Ако някога сте гледали как демо модел смачка малко тестово натоварване и след това замръзне в момента, в който се появят реални потребители, значи сте се запознали със злодея: мащабирането. Изкуственият интелект е алчен - за данни, изчисления, памет, трафик - и, колкото и да е странно, за внимание. И така, какво всъщност е мащабируемостта на ИИ и как да я постигнете, без да пренаписвате всичко всяка седмица?
Статии, които може да ви харесат след тази:
🔗 Какво е пристрастност към изкуствения интелект, обяснено просто
Научете как скритите предубеждения оформят решенията, свързани с изкуствения интелект, и как моделират резултатите.
🔗 Ръководство за начинаещи: какво е изкуствен интелект
Общ преглед на изкуствения интелект, основни концепции, видове и ежедневни приложения.
🔗 Какво е обясним ИИ и защо е важен
Открийте как обяснимият изкуствен интелект повишава прозрачността, доверието и съответствието с регулаторните изисквания.
🔗 Какво е предсказуем изкуствен интелект и как работи
Разберете предсказуемия изкуствен интелект, често срещаните случаи на употреба, предимствата и ограниченията.
Какво е мащабируемост на изкуствения интелект? 📈
Мащабируемостта на ИИ е способността на една ИИ система да обработва повече данни, заявки, потребители и случаи на употреба, като същевременно поддържа производителност, надеждност и разходи в приемливи граници. Не само по-големи сървъри - по-интелигентни архитектури, които поддържат ниска латентност, висока пропускателна способност и постоянно качество с нарастването на кривата. Помислете за еластична инфраструктура, оптимизирани модели и наблюдаемост, която всъщност ви казва какво е проблемно.
Какво прави добър ИИ мащабируемост ✅
Когато мащабируемостта на изкуствения интелект е направена добре, получавате:
-
Предвидима латентност при пикови или продължителни натоварвания 🙂
-
Пропускателна способност, която нараства приблизително пропорционално на добавения хардуер или реплики
-
Ефективност на разходите , която не се увеличава с всяка заявка
-
Стабилност на качеството , тъй като входящите ресурси се диверсифицират, а обемите се увеличават
-
Спокойствие при работа благодарение на автоматично мащабиране, проследяване и разумни SLO
Под капака това обикновено съчетава хоризонтално мащабиране, пакетиране, кеширане, квантуване, стабилно обслужване и внимателно обмислени политики за пускане на пазара, обвързани с бюджети за грешки [5].
Мащабируемост на ИИ срещу производителност срещу капацитет 🧠
-
Производителността е колко бързо се изпълнява една заявка изолирано.
-
Капацитетът е колко от тези заявки можете да обработите едновременно.
-
Мащабируемостта на изкуствения интелект се изразява в това дали добавянето на ресурси или използването на по-интелигентни техники увеличава капацитета и поддържа производителността постоянна - без това да увеличава сметката ви или пейджъра ви.
Малка разлика, гигантски последици.
Защо мащабирането изобщо работи в ИИ: идеята за законите за мащабиране 📚
Широко използвана идея в съвременното машинно обучение е, че загубата се подобрява по предвидими начини с мащабирането на размера на модела, данните и изчисленията - в разумни граници. Съществува и оптимален за изчисленията баланс между размера на модела и токените за обучение; мащабирането и на двете е по-добро от мащабирането само на един. На практика тези идеи информират бюджетите за обучение, планирането на наборите от данни и компромисите при обслужването [4].
Бърз превод: по-голямото може да е по-добро, но само когато мащабирате входните данни и изчислявате пропорционално - в противен случай е все едно да сложите гуми на трактор на велосипед. Изглежда интензивно, но не води доникъде.
Хоризонтално срещу вертикално: двата лоста за мащабиране 🔩
-
Вертикално мащабиране : по-големи конфигурации, по-мощни графични процесори, повече памет. Просто, понякога скъпо. Подходящо за обучение на един възел, изводи с ниска латентност или когато моделът ви отказва да се шардира правилно.
-
Хоризонтално мащабиране : повече реплики. Работи най-добре с автоматични мащабатори , които добавят или премахват pod-ове въз основа на показатели за процесор/графичен процесор или персонализирани приложения. В Kubernetes, HorizontalPodAutoscaler мащабира pod-овете в отговор на търсенето - вашият основен контрол на трафика при пикове в трафика [1].
Анекдот (композитен): По време на нашумяло пускане, простото активиране на пакетиране от страна на сървъра и оставяне на автоматичното мащабиране да реагира на дълбочината на опашката, стабилизирана на p95, без никакви промени в клиента. Незабележимите победи си остават победи.
