São Paulo — InkDesign News —Recentemente, uma análise detalhada destacou como otimizações em algoritmos de machine learning podem levar a reduções significativas nos custos operacionais. Um estudo demonstrou como modificações simples em uma implementação assíncrona resultaram em uma diminuição de 90% nas chamadas ao modelo sem sacrificar a eficiência.
Arquitetura de modelo
A abordagem inicial utilizava uma sequência de chamadas assíncronas em um script Python, que se conectava a um servidor FastAPI para validação de respostas. O sistema, projetado para processar um conjunto de dados limitado, falhou em gerenciar a quantidade de requisições enviadas ao servidor, resultando em excessos significativos de tráfego.
“O cliente estava fazendo mais trabalho do que o necessário, enviando requisições em massa, mesmo após parar de processar respostas.”
(“the client was doing a lot more work than it needed to, sending requests en masse, even after stopping processing responses.”)— Engenheiro de Software, Análise Interna
Treinamento e otimização
Ao observar a performance, foi revelado que todas as requisições eram realizadas de uma só vez, independentemente do número de respostas desejadas. A chave para a otimização foi a introdução de um semafor para controlar a concorrência nas requisições. Isso permitiu que apenas um número limitado de chamadas fosse executado ao mesmo tempo, reduzindo a carga no servidor.
“Essa mudança estrutural não só melhorou a eficiência, mas também proporcionou uma experiência do cliente mais fluida.”
(“this structural change not only improved efficiency but also provided a smoother customer experience.”)— Cientista de Dados, Projeto de Avaliação
Resultados e métricas
Após a implementação das alterações, a equipe observou uma redução drástica no volume de chamadas, alcançando 90% de diminuição nos custos associados ao modelo de linguagem. As métricas mostraram uma melhoria tanto na taxa de sucesso das requisições quanto na velocidade de resposta, permitindo um trabalho mais eficiente sem a necessidade de recursos adicionais.
As aplicações práticas dessa solução se estendem à eficiência no uso de recursos computacionais em outros projetos de inteligência artificial, e demonstram a importância de um design cuidadoso em sistemas assíncronos. O foco em “usar o que realmente precisamos” pode conduzir a melhorias significativas em diversas áreas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
