Kaj je skalabilnost umetne inteligence?

Če ste kdaj videli, kako demo model zdrobi majhno testno obremenitev in nato zamrzne v trenutku, ko se pojavijo pravi uporabniki, ste spoznali zlobneža: skaliranje. Umetna inteligenca je pohlepna – po podatkih, izračunih, pomnilniku, pasovni širini – in nenavadno tudi po pozornosti. Kaj torej sploh je skalabilnost umetne inteligence in kako jo doseči, ne da bi vsak teden vse prepisali?

Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:

🔗 Kaj je pristranskost umetne inteligence, razloženo preprosto
Spoznajte, kako skrite pristranskosti oblikujejo odločitve umetne inteligence in modelirajo rezultate.

🔗 Vodnik za začetnike: kaj je umetna inteligenca
Pregled umetne inteligence, temeljni koncepti, vrste in vsakodnevne aplikacije.

🔗 Kaj je razložljiva umetna inteligenca in zakaj je pomembna
Odkrijte, kako razložljiva umetna inteligenca povečuje preglednost, zaupanje in skladnost s predpisi.

🔗 Kaj je napovedna umetna inteligenca in kako deluje
Razumeti napovedno umetno inteligenco, pogoste primere uporabe, prednosti in omejitve.

Kaj je skalabilnost umetne inteligence? 📈

Prilagodljivost umetne inteligence je sposobnost sistema umetne inteligence, da obdela več podatkov, zahtev, uporabnikov in primerov uporabe, hkrati pa ohranja zmogljivost, zanesljivost in stroške v sprejemljivih mejah. Ne gre le za večje strežnike – pametnejše arhitekture, ki ohranjajo nizko zakasnitev, visoko prepustnost in dosledno kakovost, ko se krivulja dviga. Pomislite na elastično infrastrukturo, optimizirane modele in opazovalnost, ki vam dejansko pove, kaj je narobe.

Kaj naredi dobro umetno inteligenco skalabilnost ✅

Ko je skalabilnost umetne inteligence dobro izvedena, dobite:

• Predvidljiva latenca pri nenadnih ali dolgotrajnih obremenitvah 🙂

• Pretočnost, ki raste približno sorazmerno z dodano strojno opremo ali replikami

• Stroškovna učinkovitost , ki se ne povečuje na zahtevo

• Stabilnost kakovosti zaradi diverzifikacije vhodnih materialov in povečanja količin

• Mirno delovanje zaradi samodejnega skaliranja, sledenja in razumnih SLO-jev

V osnovi to običajno združuje horizontalno skaliranje, paketno združevanje, predpomnjenje, kvantizacijo, robustno streženje in premišljene politike izdajanja, vezane na proračune napak [5].

Prilagodljivost umetne inteligence v primerjavi z zmogljivostjo v primerjavi z zmogljivostjo 🧠

• Zmogljivost je hitrost, s katero se posamezna zahteva dokonča ločeno.

• Zmogljivost je, koliko teh zahtev lahko obdelate hkrati.

• Prilagodljivost umetne inteligence pomeni, ali dodajanje virov ali uporaba pametnejših tehnik poveča zmogljivost in ohranja dosledno delovanje – ne da bi se pri tem povečal vaš račun ali povečal vaš pozivnik.

Majhna razlika, ogromne posledice.

Zakaj skaliranje sploh deluje v umetni inteligenci: ideja zakonov skaliranja 📚

V sodobnem strojnem učenju se pogosto uporablja spoznanje, da se izgube izboljšujejo na predvidljive načine, ko se velikost modela, podatki in izračuni – znotraj razumnih meja. Obstaja tudi optimalno ravnovesje med velikostjo modela in učnimi žetoni; skupno skaliranje obeh premaga skaliranje samo enega. V praksi te ideje vplivajo na proračune za usposabljanje, načrtovanje naborov podatkov in kompromise pri streženju [4].

Hiter prevod: večje je lahko boljše, vendar le, če vhodne podatke prilagodite in izračunate sorazmerno – sicer je to kot nameščanje traktorskih pnevmatik na kolo. Izgleda intenzivno, a ne vodi nikamor.

Horizontalno proti vertikalni: dve vzvodi za skaliranje 🔩

• Vertikalno skaliranje : večje enote, močnejši grafični procesorji, več pomnilnika. Preprosto, včasih drago. Dobro za učenje z enim vozliščem, sklepanje z nizko zakasnitvijo ali kadar vaš model noče dobro razdeliti na segmente.

• Horizontalno skaliranje : več replik. Najbolje deluje s samodejnimi skalatorji , ki dodajajo ali odstranjujejo pode na podlagi CPU/GPU ali meritev aplikacij po meri. V Kubernetes HorizontalPodAutoscaler skalira pode kot odziv na povpraševanje – vaš osnovni nadzor množice za konice prometa [1].