Пълният набор от мащабируемост на изкуствения интелект 🥞
-
Слой данни : бързи хранилища на обекти, векторни индекси и поточно приемане, което няма да затрудни вашите треньори.
-
Обучителен слой : разпределени рамки и планировчици, които обработват паралелизъм на данни/модели, контролни точки, повторни опити.
-
Обслужващ слой : оптимизирани среди за изпълнение, динамично пакетиране , странично внимание за LLM, кеширане, стрийминг на токени. Triton и vLLM са чести герои тук [2][3].
-
Оркестрация : Kubernetes за еластичност чрез HPA или персонализирани автомащабируеми устройства [1].
-
Наблюдаемост : следи, показатели и лог файлове, които следват потребителските пътища и моделират поведението в продукта; проектирайте ги около вашите SLO [5].
-
Управление и разходи : икономика на заявка, бюджети и прекъсвачи за прекомерно големи натоварвания.
Сравнителна таблица: инструменти и модели за мащабируемост на ИИ 🧰
Малко неравномерно нарочно - защото истинският живот е такъв.
| Инструмент / Шаблон | Аудитория | Ценово | Защо работи | Бележки |
|---|---|---|---|---|
| Кубернетес + HPA | Екипи на платформата | Отворен код + инфраструктура | Мащабира подовете хоризонтално, когато показателите се покачват | Персонализираните показатели са ценни [1] |
| NVIDIA Тритон | SRE за извод | Безплатен сървър; GPU $ | Динамичното пакетиране увеличава производителността | Конфигуриране чрез config.pbtxt [2] |
| vLLM (PagedAttention) | Екипи по право | Отворен код | Висока пропускателна способност чрез ефективно пейджиране на KV-кеш | Чудесно за дълги подкани [3] |
| ONNX Runtime / TensorRT | Перфектни маниаци | Безплатни / доставчици на инструменти | Оптимизациите на ниво ядро намаляват латентността | Пътищата за експортиране могат да бъдат сложни |
| RAG модел | Екипи за приложения | Инфраструктура + индекс | Прехвърля знанията към търсене; мащабира индекса | Отличен за свежест |
Дълбоко гмуркане 1: Сервиращи трикове, които отклоняват вниманието 🚀
-
Динамичното пакетиране групира малките извиквания за извод в по-големи пакети на сървъра, което драстично увеличава използването на графичния процесор без промени от страна на клиента [2].
-
Страничното внимание запазва много повече разговори в паметта чрез пейджиране на KV кешове, което подобрява производителността при едновременност [3].
-
Заявете обединяване и кеширане на идентични подкани или вграждания, за да избегнете дублиране на работа.
-
Спекулативното декодиране и стриймингът на токени намаляват възприеманата латентност, дори ако стенен часовник едва помръдва.
Дълбоко гмуркане 2: Ефективност на ниво модел - квантуване, дестилиране, подрязване 🧪
-
Квантирането намалява прецизността на параметрите (например 8-битова/4-битова), за да се свие паметта и да се ускори изводът; винаги преоценявайте качеството на задачата след промени.
-
Дестилацията прехвърля знания от голям учител към по-малък ученик, който вашият хардуер всъщност харесва.
-
Структурираната резитба подрязва тежестите/главите, които допринасят най-малко.
Нека бъдем честни, все едно да намалите размера на куфара си и след това да настоявате, че всичките ви обувки все още са ви по размер. Някак си е така, до голяма степен.
Дълбоко гмуркане 3: Мащабиране на данни и обучение без прекъсвания 🧵
-
Използвайте разпределено обучение, което скрива сложните части на паралелизма, за да можете да изпълнявате експерименти по-бързо.
-
Запомнете тези закони за мащабиране : разпределете бюджета внимателно между размера на модела и токените; мащабирането и на двете заедно е ефективно от гледна точка на изчисленията [4].
-
Качеството на учебните програми и данните често влияят на резултатите повече, отколкото хората признават. По-добрите данни понякога са по-добри от повече данни – дори ако вече сте подредили по-големия клъстер.
Дълбоко гмуркане 4: RAG като стратегия за мащабиране на знания 🧭
Вместо да преобучава модел, за да се справя с променящите се факти, RAG добавя стъпка за извличане при извод. Можете да поддържате модела стабилен и да мащабирате индекса и инструментите за извличане с нарастването на корпуса. Елегантно - и често по-евтино от пълното преобучаване за приложения, изискващи много знания.
Наблюдаемост, която се отплаща сама 🕵️♀️
Не можеш да мащабираш това, което не можеш да видиш. Две основни неща:
-
Метрики за планиране на капацитета и автоматично мащабиране: процентили на латентност, дълбочина на опашките, памет на графичния процесор, размери на партидите, пропускателна способност на токените, проценти на попадения в кеша.
