ഒരു ഡെമോ മോഡൽ ഒരു ചെറിയ ടെസ്റ്റ് ലോഡ് തകർക്കുന്നതും യഥാർത്ഥ ഉപയോക്താക്കൾ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്ന നിമിഷം മരവിപ്പിക്കുന്നതും നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും കണ്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ വില്ലനെ കണ്ടുമുട്ടിയിരിക്കുന്നു: സ്കെയിലിംഗ്. AI ഡാറ്റ, കമ്പ്യൂട്ട്, മെമ്മറി, ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് എന്നിവയോട് അത്യാഗ്രഹമുള്ളതാണ് - വിചിത്രമായി, ശ്രദ്ധ. അപ്പോൾ AI സ്കേലബിളിറ്റി എന്താണ്, എല്ലാ ആഴ്ചയും എല്ലാം മാറ്റിയെഴുതാതെ നിങ്ങൾക്ക് അത് എങ്ങനെ ലഭിക്കും?
ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:
🔗 AI ബയസ് എന്താണെന്ന് ലളിതമായി വിശദീകരിച്ചു
മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പക്ഷപാതങ്ങൾ AI തീരുമാനങ്ങളെയും മാതൃകാ ഫലങ്ങളെയും എങ്ങനെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക.
🔗 തുടക്കക്കാർക്കുള്ള ഗൈഡ്: കൃത്രിമബുദ്ധി എന്താണ്?
AI, പ്രധാന ആശയങ്ങൾ, തരങ്ങൾ, ദൈനംദിന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയുടെ അവലോകനം.
🔗 വിശദീകരിക്കാവുന്ന AI എന്താണ്, അത് എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണ്
വിശദീകരിക്കാവുന്ന AI എങ്ങനെയാണ് സുതാര്യത, വിശ്വാസ്യത, നിയന്ത്രണ അനുസരണം എന്നിവ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതെന്ന് കണ്ടെത്തുക.
🔗 പ്രവചനാത്മക AI എന്താണ്, അത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു
പ്രവചനാത്മക AI, സാധാരണ ഉപയോഗ കേസുകൾ, നേട്ടങ്ങൾ, പരിമിതികൾ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കുക.
AI സ്കേലബിളിറ്റി എന്താണ്? 📈
AI സ്കേലബിളിറ്റി എന്നത് ഒരു AI സിസ്റ്റത്തിന്റെ കൂടുതൽ ഡാറ്റ, അഭ്യർത്ഥനകൾ, ഉപയോക്താക്കൾ, ഉപയോഗ കേസുകൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവാണ്, അതേസമയം പ്രകടനം, വിശ്വാസ്യത, ചെലവുകൾ എന്നിവ സ്വീകാര്യമായ പരിധിക്കുള്ളിൽ നിലനിർത്തുന്നു. വലിയ സെർവറുകൾ മാത്രമല്ല - ലേറ്റൻസി കുറയ്ക്കുന്നതും, ത്രൂപുട്ട് ഉയർന്നതും, വക്രം ഉയരുമ്പോൾ ഗുണനിലവാരം സ്ഥിരതയുള്ളതുമായി നിലനിർത്തുന്ന മികച്ച ആർക്കിടെക്ചറുകൾ. ഇലാസ്റ്റിക് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ, ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത മോഡലുകൾ, നിരീക്ഷണക്ഷമത എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക, അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ തീയിൽ എന്താണെന്ന് നിങ്ങളോട് പറയും.
നല്ല AI സ്കേലബിളിറ്റി ഉണ്ടാക്കുന്നത് എന്താണ് ✅
AI സ്കേലബിളിറ്റി നന്നായി ചെയ്യുമ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കുന്നത്:
-
ഉയർന്നതോ സുസ്ഥിരമോ ആയ ലോഡിൽ പ്രവചിക്കാവുന്ന ലേറ്റൻസി
-
ചേർത്ത ഹാർഡ്വെയറിന്റെയോ പകർപ്പുകളുടെയോ അനുപാതത്തിൽ ഏകദേശം വളരുന്ന ത്രൂപുട്ട്
-
ഓരോ അഭ്യർത്ഥനയ്ക്കും വർദ്ധിക്കാത്ത ചെലവ് കാര്യക്ഷമത
-
ഇൻപുട്ടുകൾ വൈവിധ്യവൽക്കരിക്കപ്പെടുകയും അളവ് വർദ്ധിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ ഗുണനിലവാര സ്ഥിരത
-
ഓട്ടോസ്കെയിലിംഗ്, ട്രെയ്സിംഗ്, സെയിൻ SLO-കൾ എന്നിവ കാരണം പ്രവർത്തന ശാന്തത.