Anekdota (sestavljena): Med odmevno predstavitvijo je preprosto omogočanje paketnega obdelave na strani strežnika in omogočanje odzivanja samodejnega skaliranja na globino čakalne vrste, stabilizirano na p95, brez kakršnih koli sprememb odjemalca. Nebleščeče zmage so še vedno zmage.

Celoten nabor skalabilnosti umetne inteligence 🥞

1. Podatkovna plast : hitra shramba objektov, vektorski indeksi in pretočno vnašanje, ki ne bo oviralo vaših trenerjev.

2. Učna plast : porazdeljeni ogrodji in razporejevalniki, ki obravnavajo vzporednost podatkov/modelov, kontrolne točke in ponovne poskuse.

3. Strežniška plast : optimizirana izvajalna okolja, dinamično združevanje v pakete , ostranjena pozornost za LLM-je, predpomnjenje, pretakanje žetonov. Triton in vLLM sta tukaj pogosta junaka [2][3].

4. Orkestracija : Kubernetes za elastičnost prek HPA ali prilagojenih samodejnih skalatorjev [1].

5. Opazljivost : sledi, metrike in dnevniki, ki sledijo uporabniškim potem in modelirajo vedenje v produkciji; oblikujte jih glede na svoje SLO-je [5].

6. Upravljanje in stroški : ekonomija na zahtevo, proračuni in stikala za izklop pri nekontroliranih delovnih obremenitvah.

Primerjalna tabela: orodja in vzorci za skalabilnost umetne inteligence 🧰

Namerno malo neenakomerno – ker resnično življenje je takšno.

Poglobljen vpogled 1: Triki serviranja, ki premaknejo stvari v pravo smer 🚀

• Dinamično paketno združevanje združuje majhne klice sklepanja v večje pakete na strežniku, kar dramatično poveča izkoriščenost grafične kartice brez sprememb odjemalca [2].

• Stranjena pozornost ohranja veliko več pogovorov v pomnilniku z ostranjem predpomnilnikov KV, kar izboljša prepustnost pri sočasnosti [3].

• Zahtevajte združevanje in predpomnjenje za enake pozive ali vdelave, da se izognete podvajanju dela.

• Špekulativno dekodiranje in pretakanje žetonov zmanjšata zaznano zakasnitev, tudi če se stenska ura komaj premakne.

Poglobljen vpogled 2: Učinkovitost na ravni modela - kvantizacija, destilacija, obrezovanje 🧪

• Kvantizacija zmanjša natančnost parametrov (npr. 8-bitna/4-bitna), da se zmanjša pomnilnik in pospeši sklepanje; po spremembah vedno ponovno ocenite kakovost naloge.

• Destilacija prenaša znanje od velikega učitelja k manjšemu učencu, ki ga vaša strojna oprema dejansko obožuje.

• Strukturirano obrezovanje obreže teže/glave, ki najmanj prispevajo.

Bodimo iskreni, to je nekoliko podobno, kot če bi zmanjšali velikost kovčka in nato vztrajali, da vam vsi čevlji še vedno ustrezajo. Nekako večinoma pač ustreza.

Poglobljen vpogled 3: Skaliranje podatkov in usposabljanja brez prekinitev 🧵

• Uporabite porazdeljeno učenje, ki skrije zapletene dele vzporednosti, da lahko hitreje izvajate poskuse.

• Zapomnite si te zakone skaliranja : premišljeno razporedite proračun med velikostjo modela in žetoni; skaliranje obeh skupaj je računsko učinkovito [4].

• Kakovost učnega načrta in podatkov pogosto vplivata na rezultate bolj, kot ljudje priznajo. Boljši podatki včasih premagajo več podatkov – tudi če ste že uredili večji grozd.

Poglobljen vpogled 4: RAG kot strategija skaliranja znanja 🧭

Namesto ponovnega učenja modela, da bi sledil spreminjajočim se dejstvom, RAG doda korak iskanja pri sklepanju. Model lahko ohranite nespremenjen in indeks ter iskalnike , ko vaš korpus raste. Elegantno – in pogosto cenejše od popolnega ponovnega učenja za aplikacije, ki temeljijo na znanju.

Opazljivost, ki se sama obrestuje 🕵️♀️

Ne moreš skalirati tistega, česar ne vidiš. Dva bistvena elementa:

• Metrike za načrtovanje zmogljivosti in samodejno skaliranje: percentili latence, globina čakalne vrste, pomnilnik GPU, velikosti paketov, prepustnost žetonov, stopnje zadetkov predpomnilnika.

• Sledi, ki sledijo eni sami zahtevi prek prehoda → pridobivanje → model → naknadna obdelava. Povežite merjene podatke s svojimi SLO-ji, tako da nadzorne plošče odgovorijo na vprašanja v manj kot minuti [5].

