфраструктуры.

Inference.net использует платформу и открытую библиотеку Megatron-Bridge — часть платформы NeMo — чтобы заполнить этот пробел. Megatron Bridge предлагает встроенные циклы обучения, которые работают «из коробки», предоставляя при этом чистые точки расширения для настройки, необходимой для каждого проекта. Для более крупных моделей, особенно тех, что превышают 30 млрд параметров, и моделей типа «смесь экспертов» (MoE), он предоставляет доступ к возможностям распределенного обучения Megatron-LM, включая тензорный, конвейерный и экспертный параллелизм. Эти возможности необходимы для эффективного использования больших кластеров GPU и контроля времени и стоимости обучения.

Сегодня этот стек обеспечивает работу десятков задач обучения в неделю для клиентских нагрузок Inference.net. Он справляется со всем: от небольших запусков контролируемого дообучения на отдельных узлах до крупномасштабного распределенного обучения на многоузловых кластерах GPU. Именно это позволяет нам переходить от определения сценария использования к промышленному развертыванию за недели, а не месяцы, без необходимости создавать собственную GPU-инфраструктуру или нанимать команды ML-инженеров.

Один из наших клиентов управляет платформой, которая ежедневно обрабатывает миллионы ответов, сгенерированных ИИ. Их основная рабочая нагрузка — извлечение структурированных данных: идентификация сущностей, цитат и классификаций из полуструктурированного текста для обеспечения работы аналитических панелей, конкурентной разведки и отчетности о производительности.

При обработке примерно 2 триллионов токенов в месяц точность имеет решающее значение. Каждая пропущенная сущность или галлюцинация в цитировании может распространиться по нисходящим системам и напрямую привести к измеримым бизнес-последствиям.

Поддержание точности без ущерба для экономики

Конвейер извлечения данных клиента имел строгие требования к производительности. Ему необходимо было поддерживать высокие показатели F1 для распознавания сущностей, практически нулевой уровень галлюцинаций при цитировании и надежную работу с точным совпадением для классификации — и все это при обработке около 2 триллионов токенов в месяц.

Первоначально пограничная модель API соответствовала этим требованиям к качеству. Но при таком масштабе ценообразование за токен быстро стало неустойчивым. По мере роста использования росли и расходы на ИИ, превращая рост продукта в проблему маржинальности.

Попытки сократить расходы путем перехода на более мелкие модели общего назначения создали новые риски. Сущности пропускались, цитаты выдумывались, а точность классификации падала ниже допустимых порогов. Система стала ненадежной для последующей аналитики и отчетности. Это распространенный цикл, с которым сталкиваются многие организации: начать с мощной модели для достижения качества, а затем постепенно жертвовать интеллектом, чтобы оплатить счета.

Клиенту нужно было разорвать этот цикл — сохранить порог точности без ценника пограничной модели, получив при этом долгосрочный контроль над своей системой ИИ.

Решение: специализированная языковая модель

Мы сотрудничали с клиентом, чтобы пройти путь от определения варианта использования до развертывания в рабочей среде, следуя структурированному процессу, который мы используем во всех взаимодействиях с клиентами:

1. Определение задачи и системы оценки

Первым шагом было глубокое понимание рабочей нагрузки. Вместо того чтобы полагаться на выборочные входные данные, мы проанализировали реальный производственный трафик в масштабе, зафиксировав полное распределение граничных случаев, вариаций форматирования и режимов сбоев.

Тесно сотрудничая с командой инженеров клиента, мы создали эталонный набор данных для оценки и определили четкие пороговые значения производительности для оценки F1, точности точного совпадения и уровня галлюцинаций. Эти метрики установили объективный стандарт прохождения до начала обучения какой-либо модели.

2. Обучение и оптимизация модели

Затем мы создали около 500 000 высококачественных обучающих примеров, используя внутренние инструменты Inference.net и дистилляцию пограничных моделей через NeMo Megatron Bridge.

Было оценено несколько базовых архитектур, прежде чем была выбрана Nemotron 2 Nano, которая предложила оптимальный баланс между возможностями дообучения и пропускной способностью вывода. Затем модель была дополнительно дообучена с учителем на производственных данных клиента, итеративно настраиваясь в соответствии с системой оценки, пока она не стала стабильно соответствовать требуемым целевым показателям качества.

3. Развертывание в рабочей среде

Финальная модель была развернута на графических процессорах CoreWeave через пользовательский стек вывода Inference.net, предоставляя API, совместимые с OpenAI, которые интегрировались напрямую с существующим конвейером клиента.

