Iwapo umewahi kutazama kielelezo cha onyesho kikiponda mzigo mdogo wa jaribio na kisha kusimamisha watumiaji halisi wanapojitokeza, umekutana na mhalifu: kuongeza kiwango. AI ni tamaa ya data, compute, kumbukumbu, bandwidth-na oddly, tahadhari. Kwa hivyo AI Scalability ni nini, kwa kweli, na unaipataje bila kuandika tena kila kitu kila wiki?
Makala unayoweza kupenda kusoma baada ya hii:
🔗 Ni nini upendeleo wa AI umeelezewa kwa urahisi
Jifunze jinsi upendeleo uliofichwa unavyounda maamuzi ya AI na matokeo ya mfano.
🔗 Mwongozo wa mwanzo: akili ya bandia ni nini
Muhtasari wa AI, dhana za msingi, aina, na matumizi ya kila siku.
🔗 Ni nini kinachoweza kuelezewa AI na kwa nini ni muhimu
Gundua jinsi AI inayoweza kuelezeka huongeza uwazi, uaminifu, na kufuata kanuni.
🔗 AI ya utabiri ni nini na jinsi inavyofanya kazi
Kuelewa AI ya ubashiri, kesi za matumizi ya kawaida, faida, na mapungufu.
AI Scalability ni nini? 📈
AI Scalability ni uwezo wa mfumo wa AI kushughulikia data zaidi, maombi, watumiaji, na kesi za matumizi huku ukiweka utendakazi, kutegemewa na gharama ndani ya mipaka inayokubalika. Sio tu usanifu bora zaidi wa seva ambao huweka muda wa kusubiri kuwa wa chini, upitishaji wa juu, na ubora thabiti kadiri curve inavyopanda. Fikiria miundombinu nyororo, miundo iliyoboreshwa, na uangalizi ambao unakuambia kile kinachowaka.
Ni nini hufanya AI Scalability nzuri ✅
Wakati AI Scalability inafanywa vizuri, unapata:
-
Muda wa kusubiri unaotabirika chini ya mzigo mzito au endelevu 🙂
-
Upitishaji unaokua takriban kulingana na maunzi au nakala zilizoongezwa
-
Ufanisi wa gharama ambayo haitoi puto kwa kila ombi
-
Uthabiti wa ubora kadri pembejeo zinavyobadilika na wingi huongezeka
-
utulivu wa kiutendaji kwa kuongeza kasi kiotomatiki, kufuatilia, na SLO zenye akili timamu
Chini ya kifuniko, hii kwa kawaida huchanganya kuongeza mlalo, kuunganisha, kuakibisha, kukadiria, utumishi thabiti, na sera za uwasilishaji makini zinazohusiana na bajeti za hitilafu [5].
Uwezo wa AI dhidi ya utendaji dhidi ya uwezo 🧠
-
Utendaji ni jinsi ombi moja hukamilika kwa haraka likiwa limetengwa.
-
Uwezo ni kiasi gani cha maombi hayo unaweza kushughulikia kwa wakati mmoja.
-
AI Scalability ni kama kuongeza rasilimali au kutumia mbinu nadhifu huongeza uwezo na kudumisha utendaji bila kulipua bili yako au peja yako.
Tofauti ndogo, matokeo makubwa.
Kwa nini kipimo kinafanya kazi katika AI hata kidogo: wazo la sheria za kuongeza alama 📚
Ufahamu unaotumika sana katika ML ya kisasa ni kwamba hasara huboreka kwa njia zinazoweza kutabirika unapopima ukubwa wa kielelezo, data, na kukokotoa -ndani ya sababu. Pia kuna usawa wa kukokotoa kati ya saizi ya mfano na tokeni za mafunzo; kuongeza midundo yote miwili pamoja na kuongeza moja tu. Kiutendaji, mawazo haya hufahamisha bajeti za mafunzo, upangaji wa seti ya data, na utendakazi wa biashara [4].
Tafsiri ya haraka: kubwa zaidi inaweza kuwa bora zaidi, lakini tu unapoongeza pembejeo na kukokotoa kwa uwiano-vinginevyo ni kama kuweka matairi ya trekta kwenye baiskeli. Inaonekana kali, haiendi popote.
