Kā izvietot mākslīgā intelekta modeļus

Kā izvietot mākslīgā intelekta modeļus

Īsa atbilde: AI modeļa ieviešana nozīmē apkalpošanas modeļa izvēli (reāllaika, partijveida, straumēšanas vai perifērijas), pēc tam padarot visu ceļu reproducējamu, novērojamu, drošu un atgriezenisku. Versējot visu un salīdzinot p95/p99 latentumu ražošanas vidēm līdzīgās slodzēs, jūs apiet lielāko daļu kļūmju, kas saistītas ar “darbojas manā klēpjdatorā”.

Galvenie secinājumi:

Izvietošanas modeļi: pirms rīku izmantošanas izvēlieties reāllaika, pakešizvietošanas, straumēšanas vai perifērijas izvietošanu.

Reproducējamība: Versējiet modeli, funkcijas, kodu un vidi, lai novērstu novirzi.

Novērojamība: Nepārtraukti uzraugiet latentuma astes, kļūdas, piesātinājumu un datu vai izejas sadalījumus.

Droša ieviešana: izmantojiet kanārijputniņu, zili zaļo vai ēnu testēšanu ar automātiskām atcelšanas sliekšņiem.

Drošība un privātums: Lietojiet autorizāciju, ātruma ierobežojumus un slepeno atslēgu pārvaldību, kā arī samaziniet personas datus žurnālos.

Kā izvietot mākslīgā intelekta modeļus? Infografika

Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta: 

🔗 Kā izmērīt mākslīgā intelekta veiktspēju
Apgūstiet metrikas, etalonus un reālās pasaules pārbaudes, lai iegūtu uzticamus mākslīgā intelekta rezultātus.

🔗 Kā automatizēt uzdevumus ar mākslīgo intelektu
Pārveidojiet atkārtotu darbu darbplūsmās, izmantojot uzvednes, rīkus un integrācijas.

🔗 Kā testēt mākslīgā intelekta modeļus
Izveidojiet novērtējumus, datu kopas un punktus, lai objektīvi salīdzinātu modeļus.

🔗 Kā runāt ar mākslīgo intelektu
Uzdodiet labākus jautājumus, norādiet kontekstu un ātri saņemiet skaidrākas atbildes.

1) Ko īsti nozīmē “izvietošana” (un kāpēc tā nav tikai API) 🧩

Kad cilvēki saka “izvietot modeli”, viņi varētu domāt jebkuru no šīm darbībām:

Tātad izvietošana mazāk ir “padarīt modeli pieejamu” un vairāk:

  • iepakošana + apkalpošana + mērogošana + uzraudzība + pārvaldība + atcelšana ( zili zaļa ieviešana )

Tas ir līdzīgi kā atvērt restorānu. Pagatavot lielisku ēdienu ir svarīgi, protams. Bet jums joprojām ir nepieciešama ēka, personāls, saldēšanas iekārtas, ēdienkartes, piegādes ķēde un veids, kā tikt galā ar vakariņu steigu, neraudot saldētavā. Ne gluži perfekta metafora... bet jūs sapratāt. 🍝

2) Kas veido labu “Kā izvietot mākslīgā intelekta modeļus” versiju ✅

“Labs izvietojums” ir garlaicīgs labākajā nozīmē. Spiediena apstākļos tas uzvedas paredzami, un, ja tas tā nenotiek, to var ātri diagnosticēt.

Lūk, kā parasti izskatās “labs”:

  • Reproducējamas versijas.
    Tas pats kods + tās pašas atkarības = tā pati darbība. Nav spocīgu "darbojas manā klēpjdatorā" sajūtu 👻 ( Docker: Kas ir konteiners? )

  • Skaidrs saskarnes līgums.
    Ir definētas ieejas, izejas, shēmas un robežgadījumi. Nav pārsteiguma tipu plkst. 2:00 naktī. ( OpenAPI: Kas ir OpenAPI?, JSON shēma )

  • Realitātei atbilstoša veiktspēja.
    Latentums un caurlaidspēja, kas izmērīta, izmantojot ražošanas aparatūrai līdzīgu aparatūru un reālistiskas vērtības.

