Viacmodelové poskytovanie služieb prevádzkuje niekoľko modelov umelej inteligencie na zdieľanej infraštruktúre, čím optimalizuje využitie zdrojov a znižuje náklady, zatiaľ čo poskytovanie služieb s jedným modelom venuje zdroje jednému modelu pre maximálny výkon. Správna voľba závisí od vzorcov prevádzky, potrieb latencie a prevádzkovej zložitosti.
Prístup k nasadeniu, kde viacero modelov umelej inteligencie zdieľa rovnaký hardvér a obslužnú infraštruktúru, pričom modely sa dynamicky načítavajú podľa prichádzajúcich požiadaviek.
Stratégia nasadenia, kde jeden model umelej inteligencie beží na vyhradenej infraštruktúre, optimalizovanej pre konzistentný výkon a predvídateľnú latenciu.
| Funkcia | Viacmodelové poskytovanie | Zobrazovanie jedného modelu |
|---|---|---|
| Využitie zdrojov | Zdieľané medzi modelmi, vysoko efektívne | Venované jednému modelu, často nedostatočne využívané |
| Náklady na infraštruktúru | Nižšie v dôsledku konsolidácie | Vyššia vďaka samostatnému hardvéru pre každý model |
| Konzistencia latencie | Variabilná, môže prudko stúpať počas výmeny modelov | Vysoko konzistentné a predvídateľné |
| Prevádzková zložitosť | Vyššia, vyžaduje nástroje na orchestráciu | Nižšie, jednoduché nasadenie |
| Škálovateľnosť | Škálovanie pridávaním modelov, nie hardvéru | Škálovanie pridaním ďalších inštancií na model |
| Riziko studeného štartu | Zobrazí sa, ak model nie je predinštalovaný | Minimálne, pretože model zostáva v pamäti |
| Najlepší prípad použitia | Rozmanité portfólio modelov, nákladovo citlivé pracovné zaťaženie | Jednoduchý model s vysokou návštevnosťou, prísne požiadavky na SLA |
| Správa pamäte GPU | Vyžaduje sa dynamické nakladanie a vykladanie | Model plne rezidenčný, bez možnosti výmeny |
Poskytovanie viacerých modelov je efektívne, keď máte portfólio modelov s rôznou úrovňou prevádzky. Namiesto poskytovania samostatných grafických procesorov pre každý model združujete zdroje a načítavate modely na požiadanie, čo môže dramaticky znížiť nečinnú kapacitu. Poskytovanie jedného modelu naopak často necháva drahý hardvér nevyužitý počas období s nízkou prevádzkou, čo sťažuje opodstatnenie výdavkov, pokiaľ neprevádzkujete veľkoobjemovú produkčnú záťaž.
Ak vaša aplikácia vyžaduje časy odozvy pod 100 ms s nulovou varianciou, bezpečnejšou voľbou je poskytovanie jedného modelu. Model je trvalo uložený v pamäti GPU, takže každá požiadavka sa dostane do teplej vyrovnávacej pamäte. Nastavenia s viacerými modelmi môžu spôsobiť nárasty latencie, keď je potrebné model nahradiť, hoci techniky ako pripnutie modelu a prediktívne predbežné načítanie pomáhajú túto medzeru výrazne prekonať.
Spúšťanie jedného modelu je z prevádzkového hľadiska jednoduché: jedno nasadenie, jedna sada metrík, jedna politika škálovania. Poskytovanie viacerých modelov pridáva vrstvy zložitosti v oblasti smerovania, verziovania a plánovania zdrojov. Budete potrebovať robustné nástroje na orchestráciu a jasnú pozorovateľnosť, aby ste sa vyhli situáciám, keď jeden model zaberá zdroje a vyčerpáva ostatné.
Poskytovanie jedného modelu sa škáluje horizontálne spúšťaním viacerých replík toho istého modelu, čo je jednoduché, ale nákladné. Poskytovanie viacerých modelov sa škáluje odlišne: do toho istého klastra môžete pridať nové modely bez nutnosti zriaďovania nového hardvéru, vďaka čomu je ideálne pre organizácie, ktoré nasadzujú desiatky špecializovaných modelov pre rôzne úlohy alebo zákazníkov.
Poskytovanie viacerých modelov je preferovanou voľbou pre platformy, ktoré obsluhujú viacero modelov so strednou návštevnosťou, ako napríklad tímy MLOps spravujúce register modelov. Poskytovanie jedného modelu je výhodné pre vlajkové modely spracovávajúce obrovské objemy požiadaviek, kde záleží na každej milisekunde, ako sú napríklad odporúčacie systémy alebo systémy na detekciu podvodov vo veľkých podnikoch.
