ms-ai-architect/skills/ms-ai-security/references/performance-scalability/model-distillation-performance.md

Model Distillation for Performance

Last updated: 2026-04 Status: GA Category: Performance & Scalability Type: reference Source: https://learn.microsoft.com/azure/foundry/openai/concepts/fine-tuning-considerations

---

Innhold

• Introduksjon
• Kjernekomponenter
• Distillation Training Process
• Model Size vs. Quality Tradeoffs
• Token Reduction Benefits
• Use Case Suitability
• Norsk offentlig sektor
• Beslutningsrammeverk
• Modellvalg og routing-strategi (oppdatert 2026-04)
• Referanser
• For arkitekten

Introduksjon

Model distillation er prosessen der en stor, kraftig modell (teacher) brukes til å trene en mindre, raskere modell (student) som oppnår akseptabel kvalitet for en spesifikk oppgave. I Azure OpenAI-konteksten betyr dette typisk å samle produksjonsdata fra en premium-modell som GPT-4o eller o3, og bruke disse som treningsdata for å fine-tune en mindre modell som GPT-4o-mini eller GPT-4.1-nano.

Microsoft Foundry tilbyr en integrert distillation-pipeline via Stored Completions-funksjonen. Produksjonsforespørsler og -svar lagres automatisk, filtreres etter kvalitet, og konverteres direkte til fine-tuning datasett. Dette eliminerer manuell datakuratering og gir en strømlinjeformet vei fra stor modell til optimalisert, kostnadseffektiv deployment.

For norsk offentlig sektor er distillation spesielt verdifullt fordi det muliggjør lavere driftskostnader, raskere responstider og potensielt bedre kontroll over modellens oppførsel. En distillert modell trenger færre tokens per forespørsel (kortere prompts), noe som direkte reduserer både latens og kostnad.

Kjernekomponenter

Komponent	Formål	Teknologi
Stored Completions	Automatisk lagring av produksjonsdata	Microsoft Foundry
Fine-tuning API	LoRA-basert tilpasning av base-modeller	Azure OpenAI
Evaluation Framework	Kvalitetsmåling av distillert modell	Microsoft Foundry Evaluations
Teacher Model	Stor modell som genererer treningsdata	GPT-4o, o3, GPT-5
Student Model	Mindre modell som trenes via distillation	GPT-4o-mini, GPT-4.1-nano

Distillation Training Process

Steg 1: Aktiver Stored Completions

from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
    azure_endpoint="https://my-aoai.openai.azure.com",
    api_key="...",
    api_version="2024-12-01-preview"
)

# Aktiver stored completions for teacher-modellen
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",  # Teacher model
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Du er en norsk saksbehandler-assistent..."},
        {"role": "user", "content": "Oppsummer denne klagen: ..."}
    ],
    store=True,  # Lagre completion for distillation
    metadata={
        "task": "complaint-summary",
        "quality_score": "verified"
    }
)

Steg 2: Samle og kuratere treningsdata

# Samle tilstrekkelig med stored completions
# Minimum: 10 completions (anbefalt: 500-1000+)

def curate_distillation_dataset(
    completions: list[dict],
    min_quality_score: float = 0.8,
    target_size: int = 1000
) -> list[dict]:
    """Curate high-quality completions for distillation."""
    curated = []

    for completion in completions:
        # Filtrer basert på kvalitet
        if completion.get("quality_score", 0) < min_quality_score:
            continue

        # Konverter til fine-tuning format
        training_example = {
            "messages": [
                {"role": "system", "content": completion["system_prompt"]},
                {"role": "user", "content": completion["user_input"]},
                {"role": "assistant", "content": completion["assistant_output"]}
            ]
        }
        curated.append(training_example)

        if len(curated) >= target_size:
            break

    return curated

# Minimum 10 stored completions, anbefalt 500+
# Microsoft anbefaler hundrevis til tusenvis for best resultat

Steg 3: Fine-tune student-modellen

import json

# Opprett treningsfil
def create_training_file(dataset: list[dict], filename: str):
    with open(filename, "w") as f:
        for example in dataset:
            f.write(json.dumps(example) + "\n")

# Last opp og start fine-tuning
def start_distillation_finetuning(
    client: AzureOpenAI,
    training_file: str,
    student_model: str = "gpt-4o-mini"
):
    """Start fine-tuning of student model with teacher data."""
    # Last opp treningsdata
    file = client.files.create(
        file=open(training_file, "rb"),
        purpose="fine-tune"
    )