Mlalo dhidi ya wima: viwiko viwili vya kuongeza alama 🔩
-
Kuongeza wima : visanduku vikubwa zaidi, GPU bora zaidi, kumbukumbu zaidi. Rahisi, wakati mwingine bei. Nzuri kwa mafunzo ya nodi moja, uelekezaji wa muda wa chini, au wakati kielelezo chako kinakataa kugawanyika vizuri.
-
Kuongeza mlalo : nakala zaidi. Hufanya kazi vyema na viboreshaji otomatiki vinavyoongeza au kuondoa maganda kulingana na CPU/GPU au vipimo maalum vya programu. Katika Kubernetes, HorizontalPodAutoscaler hupima maganda kwa kujibu mahitaji-udhibiti wako wa kimsingi wa umati kwa miiba ya trafiki [1].
Anecdote (composite): Wakati wa uzinduzi wa wasifu wa juu, kuwezesha tu upangaji wa upande wa seva na kuruhusu kihesabu otomatiki kuitikia kwa kina cha foleni iliyoimarishwa p95 bila mabadiliko yoyote ya mteja. Ushindi usio wazi bado ni ushindi.
Mkusanyiko kamili wa AI Scalability 🥞
-
Safu ya data : hifadhi za vitu vya haraka, faharasa za vekta, na utumiaji wa utiririshaji ambao hautawafanya wakufunzi wako kuwa na wasiwasi.
-
Safu ya mafunzo : mifumo iliyosambazwa na vipanga ratiba vinavyoshughulikia usawazishaji wa data/modeli, uangalizi, majaribio tena.
-
Safu ya kuhudumia : saa za kukimbia zilizoboreshwa, uwekaji batishaji unaobadilika , umakini wa ukurasa kwa LLM, akiba, utiririshaji wa tokeni. Triton na vLLM ni mashujaa wa mara kwa mara hapa [2][3].
-
Ochestration : Kubernetes kwa unyumbufu kupitia HPA au viboreshaji otomatiki maalum [1].
-
Kuzingatiwa : ufuatiliaji, vipimo, na kumbukumbu zinazofuata safari za watumiaji na tabia ya mfano katika prod; zitengeneze karibu na SLO zako [5].
-
Utawala na gharama : uchumi wa kila ombi, bajeti, na swichi za kuua kwa ajili ya mizigo ya kazi iliyokimbia.
Jedwali la kulinganisha: zana na mifumo ya AI Scalability 🧰
Kidogo kutofautiana kwa kusudi-kwa sababu maisha halisi ni.
| Chombo / Muundo | Hadhira | Bei ya juu | Kwa nini inafanya kazi | Vidokezo |
|---|---|---|---|---|
| Kubernetes + HPA | Timu za jukwaa | Chanzo wazi + infra | Mizani huganda kwa mlalo huku vipimo vinavyoongezeka | Vipimo maalum ni dhahabu [1] |
| NVIDIA Triton | Mtazamo wa SRE | Seva ya bure; GPU $ | Kuunganisha kwa nguvu huongeza uboreshaji | Sanidi kupitia config.pbtxt [2] |
| vLLM (Makini na Ukurasa) | Timu za LLM | Chanzo wazi | Utumiaji wa hali ya juu kupitia paging bora ya kache ya KV | Inafaa kwa vidokezo virefu [3] |
| Muda wa Kuendesha wa ONNX / TensorRT | Perf wajinga | Vyombo vya bure / muuzaji | Uboreshaji wa kiwango cha Kernel hupunguza muda wa kusubiri | Njia za usafirishaji zinaweza kuwa fiddly |
| muundo wa RAG | Timu za programu | Infra + index | Hupakia maarifa ili kurejesha; mizani index | Bora kwa upya |
Kupiga mbizi kwa kina 1: Kutumikia mbinu zinazosogeza sindano 🚀
-
Ukusanyaji wa nguvu hukusanya simu za makisio madogo katika makundi makubwa kwenye seva, na hivyo kuongeza kwa kasi utumiaji wa GPU bila mabadiliko ya mteja [2].