ഹുഡിന് കീഴിൽ ഇത് സാധാരണയായി തിരശ്ചീന സ്കെയിലിംഗ്, ബാച്ചിംഗ്, കാഷിംഗ്, ക്വാണ്ടൈസേഷൻ, റോബസ്റ്റ് സെർവിംഗ്, പിശക് ബജറ്റുകളുമായി ബന്ധിപ്പിച്ച ചിന്താപൂർവ്വമായ റിലീസ് പോളിസികൾ എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു [5].
AI സ്കേലബിളിറ്റി vs പ്രകടനം vs ശേഷി 🧠
-
ഒരു അഭ്യർത്ഥന ഒറ്റപ്പെട്ട നിലയിൽ എത്ര വേഗത്തിൽ പൂർത്തിയാകുമെന്നതാണ് പ്രകടനം
-
ശേഷി എന്നത് നിങ്ങൾക്ക് ഒരേസമയം എത്ര അഭ്യർത്ഥനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും എന്നതാണ്.
-
AI സ്കേലബിളിറ്റി എന്നത് വിഭവങ്ങൾ ചേർക്കുന്നതാണോ അതോ മികച്ച സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതാണോ എന്നത് ശേഷി വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും പ്രകടനം സ്ഥിരത നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്നുണ്ടോ എന്നതാണ് - നിങ്ങളുടെ ബില്ലോ പേജറോ നഷ്ടപ്പെടുത്താതെ.
ചെറിയ വ്യത്യാസം, ഭീമാകാരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ.
AI-യിൽ സ്കെയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്: സ്കെയിലിംഗ് നിയമങ്ങളുടെ ആശയം 📚
മോഡൽ വലുപ്പം, ഡാറ്റ, കമ്പ്യൂട്ട് അളക്കുമ്പോൾ നഷ്ടം പ്രവചനാതീതമായ രീതിയിൽ മെച്ചപ്പെടുമെന്നതാണ് ആധുനിക ML-ൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു ഉൾക്കാഴ്ച കമ്പ്യൂട്ട്-ഒപ്റ്റിമൽ ബാലൻസും ഉണ്ട് ; രണ്ടും ഒരുമിച്ച് സ്കെയിലിംഗ് ചെയ്യുന്നത് ഒന്നിനെ മാത്രം മറികടക്കുന്നു. പ്രായോഗികമായി, ഈ ആശയങ്ങൾ പരിശീലന ബജറ്റുകൾ, ഡാറ്റാസെറ്റ് ആസൂത്രണം, ട്രേഡ്-ഓഫുകൾ എന്നിവ നൽകുന്നു [4].
ദ്രുത വിവർത്തനം: വലുത് മികച്ചതാകാം, പക്ഷേ നിങ്ങൾ ഇൻപുട്ടുകൾ സ്കെയിൽ ചെയ്ത് അനുപാതത്തിൽ കണക്കുകൂട്ടുമ്പോൾ മാത്രം - അല്ലെങ്കിൽ അത് സൈക്കിളിൽ ട്രാക്ടർ ടയറുകൾ ഇടുന്നത് പോലെയാണ്. അത് തീവ്രമായി കാണപ്പെടുന്നു, എങ്ങുമെത്തുന്നില്ല.
തിരശ്ചീനവും ലംബവും: രണ്ട് സ്കെയിലിംഗ് ലിവറുകൾ 🔩
-
വെർട്ടിക്കൽ സ്കെയിലിംഗ് : വലിയ ബോക്സുകൾ, കൂടുതൽ കരുത്തുറ്റ GPU-കൾ, കൂടുതൽ മെമ്മറി. ലളിതം, ചിലപ്പോൾ വിലകൂടിയതാണ്. സിംഗിൾ-നോഡ് പരിശീലനത്തിനോ, കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി അനുമാനത്തിനോ, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ മോഡൽ നന്നായി മൂർച്ച കൂട്ടാൻ വിസമ്മതിക്കുമ്പോഴോ നല്ലതാണ്.