    # Start fine-tuning jobb
    job = client.fine_tuning.jobs.create(
        training_file=file.id,
        model=student_model,
        hyperparameters={
            "n_epochs": 3,
            "learning_rate_multiplier": 1.0,
            "batch_size": "auto"
        },
        suffix="distilled-complaint-summary"
    )

    return job

Steg 4: Evaluer distillert modell

async def evaluate_distillation(
    teacher_client: AzureOpenAI,
    student_client: AzureOpenAI,
    test_prompts: list[dict],
    teacher_model: str = "gpt-4o",
    student_model: str = "ft:gpt-4o-mini:distilled"
) -> dict:
    """Compare teacher vs student model quality."""
    results = {"teacher": [], "student": [], "quality_matches": 0}

    for prompt in test_prompts:
        # Teacher response (ground truth)
        teacher_resp = teacher_client.chat.completions.create(
            model=teacher_model,
            messages=prompt["messages"]
        )

        # Student response
        student_resp = student_client.chat.completions.create(
            model=student_model,
            messages=prompt["messages"]
        )

        teacher_text = teacher_resp.choices[0].message.content
        student_text = student_resp.choices[0].message.content

        results["teacher"].append({
            "output": teacher_text,
            "tokens": teacher_resp.usage.total_tokens,
            "latency_ms": teacher_resp.response_ms  # Hvis tilgjengelig
        })
        results["student"].append({
            "output": student_text,
            "tokens": student_resp.usage.total_tokens,
            "latency_ms": student_resp.response_ms
        })

    # Beregn metrics
    avg_teacher_tokens = sum(
        r["tokens"] for r in results["teacher"]) / len(results["teacher"])
    avg_student_tokens = sum(
        r["tokens"] for r in results["student"]) / len(results["student"])

    return {
        "test_size": len(test_prompts),
        "avg_teacher_tokens": round(avg_teacher_tokens),
        "avg_student_tokens": round(avg_student_tokens),
        "token_reduction_pct": round(
            (1 - avg_student_tokens / avg_teacher_tokens) * 100, 1),
    }

Model Size vs. Quality Tradeoffs

Sammenligning av Azure OpenAI-modeller

Modell	Relativ størrelse	Input TPM/PTU	Latens-mål	Kostnad (Standard)	Typisk bruk etter distillation
GPT-5	Største	4,750	50 TPS	Høyest	Teacher model
GPT-4.1	Stor	3,000	80 TPS	Høy	Teacher / produksjon
GPT-4o	Stor	2,500	25 TPS	Høy	Teacher model
GPT-4.1-mini	Medium	14,900	90 TPS	Medium	Student — god balanse
GPT-4o-mini	Medium	37,000	33 TPS	Lav	Student — kostnadsoptimal
GPT-4.1-nano	Liten	59,400	100 TPS	Lavest	Student — latens-kritisk

Kvalitets-/kostnadsmatrise

# Sammenlign distillation-kandidater
distillation_candidates = {
    "gpt-4o → gpt-4o-mini": {
        "teacher_cost_per_1m_input": 2.50,
        "student_cost_per_1m_input": 0.15,
        "cost_reduction": "94%",
        "expected_quality_retention": "85-95%",
        "best_for": "General tasks, summarization"
    },
    "gpt-4.1 → gpt-4.1-mini": {
        "teacher_cost_per_1m_input": 2.00,
        "student_cost_per_1m_input": 0.40,
        "cost_reduction": "80%",
        "expected_quality_retention": "88-96%",
        "best_for": "Instruction following, structured output"
    },
    "gpt-4.1 → gpt-4.1-nano": {
        "teacher_cost_per_1m_input": 2.00,
        "student_cost_per_1m_input": 0.10,
        "cost_reduction": "95%",
        "expected_quality_retention": "75-90%",
        "best_for": "Classification, simple extraction"
    }
}

Token Reduction Benefits

Hvorfor distillerte modeller bruker færre tokens

Standard prompt (med few-shot examples):
┌─────────────────────────────────────────┐
│ System prompt: 200 tokens               │
│ Few-shot example 1: 150 tokens          │
│ Few-shot example 2: 150 tokens          │
│ Few-shot example 3: 150 tokens          │
│ User input: 500 tokens                  │
│ ─────────────────────────────────        │
│ TOTALT INPUT: 1,150 tokens              │
└─────────────────────────────────────────┘

