Böyük Dil Modellərində (LLM) inferens (nəticə çıxarma) prosesinin optimallaşdırılması və dəqiq qiymətləndirilməsi süni intellekt sahəsindəki tərtibatçılar üçün əsas çətinliklərdən biridir. Model performansını düzgün başa düşmək üçün səkkiz mühüm aspekt nəzərə alınmalıdır; bura ümumi inferens metrikləri, tək sorğuların ölçülməsi, sistem sinxronizasiyası və yaddaş təhlili daxildir.
Bu sahədəki ən mühüm metriklərdən biri, sorğunun başlanğıcdan sona qədər işlənməsi üçün keçən vaxtı ifadə edən gecikmədir (latency). Bundan əlavə, CUDA hadisələrindən istifadə etməklə GPU iş yüklərinin təhlil edilməsi, eyni vaxtda daxil olan sorğuların idarə olunması və token başına düşən xərcin dəqiq hesablanması tək maşınlı mühitlərdə və çoxmaşınlı klasterlərdə model performansının qiymətləndirilməsi üçün digər əsas istiqamətlər sırasındadır.