-
Следи, които следват една заявка през шлюз → извличане → модел → последваща обработка. Свържете измерванията със своите SLO, така че таблата за управление да отговарят на въпроси за по-малко от минута [5].
Когато таблата за управление отговарят на въпроси за по-малко от минута, хората ги използват. Когато не го правят, те се преструват, че го правят.
Защитни мерки за надеждност: SLO, бюджети за грешки, разумни внедрявания 🧯
-
Дефинирайте SLO за латентност, наличност и качество на резултатите и използвайте бюджети за грешки , за да балансирате надеждността със скоростта на пускане [5].
-
Разположи се зад разделителните пътни артерии, прави „канари“ и провеждай сенчести тестове преди глобалните прекъсвания. Твоето бъдещо аз ще ти изпраща закуски.
Контрол на разходите без драма 💸
Мащабирането не е само техническо; то е финансово. Отнасяйте се към часовете на графичния процесор и токените като към първокласни ресурси с единична икономика (цена за 1000 токена, за вграждане, за векторна заявка). Добавете бюджети и предупреждения; отпразнувайте изтриването на неща.
Проста пътна карта за мащабируемост на изкуствения интелект 🗺️
-
Започнете със SLO за латентност, наличност и точност на задачите на p95; съпоставете показатели/траси на първия ден [5].
-
Изберете обслужващ стек , който поддържа пакетиране и непрекъснато пакетиране: Triton, vLLM или еквиваленти [2][3].
-
Оптимизирайте модела : квантирайте, където е полезно, активирайте по-бързи ядра или дестилирайте за специфични задачи; валидирайте качеството с реални оценки.
-
Архитект за еластичност : Kubernetes HPA с правилните сигнали, отделни пътища за четене/запис и реплики за извод без запазване на състоянието [1].
-
Приемайте извличането, когато свежестта е от значение, за да мащабирате индекса си, вместо да преобучате всяка седмица.
-
Затворете цикъла с разходите : установете икономика на единицата и седмични прегледи.
Често срещани повреди и бързи решения 🧨
-
Графичният процесор е натоварен с 30%, докато латентността е лоша
-
Включете динамичното пакетиране , внимателно увеличете ограниченията на пакетите и проверете отново паралелизма на сървъра [2].
-
-
Пропускателната способност се свива с дълги подкани
-
Използвайте обслужване, което поддържа пейджирано внимание и настройте максимален брой едновременни последователности [3].
-
-
Клапи за автоматично мащабиране
-
Плавни показатели с прозорци; мащабиране по дълбочина на опашката или персонализирани токени в секунда вместо чист CPU [1].
-
-
Цените рязко се увеличават след пускането на пазара
-
Добавете показатели за разходите на ниво заявка, активирайте квантуване, където е безопасно, кеширайте най-често срещаните заявки и ограничете честотата на най-лошите нарушители.
-
Наръчник за мащабируемост на ИИ: кратък контролен списък ✅
-
SLO и бюджетите за грешки съществуват и са видими
-
Метрики: латентност, tps, памет на графичния процесор, размер на пакета, токени/и, попадане в кеша
-
Следи от входа до модела и последващата обработка
-
Обслужване: пакетно генериране, настроено паралелизъм, топли кешове
-
Модел: квантован или дестилиран, където е полезно
-
Инфра: HPA, конфигурирана с правилните сигнали
-
Път за извличане на свежест на знанията
-
Икономиката на единицата се преглежда често
Твърде дълго не го прочетох и заключителни бележки 🧩
Мащабируемостта на ИИ не е единична функция или таен превключвател. Това е език на шаблони: хоризонтално мащабиране с автоматични мащабатори, пакетиране от страна на сървъра за по-добро използване, ефективност на ниво модел, извличане за разтоварване на знания и наблюдаемост, която прави внедряванията скучни. Добавете SLO и хигиена на разходите, за да поддържате хармония между всички. Няма да го направите перфектно от първия път - никой не го прави - но с правилните цикли на обратна връзка, вашата система ще расте без това усещане за студена пот в 2 сутринта 😅
Референции
[1] Документация на Kubernetes - Автоматично мащабиране на хоризонтален под - прочетете още
[2] NVIDIA Triton - Динамичен дозатор - прочетете още
[3] vLLM Документация - Внимание към страницата - прочетете още
[4] Хофман и др. (2022) - Обучение на модели с големи езици, оптимални за изчисления - прочетете още
[5] Работна книга на Google SRE - Внедряване на SLO - прочетете още