Google Cloud ने "GPU पर बचत करें: आपके GKE इन्फेरेंसिंग वर्कलोड के लिए अधिक स्मार्ट ऑटोस्केलिंग" के बारे में एक ब्लॉग पोस्ट प्रकाशित की। लेख में चर्चा की गई है कि LLM मॉडल इन्फेरेंस वर्कलोड को चलाना महंगा हो सकता है, तब भी जब नवीनतम ओपन मॉडल और इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग किया जा रहा हो।
एक प्रस्तावित समाधान ऑटोस्केलिंग है, जो यह सुनिश्चित करके लागतों को अनुकूलित करने में मदद करता है कि आप केवल आवश्यक AI एक्सेलेरेटर के लिए भुगतान करते हुए ग्राहकों की मांग को पूरा कर रहे हैं।
लेख GKE पर इन्फेरेंस वर्कलोड के लिए ऑटोस्केलिंग सेट अप करने के बारे में मार्गदर्शन प्रदान करता है, सही मेट्रिक चुनने पर ध्यान केंद्रित करता है।
मुझे GPU पर ऑटोस्केलिंग के लिए विभिन्न मेट्रिक्स की तुलना करना विशेष रूप से दिलचस्प लगा, जैसे GPU उपयोग बनाम बैच आकार बनाम कतार आकार का उपयोग करना।
मैंने पाया कि GPU उपयोग का उपयोग करना LLM वर्कलोड को ऑटोस्केल करने के लिए एक प्रभावी मेट्रिक नहीं है क्योंकि इससे ओवरप्रोविजनिंग हो सकती है। दूसरी ओर, बैच आकार और कतार आकार प्रत्यक्ष संकेतक प्रदान करते हैं कि इन्फेरेंस सर्वर कितना ट्रैफ़िक अनुभव कर रहा है, जो उन्हें अधिक प्रभावी मेट्रिक्स बनाता है।
कुल मिलाकर, लेख ने GKE पर LLM इन्फेरेंस वर्कलोड के लागत प्रदर्शन को अनुकूलित करने के तरीके का एक उपयोगी अवलोकन प्रदान किया। मैं GKE पर LLM इन्फेरेंस वर्कलोड को तैनात करने की चाहत रखने वाले किसी भी व्यक्ति को लेख पढ़ने की सलाह देता हूं।