  • Uzraudzība ar zobiem.
    Metrika, žurnāli, izsekošanas dati un nobīdes pārbaudes, kas aktivizē darbību (ne tikai informācijas paneļi, kurus neviens neatver). ( SRE grāmata: Izplatīto sistēmu uzraudzība )

  • Droša ieviešanas stratēģija —
    Canary vai zili zaļa, vienkārša atcelšana, versiju veidošana, kurai nav nepieciešama lūgšana. ( Canary laidiens , zili zaļa izvietošana )

  • Izmaksu izpratne
    “Ātri” ir lieliski, līdz rēķins izskatās pēc tālruņa numura 📞💸

  • Drošība un privātums, kas iebūvēti
    noslēpumu pārvaldībā, piekļuves kontrolē, personas datus apstrādē un auditējamībā. ( Kubernetes noslēpumi , NIST SP 800-122 )

Ja vari to darīt konsekventi, tu jau esi priekšā lielākajai daļai komandu. Būsim godīgi.

3) Izvēlieties pareizo izvietošanas modeli (pirms rīku izvēles) 🧠

Reāllaika API secinājumi ⚡

Vislabāk, kad:

  • lietotājiem nepieciešami tūlītēji rezultāti (ieteikumi, krāpšanas pārbaudes, tērzēšana, personalizācija)

  • lēmumi jāpieņem pieprasījuma laikā

Uzmanību:

Partijas punktu skaitīšana 📦

Vislabāk, kad:

  • Prognozes var tikt aizkavētas (riska novērtēšana vienas nakts laikā, klientu aizplūšanas prognozēšana, ETL bagātināšana) ( Amazon SageMaker Batch Transform )

  • vēlaties izmaksu efektivitāti un vienkāršākas darbības

Uzmanību:

  • datu svaigums un aizpildījumi

  • saglabājot funkciju loģiku saskaņotu ar apmācību

Straumēšanas secinājumi 🌊

Vislabāk, kad:

  • jūs nepārtraukti apstrādājat notikumus (lietu internets, klikšķu plūsmas, uzraudzības sistēmas)

  • vēlaties pieņemt lēmumus gandrīz reāllaikā bez stingras pieprasījumu un atbilžu sistēmas

Uzmanību:

Edge izvietošana 📱

Vislabāk, kad:

Uzmanību:

Vispirms izvēlies modeli, pēc tam izvēlies kaudzīti. Pretējā gadījumā tu galu galā piespiedīsi kvadrātveida modeli ievietot apaļā izpildes vidē. Vai kaut ko tamlīdzīgu. 😬

4) Modeļa iepakošana tā, lai tas izturētu saskari ar ražošanas procesu 📦🧯

Šeit klusi iet bojā lielākā daļa "vieglo izvietojumu".

Versija viss (jā, viss)

  • Modeļa artefakts (svari, grafiks, tokenizers, etiķešu kartes)

  • Funkciju loģika (transformācijas, normalizācija, kodētāji)

  • Secinājumu kods (pirms/pēcapstrāde)

  • Vide (Python, CUDA, sistēmas bibliotēkas)

Vienkārša pieeja, kas darbojas:

  • izturēties pret modeli kā pret izlaišanas artefaktu

  • saglabājiet to ar versijas tagu

  • nepieciešams modeļa kartes metadatu fails: shēma, metrikas, apmācības datu momentuzņēmuma piezīmes, zināmie ierobežojumi ( modeļa kartes modeļu atskaišu veidošanai )

Konteineri palīdz, bet nepielūdziet tos 🐳

Konteineri ir lieliski, jo tie:

Bet jums joprojām ir jāpārvalda:

  • bāzes attēla atjauninājumi

  • GPU draiveru saderība

  • drošības skenēšana

  • attēla izmērs (nevienam nepatīk 9 GB “sveika pasaule”) ( Docker būvēšanas labākā prakse )

Standartizēt saskarni

Iepriekš izlemiet ievades/izvades formātu:

  • JSON vienkāršības labad (lēnāks, bet draudzīgāks) ( JSON Schema )

  • Protobuf veiktspējai ( protokola buferu pārskats )

  • failu bāzes attēlu/audio (un metadatu) lietderīgās slodzes

Un, lūdzu, pārbaudiet ievades datus. Nederīgas ievades dati ir galvenais iemesls “kāpēc tas atgriež muļķības” pieprasījumiem. ( OpenAPI: Kas ir OpenAPI?, JSON shēma )

5) Apkalpošanas iespējas — no “vienkārša API” līdz pilna modeļa serveriem 🧰

Ir divi izplatīti maršruti:

A variants: Lietotnes serveris + secinājumu kods (FastAPI stila pieeja) 🧪

Jūs rakstāt API, kas ielādē modeli un atgriež prognozes. ( FastAPI )

Plusi:

  • viegli pielāgojams

  • lieliski piemērots vienkāršākiem modeļiem vai agrīnās stadijas produktiem

  • vienkārša autentifikācija, maršrutēšana un integrācija

Mīnusi:

  • jūsu pašu veiktspējas regulēšana (pakešu apstrāde, pavedienu apstrāde, GPU izmantošana)

  • jūs izgudrosiet dažus riteņus no jauna, varbūt sākumā slikti

B variants: Modeļa servēšana (TorchServe/Triton stila pieeja) 🏎️

Specializēti serveri, kas apstrādā:

Plusi:

  • labāki veiktspējas modeļi pēc noklusējuma

  • skaidrāka atdalīšana starp apkalpošanas un biznesa loģiku

Mīnusi:

  • papildu darbības sarežģītība

  • konfigurācija var šķist… sarežģīta, piemēram, dušas temperatūras regulēšana

Hibrīda modelis ir ļoti izplatīts:

6) Salīdzināšanas tabula — populāri izvietošanas veidi (ar patiesu attieksmi) 📊😌

Zemāk ir sniegts praktisks pārskats par iespējām, ko cilvēki faktiski izmanto, izdomājot, kā izvietot mākslīgā intelekta modeļus .

Rīks/pieeja Auditorija Cena Kāpēc tas darbojas
Docker + FastAPI (vai līdzīgs) Mazas komandas, jaunuzņēmumi Brīvības pieskaņa Vienkārši, elastīgi, ātri piegādājami — jūs “jutīsiet” katru mērogošanas problēmu ( Docker , FastAPI )
Kubernetes (dari pats) Platformas komandas Infrasarkanā atkarīga Vadība + mērogojamība… arī daudz pogu, dažas no tām nolādētas ( Kubernetes HPA )
Pārvaldīta mašīnmācīšanās platforma (mākoņa mašīnmācīšanās pakalpojums) Komandas, kas vēlas mazāk operāciju Maksā, kā izmanto Iebūvētas izvietošanas darbplūsmas, uzraudzības āķi — dažreiz dārgi vienmēr ieslēgtiem galapunktiem ( Vertex AI izvietošana , SageMaker reāllaika secinājumi ).
Serverless funkcijas (vieglai secinājumu veikšanai) Notikumu vadītas lietotnes Maksa par lietošanas reizi Lieliski piemērots intensīvai satiksmei, taču aukstie starti un modeļa izmērs var sabojāt jūsu dienu 😬 ( AWS Lambda aukstie starti )
NVIDIA Triton secinājumu serveris Uz sniegumu orientētas komandas Bezmaksas programmatūra, infrastruktūras izmaksas Lieliska GPU izmantošana, partijveida apstrāde, vairāku modeļu atbalsts — konfigurācijai nepieciešama pacietība ( Triton: dinamiskā partijveida apstrāde )
TorchServe Komandas ar lielu PyTorch saturu Bezmaksas programmatūra Pietiekami noklusējuma rādīšanas modeļi — liela mēroga rādīšanai var būt nepieciešama pielāgošana ( TorchServe dokumentācija ).
BentoML (iepakojums + pasniegšana) Mašīnmācīšanās inženieri Bezmaksas kodols, papildu iespējas atšķiras Ērta pakotne, patīkama izstrādātāja pieredze — joprojām ir nepieciešamas infrastruktūras izvēles iespējas ( BentoML pakotne izvietošanai )
Rejs Servs Izplatīto sistēmu speciālisti Infrasarkanā atkarīga Horizontāli mērogojama, piemērota cauruļvadiem — nelieliem projektiem šķiet “liela” ( Ray Serve dokumentācija ).

Piezīme pie galda: “Bezmaksas” ir reālās dzīves terminoloģija. Jo tas nekad nav bez maksas. Vienmēr kaut kur ir rēķins, pat ja tas ir jūsu miegs. 😴

7) Veiktspēja un mērogošana — latentums, caurlaidspēja un patiesība 🏁

Veiktspējas regulēšana ir vieta, kur izvietošana kļūst par amatu. Mērķis nav “ātrs”. Mērķis ir pastāvīgi pietiekami ātrs .