-
Umakini wa kurasa huweka mazungumzo mengi zaidi katika kumbukumbu kwa kuweka akiba za KV, ambayo huboresha utumaji chini ya upatanishi [3].
-
Omba kuunganishwa na kuakibisha kwa vidokezo au upachikaji sawa epuka nakala za kazi.
-
Usimbuaji wa kubahatisha na utiririshaji wa tokeni hupunguza muda unaotambulika, hata kama saa ya ukutani inayumba.
Kupiga mbizi kwa kina 2: Ufanisi wa kiwango cha modeli - punguza, distill, pogoa 🧪
-
Ukadiriaji hupunguza usahihi wa kigezo (kwa mfano, 8-bit/4-bit) ili kupunguza kumbukumbu na kuharakisha uelekezaji; daima tathmini ubora wa kazi baada ya mabadiliko.
-
Unefishaji huhamisha maarifa kutoka kwa mwalimu mkubwa hadi kwa mwanafunzi mdogo vifaa vyako vinavyopenda sana.
-
Kupogoa kwa mpangilio kunapunguza uzito/vichwa ambavyo huchangia kidogo.
Wacha tuseme ukweli, ni sawa na kupunguza koti lako kisha kusisitiza viatu vyako vyote bado vinafaa. Kwa namna fulani hufanya, zaidi.
Kupiga mbizi kwa kina 3: Kuongeza data na mafunzo bila machozi 🧵
-
Tumia mafunzo yaliyosambazwa ambayo huficha sehemu mbaya za usambamba ili uweze kusafirisha majaribio haraka.
-
Kumbuka sheria hizo za kuongeza viwango : tenga bajeti kwa ukubwa wa kielelezo na tokeni kwa uangalifu; kuongeza zote kwa pamoja kuna ufanisi wa kuhesabu [4].
-
Mtaala na ubora wa data mara nyingi huathiri matokeo kuliko watu wanavyokubali. Data bora wakati mwingine hushinda data zaidi-hata kama tayari umeagiza kundi kubwa zaidi.
Kupiga mbizi kwa kina 4: RAG kama mkakati wa kuongeza maarifa 🧭
Badala ya kufundisha tena modeli ili kuendana na mabadiliko ya ukweli, RAG inaongeza hatua ya kurejesha katika uelekezaji. Unaweza kuweka kielelezo kwa uthabiti na kuongeza faharasa na vipataji kadiri mkusanyiko wako unavyokua. Kifahari-na mara nyingi ni nafuu kuliko mafunzo kamili ya programu zenye maarifa.
Uangalizi unaojilipia 🕵️♀️
Huwezi kupima kile ambacho huwezi kuona. Mambo mawili muhimu:
-
Vipimo vya upangaji wa uwezo na kuongeza kiotomatiki: asilimia ya kusubiri, kina cha foleni, kumbukumbu ya GPU, ukubwa wa kundi, upitishaji wa tokeni, viwango vya kugongwa kwa akiba.
-
Ufuatiliaji unaofuata ombi moja kwenye lango → urejeshaji → mfano → uchakataji baada ya. Unganisha unachopima na SLO zako ili dashibodi zijibu maswali kwa chini ya dakika moja [5].
Dashibodi zinapojibu maswali kwa chini ya dakika moja, watu huzitumia. Wasipofanya hivyo, wanajifanya wanafanya hivyo.
Njia za kutegemewa: SLO, bajeti za makosa, uchapishaji wa busara 🧯
-
Bainisha SLO za muda wa kusubiri, upatikanaji, na ubora wa matokeo, na utumie bajeti za makosa kusawazisha utegemezi na kasi ya uchapishaji [5].
-
Tumia nyuma ya mgawanyiko wa trafiki, fanya canaries, na ufanyie majaribio ya vivuli kabla ya kupunguzwa kwa kimataifa. Ubinafsi wako wa baadaye utatuma vitafunio.
Udhibiti wa gharama bila mchezo wa kuigiza 💸
Kuongeza si tu kiufundi; ni ya kifedha. Tumia saa na tokeni za GPU kama nyenzo za daraja la kwanza ukitumia kitengo cha uchumi (gharama kwa kila tokeni 1k, kwa upachikaji, kwa kila hoja ya vekta). Ongeza bajeti na arifa; kusherehekea kufuta vitu.