-
തിരശ്ചീന സ്കെയിലിംഗ് : കൂടുതൽ പകർപ്പുകൾ. ഓട്ടോസ്കെയിലറുകളിൽ . കുബേർനെറ്റസിൽ, ട്രാഫിക് സ്പൈക്കുകൾക്ക് നിങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാന ജനക്കൂട്ട നിയന്ത്രണത്തിന് മറുപടിയായി ഹോറിസോണ്ടൽപോഡ് ഓട്ടോസ്കെയിലർ പോഡുകൾ സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു [1].
അനെക്ഡോട്ട് (കോമ്പോസിറ്റ്): ഒരു ഹൈ-പ്രൊഫൈൽ ലോഞ്ച് സമയത്ത്, സെർവർ-സൈഡ് ബാച്ചിംഗ് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുകയും ക്ലയന്റ് മാറ്റങ്ങളൊന്നുമില്ലാതെ ക്യൂ ഡെപ്ത് സ്റ്റെബിലൈസ് ചെയ്ത p95 ലേക്ക് ഓട്ടോസ്കെയിലറിനെ പ്രതികരിക്കാൻ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുക. മിന്നാത്ത വിജയങ്ങൾ ഇപ്പോഴും വിജയങ്ങളാണ്.
AI സ്കേലബിളിറ്റിയുടെ പൂർണ്ണ ശേഖരം 🥞
-
ഡാറ്റ ലെയർ : നിങ്ങളുടെ പരിശീലകരെ ത്രോട്ടിൽ ചെയ്യാത്ത ഫാസ്റ്റ് ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറുകൾ, വെക്റ്റർ സൂചികകൾ, സ്ട്രീമിംഗ് ഇൻജക്ഷൻ.
-
പരിശീലന പാളി : ഡാറ്റ/മോഡൽ സമാന്തരത്വം, ചെക്ക്പോയിന്റിംഗ്, പുനഃശ്രമങ്ങൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന വിതരണം ചെയ്ത ഫ്രെയിംവർക്കുകളും ഷെഡ്യൂളറുകളും.
-
സെർവിംഗ് ലെയർ : ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത റൺടൈമുകൾ, ഡൈനാമിക് ബാച്ചിംഗ് , പേജ്ഡ് അറ്റൻഷൻ , കാഷിംഗ്, ടോക്കൺ സ്ട്രീമിംഗ്. ട്രൈറ്റണും വിഎൽഎൽഎമ്മും ഇവിടെ പതിവ് ഹീറോകളാണ് [2][3].
-
ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ : HPA അല്ലെങ്കിൽ കസ്റ്റം ഓട്ടോസ്കെയിലറുകൾ വഴി ഇലാസ്തികതയ്ക്കായി കുബർനെറ്റുകൾ [1].
-
നിരീക്ഷണക്ഷമത : ഉപയോക്തൃ യാത്രകളെ പിന്തുടരുന്ന ട്രെയ്സുകൾ, മെട്രിക്സ്, ലോഗുകൾ, ഉൽപ്പന്നത്തിലെ മാതൃകാ പെരുമാറ്റം; നിങ്ങളുടെ SLO-കൾക്ക് ചുറ്റും അവ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക [5].
-
ഗവേണൻസ് & കോസ്റ്റ് : ഓരോ അഭ്യർത്ഥനയ്ക്കും സാമ്പത്തികശാസ്ത്രം, ബജറ്റുകൾ, റൺഅവേ വർക്ക്ലോഡുകൾക്കുള്ള കിൽ-സ്വിച്ചുകൾ.
താരതമ്യ പട്ടിക: AI സ്കേലബിളിറ്റിക്കുള്ള ഉപകരണങ്ങളും പാറ്റേണുകളും 🧰
മനഃപൂർവ്വം അല്പം അസമമാണ് - കാരണം യഥാർത്ഥ ജീവിതം അങ്ങനെയാണ്.
