Mitme mudeli teenindamine käitab jagatud infrastruktuuril mitut tehisintellekti mudelit, optimeerides ressursikasutust ja vähendades kulusid, samas kui ühe mudeli teenindamine pühendab ressursid maksimaalse jõudluse saavutamiseks ühele mudelile. Õige valik sõltub liiklusmustritest, latentsusvajadustest ja tegevuse keerukusest.
Juurutamismeetod, kus mitu tehisintellekti mudelit jagavad sama riistvara ja teenindavat infrastruktuuri, laadides mudeleid dünaamiliselt päringute saabumisel.
Juurutusstrateegia, kus üks tehisintellekti mudel töötab spetsiaalsel infrastruktuuril, mis on optimeeritud järjepideva jõudluse ja prognoositava latentsuse saavutamiseks.
| Funktsioon | Mitme mudeli serveerimine | Ühe mudeli serveerimine |
|---|---|---|
| Ressursside kasutamine | Jagatud erinevate mudelite vahel, väga tõhus | Pühendatud ühele mudelile, sageli alakasutatud |
| Taristu maksumus | Madalam konsolideerimise tõttu | Kõrgem mudelipõhise spetsiaalse riistvara tõttu |
| Latentsuse järjepidevus | Muutuv, võib mudelivahetuse ajal tõusta | Väga järjepidev ja etteaimatav |
| Operatiivne keerukus | Kõrgem, nõuab orkestreerimistööriistu | Madalam ja lihtsam juurutamine |
| Skaleeritavus | Skaleerub mudelite, mitte riistvara lisamise teel | Skaleerub, lisades iga mudeli kohta rohkem eksemplare |
| Külmkäivituse oht | Esitatakse, kui mudel pole eelnevalt laaditud | Minimaalne, kuna mudel jääb mällu |
| Parim kasutusjuhtum | Mitmekesine mudeliportfell, kulutundlikud töökoormused | Suure liiklusega üksikmudel, ranged SLA nõuded |
| GPU mäluhaldus | Dünaamiline peale- ja mahalaadimine on vajalik | Mudel täielikult resident, vahetust pole vaja |
Mitme mudeli serveerimine on eriti kasulik, kui teil on erineva liiklustasemega mudelite portfoolio. Iga mudeli jaoks eraldi graafikaprotsessorite eraldamise asemel koondate ressursse ja laadite mudeleid nõudmisel, mis võib jõudeolekut dramaatiliselt vähendada. Ühe mudeli serveerimine seevastu jätab kalli riistvara madala liiklusega perioodidel sageli kasutamata, mistõttu on kulutusi raskem õigustada, välja arvatud juhul, kui teil on tegemist suure tootmismahuga.
Kui teie rakendus nõuab alla 100 ms reageerimisaega nullhälbega, on ühe mudeli serveerimine kindlam valik. Mudel asub GPU mälus püsivalt, seega iga päring jõuab sooja vahemäluni. Mitme mudeli seadistused võivad põhjustada latentsusaja pikenemist, kui mudel on vaja sisse vahetada, kuigi sellised tehnikad nagu mudeli kinnitamine ja ennustav eellaadimine aitavad seda lõhet märkimisväärselt vähendada.
Ühe mudeli käitamine on operatiivselt lihtne: üks juurutus, üks mõõdikute komplekt, üks skaleerimispoliitika. Mitme mudeli teenindamine lisab keerukust marsruutimise, versioonimise ja ressursside ajastamise osas. Teil on vaja tugevaid orkestreerimistööriistu ja selget jälgitavust, et vältida olukordi, kus üks mudel haarab ressursse ja jätab teised ilma.
Ühe mudeli teenindus skaleerub horisontaalselt, luues sama mudeli rohkem koopiaid, mis on lihtne, aga kulukas. Mitme mudeli teenindus skaleerub erinevalt: saate samasse klastrisse lisada uusi mudeleid ilma uut riistvara hankimata, mistõttu on see ideaalne organisatsioonidele, kes juurutavad kümneid spetsialiseeritud mudeleid erinevate ülesannete või klientide jaoks.
Mitme mudeli teenindamine on eelistatud valik platvormidele, mis teenindavad paljusid mõõduka liiklusega mudeleid, näiteks MLOps meeskondadele, mis haldavad mudeliregistrit. Ühe mudeli teenindamine on kasulik lipulaevamudelite puhul, mis tegelevad tohutu päringute mahuga, kus iga millisekund on oluline, näiteks soovitusmootorid või pettuste avastamise süsteemid suurettevõtetes.
