Što je skalabilnost umjetne inteligencije?

Što je skalabilnost umjetne inteligencije?

Ako ste ikada gledali demo model kako obrađuje malo testno opterećenje, a zatim se zamrzava u trenutku kada se pojave pravi korisnici, upoznali ste negativca: skaliranje. Umjetna inteligencija je pohlepna - za podacima, računanjem, memorijom, propusnošću - i, čudno, pažnjom. Pa što je zapravo skalabilnost umjetne inteligencije i kako je postići bez prepisivanja svega svaki tjedan?

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Što je pristranost umjetne inteligencije, jednostavno objašnjeno
Saznajte kako skrivene pristranosti oblikuju odluke umjetne inteligencije i modeliraju ishode.

🔗 Vodič za početnike: što je umjetna inteligencija
Pregled umjetne inteligencije, temeljnih koncepata, vrsta i svakodnevnih primjena.

🔗 Što je objašnjiva umjetna inteligencija i zašto je važna
Otkrijte kako objašnjiva umjetna inteligencija povećava transparentnost, povjerenje i usklađenost s propisima.

🔗 Što je prediktivna umjetna inteligencija i kako funkcionira
Razumjeti prediktivnu umjetnu inteligenciju, uobičajene slučajeve upotrebe, prednosti i ograničenja.

Što je skalabilnost umjetne inteligencije? 📈

Skalabilnost umjetne inteligencije je sposobnost AI sustava da obrađuje više podataka, zahtjeva, korisnika i slučajeva upotrebe, a istovremeno održava performanse, pouzdanost i troškove unutar prihvatljivih granica. Ne samo veći poslužitelji - pametnije arhitekture koje održavaju nisku latenciju, visoku propusnost i konzistentnu kvalitetu kako krivulja raste. Razmislite o elastičnoj infrastrukturi, optimiziranim modelima i promatranju koja vam zapravo govori što je problematično.

 

Skalabilnost umjetne inteligencije

Što čini dobru skalabilnost umjetne inteligencije ✅

Kada se skalabilnost umjetne inteligencije dobro izvede, dobivate:

  • Predvidljiva latencija pod naglim ili trajnim opterećenjem 🙂

  • Propusnost koja raste otprilike proporcionalno dodanom hardveru ili replikama

  • Isplativost koja se ne povećava po zahtjevu

  • Stabilnost kvalitete kako se inputi diverzificiraju, a količine povećavaju

  • Mirnoća u radu zahvaljujući automatskom skaliranju, trasiranju i razumnim SLO-ovima

Ispod haube to obično kombinira horizontalno skaliranje, grupiranje, keširanje, kvantizaciju, robusno posluživanje i promišljene politike objavljivanja vezane uz proračune pogrešaka [5].

Skalabilnost umjetne inteligencije vs. performanse vs. kapacitet 🧠

  • Performanse se odnose na brzinu kojom se jedan zahtjev izvršava izolirano.

  • Kapacitet je koliko tih zahtjeva možete obraditi odjednom.

  • Skalabilnost umjetne inteligencije odnosi se na to povećava li dodavanje resursa ili korištenje pametnijih tehnika kapacitet i održava li performanse dosljednima - bez povećanja računa ili povećanja broja dojavljivača.

Sitna razlika, ogromne posljedice.

Zašto skaliranje uopće funkcionira u umjetnoj inteligenciji: ideja zakona skaliranja 📚

Široko korišten uvid u modernom strojnom učenju jest da se gubitak smanjuje na predvidljive načine kako se skalira veličina modela, podaci i računanje - unutar razumnih granica. Također postoji optimalna računalno-performansna ravnoteža između veličine modela i tokena za obuku; skaliranje oba zajedno je bolje od skaliranja samo jednog. U praksi, ove ideje utječu na proračune za obuku, planiranje skupova podataka i kompromise u posluživanju [4].

Kratki prijevod: veće može biti bolje, ali samo kada skalirate ulazne podatke i računate proporcionalno - inače je to kao da stavljate traktorske gume na bicikl. Izgleda intenzivno, a ne vodi nikamo.

Horizontalno vs. vertikalno: dvije poluge za skaliranje 🔩

  • Vertikalno skaliranje : veće kutije, jači GPU-ovi, više memorije. Jednostavno, ponekad skupo. Dobro za treniranje jednog čvora, zaključivanje s niskom latencijom ili kada vaš model odbija dobro segmentirati.

  • Horizontalno skaliranje : više replika. Najbolje funkcionira s automatskim skalerima koji dodaju ili uklanjaju podove na temelju CPU/GPU ili prilagođenih metrika aplikacije. U Kubernetes-u, HorizontalPodAutoscaler skalira podove kao odgovor na potražnju - vaša osnovna kontrola gužve za skokove prometa [1].

Anegdota (kompozitna): Tijekom lansiranja visokog profila, jednostavno omogućavanje serije na strani poslužitelja i dopuštanje automatskog skaliranja da reagira na dubinu reda stabiliziranu na p95 bez ikakvih promjena na klijentu. Neblještavi dobici su i dalje dobici.