Svarīgākie rādītāji

Bieži izmantotās vilkšanas sviras

  • Pakešu apstrāde
    Apvieno pieprasījumus, lai maksimāli izmantotu GPU. Lieliski piemērots caurlaidspējai, bet pārspīlēta apstrāde var kaitēt latentumam. ( Triton: dinamiskā pakešu apstrāde )

  • Kvantēšana
    Zemāka precizitāte (piemēram, INT8) var paātrināt secinājumu izdarīšanu un samazināt atmiņas apjomu. Var nedaudz samazināt precizitāti. Dažreiz pārsteidzoši, ka ne. ( Pēcapmācības kvantēšana )

  • kompilācija/optimizācija
    , grafu optimizētāji, TensorRT līdzīgas plūsmas. Jaudīgi, taču atkļūdošana var kļūt pikanta 🌶️ ( ONNX , ONNX izpildlaika modeļu optimizācijas )

  • Kešatmiņa
    Ja ievades dati atkārtojas (vai arī iegultos datus var kešatmiņā saglabāt), var daudz ietaupīt.

  • Automātiskā
    mērogošana. Mērogošana atkarībā no centrālā procesora/grafiskā procesora izmantošanas, rindas dziļuma vai pieprasījumu ātruma. Rindas dziļums ir nenovērtēts. ( Kubernetes HPA )

Dīvains, bet patiess padoms: mēriet ar ražošanas vidēm līdzīgiem lietderīgās slodzes izmēriem. Nelielas testa lietderīgās slodzes jums melo. Tās pieklājīgi smaida un vēlāk jūs nodod.

8) Uzraudzība un novērojamība — nelidojiet akli 👀📈

Modeļa uzraudzība nav tikai darbības laika uzraudzība. Jūs vēlaties uzzināt, vai:

Kas jāuzrauga (minimālais dzīvotspējīgais kopums)

Pakalpojuma stāvoklis

Modeļa uzvedība

  • ievades pazīmju sadalījumi (pamata statistika)

  • iegulšanas normas (iegulšanas modeļiem)

  • rezultāta sadalījumi (konfidencialitāte, klašu sajaukums, punktu skaita diapazoni)

  • anomāliju noteikšana ievades ierīcēs (atkritumu ienākšana, atkritumu izvade)

Datu un koncepcijas novirze

Reģistrēšana, bet ne pieeja “reģistrēt visu uz visiem laikiem” 🪵

Žurnāls:

  • pieprasījumu ID

  • modeļa versija

  • shēmas validācijas rezultāti ( OpenAPI: Kas ir OpenAPI? )

  • minimāli strukturēti lietderīgās slodzes metadati (nevis neapstrādāta personas dati) ( NIST SP 800-122 )

Esiet uzmanīgi ar privātumu. Jūs nevēlaties, lai jūsu žurnāli kļūtu par datu noplūdi. ( NIST SP 800-122 )

9) CI/CD un ieviešanas stratēģijas — izturieties pret modeļiem kā pret īstiem izlaidumiem 🧱🚦

Ja vēlaties uzticamus izvietojumus, izveidojiet cauruļvadu. Pat vienkāršu.

Stabila plūsma

  • Vienības testi priekšapstrādei un pēcapstrādei

  • Integrācijas tests ar zināmu ieejas-izejas “zelta kopu”

  • Slodzes testa bāzes līnija (pat viegla versija)

  • Artefakta (konteinera + modeļa) izveide ( Docker izveides labākā prakse )

  • Izvietot izstrādes stadijā

  • Canary Release nelielai datplūsmas daļai ( Canary Release )

  • Pakāpeniski palieliniet apjomu

  • Automātiska galveno sliekšņu atcelšana ( zili zaļa izvietošana )

Izrullēšanas modeļi, kas saglabā jūsu veselo saprātu

  • Canary : vispirms izlaidiet, ja trafika ir 1–5 % ( Canary Release )

  • Zili zaļa : palaist jauno versiju līdzās vecajai, apgriezt otrādi, kad tā ir gatava ( zili zaļa izvietošana )

  • Ēnu testēšana : nosūtiet reālu trafiku uz jauno modeli, bet neizmantojiet rezultātus (lieliski piemērots novērtēšanai) ( Microsoft: Ēnu testēšana )

Un versijas savus galapunktus vai maršrutu pēc modeļa versijas. Nākotnē jūs jums pateiksieties. Arī tagad jūs jums pateiksieties, bet klusi.