Distillert modell (innebygd kunnskap):
┌─────────────────────────────────────────┐
│ System prompt: 50 tokens                │
│ User input: 500 tokens                  │
│ ─────────────────────────────────        │
│ TOTALT INPUT: 550 tokens (52% reduksjon)│
└─────────────────────────────────────────┘

Kostnadsberegning

def calculate_distillation_savings(
    monthly_requests: int,
    avg_input_tokens_before: int,
    avg_input_tokens_after: int,
    avg_output_tokens: int,
    teacher_input_price_per_1m: float,
    teacher_output_price_per_1m: float,
    student_input_price_per_1m: float,
    student_output_price_per_1m: float,
    finetuning_cost: float = 500  # Engangskostnad for fine-tuning
) -> dict:
    """Calculate monthly savings from model distillation."""
    # Teacher-kostnad
    teacher_input_cost = (
        monthly_requests * avg_input_tokens_before / 1_000_000
        * teacher_input_price_per_1m)
    teacher_output_cost = (
        monthly_requests * avg_output_tokens / 1_000_000
        * teacher_output_price_per_1m)
    teacher_total = teacher_input_cost + teacher_output_cost

    # Student-kostnad
    student_input_cost = (
        monthly_requests * avg_input_tokens_after / 1_000_000
        * student_input_price_per_1m)
    student_output_cost = (
        monthly_requests * avg_output_tokens / 1_000_000
        * student_output_price_per_1m)
    student_total = student_input_cost + student_output_cost

    monthly_savings = teacher_total - student_total
    roi_months = finetuning_cost / monthly_savings if monthly_savings > 0 else float('inf')

    return {
        "teacher_monthly_nok": round(teacher_total * 11, 2),  # USD → NOK
        "student_monthly_nok": round(student_total * 11, 2),
        "monthly_savings_nok": round(monthly_savings * 11, 2),
        "savings_pct": round((1 - student_total / teacher_total) * 100, 1),
        "roi_months": round(roi_months, 1)
    }

# Eksempel: Direktoratet for digital tjenesteutvikling dokumentanalyse
savings = calculate_distillation_savings(
    monthly_requests=100_000,
    avg_input_tokens_before=1200,  # Med few-shot
    avg_input_tokens_after=550,    # Distillert
    avg_output_tokens=300,
    teacher_input_price_per_1m=2.50,
    teacher_output_price_per_1m=10.00,
    student_input_price_per_1m=0.15,
    student_output_price_per_1m=0.60,
    finetuning_cost=500
)
print(f"Månedlig besparelse: {savings['monthly_savings_nok']} NOK")
print(f"ROI: {savings['roi_months']} måneder")

Use Case Suitability

Når distillation er egnet

Use case	Egnethet	Begrunnelse
Dokumentklassifisering	Svært egnet	Enkel oppgave, høy konsistens
Oppsummering	Egnet	Forutsigbart format, godt distillert
Sentiment-analyse	Svært egnet	Binær/tertsiær output
Kodeforklaring	Moderat egnet	Krever presisjon, men mønsterbart
Kreativ skriving	Lite egnet	Variasjon er ønskelig
Kompleks resonnering	Lite egnet	Mister nuanser ved distillation
Flerspråklig oversettelse	Moderat egnet	Avhenger av språkpar og domene

Når distillation IKKE bør brukes

❌ Oppgaven krever konstant oppdatert kunnskap (bruk RAG i stedet)
❌ Output-variabilitet er viktig (kreative oppgaver)
❌ Volumet er for lavt (< 1000 forespørsler/mnd) — besparelsen dekker ikke fine-tuning-kostnad
❌ Oppgaven endrer seg ofte — modellen må re-trenes
❌ Sikkerhetskritiske beslutninger der teacher-modellens resonnering er viktig

Norsk offentlig sektor

• Personvern og GDPR: Stored Completions lagrer brukerdata — sørg for at databehandleravtale dekker fine-tuning-formål. Treningsdata kan ikke eksporteres fra Microsoft Foundry.
• Utredningsinstruksen: Distillation bør dokumenteres som et tiltak for kostnadsoptimalisering i AI-utredninger. Beregn besparelser over 3-5 år for å rettferdiggjøre initial investering.
• Forvaltningsloven: Hvis den distillerte modellen brukes til vedtaksstøtte, dokumenter at kvaliteten er validert og at den oppfyller krav til forsvarlig saksbehandling.
• Anskaffelser: Fine-tuning hosting koster per time (uavhengig av bruk). Sammenlign totalkostnad inkludert hosting mot standard pay-per-token.

