Шта је скалабилност вештачке интелигенције?

Ако сте икада гледали демо модел како обара мало тестно оптерећење, а затим се замрзава у тренутку када се појаве прави корисници, упознали сте зликовца: скалирање. Вештачка интелигенција је похлепна - за подацима, рачунарством, меморијом, пропусним опсегом - и чудно, пажњом. Па шта је заправо скалабилност вештачке интелигенције и како је постићи без преписивања свега сваке недеље?

Чланци које бисте можда желели да прочитате након овог:

🔗 Шта је пристрасност вештачке интелигенције, једноставно објашњено
Сазнајте како скривене пристрасности обликују одлуке вештачке интелигенције и моделирају исходе.

🔗 Водич за почетнике: шта је вештачка интелигенција
Преглед вештачке интелигенције, основних концепата, врста и свакодневних примена.

🔗 Шта је објашњива вештачка интелигенција и зашто је важна
Откријте како објашњива вештачка интелигенција повећава транспарентност, поверење и усклађеност са прописима.

🔗 Шта је предиктивна вештачка интелигенција и како функционише
Разумети предиктивну вештачку интелигенцију, уобичајене случајеве употребе, предности и ограничења.

Шта је скалабилност вештачке интелигенције? 📈

Скалабилност вештачке интелигенције је способност вештачке интелигенције да обрађује више података, захтева, корисника и случајева употребе, а да притом одржава перформансе, поузданост и трошкове у прихватљивим границама. Не само већи сервери - паметније архитектуре које одржавају ниску латенцију, висок проток и конзистентни квалитет како крива расте. Замислите еластичну инфраструктуру, оптимизоване моделе и видљивост која вам заправо говори шта је проблем.

Шта чини добру скалабилност вештачке интелигенције ✅

Када се скалабилност вештачке интелигенције добро уради, добијате:

• Предвидљива латенција под наглим или континуираним оптерећењем 🙂

• Пропусност која расте отприлике пропорционално додатом хардверу или репликама

• Исплативост која се не повећава по захтеву

• Стабилност квалитета како се инпути диверзификују, а количине повећавају

• Оперативни мир захваљујући аутоматском скалирању, праћењу и разумним SLO-овима

Испод хаубе, ово обично комбинује хоризонтално скалирање, групирање, кеширање, квантизацију, робусно сервирање и промишљене политике објављивања везане за буџете грешака [5].

Скалабилност вештачке интелигенције наспрам перформанси наспрам капацитета 🧠

• Перформансе се односе на брзину којом се један захтев завршава у изолацији.

• Капацитет је колико тих захтева можете да обради одједном.

• Скалабилност вештачке интелигенције се односи на то да ли додавање ресурса или коришћење паметнијих техника повећава капацитет и одржава перформансе конзистентним - без повећања вашег рачуна или повећања вашег пејџера.

Мала разлика, огромне последице.

Зашто скалирање уопште функционише у вештачкој интелигенцији: идеја закона скалирања 📚

Широко коришћен увид у модерном машинском учењу јесте да се губици побољшавају на предвидљиве начине како се скалира величина модела, подаци и израчунавање - у разумним границама. Такође постоји оптимална равнотежа између величине модела и токена за обуку; скалирање оба заједно је боље од скалирања само једног. У пракси, ове идеје утичу на буџете за обуку, планирање скупова података и компромисе у пружању услуга [4].

Кратак превод: веће може бити боље, али само када се улазне вредности скалирају и рачунају пропорционално - у супротном је то као да стављате тракторске гуме на бицикл. Изгледа интензивно, а не води никуда.

Хоризонтално наспрам вертикалног: две полуге за скалирање 🔩

• Вертикално скалирање : веће кутије, снажнији графички процесори, више меморије. Једноставно, понекад скупо. Добро за тренирање са једним чвором, закључивање са малом латенцијом или када ваш модел одбија да се лепо шардира.

• Хоризонтално скалирање : више реплика. Најбоље функционише са аутоматским скалерима који додају или уклањају под-ове на основу метрика процесора/графичке картице или прилагођених апликација. У Кубернетесу, HorizontalPodAutoscaler скалира под-ове као одговор на потражњу - ваша основна контрола гужве за скокове саобраћаја [1].