10) Drošība, privātums un “lūdzu, neizpaudiet informāciju” 🔐🙃

Apsardze mēdz ierasties vēlu, kā nelūgts viesis. Labāk to uzaicināt agri.

Praktisks kontrolsaraksts

  • Autentifikācija un autorizācija (kas var izsaukt modeli?)

  • Ātruma ierobežošana (aizsardzība pret ļaunprātīgu izmantošanu un nejaušām vētrām) ( API vārtejas ierobežošana )

  • Noslēpumu pārvaldība (nav atslēgu kodā, nav atslēgu arī konfigurācijas failos…) ( AWS Secrets Manager , Kubernetes Secrets )

  • Tīkla vadīklas (privātie apakštīkli, pakalpojumu savstarpējās politikas)

  • Audita žurnāli (īpaši sensitīvām prognozēm)

  • Datu minimizēšana (glabājiet tikai to, kas jums nepieciešams) ( NIST SP 800-122 )

Ja modelis skar personas datus:

  • rediģēšanas vai jaucējkodu identifikatori

  • izvairīties no neapstrādātu vērtumu reģistrēšanas ( NIST SP 800-122 )

  • definēt saglabāšanas noteikumus

  • dokumentu datu plūsma (garlaicīga, bet aizsargājoša)

Tāpat ģeneratīvajiem modeļiem var būt svarīga tūlītēja injekcija un izvades ļaunprātīga izmantošana. Pievienot: ( OWASP 10 labākie LLM lietojumprogrammām , OWASP: tūlītēja injekcija )

  • ievades sanitizācijas noteikumi

  • izejas filtrēšana, ja nepieciešams

  • margas rīku izsaukšanai vai datubāzes darbībām

Neviena sistēma nav perfekta, taču jūs varat to padarīt mazāk trauslu.

11) Bieži sastopamas kļūdas (t. i., parastās lamatas) 🪤

Šeit ir klasika:

Ja jūs to lasāt un domājat: "Jā, mēs piedāvājam divus no tiem", laipni lūdzam klubā. Klubā ir uzkodas un viegla stresa mazināšana. 🍪

12) Kopsavilkums — kā izvietot mākslīgā intelekta modeļus, nezaudējot prātu 😄✅

Izvietošana ir vieta, kur mākslīgais intelekts kļūst par īstu produktu. Tas nav glauns, bet tieši tur tiek nopelnīta uzticība.

Īss kopsavilkums

Jā, mākslīgā intelekta modeļu izvietošana var šķist kā žonglēšana ar liesmojošām boulinga bumbām. Taču, kad jūsu plūsmas plūsma ir stabila, tā kļūst dīvaini apmierinoša. It kā beidzot sakārtotu pārblīvētu atvilktni… tikai atvilktne ir ražošanas datplūsma. 🔥🎳

Bieži uzdotie jautājumi

Ko nozīmē ieviest mākslīgā intelekta modeli ražošanā

Mākslīgā intelekta modeļa izvietošana parasti ietver daudz vairāk nekā tikai paredzēšanas API publicēšanu. Praksē tas ietver modeļa un tā atkarību iepakošanu, apkalpošanas modeļa izvēli (reāllaika, partijveida, straumēšanas vai perifērijas), mērogošanu ar uzticamību, stāvokļa un nobīdes uzraudzību, kā arī drošu ieviešanas un atcelšanas ceļu iestatīšanu. Stabila izvietošana saglabājas paredzami stabila slodzes laikā un ir diagnosticējama, ja kaut kas noiet greizi.

Kā izvēlēties starp reāllaika, partijveida, straumēšanas vai perifērijas izvietošanu

Izvēlieties izvietošanas modeli, pamatojoties uz to, kad ir nepieciešamas prognozes un kādi ir ierobežojumi, ar kuriem jūs strādājat. Reāllaika API ir piemēroti interaktīvai pieredzei, kurā latentumam ir nozīme. Partiju vērtēšana vislabāk darbojas, ja kavējumi ir pieņemami un izmaksu efektivitāte ir izdevīga. Straumēšana ir piemērota nepārtrauktai notikumu apstrādei, īpaši, ja piegādes semantika kļūst sarežģīta. Perifērijas izvietošana ir ideāli piemērota bezsaistes darbībai, privātumam vai īpaši zemas latentuma prasībām, lai gan atjauninājumus un aparatūras variācijas kļūst grūtāk pārvaldīt.

