ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಒಂದು ಡೆಮೊ ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಪರೀಕ್ಷಾ ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಪುಡಿಮಾಡಿ ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆದಾರರು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಕ್ಷಣವನ್ನು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ನೋಡಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಖಳನಾಯಕನನ್ನು ಭೇಟಿಯಾಗಿದ್ದೀರಿ: ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್. AI ಡೇಟಾ, ಕಂಪ್ಯೂಟ್, ಮೆಮೊರಿ, ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ಗಾಗಿ ದುರಾಸೆ ಹೊಂದಿದೆ - ಮತ್ತು ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿ, ಗಮನ. ಹಾಗಾದರೆ AI ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಎಂದರೇನು, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ವಾರ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಪುನಃ ಬರೆಯದೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ?
ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:
🔗 AI ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದರೇನು ಎಂಬುದನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ
ಗುಪ್ತ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹಗಳು AI ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
🔗 ಆರಂಭಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಂದರೇನು
AI, ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ದೈನಂದಿನ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳ ಅವಲೋಕನ.
🔗 ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ
ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಹೇಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ವಿಶ್ವಾಸ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ.
🔗 ಮುನ್ಸೂಚಕ AI ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ
ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI, ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು, ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
AI ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಎಂದರೇನು? 📈
AI ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಎಂದರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿಕೊಂಡು ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ, ವಿನಂತಿಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ದೊಡ್ಡ ಸರ್ವರ್ಗಳು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ-ಕರ್ವ್ ಏರಿದಂತೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಕಡಿಮೆ, ಥ್ರೋಪುಟ್ ಹೆಚ್ಚು ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿಡುವ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳು. ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಯೋಚಿಸಿ ಅದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬೆಂಕಿಯಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಉತ್ತಮ AI ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಗೆ ಕಾರಣವೇನು ✅
AI ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮಾಡಿದಾಗ, ನೀವು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ:
-
ಮೊನಚಾದ ಅಥವಾ ನಿರಂತರ ಲೋಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ವಿಳಂಬ
-
ಸೇರಿಸಿದ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳಿಗೆ ಸರಿಸುಮಾರು ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುವ ಥ್ರೋಪುಟ್
-
ಪ್ರತಿ ವಿನಂತಿಗೂ ಹೆಚ್ಚಾಗದ ವೆಚ್ಚ ದಕ್ಷತೆ
-
ಒಳಹರಿವು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಮಾಣಗಳು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸ್ಥಿರತೆ
-
ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ವಸ್ಥ SLO ಗಳಿಂದಾಗಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಶಾಂತತೆ.
ಹುಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಡ್ಡಲಾಗಿರುವ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್, ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್, ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್, ದೃಢವಾದ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ದೋಷ ಬಜೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಚಿಂತನಶೀಲ ಬಿಡುಗಡೆ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ [5].
AI ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ vs ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ vs ಸಾಮರ್ಥ್ಯ 🧠
-
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಎಂದರೆ ಒಂದು ವಿನಂತಿಯು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಎಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
-
ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಎಂದರೆ ನೀವು ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಎಷ್ಟು ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದು.
-
AI ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಎಂದರೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಚುರುಕಾದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ - ನಿಮ್ಮ ಬಿಲ್ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಪೇಜರ್ ಅನ್ನು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡದೆ.
ಸಣ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ದೈತ್ಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು.
AI ನಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಕಾನೂನುಗಳ ಕಲ್ಪನೆ 📚
ಆಧುನಿಕ ML ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಒಳನೋಟವೆಂದರೆ, ನೀವು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟ್-ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ಸಮತೋಲನವೂ ಇದೆ ; ಎರಡನ್ನೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಕೇವಲ ಒಂದನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಈ ವಿಚಾರಗಳು ತರಬೇತಿ ಬಜೆಟ್ಗಳು, ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್ಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವುದನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತವೆ [4].