С точки зрения клиента, развертывание не потребовало закупки GPU, найма специалистов по машинному обучению или накладных расходов на DevOps. Система просто заменила предыдущую конечную точку API, обеспечив при этом значительно лучшую экономику.

Результат: точность уровня пограничных моделей за долю стоимости

В таблице ниже сравнивается производительность специализированной модели, созданной для рабочей нагрузки клиента, с двумя моделями общего назначения, ранее протестированными в их конвейере:

Специализированная модель достигла оценки F1 0,809, соответствуя порогу производственного качества клиента при сохранении пренебрежимо малого уровня галлюцинаций. Она надежно извлекала сущности и цитаты, не допуская ошибок, которые могли бы распространиться на последующую аналитику.

Для справки, GPT-5 получила оценку F1 0,825 на том же оценочном наборе — лишь на небольшой процент выше — несмотря на то, что это значительно более крупная модель общего назначения, предназначенная для поддержки широкого спектра задач. Специализированная модель 9B сократила разрыв до 2 процентных пунктов по F1, будучи оптимизированной для одной рабочей нагрузки.

GPT-4o-mini, которую клиент ранее тестировал как альтернативу для экономии средств, достигла оценки F1 0,722, но часто допускала галлюцинации, что значительно ниже порога надежности, необходимого для производства.

При обработке около 2 триллионов токенов в месяц расходы на вывод упали до менее чем 4% от предыдущих затрат, что означает 25-кратное сокращение.

Не менее важно и то, что клиент теперь владеет весами своей модели, системой оценки и средой развертывания, что исключает зависимость от изменений внешнего API, ограничений скорости или графиков устаревания.

Кейс: обработка 100 миллионов научных статей менее чем за 100 000 долларов

Inference.net применила тот же подход к инициативе открытой науки в сотрудничестве с LAION Project OSSAS. Целью проекта было сделать мировые научные знания более доступными путем преобразования больших объемов академических статей в структурированные резюме, созданные ИИ.

Задача: сделать крупномасштабные научные знания доступными

Масштаб проекта был амбициозным: обработать 100 миллионов научных статей в структурированные резюме с возможностью поиска. Поддержание качества было критически важным. Резюме должны были сохранять фактическое содержание оригинальных статей, оставаясь при этом краткими и полезными для последующего анализа.

Успех определялся двумя метриками:

• Точность ответов на вопросы, измеряющая, сохраняет ли резюме ключевые факты статьи

Точность ответов на вопросы, измеряющая, сохраняет ли резюме ключевые факты статьи

• Оценка LLM-как-судьи, измеряющая общее качество резюме

Оценка LLM-как-судьи, измеряющая общее качество резюме

При ценах пограничного API обработка всего корпуса стоила бы более 5 миллионов долларов — это намного больше, чем могла бы поддержать некоммерческая инициатива.

Чтобы сделать проект жизнеспособным, команде нужен был способ поддерживать фактическую точность при резком снижении стоимости обработки каждого документа, вместо того чтобы брать выборку из части научных статей.

Решение: обучение специализированной модели суммаризации

Inference.net создала специализированную модель суммаризации, предназначенную для научной литературы. Команда дообучила Nemotron 2 Nano 12B на курируемом наборе данных из 110 000 научных статей в сочетании с высококачественными резюме, созданными пограничными моделями. Этот подход позволил специализированной модели изучить эффективные шаблоны суммаризации, получая при этом выгоду от архитектуры, оптимизированной для эффективного вывода.

Полученная модель — OSSAS-Nemotron-12B — была развернута на узлах с 8xH200 GPU с использованием vLLM, что позволило системе обработать весь корпус из 100 миллионов статей.

Результат: точность уровня пограничных моделей за долю стоимости

В таблице ниже показана производительность специализированной модели в сравнении с пограничной моделью GPT-5, используемой в качестве эталона.

По точности ответов на вопросы, метрике, наиболее непосредственно связанной с фактической надежностью, специализированная модель набрала 73,9%, что менее чем на 1 процентный пункт ниже эталонной пограничной модели GPT-5.

Хотя оценка LLM-как-судьи показала более широкий разрыв — 4,25 против 4,85 из 5 — результаты подтвердили, что резюме сохранили ключевую информацию, необходимую для научных открытий и анализа.

Экономический эффект был значительным. Стоимость обработки одного документа упала ниже 0,001 доллара по сравнению с более чем 0,05 доллара при использовании передовых API.

Такое 50-кратное снижение затрат превратило проект, который стоил бы более 5 млн долларов, в задачу стоимостью менее 100 тыс. долларов, что сделало экономически целесообразной обработку всего корпуса данных, а не выборку небольшой его части.