Kādu versiju izvēlēties, lai izvairītos no ieviešanas kļūmēm, kas saistītas ar “darbojas manā klēpjdatorā”

Versiju veidošana ne tikai modeļa svariem. Parasti jums būs nepieciešams versiju veidots modeļa artefakts (tostarp tokenizeri vai etiķešu kartes), pirmapstrāde un funkciju loģika, secinājumu kods un pilna izpildlaika vide (Python/CUDA/sistēmas bibliotēkas). Apstrādājiet modeli kā laidiena artefaktu ar atzīmētām versijām un viegliem metadatiem, kas apraksta shēmas cerības, novērtējuma piezīmes un zināmos ierobežojumus.

Vai izvietot, izmantojot vienkāršu FastAPI stila pakalpojumu vai īpašu modeļa serveri

Vienkāršs lietotņu serveris (FastAPI stila pieeja) labi darbojas agrīniem produktiem vai vienkāršiem modeļiem, jo ​​jūs saglabājat kontroli pār maršrutēšanu, autentifikāciju un integrāciju. Modeļa serveris (TorchServe vai NVIDIA Triton stila) var nodrošināt spēcīgāku partijveida apstrādi, vienlaicīgumu un GPU efektivitāti jau no paša sākuma. Daudzas komandas nonāk pie hibrīda: modeļa serveris secinājumiem plus plāns API slānis autentifikācijai, pieprasījumu veidošanai un ātruma ierobežojumiem.

Kā uzlabot latentumu un caurlaidspēju, neapdraudot precizitāti

Sāciet ar p95/p99 latentuma mērīšanu ražošanas aparatūrai līdzīgā vidē ar reālistiskām slodzēm, jo ​​nelieli testi var maldināt. Bieži izmantotie paņēmieni ietver partijveida apstrādi (labāka caurlaidspēja, potenciāli sliktāka latentuma pakāpe), kvantēšanu (mazāka un ātrāka, dažreiz ar nelieliem precizitātes kompromisiem), kompilācijas un optimizācijas plūsmas (līdzīgas ONNX/TensorRT) un atkārtotu ievades datu vai iegulšanas kešatmiņu. Automātiskā mērogošana, kuras pamatā ir rindas dziļums, var arī novērst astes latentuma pakāpenisku pieaugumu.

Kāda uzraudzība ir nepieciešama pēc tam, kad “galupunkts ir aktīvs”?

Ar darbības laiku vien nepietiek, jo pakalpojums var izskatīties veselīgs, kamēr prognozēšanas kvalitāte pasliktinās. Vismaz jāuzrauga pieprasījumu apjoms, kļūdu līmenis un latentuma sadalījums, kā arī piesātinājuma signāli, piemēram, CPU/GPU/atmiņa un rindas laiks. Modeļa uzvedībai izsekojiet ievades un izvades sadalījumiem kopā ar pamata anomāliju signāliem. Pievienojiet nobīdes pārbaudes, kas aktivizē darbību, nevis trokšņainus brīdinājumus, un reģistrējiet pieprasījumu ID, modeļa versijas un shēmas validācijas rezultātus.

Kā droši ieviest jaunas modeļa versijas un ātri atgūties

Apstrādājiet modeļus kā pilnas versijas ar CI/CD cauruļvadu, kas testē priekšapstrādi un pēcapstrādi, veic integrācijas pārbaudes pret "zelta kopu" un nosaka slodzes bāzes līniju. Izlaidumiem canary versijas pakāpeniski palielina trafiku, savukārt zili zaļā versija uztur vecāku versiju aktīvā tūlītējai rezerves versijai. Ēnu testēšana palīdz novērtēt jaunu modeli reālā trafikā, neietekmējot lietotājus. Atcelšanai jābūt pirmklasīgam mehānismam, nevis pēcpārdomātam.

Visbiežāk pieļautās kļūdas, apgūstot mākslīgā intelekta modeļu izvietošanu

Klasisks gadījums ir apmācības un apkalpošanas neprecizitāte: priekšapstrāde atšķiras starp apmācību un ražošanu, un veiktspēja nemanāmi pasliktinās. Vēl viena bieža problēma ir shēmas validācijas trūkums, kur augšupējas izmaiņas smalki ietekmē ievades datus. Komandas arī nenovērtē astes latentumu un pārāk koncentrējas uz vidējiem rādītājiem, ignorē izmaksas (dīkstāves GPU ātri summējas) un izlaiž atcelšanas plānošanu. Tikai darbības laika uzraudzība ir īpaši riskanta, jo “augsts, bet nepareizi” var būt sliktāk nekā lejup.

