Kui olete kunagi näinud, kuidas demomudel purustab pisikese testimiskoormuse ja seejärel tardub hetkel, mil päris kasutajad ilmuvad, olete kohanud kurjategijat: skaleerimist. Tehisintellekt on ahne – andmete, arvutusvõimsuse, mälu, ribalaiuse – ja kummalisel kombel ka tähelepanu järele. Mis on siis tegelikult tehisintellekti skaleeritavus ja kuidas seda saavutada ilma kõike igal nädalal ümber kirjutamata?
Artiklid, mida võiksite pärast seda lugeda:
🔗 Mis on tehisintellekti eelarvamus lihtsalt seletatuna
Siit saad teada, kuidas varjatud eelarvamused kujundavad tehisintellekti otsuseid ja modelleerivad tulemusi.
🔗 Algaja juhend: mis on tehisintellekt
Tehisintellekti ülevaade, põhimõisted, tüübid ja igapäevased rakendused.
🔗 Mis on seletatav tehisintellekt ja miks see on oluline
Avastage, kuidas selgitatav tehisintellekt suurendab läbipaistvust, usaldust ja vastavust regulatsioonidele.
🔗 Mis on ennustav tehisintellekt ja kuidas see töötab
Mõista ennustavat tehisintellekti, selle levinud kasutusjuhtumeid, eeliseid ja piiranguid.
Mis on tehisintellekti skaleeritavus? 📈
Tehisintellekti skaleeritavus on tehisintellekti süsteemi võime käsitleda rohkem andmeid, päringuid, kasutajaid ja kasutusjuhtumeid, hoides samal ajal jõudlust, töökindlust ja kulusid vastuvõetavates piirides. See ei tähenda ainult suuremaid servereid – nutikamaid arhitektuurisid, mis hoiavad latentsuse madala, läbilaskevõime kõrge ja kvaliteedi ühtlasena ka siis, kui kõver tõuseb. Mõelge elastsele infrastruktuurile, optimeeritud mudelitele ja jälgitavusele, mis annab teile tegelikult teada, mis on tules.
Mis teeb tehisintellektist hea skaleeritavuse ✅
Kui tehisintellekti skaleeritavus on hästi teostatud, saate:
-
Ennustatav latentsus järskude või püsivate koormuste korral 🙂
-
Läbilaskevõime, mis kasvab ligikaudu proportsionaalselt lisatud riistvara või koopiatega
-
Kulutõhusus , mis ei kasva iga päringuga paisuvalt
-
Kvaliteedi stabiilsus sisendite mitmekesistumisel ja mahtude suurenemisel
-
Töörahu tänu automaatsele skaleerimisele, jälgimisele ja mõistlikele SLO-dele
Kapoti all ühendab see tavaliselt horisontaalse skaleerimise, partiidena töötlemise, vahemällu salvestamise, kvantimise, robustse serveerimise ja läbimõeldud väljalaskepoliitikad, mis on seotud veaeelarvetega [5].
Tehisintellekti skaleeritavus vs jõudlus vs maht 🧠
-
Jõudlus on see, kui kiiresti üksik päring eraldiseisvalt lõpule viiakse.
-
Mahutavus näitab, kui palju neist päringutest saate korraga käsitleda.
-
Tehisintellekti skaleeritavus tähendab seda, kas ressursside lisamine või nutikamate tehnikate kasutamine suurendab mahtu ja hoiab jõudluse ühtlasena – ilma teie arvet või telefoni kulutamata.
Väike erinevus, suured tagajärjed.
Miks skaleerimine tehisintellektis üldse töötab: skaleerimisseaduste idee 📚
mudeli suuruse, andmete ja arvutusvõimsuse skaleerimisel – mõistlikkuse piires. Mudeli suuruse ja treeningmärkide vahel on ka arvutusoptimaalne tasakaal ; mõlema koos skaleerimine on parem kui ainult ühe skaleerimine. Praktikas mõjutavad need ideed treeningkulude koostamist, andmestiku planeerimist ja serveerimiskompromisse [4].