Анегдота (композитна): Током лансирања са високим профилом, једноставно омогућавање групирања на страни сервера и дозвољавање аутоматском скалеру да реагује на дубину реда стабилизовану на p95 без икаквих промена клијента. Неупадљиве победе су и даље победе.

Комплетан стек скалабилности вештачке интелигенције 🥞

1. Слој података : брза складишта објеката, векторски индекси и стримовање података које неће успорити ваше тренере.

2. Слој за обуку : дистрибуирани оквири и распоређивачи који обрађују паралелизам података/модела, контролне тачке, поновне покушаје.

3. Сервисни слој : оптимизована времена извршавања, динамичко групирање , пажња са страницом за LLM-ове, кеширање, стримовање токена. Triton и vLLM су овде чести хероји [2][3].

4. Оркестрација : Kubernetes за еластичност путем HPA или прилагођених аутоматских скалера [1].

5. Видљивост : трагови, метрике и логови који прате корисничка путовања и моделирају понашање у производном систему; дизајнирајте их око ваших SLO-ова [5].

6. Управљање и трошкови : економија по захтеву, буџети и прекидачи за прекомерна радна оптерећења.

Табела за поређење: алати и обрасци за скалабилност вештачке интелигенције 🧰

Намерно мало неуједначено - јер је стварни живот такав.

Дубински преглед 1: Трикови сервирања који померају иглу 🚀

• Динамичко груписање групише мале позиве закључивања у веће групе на серверу, драматично повећавајући искоришћење графичког процесора без промена клијента [2].

• Странично подељена пажња чува много више разговора у меморији страничењем KV кеша, што побољшава пропусност под конкурентношћу [3].

• уграђивања, избегавајте дуплирање рада.

• Спекулативно декодирање и стримовање токена смањују перципирану латенцију, чак и ако зидни сат једва да се помера.

Дубински увид 2: Ефикасност на нивоу модела - квантизуј, дестилирај, орезуј 🧪

• Квантизација смањује прецизност параметара (нпр., 8-битна/4-битна) како би се смањила меморија и убрзало закључивање; увек поново процените квалитет задатка након промена.

• Дестилација преноси знање са великог наставника на мањег ученика кога ваш хардвер заправо воли.

• Структурирано орезивање скраћује тежине/главе које најмање доприносе.

Будимо искрени, то је као да смањите величину кофера, а затим инсистирате да вам све ципеле и даље одговарају. Некако јесте, углавном.

Дубински увид 3: Скалирање података и обуке без прекида 🧵

• Користите дистрибуирану обуку која скрива сложене делове паралелизма како бисте могли брже да испоручивате експерименте.

• Запамтите те законе скалирања : пажљиво распоредите буџет између величине модела и токена; скалирање оба заједно је ефикасно у рачунском смислу [4].

• Квалитет курикулума и података често утичу на исходе више него што људи признају. Бољи подаци понекад надмашују више података - чак и ако сте већ поређали већи кластер.

Дубински увид 4: RAG као стратегија скалирања знања 🧭

Уместо поновног обучавања модела како би пратио променљиве чињенице, RAG додаје корак претраживања при закључивању. Можете одржавати модел стабилним и скалирати индекс и претраживаче како ваш корпус расте. Елегантно - и често јефтиније од потпуног поновног обучавања за апликације које захтевају много знања.

Видљивост која се сама исплати 🕵️♀️

Не можеш скалирати оно што не можеш видети. Две битне ствари:

• Метрике за планирање капацитета и аутоматско скалирање: процентили латенције, дубине редова, меморија графичког процесора, величине серија, пропусност токена, стопе погодака кеша.

• Трагови који прате један захтев кроз мрежни пролаз → преузимање → модел → накнадну обраду. Повежите оно што мерите са својим SLO-овима како би контролне табле одговарале на питања за мање од једног минута [5].

Када контролне табле одговоре на питања за мање од једног минута, људи их користе. Када то не чине, па, претварају се да то чине.