В результате проект открыл доступ к научным знаниям в широком масштабе, сохранив при этом фактическую достоверность, необходимую для исследовательских приложений.

Руководство: когда побеждают специализированные модели

Оба внедрения следовали одной и той же основной схеме. В каждом случае экономические преимущества не были отправной точкой — они стали прямым результатом технического подхода.

Это руководство особенно эффективно при соблюдении трех условий.

1. Четко определенные задачи и критерии оценки

Модели, ориентированные на конкретные варианты использования, наиболее эффективны, когда задачу можно точно определить и измерить. Команды должны уметь четко формулировать, что означает «хороший» результат, и оценивать производительность модели по объективным метрикам.

В корпоративном случае это означало определение пороговых значений для F1-меры, точности полного совпадения и частоты галлюцинаций до начала обучения. В исследовательском случае система оценки опиралась на точность ответов на вопросы и оценки качества, откалиброванные людьми.

Такой уровень строгости делает подход практичным. Разработка модели становится итеративным процессом, направляемым измеримыми целями, а не субъективными суждениями.

2. Большой объем обработки

Специализированные модели становятся особенно привлекательными при масштабировании. Когда системы обрабатывают миллиарды или триллионы токенов, даже небольшое повышение эффективности приводит к существенному сокращению затрат.

В обоих тематических исследованиях объем рабочей нагрузки — 2 триллиона токенов в месяц в одном случае и 100 миллионов документов в другом — позволил распределить фиксированные затраты на обучение и инфраструктуру на огромные объемы использования.

При таком масштабе экономика тарификации API часто перестает работать. То, что поначалу выглядит как рост, быстро становится проблемой для маржинальности.

3. Доменно-специфичные паттерны

Многие производственные рабочие нагрузки содержат паттерны, с которыми модели общего назначения справляются неплохо, но недостаточно стабильно для критически важных систем.

Обучение на реальных производственных данных позволяет специализированным моделям изучить детали, которые имеют наибольшее значение: доменную терминологию, вариации форматирования, граничные случаи и режимы сбоев, которые появляются во входных данных с «длинным хвостом».

Вместо того чтобы конкурировать с передовыми моделями по каждой возможной задаче, специализированные модели фокусируются на исключительно качественном выполнении одной рабочей нагрузки. Они жертвуют широтой ради глубины — подход, который часто обеспечивает лучшую надежность и гораздо более эффективную экономику для производственных систем.

Создавайте ИИ, который работает для вашего проекта

По мере перехода ИИ-систем от экспериментов к эксплуатации многие организации сталкиваются с одной и той же проблемой: масштабирование интеллекта без масштабирования затрат.

Inference.net использует другой подход. Вместо того чтобы полагаться на крупные API общего назначения, мы создаем специализированные модели, обученные на реальных производственных нагрузках. Эти модели обеспечивают точность, необходимую для критически важных задач, при этом значительно улучшая экономику запуска ИИ в масштабе.

Такие технологии, как открытые модели NVIDIA Nemotron и фреймворк NVIDIA NeMo, обеспечивают основу, которая делает это возможным, объединяя эффективные архитектуры моделей с масштабируемой инфраструктурой обучения.

Результаты говорят сами за себя:

• 25-кратное снижение затрат на извлечение корпоративных данных при обработке триллионов токенов в месяц

25-кратное снижение затрат на извлечение корпоративных данных при обработке триллионов токенов в месяц

• **50-кратное снижение затрат** для крупномасштабного научного реферирования

**50-кратное снижение затрат** для крупномасштабного научного реферирования

• Точность промышленного уровня была сохранена в обоих внедрениях

Точность промышленного уровня была сохранена в обоих внедрениях

Эти достижения не были самоцелью — они стали результатом дисциплинированного процесса: определение четких критериев оценки, обучение на реальных данных, оптимизация модели под рабочую нагрузку и развертывание на эффективной инфраструктуре. Когда модель разработана для конкретной задачи, экономические показатели следуют за ней.

Модели общего назначения созданы для того, чтобы хорошо работать на бенчмарках. Inference.net создает модели, разработанные для того, чтобы исключительно хорошо работать для вашего продукта.

Если ваши ИИ-нагрузки достигают производственного масштаба, а расходы растут вместе с использованием, специализированные модели могут предложить лучший путь развития.

Запишитесь на звонок с нашей исследовательской группой, чтобы узнать, подходят ли специализированные модели для вашей рабочей нагрузки.