Večmodelno streženje izvaja več modelov umetne inteligence na skupni infrastrukturi, kar optimizira porabo virov in zmanjšuje stroške, medtem ko streženje enega modela namenja vire enemu modelu za maksimalno zmogljivost. Prava izbira je odvisna od vzorcev prometa, potreb glede zakasnitve in operativne kompleksnosti.
Pristop k uvajanju, pri katerem si več modelov umetne inteligence deli isto strojno in strežniško infrastrukturo, pri čemer se modeli dinamično nalagajo, ko prejmejo zahteve.
Strategija uvajanja, kjer en model umetne inteligence deluje na namenski infrastrukturi, optimizirani za dosledno delovanje in predvidljivo zakasnitev.
| Funkcija | Večmodelno streženje | Strežba z enim modelom |
|---|---|---|
| Izraba virov | Deljeno med modeli, zelo učinkovito | Posvečen enemu modelu, pogosto premalo izkoriščen |
| Stroški infrastrukture | Nižje zaradi konsolidacije | Višje zaradi namenske strojne opreme na model |
| Doslednost latence | Spremenljivo, lahko se med menjavo modela poveča | Zelo dosledno in predvidljivo |
| Operativna kompleksnost | Višje, zahteva orodja za orkestracijo | Nižja, enostavnejša namestitev |
| Prilagodljivost | Skaliranje z dodajanjem modelov, ne strojne opreme | Prilagodljivo z dodajanjem več primerkov na model |
| Tveganje hladnega zagona | Prisotno, če model ni predhodno naložen | Minimalno, saj model ostane v spominu |
| Najboljši primer uporabe | Raznolik portfelj modelov, stroškovno občutljive delovne obremenitve | Enotni model z veliko prometa, stroge zahteve glede ravni storitev (SLA) |
| Upravljanje pomnilnika GPU-ja | Potrebno je dinamično nakladanje in razkladanje | Model je popolnoma vgrajen, brez menjave |
Večmodelno streženje je izjemno učinkovito, če imate portfelj modelov z različnimi stopnjami prometa. Namesto da za vsak model zagotovite ločene grafične procesorje, združite vire in naložite modele na zahtevo, kar lahko drastično zmanjša nedejavno zmogljivost. Pri enem samem modelu pa strežba pogosto pusti drago strojno opremo neuporabljeno v obdobjih nizkega prometa, zaradi česar je težje upravičiti porabo, razen če izvajate veliko produkcijsko obremenitev.
Če vaša aplikacija zahteva odzivne čase pod 100 ms z ničelno varianco, je strežba enega modela varnejša izbira. Model je trajno shranjen v pomnilniku grafičnega procesorja, zato vsaka zahteva doseže topel predpomnilnik. Nastavitve z več modeli lahko povzročijo porast zakasnitve, ko je treba model zamenjati, čeprav tehnike, kot sta pripenjanje modela in napovedno prednalaganje, pomagajo znatno zmanjšati to vrzel.
Izvajanje enega samega modela je operativno preprosto: ena uvedba, en nabor metrik, ena politika skaliranja. Streženje z več modeli dodaja plasti kompleksnosti pri usmerjanju, različicah in razporejanju virov. Potrebovali boste robustna orodja za orkestracijo in jasno opazovalnost, da se izognete situacijam, ko en model porabi vire in drugim odvzame vire.
Storitve z enim modelom se skalirajo horizontalno z uporabo več replik istega modela, kar je preprosto, a drago. Storitve z več modeli se skalirajo drugače: v isto gručo lahko dodate nove modele, ne da bi morali zagotoviti novo strojno opremo, zaradi česar so idealne za organizacije, ki uvajajo na ducate specializiranih modelov za različne naloge ali stranke.
Večmodelno streženje je najboljša izbira za platforme, ki strežejo več modelov z zmernim prometom, na primer ekipe MLOps, ki upravljajo register modelov. Streženje enega modela je najboljše za vodilne modele, ki obdelujejo ogromne količine zahtev, kjer je pomembna vsaka milisekunda, kot so mehanizmi za priporočila ali sistemi za odkrivanje goljufij v velikih podjetjih.
Večmodelno streženje ima vedno slabšo zakasnitev kot streženje enega modela.