ತ್ವರಿತ ಅನುವಾದ: ದೊಡ್ಡದು ಉತ್ತಮವಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ನೀವು ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವಾಗ ಮತ್ತು ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿದಾಗ ಮಾತ್ರ - ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದು ಸೈಕಲ್ಗೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಟೈರ್ಗಳನ್ನು ಹಾಕಿದಂತೆ. ಅದು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲಿಯೂ ಹೋಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಅಡ್ಡಲಾಗಿ vs ಲಂಬವಾಗಿ: ಎರಡು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಲಿವರ್ಗಳು 🔩
-
ಲಂಬ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ : ದೊಡ್ಡ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು, ದಪ್ಪವಾದ GPU ಗಳು, ಹೆಚ್ಚು ಮೆಮೊರಿ. ಸರಳ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ದುಬಾರಿ. ಸಿಂಗಲ್-ನೋಡ್ ತರಬೇತಿ, ಕಡಿಮೆ-ಲೇಟೆನ್ಸಿ ನಿರ್ಣಯ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಚೂರುಚೂರು ಮಾಡಲು ನಿರಾಕರಿಸಿದಾಗ ಒಳ್ಳೆಯದು.
-
ಅಡ್ಡ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಆಟೋಸ್ಕೇಲರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ . ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಸ್ಪೈಕ್ಗಳಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಮೂಲ ಜನಸಂದಣಿ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಹಾರಿಜಾಂಟಲ್ಪಾಡ್ ಆಟೋಸ್ಕೇಲರ್ ಪಾಡ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ [1].
ಉಪಾಖ್ಯಾನ (ಸಂಯೋಜಿತ): ಉನ್ನತ-ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಉಡಾವಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸರ್ವರ್-ಸೈಡ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಿದ p95 ಕ್ಯೂ ಡೆಪ್ತ್ಗೆ ಆಟೋಸ್ಕೇಲರ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು. ಫ್ಲಾಶಿ ಗೆಲುವುಗಳು ಇನ್ನೂ ಗೆಲುವುಗಳಾಗಿವೆ.
AI ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ 🥞
-
ಡೇಟಾ ಪದರ : ವೇಗದ ವಸ್ತು ಅಂಗಡಿಗಳು, ವೆಕ್ಟರ್ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತುದಾರರನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸದ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಸೇವನೆ.
-
ತರಬೇತಿ ಪದರ : ದತ್ತಾಂಶ/ಮಾದರಿ ಸಮಾನಾಂತರತೆ, ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್, ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿತರಿಸಿದ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳು.
-
ಸರ್ವಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ : ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ರನ್ಟೈಮ್ಗಳು, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ , ಪೇಜ್ಡ್ ಅಟೆನ್ಶನ್ , ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್, ಟೋಕನ್ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್. ಟ್ರೈಟಾನ್ ಮತ್ತು vLLM ಇಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಹೀರೋಗಳಾಗಿವೆ [2][3].
-
ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ : HPA ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ ಆಟೋಸ್ಕೇಲರ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವಕ್ಕಾಗಿ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಗಳು [1].
-
ವೀಕ್ಷಣೆ : ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಯಾಣಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಕುರುಹುಗಳು, ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿ ನಡವಳಿಕೆ; ನಿಮ್ಮ SLO ಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಅವುಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ [5].
-
ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ : ಪ್ರತಿ-ವಿನಂತಿಯ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ, ಬಜೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ರನ್ಅವೇ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕಿಲ್-ಸ್ವಿಚ್ಗಳು.
ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: AI ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಗಾಗಿ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು 🧰
ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಅಸಮವಾಗಿದೆ - ಏಕೆಂದರೆ ನಿಜ ಜೀವನವು ಹಾಗೆ.
