Co je skalovanie AI systemov?
Skalovanie AI systemov riesenie problemy, ktore vznikaju pri prechode z proof-of-concept na produkciu s vysokymi narokmi. ML model, ktory funguje lokalne na notebooku, casto zlyhava pri 100-nasobnom zvyseni objemu dat alebo pouzivatelov.
Skalovanie zahrnava horizontalne rozsirenie (viac instancii), vertikalne rozsirenie (vacsie servery), optimalizaciu inferencie a riadenie zdrojov.
Horizontalne vs. vertikalne skalovanie
Horizontalne skalovanie (scale-out) pridava dalasie instaancie sluzby a pouziva load balancer na distribuciju dotazov. Pre bezstavove inference service je to relativne jednoduche. Vertikalne skalovanie (scale-up) zvysuje zdroje jednotlivej instaancie – vacsie GPU, viac RAM. Obmedzene fyzickymi limitmi hardwaru.
Kubernetes a horizontal pod autoscaler umoznuju automaticke skalovanie inference serviceov na zaklade metriky (CPU, GPU vyuzitie, dlzka frontu).
Optimalizacia pre skalovanie
Klucovedve techniky zahrnaju model quantization (znizenie presnosti float32 na int8 pre rychlejsiu inferenziu), model distillation (trenovanie mensieho modelu na imitovanie vacsieho), request batching (skupinove spracovanie poziadaviek pre lepsi GPU utlization) a caching (semanticke caching opakovanych dotazov). Efektivne skalovanie vyzaduje profiling a identifikaciu bottleneckov este pred dosahnuti limitu.