Что такое масштабируемость ИИ?

Если вы когда-нибудь наблюдали, как демо-модель с грохотом обрушивается на небольшую тестовую нагрузку, а затем зависает в момент появления реальных пользователей, вы уже знакомы со злодеем: масштабированием. ИИ жаден до данных, вычислений, памяти, пропускной способности и, как ни странно, внимания. Так что же такое масштабируемость ИИ на самом деле и как её добиться, не переписывая всё каждую неделю?

Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:

🔗 Что такое предвзятость ИИ, объясняется просто
Узнайте, как скрытые предубеждения влияют на решения ИИ и моделируют результаты.

🔗 Руководство для начинающих: что такое искусственный интеллект
Обзор ИИ, основных концепций, типов и повседневных применений.

🔗 Что такое объяснимый ИИ и почему это важно
Узнайте, как объяснимый ИИ повышает прозрачность, доверие и соответствие нормативным требованиям.

🔗 Что такое предиктивный ИИ и как он работает
Изучите прогностический ИИ, общие примеры его использования, преимущества и ограничения.

Что такое масштабируемость ИИ? 📈

Масштабируемость ИИ — это способность системы ИИ обрабатывать больше данных, запросов, пользователей и вариантов использования, сохраняя при этом производительность, надежность и затраты в приемлемых пределах. Речь идёт не только о более мощных серверах, но и о более интеллектуальных архитектурах, которые обеспечивают низкую задержку, высокую пропускную способность и стабильное качество по мере роста кривой. Представьте себе гибкую инфраструктуру, оптимизированные модели и наблюдаемость, которая действительно показывает, что именно происходит.

Что обеспечивает хорошую масштабируемость ИИ ✅

При правильной масштабируемости ИИ вы получаете:

• Предсказуемая задержка при пиковой или постоянной нагрузке 🙂

• Пропускная способность растет примерно пропорционально добавлению оборудования или реплик

• Эффективность затрат , которая не увеличивается с каждым запросом

• Стабильность качества по мере диверсификации ресурсов и роста объемов

• Спокойствие в работе благодаря автоматическому масштабированию, трассировке и разумным уровням обслуживания (SLO)

Под капотом обычно сочетаются горизонтальное масштабирование, пакетная обработка, кэширование, квантизация, надежное обслуживание и продуманные политики выпуска, привязанные к бюджету ошибок [5].

Масштабируемость ИИ против производительности против емкости 🧠

• Производительность — это скорость выполнения отдельного запроса.

• Емкость — это количество запросов, которые вы можете обработать одновременно.

• Масштабируемость ИИ — это возможность увеличения пропускной способности и поддержания стабильной производительности за счет добавления ресурсов или использования более интеллектуальных методов, не приводя к увеличению расходов на электроэнергию или пейджер.

Крошечное различие, гигантские последствия.

Почему масштабирование вообще работает в ИИ: идея законов масштабирования 📚

Широко используемая в современном машинном обучении идея заключается в том, что потери предсказуемым образом уменьшаются при масштабировании размера модели, данных и вычислительной мощности в разумных пределах. Также существует оптимальный с точки зрения вычислений баланс между размером модели и количеством обучающих токенов: одновременное масштабирование обоих факторов эффективнее масштабирования только одного. На практике эти идеи влияют на бюджеты обучения, планирование наборов данных и компромиссы при обслуживании [4].

Быстрый перевод: больше значит лучше, но только если масштабировать входные данные и производить вычисления пропорционально. Иначе это как ставить тракторные шины на велосипед. Выглядит мощно, но никуда не денется.

Горизонтальное против вертикального: два рычага масштабирования 🔩

• Вертикальное масштабирование : более крупные устройства, более мощные видеокарты, больше памяти. Просто, но иногда дорого. Подходит для обучения на одном узле, вывода с низкой задержкой или когда ваша модель не может быть правильно разделена на сегменты.

• Горизонтальное масштабирование : больше реплик. Лучше всего работает с автомасштабированием , которое добавляет или удаляет модули на основе показателей CPU/GPU или пользовательских метрик приложения. В Kubernetes HorizontalPodAutoscaler масштабирует модули в зависимости от спроса — это ваш основной инструмент управления потоками данных при пиковых нагрузках [1].