Kiire tõlgendus: suurem võib olla parem, aga ainult siis, kui sisendeid skaleerida ja proportsioonides arvutada – muidu on see nagu traktorirehvide jalgrattale panemine. See näeb intensiivne välja, aga ei vii kuhugi.
Horisontaalne vs vertikaalne: kaks skaleerimishooba 🔩
-
Vertikaalne skaleerimine : suuremad masinad, võimsamad graafikaprotsessorid, rohkem mälu. Lihtne, kohati kallis. Hea ühe sõlme treenimiseks, madala latentsusega järeldusteks või kui teie mudel keeldub ilusti killustamast.
-
Horisontaalne skaleerimine : rohkem koopiaid. Toimib kõige paremini automaatsete skaleerijatega , mis lisavad või eemaldavad pod'e protsessori/graafikaprotsessori või kohandatud rakenduse mõõdikute põhjal. Kuberneteses skaleerib HorizontalPodAutoscaler pod'e vastavalt nõudlusele – see on teie peamine rahvahulga kontroll liikluse järskude tõusude korral [1].
Anekdoot (komposiit): Kõrge profiiliga turuletoomise ajal stabiliseeris p95 ilma kliendipoolsete muudatusteta lihtsalt serveripoolse pakkimise lubamine ja automaatse skaleerija reageerimine järjekorra sügavusele. Kerged võidud on ikkagi võidud.
Täielik tehisintellekti skaleeritavuse pakett 🥞
-
Andmekiht : kiired objektide salvestamised, vektorindeksid ja voogesituse allaneelamine, mis ei piira teie treenerite tööd.
-
Treeningkiht : hajusraamistikud ja ajastajad, mis käsitlevad andmete/mudeli paralleelsust, kontrollpunkte ja uuesti proovimist.
-
Teeninduskiht : optimeeritud käitusajad, dünaamiline partiitöötlus , leheküljepõhine tähelepanu , vahemällu salvestamine, tokenivoogedastus. Triton ja vLLM on siin sagedased kangelased [2][3].
-
Orkestreerimine : Kubernetes elastsuse tagamiseks HPA või kohandatud autoskaleerijate kaudu [1].
-
Jälgitavus : jäljed, mõõdikud ja logid, mis jälgivad kasutaja teekondi ja modelleerivad käitumist tootearenduses; kujundage need oma SLO-de järgi [5].
-
Haldus ja kulud : päringupõhine majandus, eelarved ja peatused ülekoormatud töökoormuste korral.
Võrdlustabel: tehisintellekti skaleeritavuse tööriistad ja mustrid 🧰
Natuke ebaühtlane meelega – sest päris elu on selline.
| Tööriist / muster | Sihtrühm | Hinnaline | Miks see toimib | Märkused |
|---|---|---|---|---|
| Kubernetes + HPA | Platvormi meeskonnad | Avatud lähtekood + infrastruktuuri | Skaleerib pod'e horisontaalselt, kui mõõdikud suurenevad | Kohandatud mõõdikud on kulda väärt [1] |
| NVIDIA Triton | SRE järeldus | Tasuta server; graafikakaart $ | Dünaamiline partiide töötlus suurendab läbilaskevõimet | Konfigureerimine config.pbtxt faili [2] |
| vLLM (leheküljeline tähelepanu) | LLM-meeskonnad | Avatud lähtekoodiga | Suur läbilaskevõime tänu tõhusale KV-vahemälu lehitsemisele | Suurepärane pikkade ülesannete jaoks [3] |
| ONNX käitusaeg / TensorRT | Perf-nohikud | Tasuta / müüja tööriistad | Kerneli tasemel optimeerimised vähendavad latentsust | Eksporditeed võivad olla keerulised |
| RAG-muster | Rakenduste meeskonnad | Infrastruktuur + indeks | Annab teadmised otsingule üle; skaleerib indeksit | Suurepärane värskuse säilitamiseks |
Süvaanalüüs 1: Serveerimisnipid, mis muudavad asja paremaks 🚀
-
Dünaamiline partiitöötlus koondab väikesed järelduskutsed serveris suurematesse partiidesse, suurendades dramaatiliselt GPU kasutamist ilma kliendi muudatusi tegemata [2].
