Багатомодельне обслуговування використовує кілька моделей штучного інтелекту на спільній інфраструктурі, оптимізуючи використання ресурсів та зменшуючи витрати, тоді як одномодельне обслуговування виділяє ресурси одній моделі для максимальної продуктивності. Правильний вибір залежить від моделей трафіку, потреб затримки та складності експлуатації.
Підхід до розгортання, де кілька моделей штучного інтелекту використовують одне й те саме обладнання та обслуговуючу інфраструктуру, динамічно завантажуючи моделі в міру надходження запитів.
Стратегія розгортання, де одна модель штучного інтелекту працює на виділеній інфраструктурі, оптимізованій для стабільної продуктивності та передбачуваної затримки.
| Функція | Багатомодельне обслуговування | Одномодельне обслуговування |
|---|---|---|
| Використання ресурсів | Спільний для всіх моделей, високоефективний | Присвячена одній моделі, часто недовикористовуваній |
| Вартість інфраструктури | Зниження через консолідацію | Вища завдяки окремому обладнанню для кожної моделі |
| Узгодженість затримки | Змінна, може різко змінюватися під час заміни моделей | Висока послідовність та передбачуваність |
| Операційна складність | Вища, вимагає інструментів оркестрації | Нижче, просте розгортання |
| Масштабованість | Масштабується шляхом додавання моделей, а не обладнання | Масштабується шляхом додавання більшої кількості екземплярів до кожної моделі |
| Ризик холодного запуску | Присутній, якщо модель не попередньо завантажена | Мінімальний, оскільки модель залишається в пам'яті |
| Найкращий варіант використання | Різноманітний портфель моделей, економічно чутливі робочі навантаження | Єдина модель з високим трафіком, суворі вимоги до SLA |
| Управління пам'яттю графічного процесора | Потрібне динамічне завантаження та розвантаження | Модель повністю резидентна, заміна неможлива |
Багатомодельне обслуговування є найкращим рішенням, коли у вас є портфоліо моделей з різним рівнем трафіку. Замість того, щоб виділяти окремі графічні процесори для кожної моделі, ви об'єднуєте ресурси та завантажуєте моделі на вимогу, що може значно зменшити пропускну здатність. Натомість, обслуговування однієї моделі часто залишає дороге обладнання невикористаним у періоди низького трафіку, що ускладнює виправдання витрат, якщо ви не виконуєте великомасштабне робоче навантаження.
Якщо ваш застосунок вимагає часу відгуку менше 100 мс з нульовою дисперсією, обслуговування однієї моделі є безпечнішим варіантом. Модель постійно знаходиться в пам'яті графічного процесора, тому кожен запит потрапляє в теплий кеш. Багатомодельні налаштування можуть призвести до піків затримки, коли модель потрібно замінити, хоча такі методи, як закріплення моделі та прогнозоване попереднє завантаження, допомагають значно скоротити цей розрив.
Запуск однієї моделі є операційно простим: одне розгортання, один набір метрик, одна політика масштабування. Обслуговування кількох моделей додає рівні складності до маршрутизації, керування версіями та планування ресурсів. Вам знадобляться надійні інструменти оркестрації та чітка спостережуваність, щоб уникнути ситуацій, коли одна модель поглинає ресурси та недооцінює інші.
Одномодельне обслуговування масштабується горизонтально, запускаючи більше реплік тієї ж моделі, що є простим, але дорогим. Багатомодельне обслуговування масштабується по-різному: ви можете додавати нові моделі до одного кластера без виділення нового обладнання, що робить його ідеальним для організацій, які розгортають десятки спеціалізованих моделей для різних завдань або клієнтів.
Багатомодельне обслуговування – це найкращий вибір для платформ, що обслуговують багато моделей з помірним трафіком кожна, наприклад, команди MLOps, що керують реєстром моделей. Одномодельне обслуговування є найкращим вибором для флагманських моделей, що обробляють величезні обсяги запитів, де важлива кожна мілісекунда, таких як системи рекомендацій або системи виявлення шахрайства у великих підприємствах.
Багатомодельне обслуговування завжди має меншу затримку, ніж обслуговування однієї моделі.
Завдяки належним стратегіям попереднього завантаження та закріплення моделі, обслуговування кількох моделей може досягти затримки, порівнянної з налаштуваннями для однієї моделі. Розрив значно зменшується, коли моделі зберігаються в теплі в пам'яті, а не завантажуються за вимогою.
Одномодільна подача завжди дорожча.
Для моделей з високим трафіком, що працюють майже на повну потужність, обслуговування однієї моделі може бути фактично більш економічно ефективним, оскільки немає накладних витрат на оркестрацію або заміну моделей. Штраф за вартість виникає лише за низького рівня використання.
Ви не можете поєднувати багатомодельне та одномодельне обслуговування в одній архітектурі.
Багато виробничих систем використовують гібридний підхід: флагманські моделі працюють на виділених кінцевих точках з однією моделлю для підвищення продуктивності, тоді як вторинні або експериментальні моделі спільно використовують багатомодельний кластер для підвищення економічної ефективності.
Для обслуговування кількох моделей потрібне спеціалізоване обладнання.
Багатомодельне обслуговування працює на стандартній інфраструктурі графічного процесора та центрального процесора. Ключовою вимогою є достатня кількість пам'яті для зберігання кількох моделей, що можливо досягти за допомогою сучасних графічних процесорів з 40 ГБ або більше відеопам'яті.
Одномодальний сервіс не потребує моніторингу.
Навіть розгортання з однією моделлю потребують моніторингу дрейфу, змін затримки та насичення ресурсів. Простіша архітектура не усуває потреби в спостережуваності.
Оберіть багатомодельне обслуговування, коли оптимізація витрат та гнучкість у різноманітному портфоліо моделей важливіші за абсолютну стабільність затримки. Оберіть одномодельне обслуговування, коли ви працюєте з робочим навантаженням з високим трафіком та критичною затримкою, де передбачувана продуктивність виправдовує вищі витрати на інфраструктуру.
A/B-тестування в моделюванні спрямовує трафік між конкуруючими версіями моделей для вимірювання реальної продуктивності, тоді як розгортання однієї моделі надає одну модель усім користувачам. Команди обирають між ними на основі толерантності до ризику, обсягу трафіку та необхідності статистичної перевірки перед повним розгортанням.
A/B-тестування в релізах контенту передбачає розгортання варіацій для різних сегментів аудиторії та вимірювання ефективності, тоді як одноразові релізи контенту пропонують одну версію всім одночасно. Кожен підхід відповідає різним цілям, причому A/B-тестування надає перевагу оптимізації на основі даних, а одноразові релізи надають пріоритет швидкості та простоті.
DeepSeek V4 — це нова модель великої мови програмування відкритої ваги від китайської лабораторії штучного інтелекту, тоді як моделі класу GPT-4 відносяться до флагманських систем із закритим кодом OpenAI. Це порівняння досліджує їхні архітектури, можливості, ціни, доступність та реальну продуктивність, щоб допомогти розробникам та компаніям робити правильний вибір.
LLM, що використовують інструменти, розширюють автономні мовні моделі, підключаючи їх до зовнішніх API, калькуляторів та баз даних, що дозволяє отримувати інформацію та виконувати завдання в режимі реального часу. Автономні LLM покладаються виключно на навчені параметри, що робить їх самостійними, але обмеженими знаннями з навчальних даних.
LLM з відкритим кодом пропонують налаштовувані, самостійно розміщені моделі штучного інтелекту з повним доступом до коду, тоді як власні API LLM надають керовані, відшліфовані послуги через хмарні кінцеві точки з ціноутворенням на основі використання.
