定义

低延迟评分是指在极短的预定义时间窗口内执行预测模型或评分算法并返回结果（分数、分类或预测）的过程。从实际操作的角度来看，这意味着从输入数据到接收输出之间的时间延迟必须最小化，通常以毫秒为单位衡量。

为什么重要

在现代高吞吐量的数字环境中，延迟是代价高昂的。对于欺诈检测、个性化推荐或实时竞价等应用，即使是几百毫秒的延迟也可能使预测失去意义或导致错失商业机会。低延迟评分确保决策是即时做出的，直接影响用户体验和运营效率。

工作原理

实现低延迟需要对整个流程进行优化，而不仅仅是模型本身。这涉及几个技术考量点：

• 模型优化： 使用高效的模型架构（例如，量化、剪枝）并部署优化格式（如 ONNX）可以减少计算负载。
• 基础设施： 在高性能、地理位置接近的基础设施（边缘计算或优化云实例）上部署模型，可以最大限度地减少网络传输时间。
• 推理引擎： 利用专门的、高度并行的推理服务器（例如，Triton 推理服务器）来高效管理并发请求。

常见用例

低延迟评分在多个领域至关重要：

• 欺诈检测： 实时分析交易数据，即时批准或拒绝付款。
• 个性化推荐： 在用户浏览网站时提供相关的产品建议，而不会有明显的延迟。
• 广告定位/竞价： 在微秒级别决定是否根据用户上下文对广告展示进行竞价。
• 实时异常检测： 立即标记异常的系统行为或网络流量。

主要优势

实施低延迟评分的主要优势包括增强的用户体验、提高的运营吞吐量以及在时间敏感场景中提高的决策准确性。更快的反馈循环使系统能够更快地适应不断变化的情况，从而带来更好的业务成果。

挑战

主要挑战在于平衡模型复杂性和速度。高精度的深度学习模型通常计算密集型，因此本质上速度较慢。此外，确保在峰值负载下保持一致的低延迟需要强大的自动伸缩和资源配置。

相关概念

该概念与模型推理时间、边缘计算和流处理密切相关。虽然模型推理时间是原始的计算持续时间，但低延迟评分涵盖了整个端到端过程，包括数据摄取和网络开销。