Ko nadzorne plošče odgovorijo na vprašanja v manj kot minuti, jih ljudje uporabljajo. Ko jih ne, se pretvarjajo, da jih.

Zanesljive ograje: SLO, proračuni za napake, razumne uvedbe 🧯

• Določite SLO za zakasnitev, razpoložljivost in kakovost rezultatov ter uporabite proračune napak za uravnoteženje zanesljivosti s hitrostjo izdaje [5].

• Namestite se za prometne razcepke, delajte kanarčke in izvajajte senčne teste pred globalnimi preusmeritvenimi pasovi. Vaš bodoči jaz vam bo poslal prigrizke.

Nadzor stroškov brez drame 💸

Skaliranje ni samo tehnično, temveč tudi finančno. Z enotno ekonomijo (stroški na 1000 žetonov, na vdelavo, na vektorsko poizvedbo) obravnavajte ure grafične kartice in žetone kot prvovrstne vire. Dodajte proračune in opozorila; proslavite brisanje stvari.

Preprost načrt za skalabilnost umetne inteligence 🗺️

1. Začnite s SLO-ji za latenco p95, razpoložljivost in natančnost nalog; metrike/sledi povežite prvi dan [5].

2. Izberite servirni sklad , ki podpira šaržno in neprekinjeno šaržno obdelavo: Triton, vLLM ali enakovredne različice [2][3].

3. Optimizirajte model : kvantizirajte, kjer je to koristno, omogočite hitrejša jedra ali destilirajte za specifične naloge; preverite kakovost z dejanskimi ocenami.

4. Arhitekt za elastičnost : Kubernetes HPA s pravimi signali, ločenimi potmi branja/pisanja in replikami sklepanja brez ohranjanja stanja [1].

5. Uporabite iskanje, ko je svežina pomembna, da boste lahko indeks prilagodili svojemu indeksu, namesto da bi ga vsak teden ponovno izobraževali.

6. Zaprite zanko s stroški : vzpostavite ekonomiko enote in tedenske preglede.

Pogosti načini napak in hitre rešitve 🧨

• Izkoriščenost grafične kartice je 30 %, zakasnitev pa slaba

  • Vklopite dinamično paketno obdelavo , previdno zvišajte omejitve paketov in ponovno preverite sočasnost strežnika [2].

• Pretočnost se zmanjša zaradi dolgih pozivov

  • Uporabite strežbo, ki podpira straničeno pozornost in uglasite največ sočasnih zaporedij [3].

• Lopute za samodejno skaliranje

  • Gladke metrike z okni; skaliranje glede na globino čakalne vrste ali prilagojeno število žetonov na sekundo namesto čistega CPU-ja [1].

• Stroški po lansiranju eksplodirajo

  • Dodajte metrike stroškov na ravni zahtev, omogočite kvantizacijo, kjer je varno, shranite najpogostejše poizvedbe v predpomnilnik in omejite hitrost najhujših kršiteljev.

Priročnik za skalabilnost umetne inteligence: hiter kontrolni seznam ✅

• SLO in proračuni za napake obstajajo in so vidni

• Metrike: latenca, tps, pomnilnik GPU, velikost serije, žetoni, zadetek predpomnilnika

• Sledi od vhoda do modela in naknadne obdelave

• Streženje: paketno združevanje, nastavljena sočasnost, topli predpomnilniki

• Model: kvantiziran ali destiliran, kjer je to koristno

• Infra: HPA konfiguriran s pravimi signali

• Pot iskanja svežine znanja

• Ekonomika enote se pogosto pregleduje

Predolgo nisem prebral in zadnje opombe 🧩

Prilagodljivost umetne inteligence ni posamezna funkcija ali skrivno stikalo. Gre za jezik vzorcev: horizontalno skaliranje s samodejnimi skalatorji, paketno združevanje na strani strežnika za večjo izkoriščenost, učinkovitost na ravni modela, pridobivanje za razbremenitev znanja in opazovalnost, zaradi katere so uvedbe dolgočasne. Dodajte SLO in stroškovno higieno, da bodo vsi usklajeni. Ne boste dosegli popolnosti prvič – nihče ne – toda s pravimi povratnimi zankami bo vaš sistem rasel brez občutka hladnega znoja ob 2. uri zjutraj 😅

Reference

[1] Dokumentacija Kubernetes - Samodejno skaliranje horizontalnega pod-ja - preberi več
[2] NVIDIA Triton - Dinamični mešalnik - preberi več
[3] Dokumentacija vLLM - Pozornost na strani - preberi več
[4] Hoffmann et al. (2022) - Učenje računalniško optimalnih modelov velikih jezikov - preberi več
[5] Delovni zvezek Google SRE – Izvajanje SLO-jev – preberi več

Poiščite najnovejšo umetno inteligenco v uradni trgovini z umetno inteligenco

O nas