.svg)
Инференция ИИ становится новой точкой роста для компаний, стремящихся снизить затраты, ускорить доставку решений и повысить точность моделей. Однако бесконтрольное использование LLM типа GPT-4 ведёт к ресурсным потерям, задержкам и росту операционных расходов. В этом материале мы разберём ключевые проблемы инференции, узнаем, как их решают технологические лидеры, и предложим лучшие практики и технологии для масштабируемой и надёжной AI-инфраструктуры.
Источник новости: https://www.unite.ai/enhancing-ai-inference-advanced-techniques-and-best-practices/
Компании, внедряющие ИИ, сталкиваются с рядом серьезных проблем при управлении процессом инференса. Среди наиболее частых:
Отсутствие контроля над выбором модели, пакетной обработкой и уровнем загрузки приводит к экспоненциальному росту затрат на инференс, снижению точности и ухудшению пользовательского опыта.
Работа с крупными языковыми моделями (LLM), такими как GPT-4, Llama 3 70B или Mixtral-8x7B, требует значительных энергетических ресурсов. В дата-центрах около 40–50% энергии уходит на вычисления, а 30–40% — на охлаждение оборудования. Это делает инференс не только дорогим, но и энергозатратным.
Для компаний, работающих в режиме 24/7, размещение инференса на собственных серверах может быть выгоднее по сравнению с облачными решениями за счёт сокращения затрат и потребления энергии.
По данным Cisco, 64% пользователей обеспокоены возможной утечкой конфиденциальной информации при работе с генеративным ИИ. При этом почти половина признаётся, что вводила в такие системы приватные данные. Это создает риск несоблюдения нормативных требований, особенно если данные кэшируются или логируются неправильно.
Дополнительную угрозу представляет размещение моделей на общей инфраструктуре для разных клиентов. Это может привести к утечке данных и снижению производительности, поэтому компании предпочитают развертывание решений в собственных облаках.
Пользовательский опыт напрямую зависит от скорости ответа. Если отклик занимает больше нескольких секунд, пользователи покидают сервис. Проблемы вроде "галлюцинаций" или неточностей в ответах также снижают доверие к ИИ.
Сокращение задержек за счёт оптимизации пакетной обработки, выбора более подходящих моделей и повышения загрузки GPU может снизить затраты на инференс на 60–80%.
Компании, которые внедряют эффективные практики инференса, получают следующие преимущества:
Одной из ключевых проблем при управлении AI-инференцией является неэффективное использование доступных ресурсов. Команды часто резервируют GPU-кластеры с расчётом на пиковую нагрузку, однако в 70–80% времени эти ресурсы остаются незадействованными. Это приводит к значительным финансовым потерям.
Кроме того, многие разработчики по умолчанию используют крупные универсальные модели, такие как GPT-4 или Claude, для задач, которые могли бы быть решены с помощью более лёгких и дешёвых open-source решений. Причины — недостаток знаний и высокий порог вхождения при создании кастомных моделей.
Инженеры зачастую не имеют доступа к точной информации о стоимости обработки каждого запроса в реальном времени. Это приводит к неожиданно высоким счетам за использование облачных ресурсов. Использование инструментов мониторинга, таких как PromptLayer и Helicone, может помочь получить необходимую прозрачность и управлять затратами более эффективно.
Работа с крупными языковыми моделями (LLMs) требует значительных вычислительных мощностей. В среднем, 40–50% энергии дата-центра уходит на работу оборудования, а ещё 30–40% — на его охлаждение. Такие расходы особенно ощутимы при круглосуточной нагрузке. Для масштабных реализаций предпочтительнее использовать локальные (on-premises) решения, чтобы избежать переплат за облачные сервисы и сократить энергозатраты.
Согласно исследованию Cisco, 64% пользователей опасаются случайной утечки конфиденциальной информации при использовании генеративного ИИ, а почти половина признаёт, что вводила личные или корпоративные данные в подобные системы. Это создаёт риски несоблюдения норм и утечек данных, особенно при использовании общих инфраструктур между клиентами, что также может повлиять на производительность и безопасность.
Если отклик системы занимает более нескольких секунд, пользователи склонны покидать приложение. Это вынуждает инженерные команды стремиться к нулевой задержке. Дополнительно, проблемы, такие как генерация недостоверной информации (hallucinations) и ошибки, ограничивают массовое внедрение ИИ-решений. Надёжность и точность особенно важны для бизнес-приложений, где качество результатов критично.
Эффективное управление этими вызовами требует комплексного подхода: от оптимизации архитектуры моделей и использования сжатия, до выбора специализированного оборудования и продуманных стратегий развёртывания.