| ഉപകരണം / പാറ്റേൺ | പ്രേക്ഷകർ | വില കൂടിയത് | എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു | കുറിപ്പുകൾ |
|---|---|---|---|---|
| കുബേർനെറ്റസ് + എച്ച്പിഎ | പ്ലാറ്റ്ഫോം ടീമുകൾ | ഓപ്പൺ സോഴ്സ് + ഇൻഫ്രാ | മെട്രിക്സ് സ്പൈക്ക് ചെയ്യുമ്പോൾ സ്കെയിലുകൾ തിരശ്ചീനമായി പോഡ് ചെയ്യുന്നു | ഇഷ്ടാനുസൃത മെട്രിക്കുകൾ സ്വർണ്ണമാണ് [1] |
| എൻവിഡിയ ട്രൈറ്റൺ | അനുമാന SRE | സൌജന്യ സെർവർ; GPU $ | ഡൈനാമിക് ബാച്ചിംഗ് ത്രൂപുട്ട് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു | config.pbtxt വഴി കോൺഫിഗർ ചെയ്യുക [2] |
| vLLM (പേജ്ഡ്അറ്റൻഷൻ) | എൽഎൽഎം ടീമുകൾ | ഓപ്പൺ സോഴ്സ് | കാര്യക്ഷമമായ കെവി-കാഷെ പേജിംഗ് വഴി ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട് | ദീർഘമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾക്ക് മികച്ചത് [3] |
| ONNX റൺടൈം / ടെൻസർആർടി | പെർഫ് നെർഡുകൾ | സൌജന്യ / വെണ്ടർ ഉപകരണങ്ങൾ | കേർണൽ-ലെവൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ ലേറ്റൻസി കുറയ്ക്കുന്നു | കയറ്റുമതി പാതകൾ അവ്യക്തമായിരിക്കും |
| RAG പാറ്റേൺ | ആപ്പ് ടീമുകൾ | ഇൻഫ്രാ + സൂചിക | തിരിച്ചെടുക്കലിലേക്ക് അറിവ് ഇറക്കുന്നു; സൂചികയെ സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു | പുതുമയ്ക്ക് ഉത്തമം |
ഡീപ്പ് ഡൈവ് 1: സൂചി ചലിപ്പിക്കുന്ന സെർവിംഗ് ട്രിക്കുകൾ 🚀
-
ഡൈനാമിക് ബാച്ചിംഗ് ഗ്രൂപ്പുകൾ ചെറിയ അനുമാന കോളുകളെ സെർവറിലെ വലിയ ബാച്ചുകളിലേക്ക് മാറ്റുന്നു, ക്ലയന്റ് മാറ്റങ്ങളില്ലാതെ GPU ഉപയോഗം ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു [2].
-
പേജ് ചെയ്ത ശ്രദ്ധ കൂടുതൽ സംഭാഷണങ്ങൾ മെമ്മറിയിൽ സൂക്ഷിക്കുന്നു, ഇത് കൺകറൻസി പ്രകാരം ത്രൂപുട്ട് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു [3].
-
ഒരേപോലുള്ള പ്രോംപ്റ്റുകൾക്കോ എംബെഡിങ്ങുകൾക്കോ വേണ്ടി കോൾസിംഗ് & കാഷിംഗ് അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നത്
-
വാൾ-ക്ലോക്ക് അല്പം മാത്രം നീങ്ങിയാൽ പോലും, അനുമാന ഡീകോഡിംഗും
ഡീപ്പ് ഡൈവ് 2: മോഡൽ-ലെവൽ കാര്യക്ഷമത - ക്വാണ്ടൈസ് ചെയ്യുക, വാറ്റിയെടുക്കുക, പ്രൂൺ ചെയ്യുക 🧪
-
മെമ്മറി ചുരുക്കുന്നതിനും അനുമാനം വേഗത്തിലാക്കുന്നതിനും ക്വാണ്ടൈസേഷൻ
-
വാറ്റിയെടുക്കൽ ഒരു വലിയ അധ്യാപകനിൽ നിന്ന് നിങ്ങളുടെ ഹാർഡ്വെയർ യഥാർത്ഥത്തിൽ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന ഒരു ചെറിയ വിദ്യാർത്ഥിയിലേക്ക് അറിവ് കൈമാറുന്നു.
-
ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ സംഭാവന നൽകുന്ന ഭാരങ്ങൾ/തലകൾ എന്നിവ ഘടനാപരമായ പ്രൂണിംഗ്
സത്യം പറഞ്ഞാൽ, നിങ്ങളുടെ സ്യൂട്ട്കേസിന്റെ വലിപ്പം കുറച്ചുകഴിഞ്ഞ്, എല്ലാ ഷൂസും ഇപ്പോഴും ഫിറ്റായിരിക്കണമെന്ന് നിർബന്ധിക്കുന്നത് പോലെയാണ് ഇത്. എങ്ങനെയോ അത് സംഭവിക്കുന്നു, മിക്കവാറും.