Atsauces

  1. Amazon Web Services (AWS) — Amazon SageMaker: secinājumu veikšana reāllaikā — docs.aws.amazon.com

  2. Amazon Web Services (AWS) — Amazon SageMaker partijas transformācija — docs.aws.amazon.com

  3. Amazon Web Services (AWS) — Amazon SageMaker modeļa monitors — docs.aws.amazon.com

  4. Amazon Web Services (AWS) — API vārtejas pieprasījumu ierobežošana — docs.aws.amazon.com

  5. Amazon Web Services (AWS) — AWS noslēpumu pārvaldnieks: ievads — docs.aws.amazon.com

  6. Amazon Web Services (AWS) — AWS Lambda izpildes vides dzīves cikls — docs.aws.amazon.com

  7. Google Cloud — Vertex AI: modeļa izvietošana galapunktā — docs.cloud.google.com

  8. Google Cloud — Vertex AI modeļa uzraudzības pārskats — docs.cloud.google.com

  9. Google Cloud — Vertex AI: funkciju novirzes un nobīdes uzraudzība — docs.cloud.google.com

  10. Google Cloud emuārs — Datu plūsma: tieši vienreiz salīdzinājumā ar vismaz vienreiz straumēšanas režīmiem — cloud.google.com

  11. Google Cloud — Cloud Dataflow straumēšanas režīmi — docs.cloud.google.com

  12. Google SRE grāmata — Izplatīto sistēmu uzraudzība — sre.google

  13. Google Research — The Tail at Scale — research.google

  14. LiteRT (Google AI) — LiteRT pārskats — ai.google.dev

  15. LiteRT (Google AI) — LiteRT secinājums ierīcē — ai.google.dev

  16. Docker — Kas ir konteiners? — docs.docker.com

  17. Docker — Docker būvēšanas labākā prakse — docs.docker.com

  18. Kubernetes — Kubernetes noslēpumi — kubernetes.io

  19. Kubernetes — horizontālā poda automātiskā mērogošana — kubernetes.io

  20. Martins Faulers — Kanāriju atbrīvošana — martinfowler.com

  21. Martins Faulers — zili zaļais izvietojums — martinfowler.com

  22. OpenAPI iniciatīva — Kas ir OpenAPI? — openapis.org

  23. JSON shēma — (atsauce uz vietni) — json-schema.org

  24. Protokola buferi — protokola buferu pārskats — protobuf.dev

  25. FastAPI — (atsauce uz vietni) — fastapi.tiangolo.com

  26. NVIDIA — Triton: dinamiska partijveida apstrāde un vienlaicīga modeļu izpilde — docs.nvidia.com

  27. NVIDIA — Triton: vienlaicīga modeļa izpilde — docs.nvidia.com

  28. NVIDIA — Triton secinājumu servera dokumentācija — docs.nvidia.com

  29. PyTorch — TorchServe dokumentācija — docs.pytorch.org

  30. BentoML — Iepakošana izvietošanai — docs.bentoml.com

  31. Ray — Ray Serve dokumenti — docs.ray.io

  32. TensorFlow — kvantizācija pēc apmācības (TensorFlow modeļa optimizācija) — tensorflow.org

  33. TensorFlow — TensorFlow datu validācija: apmācības apkalpošanas neprecizitātes noteikšana — tensorflow.org

  34. ONNX — (atsauce uz vietni) — onnx.ai

  35. ONNX Runtime — modeļa optimizācija — onnxruntime.ai

  36. NIST (Nacionālais standartu un tehnoloģiju institūts) — NIST SP 800-122 — csrc.nist.gov

  37. arXiv — modeļu kartes modeļu ziņošanai — arxiv.org

  38. Microsoft — Ēnu testēšana — microsoft.github.io

  39. OWASP — OWASP 10 labākie LLM pieteikumi — owasp.org

  40. OWASP GenAI drošības projekts — OWASP: tūlītēja injekcija — genai.owasp.org

Atrodiet jaunāko mākslīgo intelektu oficiālajā mākslīgā intelekta palīgu veikalā

Par mums

Atpakaļ uz emuāru