Оптимизация архитектуры моделей — это ключевой этап улучшения производительности AI-инференции. Использование современных подходов, таких как FlashAttention, LoRA и квантизация (например, 4-битные или 8-битные модели), позволяет значительно снизить задержку отклика и требования к оборудованию. Переключение с плотных трансформеров на оптимизированные варианты может сократить отклик на 200–400 мс на запрос. Это особенно критично в реальном времени, например, в чат-ботах или играх.
Оптимизированные модели можно запускать на менее дорогом оборудовании с меньшим объемом видеопамяти, что снижает затраты. Например, использование моделей Gemma 2B вместо GPT-4 в определённых задачах позволяет достичь сопоставимого результата при меньших ресурсах. Кроме того, меньшие модели критичны для инференции на устройствах (телефоны, браузеры, IoT), где важно обрабатывать больше запросов одновременно без масштабирования инфраструктуры.
Компрессия моделей — ещё один способ снизить инфраструктурные затраты. Крупные модели, такие как LLaMA 13B и 70B, требуют дорогих GPU (A100, H100) и большого объема VRAM. Сжатие позволяет запускать их на более доступных GPU, например, A10 или T4, с меньшими задержками и энергопотреблением.
Кроме того, сжатые модели позволяют обслуживать большее количество пользователей на одном GPU. Например, переход с модели 13B на сжатую модель 7B позволил одной команде удвоить количество обслуживаемых запросов без увеличения задержек.
Для ускорения инференции важно использовать специализированное оборудование. GPU, такие как NVIDIA A100 и H100, а также Google TPU и AWS Inferentia, обеспечивают ускорение в 10–100 раз по сравнению с универсальными процессорами. Это особенно актуально при массовой обработке запросов (миллионы в день), где даже экономия 100 мс на запрос имеет большое значение.
Пример: команда, использующая LLaMA-13B на A10 GPU, испытывала задержку около 1,9 секунд. После перехода на H100 с TensorRT-LLM, включением FP8 и увеличением размера батча с 8 до 64, они снизили задержку до 400 мс и увеличили пропускную способность в 5 раз.
Выбор правильной инфраструктуры также критичен. Разные задачи требуют разных подходов: чат-бот на 10 пользователей и поисковая система на миллион запросов в день предъявляют разные требования. Решения, такие как AWS Sagemaker или собственные GPU-серверы, должны оцениваться по соотношению цена/производительность. Раннее привязывание к закрытому облачному провайдеру может затруднить миграцию в будущем.
Рекомендуется использовать модель оплаты по мере использования на этапе тестирования, что дает гибкость и возможность масштабирования без излишних затрат.
Оптимизация AI-инференции — это комплексный процесс, включающий архитектуру моделей, их сжатие, использование подходящего оборудования и продуманное развертывание. Применение этих стратегий позволяет компаниям сократить расходы до 90%, повысить энергоэффективность, обеспечить конфиденциальность и улучшить пользовательский опыт.
Для эффективного инференса моделей ИИ особенно важно использование специализированного оборудования. Универсальные процессоры (CPU) не предназначены для тензорных операций, поэтому специализированные GPU, такие как NVIDIA A100, H100, Google TPU или AWS Inferentia, обеспечивают значительно более высокую производительность – в 10–100 раз быстрее при большей энергоэффективности. Это особенно критично при необходимости обрабатывать миллионы запросов в день, где даже сокращение времени отклика на 100 миллисекунд имеет значение.
Например, команда, использующая LLaMA-13B на стандартных A10 GPU, сталкивалась с задержками около 1,9 секунды. Перейдя на H100 с TensorRT-LLM, режимом FP8 и оптимизированным ядром внимания, они увеличили размер пакета с 8 до 64, сократили задержку до 400 миллисекунд и повысили пропускную способность в 5 раз. Это позволило обрабатывать больше запросов на том же бюджете и уменьшить нагрузку на инженеров.
Выбор инфраструктуры должен соответствовать характеру задачи. Например, чат-бот с 10 пользователями и поисковая система с миллионом ежедневных запросов требуют разного подхода. Использование облачных решений, таких как AWS Sagemaker, или собственных GPU-серверов без оценки соотношения цена/производительность может привести к перерасходу средств и снижению качества обслуживания.
Оптимально — начинать с моделей оплаты по мере использования (pay-as-you-go), что даёт гибкость и возможность масштабирования или миграции без высоких затрат. Преждевременное принятие решения в пользу закрытого облачного провайдера может усложнить будущую миграцию.
