Si alguna vegada heu vist un model de demostració aixafar una petita càrrega de prova i després congelar el moment en què apareixen usuaris reals, heu conegut el dolent: l'escalat. La IA és avariciosa: dades, computació, memòria, amplada de banda i, curiosament, atenció. Aleshores, què és realment l'escalabilitat de la IA i com s'aconsegueix sense reescriure-ho tot cada setmana?
Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:
🔗 Què és el biaix de la IA explicat de manera senzilla?
Apreneu com els biaixos ocults influeixen en les decisions de la IA i modelen els resultats.
🔗 Guia per a principiants: què és la intel·ligència artificial
Visió general de la IA, conceptes bàsics, tipus i aplicacions quotidianes.
🔗 Què és la IA explicable i per què és important
Descobreix com la IA explicable augmenta la transparència, la confiança i el compliment normatiu.
🔗 Què és la IA predictiva i com funciona
Comprendre la IA predictiva, els casos d'ús comuns, els beneficis i les limitacions.
Què és l'escalabilitat de la IA? 📈
L'escalabilitat de la IA és la capacitat d'un sistema d'IA per gestionar més dades, sol·licituds, usuaris i casos d'ús, mantenint el rendiment, la fiabilitat i els costos dins dels límits acceptables. No només servidors més grans, sinó arquitectures més intel·ligents que mantenen la latència baixa, el rendiment alt i la qualitat consistent a mesura que la corba puja. Penseu en una infraestructura elàstica, models optimitzats i observabilitat que realment us indiqui què està en flames.
Què fa que l'escalabilitat de la IA sigui bona ✅
Quan l'escalabilitat de la IA es fa bé, s'obté:
-
Latència predictible sota càrrega intensa o sostinguda 🙂
-
Rendiment que creix aproximadament en proporció al maquinari o a les rèpliques afegides
-
Eficiència de costos que no s'infla per sol·licitud
-
Estabilitat de la qualitat a mesura que les entrades es diversifiquen i els volums augmenten
-
Tranquil·litat operativa gràcies a l'escalat automàtic, el traçat i els SLO sensats
Sota el capó, això normalment combina escalat horitzontal, emmagatzematge per lots, emmagatzematge en memòria cau, quantificació, servei robust i polítiques de llançament ben pensades lligades a pressupostos d'errors [5].
Escalabilitat de la IA vs rendiment vs capacitat 🧠
-
El rendiment és la rapidesa amb què es completa una sola sol·licitud de forma aïllada.
-
La capacitat és quantes d'aquestes sol·licituds podeu gestionar alhora.
-
L'escalabilitat per IA és si afegir recursos o utilitzar tècniques més intel·ligents augmenta la capacitat i manté el rendiment constant, sense augmentar la factura ni el cercapersones.
Petita distinció, conseqüències gegants.
Per què l'escala funciona en la IA: la idea de les lleis d'escalada 📚
Una idea àmpliament utilitzada en l'aprenentatge automàtic modern és que la pèrdua millora de maneres predictibles a mesura que s'escala la mida del model, les dades i el càlcul, dins d'uns límits raonables. També hi ha un equilibri òptim de càlcul entre la mida del model i els tokens d'entrenament; escalar tots dos junts és millor escalar-ne només un. A la pràctica, aquestes idees informen els pressupostos d'entrenament, la planificació de conjunts de dades i els compromisos de servei [4].
Traducció ràpida: com més gran pot ser millor, però només quan escales les entrades i calcules en proporció; altrament, és com posar pneumàtics de tractor a una bicicleta. Sembla intens, però no porta enlloc.
Horitzontal vs vertical: les dues palanques d'escalat 🔩
-
Escalat vertical : caixes més grans, GPU més robustes, més memòria. Simple, de vegades car. Bo per a l'entrenament d'un sol node, la inferència de baixa latència o quan el vostre model es nega a fragmentar-se correctament.
-
Escalat horitzontal : més rèpliques. Funciona millor amb autoescaladors que afegeixen o eliminen pods basats en la CPU/GPU o mètriques d'aplicacions personalitzades. A Kubernetes, HorizontalPodAutoscaler escala els pods en resposta a la demanda: el vostre control bàsic de multitud per als pics de trànsit [1].
Anècdota (composta): Durant un llançament d'alt perfil, simplement habilitant el processament per lots del costat del servidor i deixant que l'escalador automàtic reaccioni a la profunditat de la cua estabilitzada p95 sense cap canvi del client. Les victòries sense cridanera continuen sent victòries.
El paquet complet d'escalabilitat d'IA 🥞
-
Capa de dades : emmagatzematge ràpid d'objectes, índexs vectorials i ingestió de flux que no limitarà els vostres entrenadors.