Z ustreznimi strategijami prednalaganja in pripenjanja modelov lahko strežba več modelov doseže zakasnitev, primerljivo z nastavitvami z enim samim modelom. Razlika se znatno zmanjša, ko se modeli hranijo v pomnilniku in se ne nalagajo na zahtevo.
Servirna storitev z enim modelom je vedno dražja.
Za modele z veliko prometa, ki delujejo skoraj s polno zmogljivostjo, je lahko strežba enega modela dejansko stroškovno učinkovitejša, saj ni režijskih stroškov zaradi orkestracije ali zamenjave modelov. Stroški se pojavijo le, če je izkoriščenost nizka.
V isti arhitekturi ni mogoče mešati večmodelnega in enomodelnega streženja.
Mnogi produkcijski sistemi uporabljajo hibridni pristop: vodilni modeli delujejo na namenskih končnih točkah z enim modelom za večjo zmogljivost, medtem ko si sekundarni ali eksperimentalni modeli zaradi stroškovne učinkovitosti delijo gručo z več modeli.
Za večmodelno streženje je potrebna specializirana strojna oprema.
Večmodelno streženje deluje na standardni infrastrukturi grafičnih procesorjev (GPU) in procesorjev (CPE). Ključna zahteva je zadosten pomnilnik za shranjevanje več modelov, kar je mogoče doseči s sodobnimi grafičnimi procesorji, ki imajo 40 GB ali več VRAM-a.
Streženje z enim modelom ne potrebuje spremljanja.
Tudi uvedbe z enim samim modelom zahtevajo spremljanje zamika, sprememb zakasnitve in nasičenosti virov. Preprostejša arhitektura ne odpravlja potrebe po opazovalnosti.
Izberite večmodelno streženje, kadar sta optimizacija stroškov in prilagodljivost v raznolikem portfelju modelov pomembnejši od absolutne doslednosti zakasnitve. Izberite streženje enega modela, kadar izvajate delovno obremenitev z veliko prometa in kritično zakasnitvijo, kjer predvidljiva zmogljivost upravičuje višje stroške infrastrukture.
A/B testiranje pri izdajah vsebin vključuje uvajanje različic za različne segmente občinstva in merjenje uspešnosti, medtem ko enkratne izdaje vsebin hkrati vsem ponudijo eno različico. Vsak pristop ustreza različnim ciljem, pri čemer A/B testiranje daje prednost optimizaciji, ki temelji na podatkih, enkratne izdaje pa dajejo prednost hitrosti in preprostosti.
A/B testiranje pri streženju modelov usmerja promet med konkurenčnimi različicami modelov za merjenje učinkovitosti v resničnem svetu, medtem ko uvedba enega modela vsem uporabnikom dostavi en model. Ekipe izbirajo med njimi glede na toleranco tveganja, količino prometa in potrebo po statistični potrditvi pred popolno uvedbo.
Agenti umetne inteligence so avtonomni, ciljno usmerjeni sistemi, ki lahko načrtujejo, sklepajo in izvajajo naloge v različnih orodjih, medtem ko tradicionalne spletne aplikacije sledijo fiksnim delovnim procesom, ki jih vodijo uporabniki. Primerjava poudarja premik od statičnih vmesnikov k prilagodljivim, kontekstualno ozaveščenim sistemom, ki lahko proaktivno pomagajo uporabnikom, avtomatizirajo odločitve in dinamično komunicirajo med več storitvami.
Ta arhitekturna primerjava primerja deterministično inženirstvo agentov, ki temeljijo na pravilih, s prilagodljivo naravo učnih agentov, ki temeljijo na podatkih, ter ocenjuje njihovo uporabnost v resničnem svetu, omejitve skaliranja in delovanje v negotovosti.
Agentni sistemi umetne inteligence lahko načrtujejo, izvajajo večstopenjske naloge in avtonomno komunicirajo z zunanjimi orodji, medtem ko tradicionalni klepetalni roboti LLM primarno ustvarjajo besedilne odgovore v enem samem pogovornem koraku. Ključna razlika je v agenciji: agentni sistemi delujejo na podlagi ciljev, medtem ko klepetalni roboti reagirajo na pozive.