ഡീപ്പ് ഡൈവ് 3: കണ്ണുനീർ ഇല്ലാതെ ഡാറ്റയും പരിശീലന സ്കെയിലിംഗും 🧵
-
പരീക്ഷണങ്ങൾ വേഗത്തിൽ നടത്താൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ സമാന്തരതയുടെ വൃത്തികെട്ട ഭാഗങ്ങൾ മറയ്ക്കുന്ന ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് പരിശീലനം ഉപയോഗിക്കുക.
-
സ്കെയിലിംഗ് നിയമങ്ങൾ ഓർമ്മിക്കുക : മോഡൽ വലുപ്പത്തിലും ടോക്കണുകളിലും ബജറ്റ് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം അനുവദിക്കുക; രണ്ടും ഒരുമിച്ച് സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നത് കമ്പ്യൂട്ട് കാര്യക്ഷമമാണ് [4].
-
പാഠ്യപദ്ധതിയും ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാരവും പലപ്പോഴും ആളുകൾ സമ്മതിക്കുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ഫലങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കുന്നു. മികച്ച ഡാറ്റ ചിലപ്പോൾ കൂടുതൽ ഡാറ്റയെ മറികടക്കുന്നു - നിങ്ങൾ ഇതിനകം തന്നെ വലിയ ക്ലസ്റ്റർ ഓർഡർ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ പോലും.
ഡീപ്പ് ഡൈവ് 4: അറിവിന്റെ സ്കെയിലിംഗ് തന്ത്രമായി RAG 🧭
മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന വസ്തുതകൾക്കൊപ്പം ഒരു മോഡലിനെ വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുപകരം, RAG ചേർക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ കോർപ്പസ് വളരുന്നതിനനുസരിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് മോഡലിനെ സ്ഥിരമായി നിലനിർത്താനും സൂചികയും റിട്രീവറുകളും ചെയ്യാനും . വിജ്ഞാനം കൂടുതലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള പൂർണ്ണ റീട്രെയിനുകളേക്കാൾ മനോഹരവും പലപ്പോഴും വിലകുറഞ്ഞതുമാണ്.
സ്വയം വില നൽകുന്ന നിരീക്ഷണക്ഷമത 🕵️♀️
കാണാൻ കഴിയാത്തതിനെ അളക്കാൻ കഴിയില്ല. രണ്ട് അടിസ്ഥാന കാര്യങ്ങൾ:
-
ശേഷി ആസൂത്രണത്തിനും ഓട്ടോസ്കെയിലിംഗിനുമുള്ള മെട്രിക്കുകൾ
-
ട്രെയ്സുകൾ . നിങ്ങൾ അളക്കുന്ന കാര്യങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ SLO-കളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുക, അങ്ങനെ ഡാഷ്ബോർഡുകൾ ഒരു മിനിറ്റിനുള്ളിൽ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകും [5].
ഡാഷ്ബോർഡുകൾ ഒരു മിനിറ്റിനുള്ളിൽ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുമ്പോൾ, ആളുകൾ അത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. അങ്ങനെ ചെയ്യാത്തപ്പോൾ, അവർ അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നതായി നടിക്കുന്നു.
വിശ്വാസ്യതാ ഗാർഡ്റെയിലുകൾ: SLO-കൾ, പിശക് ബജറ്റുകൾ, ന്യായമായ റോളൗട്ടുകൾ 🧯
-
ലേറ്റൻസി, ലഭ്യത, ഫല നിലവാരം എന്നിവയ്ക്കായി SLO-കൾ നിർവചിക്കുക റിലീസ് പ്രവേഗവുമായി വിശ്വാസ്യത സന്തുലിതമാക്കുന്നതിന് പിശക് ബജറ്റുകൾ
-
ട്രാഫിക് സ്പ്ലിറ്റുകൾക്ക് പിന്നിൽ വിന്യസിക്കുക, കാനറികൾ ചെയ്യുക, ആഗോള കട്ട്ഓവറുകൾക്ക് മുമ്പ് ഷാഡോ ടെസ്റ്റുകൾ നടത്തുക. നിങ്ങളുടെ ഭാവി സ്വയം ലഘുഭക്ഷണങ്ങൾ അയയ്ക്കും.