-
Capa d'entrenament : marcs de treball distribuïts i planificadors que gestionen el paral·lelisme de dades/model, els punts de control i els reintents.
-
Capa de servei : temps d'execució optimitzats, processament per lots dinàmic , atenció paginada per a LLM, emmagatzematge en memòria cau, transmissió de testimonis. Triton i vLLM són herois freqüents aquí [2][3].
-
Orquestració : Kubernetes per a l'elasticitat via HPA o autoescaladors personalitzats [1].
-
Observabilitat : traces, mètriques i registres que segueixen els recorreguts dels usuaris i modelen el comportament en producció; dissenyeu-los al voltant dels vostres SLO [5].
-
Governança i cost : economia per sol·licitud, pressupostos i interruptors de desactivació per a càrregues de treball descontrolades.
Taula comparativa: eines i patrons per a l'escalabilitat de la IA 🧰
Una mica desigual a propòsit, perquè la vida real ho és.
| Eina / Patró | Públic | Preu raonable | Per què funciona | Notes |
|---|---|---|---|---|
| Kubernetes + HPA | Equips de plataforma | Codi obert + infraestructures | Escala els pods horitzontalment a mesura que les mètriques augmenten | Les mètriques personalitzades són or [1] |
| NVIDIA Tritó | Inferència SRE | Servidor gratuït; GPU $ | El processament per lots dinàmic augmenta el rendiment | Configura mitjançant config.pbtxt [2] |
| vLLM (Atenció a la pàgina) | Equips de LLM | Codi obert | Alt rendiment mitjançant una paginació eficient de memòria cau KV | Ideal per a indicacions llargues [3] |
| Temps d'execució d'ONNX / TensorRT | Friquis perfectes | Eines gratuïtes / de proveïdors | Les optimitzacions a nivell de nucli redueixen la latència | Les rutes d'exportació poden ser complicades |
| Patró RAG | Equips d'aplicacions | Infra + índex | Descarrega el coneixement per a la recuperació; escala l'índex | Excel·lent per a la frescor |
Immersió profunda 1: Trucs de servei que fan moure l'agulla 🚀
-
El processament per lots dinàmic agrupa petites crides d'inferència en lots més grans al servidor, augmentant dràsticament la utilització de la GPU sense canvis al client [2].
-
L'atenció paginada manté moltes més converses a la memòria mitjançant la paginació de les memòries cau KV, cosa que millora el rendiment en condicions de concurrència [3].
-
Sol·licitar la coalescència i l'emmagatzematge en memòria cau per a indicacions o incrustacions idèntiques per evitar la feina duplicada.
-
La descodificació especulativa i la transmissió de tokens redueixen la latència percebuda, fins i tot si el rellotge de paret amb prou feines es mou.
Immersió profunda 2: Eficiència a nivell de model: quantitzar, destil·lar, podar 🧪
-
La quantització redueix la precisió dels paràmetres (per exemple, 8 bits/4 bits) per reduir la memòria i accelerar la inferència; sempre cal tornar a avaluar la qualitat de la tasca després dels canvis.
-
La destil·lació transfereix coneixement d'un professor gran a un estudiant més petit que realment agrada al vostre maquinari.
-
La poda estructurada retalla els pesos/caps que menys contribueixen.
Siguem sincers, és una mica com reduir la mida de la maleta i després insistir que totes les sabates encara et vagin bé. D'alguna manera ho fa, en la majoria dels casos.
Immersió profunda 3: Escalat de dades i entrenament sense llàgrimes 🧵
-
Feu servir un entrenament distribuït que amagui les parts més complicades del paral·lelisme per poder enviar els experiments més ràpidament.
-
Recordeu aquestes lleis d'escalat : assigneu el pressupost a la mida del model i als tokens amb cura; escalar tots dos junts és eficient des del punt de vista computacional [4].
-
El currículum i la qualitat de les dades sovint influeixen en els resultats més del que la gent admet. De vegades, unes dades millors superen a més dades, fins i tot si ja heu ordenat el clúster més gran.
Immersió profunda 4: RAG com a estratègia d'escalat per al coneixement 🧭
En lloc de reentrenar un model per mantenir-se al dia amb els fets canviants, RAG afegeix un pas de recuperació a la inferència. Podeu mantenir el model estable i escalar l' índex i els recuperadors a mesura que el vostre corpus creix. Elegant, i sovint més barat que els reentrenaments complets per a aplicacions amb un alt contingut de coneixement.
Observabilitat que es paga per si mateixa 🕵️♀️
No pots escalar allò que no pots veure. Dos elements essencials:
-
Mètriques per a la planificació de la capacitat i l'escalat automàtic: percentils de latència, profunditats de cua, memòria de la GPU, mides de lots, rendiment de tokens, taxes d'èxit de la memòria cau.