Viacmodelové poskytovanie má vždy horšiu latenciu ako poskytovanie jedného modelu.
Pri správnych stratégiách predbežného načítania a pripnutia modelu môže poskytovanie viacerých modelov dosiahnuť latenciu porovnateľnú s nastaveniami pre jeden model. Rozdiel sa výrazne zmenšuje, keď sú modely udržiavané v pamäti, a nie načítavané na požiadanie.
Podávanie jedného modelu je vždy drahšie.
Pre modely s vysokou návštevnosťou, ktoré bežia takmer na plnú kapacitu, môže byť poskytovanie jedného modelu v skutočnosti nákladovo efektívnejšie, pretože nevznikajú žiadne réžie spojené s orchestráciou alebo výmenou modelov. Penalizácia za náklady sa objavuje iba pri nízkej miere využitia.
V jednej architektúre nie je možné kombinovať viacmodelové a jednomodelové poskytovanie.
Mnohé produkčné systémy používajú hybridný prístup: vlajkové modely bežia na vyhradených koncových bodoch s jedným modelom kvôli výkonu, zatiaľ čo sekundárne alebo experimentálne modely zdieľajú viacmodelový klaster kvôli nákladovej efektívnosti.
Poskytovanie viacerých modelov vyžaduje špecializovaný hardvér.
Multimodelové poskytovanie funguje na štandardnej infraštruktúre GPU a CPU. Kľúčovou požiadavkou je dostatok pamäte na uloženie viacerých modelov, čo je možné dosiahnuť s modernými GPU, ktoré majú 40 GB alebo viac VRAM.
Poskytovanie jedného modelu nevyžaduje monitorovanie.
Dokonca aj nasadenia s jedným modelom vyžadujú monitorovanie posunu, zmien latencie a saturácie zdrojov. Jednoduchšia architektúra však neodstraňuje potrebu pozorovateľnosti.
Zvoľte si viacmodelové poskytovanie, keď optimalizácia nákladov a flexibilita v rámci rozmanitého portfólia modelov sú dôležitejšie ako absolútna konzistencia latencie. Zvoľte si jednomodelové poskytovanie, keď prevádzkujete pracovnú záťaž s vysokou návštevnosťou a kritickou latenciou, kde predvídateľný výkon odôvodňuje vyššie výdavky na infraštruktúru.
A/B testovanie v modelových službách smeruje prevádzku medzi konkurenčnými verziami modelov na meranie reálneho výkonu, zatiaľ čo nasadenie jedného modelu poskytuje jeden model všetkým používateľom. Tímy si medzi nimi vyberajú na základe tolerancie rizika, objemu prevádzky a potreby štatistického overenia pred úplným nasadením.
A/B testovanie pri vydávaní obsahu zahŕňa zavádzanie variácií pre rôzne segmenty publika a meranie výkonnosti, zatiaľ čo jednorazové vydania obsahu ponúkajú jednu verziu všetkým naraz. Každý prístup vyhovuje iným cieľom, pričom A/B testovanie uprednostňuje optimalizáciu na základe dát a jednorazové vydania uprednostňujú rýchlosť a jednoduchosť.
Toto porovnanie analyzuje strategické voľby v strojovom učení medzi adaptáciou domény, ktorá prenáša znalosti z označeného zdrojového prostredia do iného cieľového prostredia, a školením v rámci domény, ktoré vytvára modely výlučne na základe údajov získaných z presného cieľového nastavenia nasadenia.
Toto podrobné porovnanie skúma architektonické rozdiely, prevádzkové limity a reálny výkon adaptívnych inteligenčných systémov v porovnaní so systémami automatizácie s pevným správaním. Pozrieme sa na to, ako systémy, ktoré sa neustále učia z nových environmentálnych údajov, fungujú v porovnaní s rigidnými, predvídateľnými rámcami založenými na pravidlách.
Adaptívne vyhľadávanie dynamicky upravuje spôsob a aké informácie systém načítava na základe dotazu, zatiaľ čo statické vyhľadávacie kanály sa riadia pevnými pravidlami bez ohľadu na kontext. Obe poháňajú moderné aplikácie umelej inteligencie, ale výrazne sa líšia vo flexibilite, nákladoch a presnosti. Výber medzi nimi závisí od zložitosti pracovnej záťaže a rozpočtu.