നാടകീയതയില്ലാതെ ചെലവ് നിയന്ത്രണം 💸
സ്കെയിലിംഗ് സാങ്കേതികം മാത്രമല്ല; അത് സാമ്പത്തികവുമാണ്. യൂണിറ്റ് ഇക്കണോമിക്സുമായി (1k ടോക്കണുകൾക്ക്, ഓരോ എംബെഡിംഗിനും, ഓരോ വെക്റ്റർ അന്വേഷണത്തിനും) GPU മണിക്കൂറുകളും ടോക്കണുകളും ഒന്നാംതരം ഉറവിടങ്ങളായി പരിഗണിക്കുക. ബജറ്റുകളും അലേർട്ടിംഗും ചേർക്കുക; കാര്യങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുന്നത് ആഘോഷിക്കുക.
AI സ്കേലബിളിറ്റിയിലേക്കുള്ള ഒരു ലളിതമായ റോഡ്മാപ്പ് 🗺️
-
p95 ലേറ്റൻസി, ലഭ്യത, ടാസ്ക് കൃത്യത എന്നിവയ്ക്കായി SLO-കളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക
-
ബാച്ചിംഗിനെയും തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗിനെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു സെർവിംഗ് സ്റ്റാക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കുക
-
മോഡൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക : അത് എവിടെ സഹായിക്കുന്നു എന്ന് അളക്കുക, വേഗതയേറിയ കേർണലുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾക്കായി വാറ്റിയെടുക്കുക; യഥാർത്ഥ വിലയിരുത്തലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഗുണനിലവാരം സാധൂകരിക്കുക.
-
ഇലാസ്തികതയുടെ വാസ്തുശില്പി : ശരിയായ സിഗ്നലുകൾ, പ്രത്യേക വായന/എഴുത്ത് പാതകൾ, സ്റ്റേറ്റ്ലെസ് അനുമാന പകർപ്പുകൾ എന്നിവയുള്ള കുബർനെറ്റസ് എച്ച്പിഎ [1].
-
വീണ്ടെടുക്കൽ സ്വീകരിക്കുക, അങ്ങനെ എല്ലാ ആഴ്ചയും വീണ്ടും പരിശീലിക്കുന്നതിനുപകരം നിങ്ങളുടെ സൂചിക അളക്കുക.
-
ചെലവ് സംബന്ധിച്ച ലൂപ്പ് അടയ്ക്കുക : യൂണിറ്റ് ഇക്കണോമിക്സും ആഴ്ചതോറുമുള്ള അവലോകനങ്ങളും സ്ഥാപിക്കുക.
സാധാരണ പരാജയ രീതികളും വേഗത്തിലുള്ള പരിഹാരങ്ങളും 🧨
-
GPU 30% ഉപയോഗത്തിൽ, ലേറ്റൻസി മോശമാണ്
-
ഡൈനാമിക് ബാച്ചിംഗ് ഓണാക്കുക , ബാച്ച് ക്യാപ്പുകൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം ഉയർത്തുക, സെർവർ കൺകറൻസി വീണ്ടും പരിശോധിക്കുക [2].
-
-
നീണ്ട പ്രോംപ്റ്റുകൾക്കൊപ്പം ത്രൂപുട്ട് തകരുന്നു
-
പേജ് ചെയ്ത ശ്രദ്ധയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന സെർവിംഗ് ഉപയോഗിക്കുക , പരമാവധി കൺകറന്റ് സീക്വൻസുകൾ ട്യൂൺ ചെയ്യുക [3].
-
-
ഓട്ടോസ്കെയിലർ ഫ്ലാപ്പുകൾ
-
വിൻഡോകൾ ഉപയോഗിച്ച് സുഗമമായ മെട്രിക്സ്; പ്യുവർ സിപിയുവിന് പകരം ക്യൂ ഡെപ്ത് അല്ലെങ്കിൽ സെക്കൻഡിൽ ഇഷ്ടാനുസൃത ടോക്കണുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്കെയിൽ ചെയ്യുക [1].