-
Lehekülgede abil hoitakse mälus palju rohkem vestlusi KV vahemälude lehitsemise abil, mis parandab läbilaskevõimet samaaegsuse korral [3].
-
Taotle identsete viipade või manustuste koalestseerimist ja vahemällu salvestamist, et vältida topelttööd.
-
Spekulatiivne dekodeerimine ja märkide voogedastus vähendavad tajutavat latentsusaega isegi siis, kui seinakell vaevu liigub.
Süvaanalüüs 2: Mudelitaseme efektiivsus – kvantiseerimine, destilleerimine, kärpimine 🧪
-
Kvantimine vähendab parameetrite täpsust (nt 8-bitine/4-bitine), et vähendada mälumahtu ja kiirendada järelduste tegemist; pärast muudatusi tuleks ülesande kvaliteeti alati uuesti hinnata.
-
Destilleerimine kannab teadmised suurelt õpetajalt väiksemale õpilasele, keda teie riistvara tegelikult armastab.
-
Struktureeritud pügamine kärbib kaalusid/pead, mis annavad kõige vähem panuse.
Olgem ausad, see on natuke nagu kohvri vähendamine ja siis nõue, et kõik kingad ikka mahuksid. Kuidagi enamasti see nii ongi.
Sügavanalüüs 3: andmete ja treeningu skaleerimine ilma rebenditeta 🧵
-
Kasutage hajutatud treeningut, mis peidab paralleelsuse keerulised osad, et saaksite katseid kiiremini edastada.
-
Pea meeles neid skaleerimisseadusi : jaota eelarve läbimõeldult mudeli suuruse ja tokenite vahel; mõlema koos skaleerimine on arvutuslikult efektiivne [4].
-
Õppekava ja andmete kvaliteet mõjutavad tulemusi sageli rohkem, kui inimesed tunnistavad. Paremad andmed on mõnikord paremad kui rohkem andmeid – isegi kui olete juba suurema klastri tellinud.
Süvaanalüüs 4: RAG kui teadmiste skaleerimisstrateegia 🧭
Mudeli ümberõpetamise asemel, et see muutuvate faktidega sammu peaks pidama, RAG järeldusele otsinguetapi. Saate mudelit stabiilsena hoida ning indeksit ja otsingumootoreid korpuse kasvades skaleerida. Elegantne ja sageli odavam kui täielik ümberõpetamine teadmismahukate rakenduste puhul.
Jälgitavus, mis tasub end ära 🕵️♀️
Sa ei saa skaleerida seda, mida sa ei näe. Kaks olulist asja:
-
Mahtuvusplaneerimise ja automaatse skaleerimise mõõdikud
-
Jälgimine , mis järgib ühte päringut üle lüüsi → otsingu → mudeli → järeltöötluse. Seo mõõtmised oma SLO-dega, et armatuurlauad vastaksid küsimustele vähem kui minutiga [5].
Kui armatuurlauad vastavad küsimustele vähem kui minutiga, siis inimesed kasutavad neid. Kui nad seda ei tee, siis nad teesklevad, et teevad.
Usaldusväärsuse piirded: SLO-d, veaeelarved, mõistlikud juurutused 🧯
-
Määrake latentsuse, kättesaadavuse ja tulemuste kvaliteedi SLO-d veaeelarveid et tasakaalustada töökindlust avaldamiskiirusega [5].
-
Rakenda liikluse jagamise taha, tee kanaarilinnu ja tee varjuteste enne globaalseid üleminekuid. Su tulevane mina saadab sulle suupisteid.
Kulude kontroll ilma draamata 💸
Skaleerimine pole ainult tehniline; see on rahaline. Käsitle GPU tunde ja tokeneid esmaklassiliste ressurssidena, millel on ühikuökonoomia (hind 1000 tokeni, manustamise ja vektorpäringu kohta). Lisa eelarved ja teavitused; tähista asjade kustutamist.