Mitme mudeli esitamisel on alati halvem latentsus kui ühe mudeli esitamisel.
Nõuetekohase mudeli eellaadimise ja kinnitamise strateegiate abil saab mitme mudeli serveerimisel saavutada ühe mudeli seadistustega võrreldava latentsusaja. Vahe väheneb märkimisväärselt, kui mudeleid hoitakse mälus soojas, mitte ei laadita nõudmisel.
Ühe mudeli serveerimine on alati kallim.
Suure liiklusega mudelite puhul, mis töötavad peaaegu täisvõimsusel, võib ühe mudeli serveerimine olla tegelikult kulutõhusam, kuna puudub orkestreerimisest või mudeli vahetamisest tulenev üldkulu. Kulukaristus ilmneb ainult siis, kui kasutusaste on madal.
Samas arhitektuuris ei saa kombineerida mitme mudeli ja ühe mudeli teenust.
Paljud tootmissüsteemid kasutavad hübriidlähenemist: lipulaevamudelid töötavad jõudluse tagamiseks spetsiaalsetel ühe mudeli lõpp-punktidel, samas kui sekundaarsed või eksperimentaalsed mudelid jagavad kulutõhususe huvides mitme mudeli klastrit.
Mitme mudeli teenindamine nõuab spetsiaalset riistvara.
Mitme mudeli serveerimine töötab standardse GPU ja CPU infrastruktuuri peal. Peamine nõue on piisav mälumaht mitme mudeli hoidmiseks, mis on saavutatav tänapäevaste GPU-dega, millel on 40 GB või rohkem videomälu.
Ühe mudeli serveerimine ei vaja jälgimist.
Isegi ühe mudeli juurutused vajavad jälgimist triivi, latentsusaja muutuste ja ressursside küllastumise osas. Lihtsam arhitektuur ei välista jälgitavuse vajadust.
Valige mitme mudeli serveerimine, kui kulude optimeerimine ja paindlikkus mitmekesise mudeliportfelli ulatuses on olulisemad kui absoluutne latentsusaja järjepidevus. Valige ühe mudeli serveerimine, kui teil on suure liiklusega ja latentsusaja suhtes kriitiline töökoormus, kus prognoositav jõudlus õigustab suuremaid taristukulusid.
Mudeliteenuse A/B-testimine suunab liiklust konkureerivate mudeliversioonide vahel, et mõõta reaalset toimivust, samas kui ühe mudeli juurutamine saadab kõigile kasutajatele ühe mudeli. Meeskonnad valivad nende vahel riskitaluvuse, liiklusmahu ja statistilise valideerimise vajaduse alusel enne täielikku juurutamist.
Sisuväljaannete A/B-testimine hõlmab variatsioonide levitamist erinevatele sihtrühmadele ja tulemuslikkuse mõõtmist, samas kui ühekordsed sisuväljaanded suunavad ühe versiooni korraga kõigile. Igal lähenemisviisil on erinevad eesmärgid, kusjuures A/B-testimine eelistab andmepõhist optimeerimist ja ühekordsed väljaanded seavad esikohale kiiruse ja lihtsuse.
See detailne võrdlus uurib adaptiivsete intelligentsete mootorite arhitektuurilisi erinevusi, operatsioonilisi piiranguid ja reaalset jõudlust võrreldes fikseeritud käitumisega automatiseerimissüsteemidega. Vaatleme, kuidas süsteemid, mis pidevalt õpivad uutest keskkonnaandmetest, sobivad kokku jäikade ja ennustatavate reeglipõhiste raamistikega.
Adaptiivne otsing kohandab dünaamiliselt, kuidas ja millist teavet süsteem päringu põhjal hangib, samas kui staatilised otsingukanalid järgivad fikseeritud reegleid olenemata kontekstist. Mõlemad toetavad tänapäevaseid tehisintellekti rakendusi, kuid erinevad oluliselt paindlikkuse, maksumuse ja täpsuse poolest. Nende vahel valimine sõltub töökoormuse keerukusest ja eelarvest.
Agentide koolitamine keskkondades hõlmab õppimist reaalajas simuleeritud või füüsilise keskkonnaga suhtlemise kaudu, samas kui võrguühenduseta andmestiku koolitamine tugineb eelnevalt kogutud andmetele ilma täiendava keskkonnale juurdepääsuta. Mõlemad lähenemisviisid treenivad masinõppe mudeleid, kuid erinevad põhimõtteliselt selle poolest, kuidas agendid kogemusi koguvad ja jõudlust parandavad.