Анекдот (композитный): Во время громкого запуска простое включение пакетной обработки на стороне сервера и автоматическое масштабирование с учётом глубины очереди стабилизировало p95 без каких-либо изменений на стороне клиента. Неброские победы всё равно остаются победами.

Полный набор возможностей масштабируемости ИИ 🥞

1. Уровень данных : быстрые хранилища объектов, векторные индексы и потоковая передача данных, не ограничивающая производительность ваших обучающих программ.

2. Уровень обучения : распределенные фреймворки и планировщики, которые обрабатывают параллелизм данных/моделей, контрольные точки, повторные попытки.

3. Уровень обслуживания : оптимизированное время выполнения, динамическое пакетирование , постраничное внимание к LLM, кэширование, потоковая передача токенов. Triton и vLLM часто становятся здесь героями [2][3].

4. Оркестровка : Kubernetes для эластичности через HPA или пользовательские автомасштабаторы [1].

5. Наблюдаемость : следы, метрики и журналы, которые отслеживают действия пользователей и моделируют поведение в процессе эксплуатации; проектируйте их с учетом своих SLO [5].

6. Управление и стоимость : экономика по каждому запросу, бюджеты и аварийные выключатели для устранения неконтролируемых рабочих нагрузок.

Сравнительная таблица: инструменты и шаблоны для масштабируемости ИИ 🧰

Намеренно немного неровно, потому что такова реальная жизнь.

Глубокое погружение 1: Хитрости подачи, которые меняют ситуацию 🚀

• Динамическое пакетирование группирует небольшие вызовы вывода в более крупные пакеты на сервере, что значительно увеличивает использование графического процессора без внесения изменений на стороне клиента [2].

• Выделение страниц позволяет удерживать в памяти гораздо больше разговоров за счет выгрузки кешей KV, что повышает производительность при параллельном доступе [3].

• Объединение и кэширование запросов на идентичные запросы или встраивание позволяет избежать дублирования работы.

• Спекулятивное декодирование и потоковая передача токенов сокращают воспринимаемую задержку, даже если настенные часы едва сдвигаются с места.

Глубокое погружение 2: Эффективность на уровне модели — квантизация, дистилляция, сокращение 🧪

• Квантование снижает точность параметров (например, 8 бит/4 бита) для уменьшения объема памяти и ускорения вывода; всегда повторно оценивайте качество задачи после внесения изменений.

• Дистилляция передает знания от большого учителя маленькому ученику, который действительно нравится вашему оборудованию.

• Структурированная обрезка убирает те части кроны/головки, которые вносят наименьший вклад.

Честно говоря, это как уменьшить размер чемодана, а потом настаивать, чтобы вся обувь всё равно влезла. В основном, так и получается.

Глубокое погружение 3: Масштабирование данных и обучения без слёз 🧵

• Используйте распределенное обучение, скрывающее сложные аспекты параллелизма, чтобы вы могли быстрее проводить эксперименты.

• Помните о законах масштабирования : распределяйте бюджет между размером модели и токенами продуманно; масштабирование обоих факторов одновременно является эффективным с точки зрения вычислений [4].

• Учебная программа и качество данных часто влияют на результаты сильнее, чем признают люди. Иногда более качественные данные важнее, чем их больше, даже если вы уже заказали более крупный кластер.

Глубокое погружение 4: RAG как стратегия масштабирования знаний 🧭

Вместо того, чтобы переобучать модель для соответствия меняющимся фактам, RAG добавляет этап поиска на этапе вывода. Вы можете поддерживать модель стабильной и масштабировать индекс и поисковые функции по мере роста корпуса. Элегантный и зачастую более дешевый, чем полное переобучение для приложений с большим объёмом знаний.

Наблюдаемость, которая себя окупает 🕵️♀️

Нельзя масштабировать то, чего не видишь. Два основных момента:

• Метрики для планирования емкости и автоматического масштабирования: процентили задержки, глубина очереди, память графического процессора, размеры пакетов, пропускная способность токенов, частота попаданий в кэш.

• Трассировки , которые следуют за одним запросом через шлюз → поиск → модель → постобработка. Свяжите измеряемые данные с вашими уровнями обслуживания (SLO), чтобы панели мониторинга отвечали на вопросы менее чем за минуту [5].