Cijeli paket skalabilnosti umjetne inteligencije 🥞

  1. Sloj podataka : brze pohrane objekata, vektorski indeksi i strujanje unosa koje neće usporiti vaše trenere.

  2. Sloj za obuku : distribuirani okviri i planeri koji obrađuju paralelizam podataka/modela, kontrolne točke, ponovne pokušaje.

  3. Sloj posluživanja : optimizirana vremena izvođenja, dinamičko batchiranje , pažnja usmjerena na stranice za LLM-ove, predmemoriranje, strujanje tokena. Triton i vLLM su ovdje česti heroji [2][3].

  4. Orkestracija : Kubernetes za elastičnost putem HPA ili prilagođenih autoskalera [1].

  5. Promatljivost : tragovi, metrike i zapisnici koji prate korisnička putovanja i modeliraju ponašanje u produkciji; dizajnirajte ih oko svojih SLO-ova [5].

  6. Upravljanje i troškovi : ekonomija po zahtjevu, proračuni i prekidači za zaustavljanje pretjeranog opterećenja.

Tablica usporedbe: alati i obrasci za skalabilnost umjetne inteligencije 🧰

Namjerno malo neujednačeno - jer pravi život je takav.

Alat / Uzorak Publika Prilično skupo Zašto to funkcionira Bilješke
Kubernetes + HPA Platformski timovi Otvoreni kod + infrastruktura Horizontalno skalira podove kako metrike rastu Prilagođeni pokazatelji su zlatni [1]
NVIDIA Triton Zaključivanje SRE Besplatni server; GPU $ Dinamičko batchiranje povećava propusnost Konfiguriraj putem config.pbtxt [2]
vLLM (PagedAttention) Timovi za LLM Otvoreni kod Visoka propusnost putem učinkovitog KV-predmemorije Izvrsno za duge upute [3]
ONNX Runtime / TensorRT Performativni štreberi Besplatni / dobavljački alati Optimizacije na razini jezgre smanjuju latenciju Putovi izvoza mogu biti komplicirani
RAG uzorak Timovi za aplikacije Infra + indeks Prebacuje znanje na dohvaćanje; skalira indeks Odlično za svježinu

Detaljan pregled 1: Trikovi posluživanja koji pokreću stvari 🚀

  • Dinamičko grupiranje grupira male inferencijske pozive u veće serije na poslužitelju, dramatično povećavajući iskorištenost GPU-a bez promjena na klijentu [2].

  • Stranična pažnja zadržava puno više razgovora u memoriji straničenjem KV predmemorija, što poboljšava propusnost pod konkurentnošću [3].

  • Zahtjev za spajanje i keširanje za identične upite ili ugradnje izbjegava dupliciranje rada.

  • Spekulativno dekodiranje i strujanje tokena smanjuju percipiranu latenciju, čak i ako se zidni sat jedva pomiče.

Dubinska analiza 2: Učinkovitost na razini modela - kvantiziraj, destiliraj, orezuj 🧪

  • Kvantizacija smanjuje preciznost parametara (npr. 8-bitna/4-bitna) kako bi se smanjila memorija i ubrzalo zaključivanje; uvijek ponovno procijenite kvalitetu zadatka nakon promjena.

  • Destilacija prenosi znanje s velikog učitelja na manjeg učenika kojeg vaš hardver zapravo voli.

  • Strukturirano orezivanje obrezuje težine/glave koje najmanje doprinose.

Budimo iskreni, to je kao da smanjite kofer, a zatim inzistirate da vam sve cipele i dalje odgovaraju. Nekako i odgovara, uglavnom.

Dubinski pregled 3: Skaliranje podataka i obuke bez prekida 🧵

  • Koristite distribuirano učenje koje skriva nezgodne dijelove paralelizma kako biste mogli brže izvršavati eksperimente.

  • Zapamtite te zakone skaliranja : promišljeno rasporedite proračun po veličini modela i tokenima; skaliranje oboje zajedno je računalno učinkovito [4].

  • Kvaliteta kurikuluma i podataka često utječu na ishode više nego što ljudi priznaju. Bolji podaci ponekad nadmašuju više podataka - čak i ako ste već poredali veći klaster.

Dubinska analiza 4: RAG kao strategija skaliranja znanja 🧭

Umjesto ponovnog treniranja modela kako bi pratio promjene činjenica, RAG dodaje korak pretraživanja pri zaključivanju. Možete održavati model stabilnim i skalirati indeks i tražilice kako vaš korpus raste. Elegantno - i često jeftinije od potpunog ponovnog treniranja za aplikacije koje koriste puno znanja.

Promatranje koje se isplati 🕵️♀️

Ne možeš skalirati ono što ne vidiš. Dvije bitne stvari:

  • Metrike za planiranje kapaciteta i automatsko skaliranje: percentili latencije, dubine reda, memorija GPU-a, veličine serija, propusnost tokena, stope pogodaka predmemorije.