-
Traces que segueixen una sola sol·licitud a través de la passarel·la → recuperació → model → postprocessament. Vincula el que mesures amb els teus SLO perquè els quadres de comandament responguin a les preguntes en menys d'un minut [5].
Quan els quadres de comandament responen a preguntes en menys d'un minut, la gent els fa servir. Quan no ho fan, doncs, fan veure que sí.
Baranes de fiabilitat: SLO, pressupostos d'errors, desplegaments sensats 🧯
-
Definiu els SLO per a la latència, la disponibilitat i la qualitat dels resultats, i utilitzeu pressupostos d'error per equilibrar la fiabilitat amb la velocitat de llançament [5].
-
Desplega't darrere de divisions de trànsit, fes proves alternatives i executa proves d'ombra abans de canvis globals. El teu jo futur enviarà entrepans.
Control de costos sense drames 💸
L'escalat no és només tècnic; és financer. Tracteu les hores i els tokens de GPU com a recursos de primera classe amb economia unitària (cost per 1000 tokens, per incrustació, per consulta vectorial). Afegiu pressupostos i alertes; celebreu l'eliminació de coses.
Una guia senzilla per a l'escalabilitat de la IA 🗺️
-
Comenceu amb SLO per a la latència, la disponibilitat i la precisió de la tasca de p95; mètriques/traces de cable el primer dia [5].
-
Trieu una pila de servei que admeti el processament per lots i el processament per lots continu: Triton, vLLM o equivalents [2][3].
-
Optimitza el model : quantifica on sigui útil, habilita nuclis més ràpids o destil·la per a tasques específiques; valida la qualitat amb avaluacions reals.
-
Arquitecte per a l'elasticitat : Kubernetes HPA amb els senyals correctes, camins de lectura/escriptura separats i rèpliques d'inferència sense estat [1].
-
Adopta la recuperació quan la novetat importa per tal d'escalar el teu índex en comptes de tornar a entrenar cada setmana.
-
Tancar el cercle amb el cost : establir l'economia de la unitat i les revisions setmanals.
Modes d'error comuns i solucions ràpides 🧨
-
GPU al 30% d'ús mentre que la latència és dolenta
-
Activeu el processament dinàmic per lots , augmenteu els límits de lots amb cura i torneu a comprovar la concurrència del servidor [2].
-
-
El rendiment es col·lapsa amb indicacions llargues
-
Utilitzeu un servei que admeti l'atenció paginada i ajusteu el màxim de seqüències concurrents [3].
-
-
Solapes d'autoescalador
-
Mètriques suaus amb finestres; escalabilitat segons la profunditat de la cua o fitxes per segon personalitzades en lloc de CPU pura [1].
-
-
Els costos s'exploten després del llançament
-
Afegiu mètriques de cost a nivell de sol·licitud, activeu la quantificació on sigui segur, emmagatzemeu a la memòria cau les consultes principals i limiteu la velocitat dels pitjors infractors.
-
Guia d'escalabilitat de la IA: llista de comprovació ràpida ✅
-
Els SLO i els pressupostos d'error existeixen i són visibles
-
Mètriques: latència, tps, memòria de la GPU, mida del lot, tokens, accés a la memòria cau
-
Traces des de l'entrada fins al model i després del procés
-
Publicació: processament per lots activat, concurrència ajustada, memòria cau calenta
-
Model: quantificat o destil·lat on sigui útil
-
Infraestructures: HPA configurat amb els senyals correctes
-
Camí de recuperació per a la frescor del coneixement
-
Economia unitària revisada sovint
Massa temps sense llegir-ho i observacions finals 🧩
L'escalabilitat de la IA no és una característica única ni un interruptor secret. És un llenguatge de patrons: escalabilitat horitzontal amb escaladors automàtics, processament per lots del costat del servidor per a la utilització, eficiència a nivell de model, recuperació per descarregar coneixement i observabilitat que fa que els desplegaments siguin avorrits. Afegiu-hi SLO i higiene de costos per mantenir tothom alineat. No ho aconseguireu perfecte la primera vegada (ningú ho fa), però amb els bucles de retroalimentació adequats, el vostre sistema creixerà sense aquella sensació de suor freda a les 2 de la matinada 😅
Referències
[1] Documentació de Kubernetes - Escalat automàtic de pods horitzontal - llegeix més
[2] NVIDIA Triton - Dynamic Batcher - llegeix més
[3] Documents de vLLM - Atenció paginada - llegeix més
[4] Hoffmann et al. (2022) - Entrenament de models de llenguatge gran òptims per computació - llegeix més
[5] Llibre de treball de Google SRE: Implementació d'SLO - llegeix més