Kelių modelių aptarnavimas paleidžia kelis dirbtinio intelekto modelius bendroje infrastruktūroje, optimizuodamas išteklių naudojimą ir mažindamas išlaidas, o vieno modelio aptarnavimas skiria išteklius vienam modeliui, kad būtų užtikrintas maksimalus našumas. Teisingas pasirinkimas priklauso nuo srauto modelių, delsos poreikių ir operacinio sudėtingumo.
Diegimo metodas, kai keli dirbtinio intelekto modeliai dalijasi ta pačia technine ir aptarnavimo infrastruktūra, dinamiškai įkeldami modelius, kai gaunamos užklausos.
Diegimo strategija, kai vienas dirbtinio intelekto modelis veikia specialioje infrastruktūroje, optimizuotoje nuosekliam našumui ir nuspėjamam delsos laikui.
| Funkcija | Kelių modelių aptarnavimas | Vieno modelio aptarnavimas |
|---|---|---|
| Išteklių panaudojimas | Bendra įvairiuose modeliuose, labai efektyvus | Skirta vienam modeliui, dažnai nepakankamai naudojama |
| Infrastruktūros kaina | Mažesnis dėl konsolidacijos | Didesnis dėl kiekvienam modeliui skirtos specialios aparatinės įrangos |
| Latencijos nuoseklumas | Kintamas, gali išaugti keičiant modelį | Labai nuoseklus ir nuspėjamas |
| Veiklos sudėtingumas | Aukštesnis lygis, reikalauja orkestravimo įrankių | Žemesnis, paprastas diegimas |
| Mastelio keitimas | Mastelis keičiamas pridedant modelius, o ne techninę įrangą | Mastelio keitimas pridedant daugiau egzempliorių kiekvienam modeliui |
| Šalto užvedimo rizika | Pateikiama, jei modelis nėra iš anksto įkeltas | Minimalus, nes modelis lieka atmintyje |
| Geriausias naudojimo atvejis | Įvairus modelių portfelis, sąnaudoms jautrūs darbo krūviai | Didelio srauto vienas modelis, griežti SLA reikalavimai |
| GPU atminties valdymas | Reikalingas dinaminis pakrovimas ir iškrovimas | Modelis pilnai įrengtas, keisti nereikia |
Kelių modelių aptarnavimas puikiai tinka, kai turite modelių su skirtingais srauto lygiais portfelį. Užuot kiekvienam modeliui teikę atskirus GPU, jūs kaupiate išteklius ir įkeliate modelius pagal poreikį, o tai gali smarkiai sumažinti nenaudojamą pajėgumą. Priešingai, vieno modelio aptarnavimas dažnai palieka brangią aparatinę įrangą nenaudojamą mažo srauto laikotarpiais, todėl sunkiau pateisinti išlaidas, nebent vykdote didelį gamybos darbo krūvį.
Jei jūsų programai reikalingas mažesnis nei 100 ms atsako laikas su nuline dispersija, saugesnis pasirinkimas yra vieno modelio aptarnavimas. Modelis nuolat saugomas GPU atmintyje, todėl kiekviena užklausa pasiekia šiltą talpyklą. Kelių modelių konfigūracijos gali sukelti delsos šuolius, kai reikia pakeisti modelį, nors tokios technikos kaip modelio prisegimas ir nuspėjamasis išankstinis įkėlimas padeda gerokai sumažinti šį skirtumą.
Vieno modelio paleidimas yra operatyviai paprastas: vienas diegimas, vienas metrikų rinkinys, viena mastelio keitimo politika. Kelių modelių aptarnavimas padidina maršrutizavimo, versijų kūrimo ir išteklių planavimo sudėtingumą. Jums reikės patikimų orkestravimo įrankių ir aiškaus stebimumo, kad išvengtumėte situacijų, kai vienas modelis eikvoja išteklius ir badauja kitų.
Vieno modelio aptarnavimas plečiasi horizontaliai, sukuriant daugiau to paties modelio kopijų, o tai paprasta, bet brangu. Kelių modelių aptarnavimas plečiasi kitaip: prie to paties klasterio galite pridėti naujų modelių neparuošdami naujos įrangos, todėl tai idealiai tinka organizacijoms, diegiančioms dešimtis specializuotų modelių skirtingoms užduotims ar klientams.
Kelių modelių aptarnavimas yra geriausias pasirinkimas platformoms, aptarnaujančioms daug modelių, kurių kiekvienas turi vidutinį srautą, pavyzdžiui, MLOp komandoms, valdančioms modelių registrą. Vieno modelio aptarnavimas yra naudingas pavyzdiniams modeliams, apdorojantiems didelius užklausų kiekius, kur svarbi kiekviena milisekundė, pavyzdžiui, rekomendacijų varikliams ar sukčiavimo aptikimo sistemoms didelėse įmonėse.