  • Tragovi koji slijede jedan zahtjev kroz pristupnik → dohvaćanje → model → naknadnu obradu. Povežite ono što mjerite sa svojim SLO-ima kako bi nadzorne ploče odgovorile na pitanja za manje od minute [5].

Kad nadzorne ploče odgovore na pitanja za manje od minute, ljudi ih koriste. Kad ne, pa, pretvaraju se da ih koriste.

Zaštitne ograde pouzdanosti: SLO-ovi, proračuni za pogreške, razumne implementacije 🧯

  • Definirajte SLO-ove za latenciju, dostupnost i kvalitetu rezultata te koristite proračune pogrešaka za uravnoteženje pouzdanosti s brzinom objavljivanja [5].

  • Rasporedite se iza prometnih razdjelnica, ponašajte se kao kanarinci i provodite shadow testove prije globalnih prekida. Vaše buduće ja će vam slati grickalice.

Kontrola troškova bez drame 💸

Skaliranje nije samo tehničko; ono je financijsko. Tretirajte sate GPU-a i tokene kao prvoklasne resurse s jediničnom ekonomijom (cijena po 1000 tokena, po ugradnji, po vektorskom upitu). Dodajte proračune i upozorenja; slavite brisanje stvari.

Jednostavan put do skalabilnosti umjetne inteligencije 🗺️

  1. Započnite sa SLO-ima za latenciju p95, dostupnost i točnost zadatka; povežite metrike/tragove prvog dana [5].

  2. Odaberite stog za posluživanje koji podržava batching i kontinuirani batching: Triton, vLLM ili ekvivalente [2][3].

  3. Optimizirajte model : kvantizirajte gdje je to korisno, omogućite brže kernele ili ih destilirajte za specifične zadatke; provjerite kvalitetu stvarnim evaluacijama.

  4. Arhitekt za elastičnost : Kubernetes HPA s pravim signalima, odvojenim putovima čitanja/pisanja i replikama inferencije bez stanja [1].

  5. Usvojite dohvaćanje kada je svježina važna kako biste skalirali svoj indeks umjesto da ga ponovno obučavate svaki tjedan.

  6. Zatvorite petlju s troškovima : uspostavite ekonomiku jedinice i tjedne preglede.

Uobičajeni načini kvara i brza rješenja 🧨

  • GPU s iskorištenjem od 30% dok je latencija loša

    • Uključite dinamičko batchiranje , pažljivo povećajte ograničenja batchiranja i ponovno provjerite konkurentnost poslužitelja [2].

  • Propusnost se smanjuje s dugim upitima

    • Koristite posluživanje koje podržava straničenu pažnju i podesite maksimalan broj istodobnih sekvenci [3].

  • Zaklopke automatskog skaliranja

    • Uglađene metrike s prozorima; skaliranje prema dubini reda ili prilagođenim tokenima po sekundi umjesto čistog CPU-a [1].

  • Troškovi rastu nakon lansiranja

    • Dodajte metrike troškova na razini zahtjeva, omogućite kvantizaciju gdje je sigurno, spremite najčešće upite u predmemoriju i ograničite brzinu najgorih upita.

Priručnik za skalabilnost umjetne inteligencije: kratki popis za provjeru ✅

  • SLO-ovi i proračuni za pogreške postoje i vidljivi su

  • Metrike: latencija, tps, GPU memorija, veličina serije, token/s, pogodak predmemorije

  • Tragovi od ulaza do modela i postprocedure

  • Posluživanje: grupiranje uključeno, podešena konkurentnost, tople predmemorije

  • Model: kvantiziran ili destiliran gdje je to korisno

  • Infra: HPA konfiguriran s pravim signalima

  • Put dohvaćanja svježine znanja

  • Ekonomija jedinice se često preispituje

Predugo nisam čitao/čitala i završne napomene 🧩

Skalabilnost umjetne inteligencije nije pojedinačna značajka ili tajni prekidač. To je jezik obrazaca: horizontalno skaliranje s automatskim skalerima, grupiranje na strani poslužitelja za korištenje, učinkovitost na razini modela, dohvaćanje za rasterećenje znanja i promatračnost koja čini implementacije dosadnima. Dodajte SLO-ove i higijenu troškova kako biste sve uskladili. Nećete to postići savršeno prvi put - nitko ne uspijeva - ali s pravim povratnim petljama, vaš će sustav rasti bez onog osjećaja hladnog znoja u 2 ujutro 😅

Reference

[1] Kubernetes dokumentacija - Automatsko skaliranje horizontalnog pod-a - pročitaj više
[2] NVIDIA Triton - Dinamički Batcher - pročitaj više
[3] vLLM dokumenti - Pažnja prema stranicama - pročitaj više
[4] Hoffmann i dr. (2022.) - Treniranje računalno optimalnih modela velikih jezika - pročitaj više
[5] Google SRE radna knjiga - Implementacija SLO-ova - pročitaj više

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama

Natrag na blog