Заштитне ограде за поузданост: SLO, буџети за грешке, разумна имплементација 🧯

• Дефинишите SLO за латенцију, доступност и квалитет резултата и користите буџете грешака да бисте уравнотежили поузданост са брзином објављивања [5].

• Распоредите се иза саобраћајних раздвајања, играјте као канаринци и покрените тестове сенки пре глобалних прекида. Ваше будуће ја ће вам слати грицкалице.

Контрола трошкова без драме 💸

Скалирање није само техничко; оно је финансијско. Третирајте сате рада ГПУ-а и токене као првокласне ресурсе са јединичном економијом (цена по 1000 токена, по уграђивању, по векторском упиту). Додајте буџете и упозорења; прославите брисање ствари.

Једноставан путоказ ка скалабилности вештачке интелигенције 🗺️

1. Почните са SLO-овима за латенцију p95, доступност и тачност задатака; повежите метрике/трагове првог дана [5].

2. Изаберите стек за сервирање који подржава групирање и континуирано групирање: Triton, vLLM или еквиваленте [2][3].

3. Оптимизујте модел : квантизујте где је то потребно, омогућите брже језгре или дестилујте за одређене задатке; потврдите квалитет помоћу стварних евалуација.

4. Архитекта за еластичност : Kubernetes HPA са правим сигналима, одвојеним путањама читања/писања и репликама инференције без стања [1].

5. Усвојите претраживање када је свежина важна како бисте скалирали свој индекс уместо да поново обучавате сваке недеље.

6. Затворите петљу са трошковима : успоставите економију јединице и недељне прегледе.

Уобичајени начини кварова и брза решења 🧨

• Искоришћеност графичког процесора је 30%, док је латенција лоша

  • Укључите динамичко групирање , пажљиво повећајте ограничења групирања и поново проверите конкурентност сервера [2].

• Пропусност се смањује уз дугачке упите

  • Користите сервис који подржава страничну пажњу и подесите максималан број истовремених секвенци [3].

• Клапне аутоматског скалирања

  • Глатке метрике са прозорима; скалирање на основу дубине реда или прилагођених токена по секунди уместо чистог CPU-а [1].

• Трошкови експлодирају након лансирања

  • Додајте метрике трошкова на нивоу захтева, омогућите квантизацију где је безбедно, кеширајте најчешће упите и ограничите брзину најгорих прекршилаца.

Приручник за скалабилност вештачке интелигенције: кратка контролна листа ✅

• SLO и буџети за грешке постоје и видљиви су

• Метрике: латенција, tps, GPU меморија, величина пакета, токен/и, погодак кеша

• Трагови од уласка до модела до постпроцесне обраде

• Послуживање: групно обједињавање, подешена конкурентност, топли кешови

• Модел: квантизован или дестилован где је то корисно

• Инфра: HPA конфигурисан са правим сигналима

• Пут за проналажење свежине знања

• Економија јединице се често преиспитује

Предуго нисам прочитао/ла и завршне напомене 🧩

Скалабилност вештачке интелигенције није једна функција или тајни прекидач. То је језик шаблона: хоризонтално скалирање са аутоматским скалерима, групирање на страни сервера ради коришћења, ефикасност на нивоу модела, преузимање ради растерећења знања и видљивост која чини имплементације досадним. Додајте SLO и хигијену трошкова како би сви били усклађени. Нећете то урадити савршено први пут - нико не ради - али уз праве повратне петље, ваш систем ће расти без тог осећаја хладног зноја у 2 ујутру 😅

Референце

[1] Kubernetes документација - Аутоматско скалирање хоризонталног под-а - прочитај више
[2] NVIDIA Triton - Динамички батер - прочитај више
[3] vLLM документација - Пажња на страницу - прочитај више
[4] Хофман и др. (2022) - Обука модела великих језика за оптимално израчунавање - прочитај више
[5] Google SRE радна књига - Имплементација SLO-ова - прочитај више

Пронађите најновију вештачку интелигенцију у званичној продавници вештачке интелигенције

О нама