| ಪರಿಕರ / ಮಾದರಿ | ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು | ದುಬಾರಿ | ಅದು ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ | ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು |
|---|---|---|---|---|
| ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ + HPA | ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ತಂಡಗಳು | ಮುಕ್ತ ಮೂಲ + ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ | ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಏರಿಕೆಯಾದಂತೆ ಸ್ಕೇಲ್ಗಳು ಅಡ್ಡಲಾಗಿ ಪಾಡ್ ಆಗುತ್ತವೆ | ಕಸ್ಟಮ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಚಿನ್ನ [1] |
| NVIDIA ಟ್ರೈಟಾನ್ | ತೀರ್ಮಾನ SRE | ಉಚಿತ ಸರ್ವರ್; GPU $ | ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ | config.pbtxt ಮೂಲಕ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ [2] |
| vLLM (ಪೇಜ್ಡ್ ಅಟೆನ್ಷನ್) | ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ತಂಡಗಳು | ಮುಕ್ತ ಮೂಲ | ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ KV-ಕ್ಯಾಶ್ ಪೇಜಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೋಪುಟ್ | ದೀರ್ಘ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ [3] |
| ONNX ರನ್ಟೈಮ್ / ಟೆನ್ಸರ್ಆರ್ಟಿ | ಪರ್ಫ್ ನೆರ್ಡ್ಸ್ | ಉಚಿತ / ಮಾರಾಟಗಾರರ ಪರಿಕರಗಳು | ಕರ್ನಲ್-ಮಟ್ಟದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಳು ಸುಪ್ತತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ | ರಫ್ತು ಮಾರ್ಗಗಳು ಗೊಂದಲಮಯವಾಗಿರಬಹುದು. |
| RAG ಮಾದರಿ | ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ತಂಡಗಳು | ಇನ್ಫ್ರಾ + ಸೂಚ್ಯಂಕ | ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮರಳಿ ಪಡೆಯಲು ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ | ತಾಜಾತನಕ್ಕೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ |
ಡೀಪ್ ಡೈವ್ 1: ಸೂಜಿಯನ್ನು ಚಲಿಸುವ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಟ್ರಿಕ್ಸ್ 🚀
-
ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಗುಂಪುಗಳು ಸಣ್ಣ ನಿರ್ಣಯ ಕರೆಗಳನ್ನು ಸರ್ವರ್ನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಬ್ಯಾಚ್ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ, ಕ್ಲೈಂಟ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಲ್ಲದೆ GPU ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ [2].
-
ಪುಟಗಳ ಗಮನವು KV ಕ್ಯಾಶ್ಗಳನ್ನು ಪೇಜ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ಮರಣೆಯಲ್ಲಿ ಇಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಏಕಕಾಲಿಕತೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ [3].
-
ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ವಿನಂತಿಸುವುದರಿಂದ ನಕಲು ಕೆಲಸವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು.
-
ಗೋಡೆ ಗಡಿಯಾರ ಸ್ವಲ್ಪ ಕಡಿಮೆಯಾದರೂ ಸಹ, ಊಹಾತ್ಮಕ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್
ಡೀಪ್ ಡೈವ್ 2: ಮಾದರಿ ಮಟ್ಟದ ದಕ್ಷತೆ - ಕ್ವಾಂಟೈಜ್, ಡಿಸ್ಟಿಲ್ಡ್, ಪ್ರೂನ್ 🧪
-
ಪರಿಮಾಣೀಕರಣವು ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ನಿಯತಾಂಕ ನಿಖರತೆಯನ್ನು (ಉದಾ, 8-ಬಿಟ್/4-ಬಿಟ್) ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಬದಲಾವಣೆಗಳ ನಂತರ ಯಾವಾಗಲೂ ಕಾರ್ಯದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮರು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ.
-
ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸುವಿಕೆಯು ದೊಡ್ಡ ಶಿಕ್ಷಕರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಇಷ್ಟಪಡುವ ಚಿಕ್ಕ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
-
ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಮರುವಿಕೆ ಕನಿಷ್ಠ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವ ತೂಕ/ತಲೆಗಳನ್ನು ಟ್ರಿಮ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಿಜ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಸೂಟ್ಕೇಸ್ನ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಬೂಟುಗಳು ಇನ್ನೂ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬೇಕೆಂದು ಒತ್ತಾಯಿಸುವಂತಿದೆ. ಹೇಗೋ ಅದು ಹಾಗೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ.
ಡೀಪ್ ಡೈವ್ 3: ಕಣ್ಣೀರು ಇಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ 🧵
-
ಸಮಾನಾಂತರತೆಯ ಘೋರ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವ ವಿತರಣಾ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಇದರಿಂದ ನೀವು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ರವಾನಿಸಬಹುದು.
-
ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಡಿ : ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಟೋಕನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಚಿಂತನಶೀಲವಾಗಿ ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ; ಎರಡನ್ನೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಕಂಪ್ಯೂಟ್-ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ [4].
-
ಪಠ್ಯಕ್ರಮ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಜನರು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ದತ್ತಾಂಶವು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ - ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ದೊಡ್ಡ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಆದೇಶಿಸಿದ್ದರೂ ಸಹ.