Крупные языковые модели, такие как GPT-4, Llama 3 70B или Mixtral-8x7B, потребляют значительное количество энергии. В среднем 40–50% энергии центра обработки данных уходит на вычислительное оборудование, а ещё 30–40% — на его охлаждение. В таких условиях более выгодным становится локальное развертывание (on-premises), позволяющее избежать высоких затрат на облачные сервисы и снизить потребление энергии.
Одной из проблем остаётся недоиспользование GPU-кластеров. Часто они резервируются под пиковые нагрузки, но на 70–80% времени остаются не полностью загруженными. Кроме того, использование универсальных моделей (например, GPT-4) даже для простых задач ведёт к перерасходу ресурсов. Переход на меньшие модели с открытым кодом и оптимизация процессов инференса — включая батчинг и выбор подходящих архитектур — позволяют сократить расходы на 60–80%.
Инструменты вроде vLLM и переход на серверлес-модели с оплатой по факту использования помогают лучше управлять инфраструктурой и снизить стоимость. Пример компании Cleanlab показывает, что переход на серверлес-инфраструктуру позволил снизить расходы на GPU на 90%, при этом сохранив производительность и сократив время запуска до двух недель без дополнительных инженерных затрат.
Один из ключевых шагов в повышении эффективности ИИ-инференции — это оптимизация архитектуры моделей. Часто используемые модели общего назначения, такие как GPT или Claude, не оптимизированы под конкретные задачи, что приводит к избыточному потреблению памяти и вычислительных ресурсов. Переход на специализированные, кастомизированные модели позволяет сократить затраты и ускорить обработку запросов.
Переход от традиционных трансформеров к более эффективным архитектурам, таким как LoRA или FlashAttention, может сократить время отклика на 200–400 мс. Использование квантованных моделей (например, 4-битных или 8-битных) позволяет запускать их на более дешёвом оборудовании с меньшими требованиями к памяти и энергопотреблению.
Сжатие моделей — это способ уменьшить размер больших ИИ-моделей, таких как 13B или 70B, для их эффективной работы на менее мощных GPU (например, A10 или T4). Это особенно важно для внедрения он-девайс решений, таких как мобильные приложения или веб-браузеры, где ресурсы ограничены.
Кроме того, сжатые модели обеспечивают более высокую пропускную способность: например, переход с модели 13B на 7B позволил одной команде обслуживать более чем в два раза больше пользователей на одном GPU без ухудшения производительности.
Для выполнения тензорных операций, на которых основана ИИ-инференция, лучше использовать специализированное оборудование: NVIDIA A100, H100, Google TPU или AWS Inferentia. Эти устройства обеспечивают ускорение обработки LLM до 100 раз по сравнению с обычными CPU.
Пример: команда, использующая LLaMA-13B на стандартных A10 GPU, сталкивалась с задержкой отклика в 1,9 секунды. Перейдя на H100 с TensorRT-LLM, включив FP8 и оптимизированное ядро внимания, они увеличили размер батча с 8 до 64 и сократили задержку до 400 мс, при этом увеличив пропускную способность в 5 раз.
Выбор инфраструктуры должен соответствовать требованиям конкретного приложения. Например, чат-бот с 10 пользователями и поисковая система с миллионом запросов в день нуждаются в разных подходах. Ошибочный выбор между облачными решениями (например, AWS Sagemaker) и самостоятельной сборкой GPU-серверов может привести к неэффективным расходам и ухудшению пользовательского опыта.
Оптимальный подход — начать с модели оплаты по мере использования (pay-as-you-go), что обеспечивает гибкость и возможность миграции в будущем без значительных затрат.
Оценка включает следующие этапы:
Компания Cleanlab внедрила Trustworthy Language Model (TLM), добавляющую оценку надёжности к каждому ответу LLM. До перехода на серверлесс-инференцию они сталкивались с высокой стоимостью GPU, задержками и сложным управлением. Благодаря Inferless, им удалось сократить затраты на 90% и запустить решение менее чем за две недели без дополнительных затрат на инженерные ресурсы.
Оптимизация ИИ-инференции — это не только про скорость и экономию, но и про масштабируемую архитектуру, безопасность и пользовательскую удовлетворенность. Применяя стратегии сжатия моделей, используя подходящее оборудование и разумно выбирая инфраструктуру, бизнес может достичь снижения затрат до 90% без потери качества. Начните с малого — проанализируйте свою текущую конфигурацию и внедрите хотя бы одну из предложенных практик уже сегодня. Проведите аудит своих ИИ-моделей и оборудования, оцените возможные точки для оптимизации инфраструктуры и протестируйте лёгкие open-source модели для типовых задач. Улучшения не заставят себя ждать.
.svg)