Когда информационные панели отвечают на вопросы меньше чем за минуту, люди ими пользуются. Если же нет, то они просто делают вид, что отвечают.

Защитные барьеры надежности: SLO, бюджеты ошибок, разумные внедрения 🧯

• Определите SLO для задержки, доступности и качества результата, а также используйте бюджеты ошибок , чтобы сбалансировать надежность со скоростью выпуска [5].

• Разворачивайтесь за пределами транспортных развязок, выполняйте канарейки и проводите теневые испытания перед глобальными переключениями. Ваше будущее «я» пришлёт вам закуски.

Контроль затрат без драмы 💸

Масштабирование — это не только технический, но и финансовый вопрос. Относитесь к часам работы GPU и токенам как к первоклассным ресурсам с учётом юнит-экономики (стоимость за тысячу токенов, за встраивание, за векторный запрос). Добавьте бюджеты и оповещения; празднуйте удаление.

Простая дорожная карта масштабируемости ИИ 🗺️

1. Начните с SLO для задержки p95, доступности и точности выполнения задач; подключите метрики/трассировки в первый же день [5].

2. Выберите обслуживающий стек , который поддерживает пакетную обработку и непрерывную пакетную обработку: Triton, vLLM или эквиваленты [2][3].

3. Оптимизируйте модель : квантизуйте там, где это полезно, включите более быстрые ядра или выделите для определенных задач; подтвердите качество с помощью реальных оценок.

4. Архитектор для эластичности : Kubernetes HPA с правильными сигналами, отдельными путями чтения/записи и репликами вывода без сохранения состояния [1].

5. Используйте извлечение данных, когда актуальность имеет значение, чтобы масштабировать индекс вместо того, чтобы проводить повторное обучение каждую неделю.

6. Замкните круг затрат : установите экономику подразделения и еженедельные обзоры.

Распространенные виды неисправностей и быстрые решения 🧨

• Загрузка графического процессора составляет 30%, а задержка велика

  • Включите динамическое пакетирование , осторожно увеличьте ограничения на пакеты и перепроверьте параллелизм сервера [2].

• Пропускная способность падает из-за длинных подсказок

  • Используйте обслуживание, которое поддерживает постраничное внимание и настройте максимальное количество одновременных последовательностей [3].

• Заслонки автомасштабирования

  • Сглаживание метрик с помощью окон; масштабирование по глубине очереди или количеству пользовательских токенов в секунду вместо чистого использования ЦП [1].

• Расходы резко возрастают после запуска

  • Добавьте метрики затрат на уровне запросов, включите квантизацию там, где это безопасно, кэшируйте самые популярные запросы и ограничьте частоту наиболее опасных запросов.

Руководство по масштабируемости ИИ: краткий контрольный список ✅

• SLO и бюджеты ошибок существуют и видны

• Метрики: задержка, транзакции в секунду, память графического процессора, размер пакета, токены/с, попадание в кэш

• Трассировки от входа до модели и пост-процесса

• Обслуживание: пакетная обработка, настроенный параллелизм, теплые кэши

• Модель: квантованная или дистиллированная там, где это полезно

• Инфраструктура: HPA настроена с правильными сигналами

• Путь поиска для актуальности знаний

• Экономика единиц часто пересматривается

Слишком долго не читал и заключительные замечания 🧩

Масштабируемость ИИ — это не отдельная функция или секретный переключатель. Это язык шаблонов: горизонтальное масштабирование с помощью автомасштабирования, пакетирование на стороне сервера для оценки использования, эффективность на уровне модели, извлечение данных для выгрузки знаний и наблюдаемость, которая делает развёртывание скучным. Добавьте к этому SLO и гигиену затрат, чтобы все были согласованы. С первого раза идеально не получится — никому не удаётся — но с правильными циклами обратной связи ваша система будет расти без ощущения холодного пота в два часа ночи 😅

Ссылки

[1] Документация Kubernetes — Горизонтальное автоматическое масштабирование Pod — читать далее
[2] NVIDIA Triton - Динамический дозатор - читать далее
[3] Документы vLLM - Внимание - читать далее
[4] Хоффман и др. (2022) – Обучение оптимальных для вычислений больших языковых моделей – читать далее
[5] Рабочая тетрадь Google SRE – Реализация SLO – читать далее

Найдите новейший ИИ в официальном магазине AI Assistant

О нас