ಡೀಪ್ ಡೈವ್ 4: ಜ್ಞಾನಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರವಾಗಿ RAG 🧭
ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಸಂಗತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಮುಂದುವರಿಯಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿ ಮಾಡುವ ಬದಲು, RAG ಅನುಮಾನದಲ್ಲಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಹಂತವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಪಸ್ ಬೆಳೆದಂತೆ ನೀವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗಳನ್ನು . ಜ್ಞಾನ-ಭಾರವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ಣ ಮರುತರಬೇತಿಗಳಿಗಿಂತ ಸೊಗಸಾದ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ.
ಸ್ವತಃ ಪಾವತಿಸುವ ವೀಕ್ಷಣೆ 🕵️♀️
ನಿಮಗೆ ಕಾಣಿಸದಿರುವುದನ್ನು ನೀವು ಅಳೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಎರಡು ಅಗತ್ಯಗಳು:
-
ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು
-
ಗೇಟ್ವೇ → ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ → ಮಾದರಿ → ಪೋಸ್ಟ್-ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನಾದ್ಯಂತ ಒಂದೇ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಕುರುಹುಗಳು
ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು ಒಂದು ನಿಮಿಷಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಿದಾಗ, ಜನರು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಅವುಗಳು ಉತ್ತರಿಸದಿದ್ದಾಗ, ಅವರು ಹಾಗೆ ನಟಿಸುತ್ತಾರೆ.
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತಾ ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು: SLOಗಳು, ದೋಷ ಬಜೆಟ್ಗಳು, ಸರಿಯಾದ ರೋಲ್ಔಟ್ಗಳು 🧯
-
SLO ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ ಮತ್ತು ಬಿಡುಗಡೆ ವೇಗದೊಂದಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲು ದೋಷ ಬಜೆಟ್ಗಳನ್ನು
-
ಜಾಗತಿಕ ಕಟ್ಓವರ್ಗಳ ಮೊದಲು ಸಂಚಾರ ವಿಭಜನೆಗಳ ಹಿಂದೆ ನಿಯೋಜಿಸಿ, ಕ್ಯಾನರಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನೆರಳು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯವು ತಿಂಡಿಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ.
ನಾಟಕವಿಲ್ಲದೆ ವೆಚ್ಚ ನಿಯಂತ್ರಣ 💸
ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಕೇವಲ ತಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲ; ಅದು ಆರ್ಥಿಕವೂ ಆಗಿದೆ. GPU ಗಂಟೆಗಳು ಮತ್ತು ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಯೂನಿಟ್ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಥಮ ದರ್ಜೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ (ಪ್ರತಿ 1k ಟೋಕನ್ಗಳಿಗೆ ವೆಚ್ಚ, ಪ್ರತಿ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗೆ, ಪ್ರತಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ). ಬಜೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ; ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುವುದನ್ನು ಆಚರಿಸಿ.
AI ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಗೆ ಸರಳ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ 🗺️
-
p95 ವಿಳಂಬ, ಲಭ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ SLO ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ
-
ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ
-
ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮಗೊಳಿಸಿ : ಅದು ಎಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ, ವೇಗವಾದ ಕರ್ನಲ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸಿ; ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳೊಂದಿಗೆ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
-
ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಿ : ಸರಿಯಾದ ಸಂಕೇತಗಳು, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಓದು/ಬರೆಯುವ ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿಯಿಲ್ಲದ ಅನುಮಾನ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ HPA [1].
-
ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಇದರಿಂದ ಪ್ರತಿ ವಾರ ಮರುತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುವ ಬದಲು ನಿಮ್ಮ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು.
-
ವೆಚ್ಚದೊಂದಿಗೆ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚಿ : ಘಟಕ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳು 🧨
-
GPU 30% ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿದ್ದರೂ, ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಕಳಪೆಯಾಗಿದೆ.
-
ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆನ್ ಮಾಡಿ , ಬ್ಯಾಚ್ ಕ್ಯಾಪ್ಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಸರ್ವರ್ ಏಕಕಾಲಿಕತೆಯನ್ನು ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸಿ [2].