Lihtne tegevuskava tehisintellekti skaleeritavuse saavutamiseks 🗺️
-
Alustage p95 latentsuse, käideldavuse ja ülesannete täpsuse SLO-dega; edastage mõõdikud/jäljed esimesel päeval [5].
-
Valige teenindusvirn , mis toetab partiidena ja pidevat partiidena töötlemist: Triton, vLLM või samaväärsed [2][3].
-
Optimeeri mudelit : kvantiseeri seal, kus see on vajalik, luba kiiremad tuumad või destilleeri konkreetsete ülesannete jaoks; valideeri kvaliteeti reaalsete evaluatsioonidega.
-
Elastsusarhitekt : Kubernetes HPA õigete signaalide, eraldi lugemis-/kirjutamisradade ja olekuteta järelduskoopiatega [1].
-
Kasutage otsingut siis, kui värskus on oluline, seega skaleerige oma indeksit iga nädal ümberõppe asemel.
-
Sulgege kuludega seotud ring : kehtestage üksuse ökonoomika ja iganädalased ülevaated.
Levinumad rikkeviisid ja kiired lahendused 🧨
-
GPU kasutusaste on 30%, latentsus on aga halb
-
Lülitage sisse dünaamiline partiide töötlus , tõstke partiide piiranguid ettevaatlikult ja kontrollige uuesti serveri samaaegsust [2].
-
-
Läbilaskevõime langeb pikkade viipade korral
-
Kasutage teenindust, mis toetab leheküljepõhist tähelepanu ja häälestage maksimaalselt samaaegseid järjestusi [3].
-
-
Autoskaleeri klapid
-
Sujuvad mõõdikud akendega; skaleerimine järjekorra sügavuse või kohandatud tokenite sekundis järgi puhta protsessori asemel [1].
-
-
Kulud plahvatavad pärast turuletoomist
-
Lisa päringutaseme kulumõõdikud, luba kvantiseerimine seal, kus see on ohutu, vahemällu salvesta populaarseimad päringud ja piira suurimate rikkujate arvu.
-
Tehisintellekti skaleeritavuse käsiraamat: kiire kontroll-loend ✅
-
SLO-d ja veaeelarved on olemas ja nähtavad
-
Mõõdikud: latentsus, tps, GPU mälu, partii suurus, token/s, vahemälu tabamus
-
Jäljed sisenemisest mudelini ja järeltöötluseni
-
Teenindamine: partiidena edastamine, samaaegsuse häälestamine, soojad vahemälud
-
Mudel: kvantiseeritud või destilleeritud, kus see on kasulik
-
Infra: HPA on konfigureeritud õigete signaalidega
-
Teadmiste värskuse otsingutee
-
Ühiku majandust vaadatakse sageli üle
Liiga kaua aega tagasi ei lugenud ja lõppsõnad 🧩
Tehisintellekti skaleeritavus ei ole üksik funktsioon ega salajane lüliti. See on mustrikeel: horisontaalne skaleerimine automaatse skaleerimisega, serveripoolne pakkimine kasutamiseks, mudelitaseme efektiivsus, teadmiste hankimine ja jälgitavus, mis muudab juurutused igavaks. Lisage SLO-sid ja kuluhügieeni, et kõik oleksid kooskõlas. Te ei saa seda esimesel korral täiuslikuks – keegi ei saa –, kuid õigete tagasisideahelate abil kasvab teie süsteem ilma külma higi tundeta kell 2 öösel 😅
Viited
[1] Kubernetesi dokumendid – horisontaalne Podi automaatne skaleerimine – loe edasi
[2] NVIDIA Triton - dünaamiline batcher - loe edasi
[3] vLLM dokumendid - Lehekülgede tähelepanu - loe edasi
[4] Hoffmann jt (2022) - Arvutusoptimaalsete suurte keelemudelite treenimine - loe edasi
[5] Google'i SRE töövihik – SLO-de rakendamine – loe edasi