Ramani rahisi ya AI Scalability 🗺️
-
Anza na SLO kwa muda wa p95, upatikanaji, na usahihi wa kazi; vipimo vya waya/vifuatilizi siku ya kwanza [5].
-
Chagua mrundikano unaotumika ambao unaweza kutumia mikunjo na uwekaji mkunjo unaoendelea: Triton, vLLM, au vitu sawia [2][3].
-
Boresha muundo : kadiria panaposaidia, wezesha kokwa zenye kasi zaidi, au disti kwa kazi mahususi; kuthibitisha ubora na evals halisi.
-
Mbunifu wa unyumbufu : Kubernetes HPA iliyo na mawimbi sahihi, njia tofauti za kusoma/kuandika, na nakala za maelekezo zisizo na uraia [1].
-
Kubali urejeshaji wakati upya ni muhimu ili uongeze fahirisi yako badala ya kujizoeza tena kila wiki.
-
Funga kitanzi kwa gharama : anzisha kitengo cha uchumi na hakiki za kila wiki.
Njia za kawaida za kutofaulu na marekebisho ya haraka 🧨
-
GPU katika matumizi ya 30% wakati hali ya kusubiri ni mbaya
-
Washa batching inayobadilika , inua vifuniko vya bechi kwa uangalifu, na uangalie upya upatanisho wa seva [2].
-
-
Upitishaji huporomoka kwa vidokezo virefu
-
Tumia huduma inayoauni usikivu wa kurasa na uongeze mfuatano wa juu zaidi [3].
-
-
Vipu vya autoscaler
-
Vipimo vya laini na madirisha; kipimo kwenye kina cha foleni au tokeni maalum-kwa-sekunde badala ya CPU safi [1].
-
-
Gharama hulipuka baada ya uzinduzi
-
Ongeza vipimo vya gharama ya kiwango cha ombi, wezesha kuhesabu mahali ambapo ni salama, hoja kuu za akiba na wahalifu wakubwa wa kikomo.
-
Kitabu cha kucheza cha AI Scalability: orodha ya ukaguzi ya haraka ✅
-
SLO na bajeti za makosa zipo na zinaonekana
-
Vipimo: muda wa kusubiri, tps, mem ya GPU, saizi ya bechi, tokeni/s, akiba
-
Inafuatilia kutoka ingress hadi mfano hadi baada ya proc
-
Kutumikia: kuunganishwa, kuunganishwa, kache za joto
-
Mfano: quantized au distilled ambapo inasaidia
-
Infra: HPA imesanidiwa kwa mawimbi sahihi
-
Njia ya kurejesha ujuzi mpya
-
Uchumi wa kitengo hupitiwa mara kwa mara
Muda Mrefu Sijaisoma na Maelezo ya Mwisho 🧩
AI Scalability si kipengele kimoja au swichi ya siri. Ni lugha ya muundo: kuongeza ukubwa wa mlalo kwa kutumia vichezaji otomatiki, upangaji wa kando ya seva kwa matumizi, ufanisi wa kiwango cha modeli, urejeshaji ili kupakua maarifa, na uangalizi ambao hufanya uchapishaji kuwa wa kuchosha. Nyunyiza katika SLO na ugharimu usafi ili kuweka kila mtu sawa. Hutaweza kuimarika kwa mara ya kwanza-hakuna anayefanya-lakini kwa misururu ya maoni sahihi, mfumo wako utakua bila hisia hiyo ya jasho baridi saa 2 asubuhi 😅
Marejeleo
[1] Kubernetes Docs - Horizontal Pod Autoscaling - soma zaidi
[2] NVIDIA Triton - Dynamic Batcher - soma zaidi
[3] Hati za vLLM - Makini na Ukurasa - soma zaidi
[4] Hoffmann et al. (2022) - Mafunzo ya Kujumuisha-Miundo Bora Zaidi ya Lugha Kubwa - soma zaidi
[5] Kitabu cha Mshiriki cha Google SRE - Utekelezaji wa SLO - soma zaidi