-
-
ലോഞ്ച് ചെയ്തതിനുശേഷം ചെലവുകൾ പൊട്ടിത്തെറിക്കുന്നു
-
റിക്വസ്റ്റ്-ലെവൽ കോസ്റ്റ് മെട്രിക്സ് ചേർക്കുക, സുരക്ഷിതമായ സ്ഥലങ്ങളിൽ ക്വാണ്ടൈസേഷൻ പ്രാപ്തമാക്കുക, മികച്ച ചോദ്യങ്ങൾ കാഷെ ചെയ്യുക, ഏറ്റവും മോശം കുറ്റവാളികളെ നിരക്ക് പരിധിയിലേക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തുക.
-
AI സ്കേലബിലിറ്റി പ്ലേബുക്ക്: ദ്രുത ചെക്ക്ലിസ്റ്റ് ✅
-
SLO-കളും പിശക് ബജറ്റുകളും നിലവിലുണ്ട്, അവ ദൃശ്യവുമാണ്.
-
മെട്രിക്സ്: ലേറ്റൻസി, ടിപിഎസ്, ജിപിയു മെമ്മെ, ബാച്ച് വലുപ്പം, ടോക്കൺ/കൾ, കാഷെ ഹിറ്റ്
-
ഇൻഗ്രെസ്സ് മുതൽ മോഡൽ വരെയുള്ള പോസ്റ്റ്-പ്രോസിഷൻ വരെയുള്ള സൂചനകൾ
-
സെർവിംഗ്: ബാച്ചിംഗ് ഓൺ, കൺകറൻസി ട്യൂൺ, വാം കാഷെകൾ
-
മോഡൽ: സഹായിക്കുന്നിടത്ത് ക്വാണ്ടൈസ് ചെയ്തതോ വാറ്റിയെടുത്തതോ
-
ഇൻഫ്രാ: ശരിയായ സിഗ്നലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് HPA കോൺഫിഗർ ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
-
അറിവിന്റെ പുതുമ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനുള്ള പാത
-
യൂണിറ്റ് ഇക്കണോമിക്സ് പലപ്പോഴും അവലോകനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു
വളരെ ദൈർഘ്യമേറിയതാണ് വായിച്ചില്ല, അവസാന പരാമർശങ്ങളും 🧩
AI സ്കേലബിളിറ്റി എന്നത് ഒരൊറ്റ സവിശേഷതയോ രഹസ്യ സ്വിച്ചോ അല്ല. ഇതൊരു പാറ്റേൺ ഭാഷയാണ്: ഓട്ടോസ്കേലറുകൾ ഉപയോഗിച്ചുള്ള തിരശ്ചീന സ്കെയിലിംഗ്, ഉപയോഗത്തിനായി സെർവർ-സൈഡ് ബാച്ചിംഗ്, മോഡൽ-ലെവൽ കാര്യക്ഷമത, ഓഫ്ലോഡ് അറിവിലേക്കുള്ള വീണ്ടെടുക്കൽ, റോൾഔട്ടുകളെ ബോറടിപ്പിക്കുന്ന നിരീക്ഷണക്ഷമത. SLO-കൾ വിതറുക, എല്ലാവരെയും വിന്യസിക്കാൻ ശുചിത്വം ചെലവഴിക്കുക. ആദ്യ തവണ തന്നെ നിങ്ങൾക്ക് അത് പൂർണതയിലെത്താൻ കഴിയില്ല - ആരും ചെയ്യുന്നില്ല - പക്ഷേ ശരിയായ ഫീഡ്ബാക്ക് ലൂപ്പുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം പുലർച്ചെ 2 മണിക്ക് തണുത്ത-വിയർപ്പ് തോന്നാതെ വളരും 😅
അവലംബം
[1] കുബേർനെറ്റസ് ഡോക്സ് - ഹൊറിസോണ്ടൽ പോഡ് ഓട്ടോസ്കെയിലിംഗ് - കൂടുതൽ വായിക്കുക
[2] എൻവിഡിയ ട്രൈറ്റൺ - ഡൈനാമിക് ബാച്ചർ - കൂടുതൽ വായിക്കുക
[3] vLLM ഡോക്സ് - പേജ് ചെയ്ത ശ്രദ്ധ - കൂടുതൽ വായിക്കുക
[4] ഹോഫ്മാൻ തുടങ്ങിയവർ (2022) - കമ്പ്യൂട്ട്-ഒപ്റ്റിമൽ ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കൽ - കൂടുതൽ വായിക്കുക
[5] Google SRE വർക്ക്ബുക്ക് - SLO-കൾ നടപ്പിലാക്കൽ - കൂടുതൽ വായിക്കുക