Kelių modelių aptarnavimas visada turi mažesnę delsą nei vieno modelio aptarnavimas.
Taikant tinkamas modelio išankstinio įkėlimo ir prisegimo strategijas, kelių modelių aptarnavimas gali pasiekti panašų delsos laiką kaip ir vieno modelio konfigūracijos. Skirtumas gerokai sumažėja, kai modeliai laikomi atmintyje, o ne įkeliami pagal poreikį.
Vieno modelio aptarnavimas visada brangesnis.
Didelio srauto modeliams, veikiantiems beveik visu pajėgumu, vieno modelio teikimas iš tikrųjų gali būti ekonomiškesnis, nes nėra jokių papildomų išlaidų dėl orkestravimo ar modelių keitimo. Sąnaudų nuostolis atsiranda tik tada, kai panaudojimas yra mažas.
Toje pačioje architektūroje negalima derinti kelių modelių ir vieno modelio aptarnavimo.
Daugelyje gamybos sistemų naudojamas hibridinis metodas: pavyzdiniai modeliai našumui užtikrinti veikia tam skirtuose vieno modelio galiniuose taškuose, o antriniai arba eksperimentiniai modeliai ekonomiškumui užtikrinti dalijasi kelių modelių klasteriu.
Kelių modelių aptarnavimui reikalinga specializuota įranga.
Kelių modelių aptarnavimas veikia standartinėje GPU ir CPU infrastruktūroje. Pagrindinis reikalavimas yra pakankamai atminties keliems modeliams laikyti, o tai įmanoma naudojant šiuolaikinius GPU, turinčius 40 GB ar daugiau VRAM.
Vieno modelio aptarnavimui nereikia stebėjimo.
Net ir vieno modelio diegimams reikalingas dreifo, delsos pokyčių ir išteklių perkrovos stebėjimas. Paprastesnė architektūra nepanaikina stebimumo poreikio.
Rinkitės kelių modelių aptarnavimą, kai sąnaudų optimizavimas ir lankstumas įvairiame modelių portfelyje yra svarbesni už absoliutų vėlavimo nuoseklumą. Rinkitės vieno modelio aptarnavimą, kai vykdote didelio srauto, vėlavimo požiūriu kritinį darbo krūvį, kai nuspėjamas našumas pateisina didesnes infrastruktūros išlaidas.
„DeepSeek V4“ yra kylantis atvirojo svorio didelių kalbų modelis, sukurtas Kinijos dirbtinio intelekto laboratorijoje, o GPT-4 klasės modeliai nurodo „OpenAI“ flagmanines uždarojo kodo sistemas. Šiame palyginime nagrinėjama jų architektūra, galimybės, kainos, prieinamumas ir našumas realiame pasaulyje, siekiant padėti kūrėjams ir įmonėms išmintingai pasirinkti.
„Google“ paieška yra plataus masto žiniatinklio indeksavimo variklis, kurį dauguma žmonių naudoja kasdien, o „Knowledge Graph Search“ yra „Google“ struktūrizuotų objektų duomenų bazė, kurioje pateikiami tiesioginiai atsakymai ir informacijos skydeliai. Supratimas, kuo jie skiriasi, padeda paaiškinti, kodėl kai kurios užklausos pateikia išsamius faktus, o kitos – tradicines mėlynas nuorodas.
„Google“ paieškos algoritmas reitinguoja milijardus tinklalapių, naudodamas mašininį mokymąsi ir šimtus signalų, o supaprastinti klasių modeliai perteikia dirbtinio intelekto koncepcijas į lengvai mokomas, prieinamas sistemas. Viena sistema veikia planetos mastu gamyboje; kita tarnauja kaip pedagoginis tiltas mokiniams, mokantis, kaip iš tikrųjų veikia dirbtinis intelektas.
„Vienas su vienu“ atitikimo metodas kiekvienam pagrindiniam objektui priskiria vieną numatomą langelį, o „daugelis su vienu“ atitikimo metodas leidžia kelias prognozes suderinti su vienu taikiniu. Abi strategijos formuoja tai, kaip šiuolaikiniai detektoriai, tokie kaip DETR ir „Faster R-CNN“, mokosi lokalizuoti objektus, kiekvienas iš jų turi skirtingus kompromisus tikslumo, mokymo stabilumo ir pasikartojančių aptikimų tvarkymo srityse.
A/B testavimas modeliuose nukreipia srautą tarp konkuruojančių modelio versijų, kad būtų galima įvertinti realų našumą, o diegiant vieną modelį visiems vartotojams pateikiamas vienas modelis. Komandos renkasi iš jų pagal rizikos toleranciją, srauto kiekį ir statistinio patvirtinimo poreikį prieš visišką diegimą.
