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Porque é que os trabalhos de criação de embeddings tornam o chat interativo de IA doméstica mais lento?
Os trabalhos de incorporação consomem acelerador, CPU, memória e armazenamento durante longos lotes, atrasando o pré-preenchimento do chat, a descodificação, a recuperação e a resposta do primeiro token.
Porque é que um runtime de IA local reserva memória depois de um pedido?
Os ambientes de execução reservam blocos de GPU reutilizáveis após os pedidos para evitar alocações futuras lentas, pelo que a memória do processo pode permanecer elevada sem uma fuga ativa de tensores.
Como é que o processamento em lotes de IA doméstica troca latência por débito?
O processamento em lotes aumenta a utilização total dos aceleradores ao combinar pedidos, mas a espera e as cargas de trabalho mistas podem aumentar a latência do primeiro token e a latência por utilizador.
Porquê separar o estado de execução da IA dos ficheiros do modelo num servidor doméstico?
Separar os artefactos do modelo do estado de execução mutável torna as atualizações, o restauro de versões anteriores, as permissões, as cópias de segurança, a limpeza e a recuperação após falhas mais previsíveis.
Porque é que a fragmentação da memória da GPU pode bloquear um modelo de IA local?
Um modelo pode falhar apesar de haver VRAM livre total suficiente quando o alocador não consegue reunir a disposição de blocos necessária para os pesos, a cache KV e as áreas de trabalho.
Como é que a colocação de modelos em cache altera o tempo de resposta de um servidor de IA doméstico?
A colocação em cache do modelo encurta diferentes partes do percurso do pedido, pelo que as respostas em cache podem ser rápidas, mesmo quando um carregamento a frio ou um novo prompt continua lento.
O que acontece quando os serviços de IA locais competem pela memória do acelerador?
Vários serviços de IA podem reservar orçamentos de memória sobrepostos, obrigando a utilizar lotes menores, preempção, remoção de modelos, descarga para a CPU ou provocando falhas por falta de memória.
Porque é que o arranque a frio de um modelo de IA doméstico depende da disposição do armazenamento?
O arranque a frio depende da forma como os pesos do modelo são armazenados e lidos, e não apenas da velocidade do SSD: o esquema controla o trabalho de metadados, o paralelismo das leituras, as cópias...