-
-
ದೀರ್ಘ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ
-
ಪುಟಗಳ ಗಮನವನ್ನು ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ಏಕಕಾಲೀನ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ
-
-
ಆಟೋಸ್ಕೇಲರ್ ಫ್ಲಾಪ್ಗಳು
-
ವಿಂಡೋಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಗಮ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್; ಶುದ್ಧ CPU ಬದಲಿಗೆ ಕ್ಯೂ ಡೆಪ್ತ್ ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ ಟೋಕನ್ಗಳು-ಪರ್-ಸೆಕೆಂಡ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಿ [1].
-
-
ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ನಂತರ ವೆಚ್ಚಗಳು ಸ್ಫೋಟಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ
-
ವಿನಂತಿ-ಮಟ್ಟದ ವೆಚ್ಚ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರುವಲ್ಲಿ ಕ್ವಾಂಟೀಕರಣವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ, ಉನ್ನತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ಅಪರಾಧಿಗಳನ್ನು ದರ-ಮಿತಿಗೊಳಿಸಿ.
-
AI ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಪ್ಲೇಬುಕ್: ತ್ವರಿತ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ✅
-
SLO ಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷ ಬಜೆಟ್ಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ ಮತ್ತು ಗೋಚರಿಸುತ್ತವೆ.
-
ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್: ಲೇಟೆನ್ಸಿ, ಟಿಪಿಎಸ್, ಜಿಪಿಯು ಮೆಮ್, ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರ, ಟೋಕನ್/ಗಳು, ಕ್ಯಾಶ್ ಹಿಟ್
-
ಪ್ರವೇಶದಿಂದ ಮಾದರಿಯವರೆಗೆ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯವರೆಗಿನ ಕುರುಹುಗಳು
-
ಸರ್ವಿಂಗ್: ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಆನ್, ಏಕಕಾಲಿಕ ಟ್ಯೂನ್, ಬೆಚ್ಚಗಿನ ಕ್ಯಾಶ್ಗಳು
-
ಮಾದರಿ: ಕ್ವಾಂಟೈಸ್ಡ್ ಅಥವಾ ಡಿಸ್ಟಿಲ್ಡ್ ಮಾಡಿ ಎಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ
-
ಇನ್ಫ್ರಾ: ಸರಿಯಾದ ಸಂಕೇತಗಳೊಂದಿಗೆ HPA ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
-
ಜ್ಞಾನದ ತಾಜಾತನಕ್ಕಾಗಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮಾರ್ಗ
-
ಘಟಕ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ
ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ ಓದಲಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು 🧩
AI ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಒಂದೇ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಅಥವಾ ರಹಸ್ಯ ಸ್ವಿಚ್ ಅಲ್ಲ. ಇದು ಒಂದು ಮಾದರಿ ಭಾಷೆ: ಆಟೋಸ್ಕೇಲರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಡ್ಡಲಾಗಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಸರ್ವರ್-ಸೈಡ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್, ಮಾದರಿ-ಮಟ್ಟದ ದಕ್ಷತೆ, ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಫ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ರೋಲ್ಔಟ್ಗಳನ್ನು ನೀರಸವಾಗಿಸುವ ವೀಕ್ಷಣೆ. SLO ಗಳನ್ನು ಸಿಂಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲರನ್ನೂ ಜೋಡಿಸಲು ನೈರ್ಮಲ್ಯವನ್ನು ವೆಚ್ಚ ಮಾಡಿ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ - ಯಾರೂ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ - ಆದರೆ ಸರಿಯಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬೆಳಿಗ್ಗೆ 2 ಗಂಟೆಗೆ ಶೀತ-ಬೆವರು ಭಾವನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ 😅
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
[1] ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಡಾಕ್ಸ್ - ಅಡ್ಡಲಾಗಿರುವ ಪಾಡ್ ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ - ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು
[2] NVIDIA ಟ್ರೈಟಾನ್ - ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚರ್ - ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು
[3] vLLM ಡಾಕ್ಸ್ - ಪೇಜ್ಡ್ ಅಟೆನ್ಷನ್ - ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು
[4] ಹಾಫ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು (2022) - ತರಬೇತಿ ಕಂಪ್ಯೂಟ್-ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು - ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು
[5] Google SRE ಕಾರ್ಯಪುಸ್ತಕ - SLO ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು - ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು