{"id":26717,"date":"2026-06-29T10:41:45","date_gmt":"2026-06-29T08:41:45","guid":{"rendered":"https:\/\/netwiseglobal.com\/blog\/why-gpu-could-be-the-most-expensive-mistake-in-your-ai-project-a-practical-guide-to-planning-ml-model-inference\/"},"modified":"2026-07-06T15:48:17","modified_gmt":"2026-07-06T13:48:17","slug":"dlaczego-gpu-moze-okazac-sie-najdrozszym-bledem-w-twoim-projekcie-ai-praktyczny-poradnik-planowania-inferencji-modeli-ml","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/netwiseglobal.com\/pl\/blog\/dlaczego-gpu-moze-okazac-sie-najdrozszym-bledem-w-twoim-projekcie-ai-praktyczny-poradnik-planowania-inferencji-modeli-ml\/","title":{"rendered":"Dlaczego GPU mo\u017ce okaza\u0107 si\u0119 najdro\u017cszym b\u0142\u0119dem w Twoim projekcie AI? Praktyczny poradnik planowania inferencji modeli ML"},"content":{"rendered":"\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Wst\u0119p - dlaczego w og\u00f3le o tym m\u00f3wimy <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Kiedy m\u00f3wimy dzi\u015b \u201eAI”, niemal automatycznie my\u015blimy o wielkich modelach j\u0119zykowych (LLM) i o kartach GPU za dziesi\u0105tki tysi\u0119cy dolar\u00f3w. Tymczasem ogromna cz\u0119\u015b\u0107 realnej, produkcyjnej pracy modeli uczenia maszynowego to znacznie skromniejsze, ale niezwykle praktyczne zadania: klasyfikacja, detekcja, kontrola jako\u015bci, wykrywanie anomalii. I tu rz\u0105dz\u0105 zupe\u0142nie inne prawa ekonomiczne.<\/p>

W ramach projektu badawczego prowadzonego przez Netwise S.A. dla klienta z bran\u017cy transportowej zbudowali\u015bmy podstawy systemu do wykrywania anomalii<\/strong> na obrazach. Model dotrenowali\u015bmy na zbiorach specyficznych dla obszaru dzia\u0142ania klienta. Docelowym \u015brodowiskiem by\u0142a chmura Microsoft Azure, a \u015brodowisko lokalne s\u0142u\u017cy\u0142o do developmentu i jako benchmark.<\/p>

Ten artyku\u0142 nie jest o trenowaniu modeli ani o fine-tuningu – tych temat\u00f3w \u015bwiadomie nie poruszamy. Jest o czym\u015b, co bardzo cz\u0119sto umyka na etapie planowania: o samej inferencji <\/strong>– czyli o uruchamianiu gotowego modelu na produkcji. To w\u0142a\u015bnie inferencja, powtarzana tysi\u0105ce czy miliony razy, generuje realny, comiesi\u0119czny koszt. I to tutaj zapadaj\u0105 decyzje, kt\u00f3re potrafi\u0105 zawa\u017cy\u0107 na op\u0142acalno\u015bci ca\u0142ego projektu.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\"\"\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\u0179r\u00f3d\u0142o: https:\/\/learn.microsoft.com\/en-us\/azure\/machine-learning\/concept-endpoints?view=azureml-api-2 <\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Jedna uwaga o tym, jak czyta\u0107 dalsze liczby. Sam\u0105 inferencj\u0119 – konkretny zbi\u00f3r danych, parametry uruchomienia, szczeg\u00f3\u0142y konfiguracji modelu – traktujemy tu jako black box.<\/strong> Ujawniamy to, co istotne dla wniosk\u00f3w: model, por\u00f3wnywane konfiguracje sprz\u0119towe, framework i kontekst projektu. Nie wchodzimy natomiast w g\u0142\u0119bokie szczeg\u00f3\u0142y techniczne, bo dla tej historii nie maj\u0105 one znaczenia – a warto\u015bci, kt\u00f3re pokazujemy, pochodz\u0105 z realnego projektu badawczego<\/strong>, nie z syntetycznego testu \u201ena pokaz”. Chodzi o zale\u017cno\u015bci i proporcje mi\u0119dzy p\u0142aszczyznami, a nie o pojedyncze milisekundy w oderwaniu od kontekstu.<\/p>

Poka\u017cemy cztery p\u0142aszczyzny, kt\u00f3re warto wzi\u0105\u0107 pod uwag\u0119, planuj\u0105c inferencj\u0119 – a wnioski maj\u0105 bezpo\u015brednie prze\u0142o\u017cenie r\u00f3wnie\u017c na projekty z modelami generatywnymi, w tym LLM.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Czym jest PatchCore i biblioteka Anomalib<\/h2>

Do test\u00f3w wybrali\u015bmy model PatchCore<\/strong>, jeden z najpopularniejszych algorytm\u00f3w wykrywania anomalii wizualnych, dost\u0119pny w bibliotece Anomalib<\/strong>.<\/p>

Anomalib<\/strong> to otwarta biblioteka deep learning rozwijana w ramach ekosystemu Intel\/OpenVINO, zbieraj\u0105ca najnowsze algorytmy detekcji anomalii i umo\u017cliwiaj\u0105ca ich benchmarking na publicznych i prywatnych zbiorach danych (Anomalib, dokumentacja). Co istotne dla naszego tematu, Anomalib natywnie wspiera eksport modelu do kilku format\u00f3w uruchomieniowych – m.in. PyTorch, ONNX oraz OpenVINO<\/strong> (Anomalib – Get Started). To pozwala uruchomi\u0107 ten sam wytrenowany model na r\u00f3\u017cnych \u201esilnikach” inferencji – z czego skorzystamy w ostatniej cz\u0119\u015bci artyku\u0142u.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\u0179r\u00f3d\u0142o: anomalib\/docs\/source\/images\/patchcore\/architecture.jpg at main \u00b7 open-edge-platform\/anomalib \u00b7 GitHub<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

PatchCore<\/strong> dzia\u0142a w uproszczeniu tak:<\/p>