Beslutningsrammeverk

Scenario	Anbefaling	Begrunnelse
Høyt volum, enkel oppgave	Distiller til nano/mini	Størst kostnadsbesparelse
Middels volum, moderat kompleksitet	Distiller til mini	God balanse kvalitet/kostnad
Lavt volum (<1K/mnd)	Behold teacher	Fine-tuning-kostnad > besparelse
Hyppig endring i oppgave	Unngå distillation	Re-training overhead
Latens-kritisk (<500ms)	Distiller til nano + PTU	Lavest mulig responstid

Modellvalg og routing-strategi (oppdatert 2026-04)

Microsoft dokumenterer nå 10 seleksjonskriterier ved valg av AI-modell for distillasjon:

Kriterium	Relevans for distillasjon
Task fit	Velg teacher og student basert på oppgavens art
Routing strategy	Definer routing FØR distillasjon — påvirker teacher-modellvalg
Cost	Studentmodellens kostnad er primær motivasjon
Context window	Student må håndtere samme kontekst som teacher
Security	Studentmodell arver ikke teachers sikkerhetstiltak — re-evaluer
Region	Student deployes i samme region som teacher for dataresidency
Deployment	PTU vs Standard — student er oftest Standard til start
Domain	Domene-spesifikk teacher gir bedre student
Performance	Latens- og throughput-krav til student (se modellmatrise)
Tunability	Studentmodellen MÅ støtte fine-tuning (f.eks. GPT-4o-mini, GPT-4.1-nano)

Modell-routing som distillasjonsstrategi

# Model routing strategy i distillasjonskontekst
# Teacher: GPT-4.1 (høyeste kvalitet)
# Router: Klassifiser oppgavekompleksitet → velg modell dynamisk
# Student: GPT-4.1-mini eller GPT-4.1-nano (basert på klassifisering)

from openai import AzureOpenAI
import json

client = AzureOpenAI(
    azure_endpoint="https://my-foundry.openai.azure.com",
    api_key="...",
    api_version="2024-10-21"
)

def classify_task_complexity(user_input: str) -> str:
    """Klassifiser oppgavekompleksitet for routing."""
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1-nano",  # Rask og billig til routing
        messages=[{
            "role": "system",
            "content": "Klassifiser denne brukerforespørselen: 'simple' (fakta, svar, klassifisering) eller 'complex' (resonnering, kreativt, multi-steg). Svar med ett ord."
        }, {"role": "user", "content": user_input}]
    )
    return response.choices[0].message.content.strip().lower()

def route_to_model(user_input: str) -> str:
    """Route til riktig modell basert på kompleksitet."""
    complexity = classify_task_complexity(user_input)
    
    if complexity == "simple":
        model = "ft:gpt-4.1-nano:distilled-v1"  # Distillert nano for enkle oppgaver
    else:
        model = "gpt-4.1"  # Teacher for komplekse oppgaver
    
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": user_input}]
    )
    return response.choices[0].message.content

# Routing strategy gir: lavere kostnad for enkle oppgaver + høy kvalitet for komplekse

Oppdatert modellmatrise for distillasjon

Modell	Tunability	TPM (PTU, input)	Anbefalt student-rolle
GPT-4.1-nano	Ja	59,400	Enkle oppgaver, latens-kritisk
GPT-4o-mini	Ja	37,000	Generelle oppgaver, kostnadsoptimal
GPT-4.1-mini	Ja	14,900	Moderate oppgaver, god balanse
GPT-4.1	Nei (direkte)	3,000	Teacher (ikke student)
GPT-4o	Nei (direkte)	2,500	Teacher (ikke student)

Referanser

• Azure OpenAI stored completions & distillation — Distillation workflow
• Fine-tuning considerations — Når fine-tuning er riktig
• Customize a model with fine-tuning — Fine-tuning guide
• Choose the right AI model — Modellvalg-guide

For arkitekten

• Bruk denne referansen når kunden har høyt volum av repetitive AI-oppgaver og ønsker å redusere kostnader uten å miste kvalitet.
• Stored Completions → Distill-flyten i Microsoft Foundry er den enkleste veien — ingen manuell datakuratering nødvendig.
• Anbefal alltid evaluering med reelle testdata før produksjonsdeployment av distillert modell — kvalitetstap varierer sterkt per oppgave.
• GPT-4.1-nano gir 59,400 input TPM per PTU vs. 3,000 for GPT-4.1 — en 20x throughput-økning for enkle oppgaver.
• Fine-tuned modeller har hosting-kostnad per time — beregn break-even punkt basert på forventet volum.