Čo je škálovanie AI systémov?
Škálovanie AI systémov rieši problémy, ktoré vznikajú pri prechode z proof-of-concept na produkciu s vysokými nárokmi. ML model, ktorý funguje lokálne na notebooku, často zlyháva pri 100-násobnom zvýšení objemu dát alebo používateľov.
Škálovanie zahŕňa horizontálne rozšírenie (viac inštancií), vertikálne rozšírenie (väčšie servery), optimalizáciu inferencie a riadenie zdrojov.
Horizontálne vs. vertikálne škálovanie
Horizontálne škálovanie (scale-out) pridáva ďalšie inštancie služby a používa load balancer na distribúciu dotazov. Pre bezstavové inference service je to relatívne jednoduché. Vertikálne škálovanie (scale-up) zvyšuje zdroje jednotlivej inštancie – väčšie GPU, viac RAM. Obmedzené fyzickými limitmi hardvéru.
Kubernetes a horizontal pod autoscaler umožňujú automatické škálovanie inference serviceov na základe metriky (CPU, GPU využitie, dĺžka frontu).
Optimalizácia pre škálovanie
Kľúčové techniky zahŕňajú model quantization (zníženie presnosti float32 na int8 pre rýchlejšiu inferenciu), model distillation (trénovanie menšieho modelu na imitovanie väčšieho), request batching (skupinové spracovanie požiadaviek pre lepší GPU utilization) a caching (sémantické caching opakovaných dotazov). Efektívne škálovanie vyžaduje profiling a identifikáciu bottleneckov ešte pred dosiahnutím limitu.