Der Einsatz von KI verbreitet sich derzeit wie ein Lauffeuer, was bedeutet, dass es nicht mehr ausreicht, nur einige integrierte KI-/ML-Funktionen in Ihren Produkten anzubieten. Jetzt ist die Zeit der KI-Skalierung gekommen. Dies bringt jedoch eine Reihe von Herausforderungen mit sich, darunter einen Rückgang der Leistungsqualität, Betriebsstörungen, überhöhte Kosten, Fehler bei der Systemeinführung und irreparable Reputationsverluste.
Da 71 % der Unternehmen bereits generative KI in ihrer Arbeit einsetzen, müssen wir zugeben, dass Sie diese benötigen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Der Trick besteht darin, KI-Modelle effizient zu nutzen, um den maximalen Nutzen zu erzielen. Das bedeutet, Ihre benutzerdefinierten KI-/ML-Funktionen zu skalieren und in ein zusammenhängendes System zu integrieren, das sich mit zunehmendem Verbrauch von Geschäftsdaten optimiert.
Wir verfügen über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Entwicklung künstlicher Intelligenz. Heute nutzen wir dieses Fachwissen, um genau zu erklären, was KI-Skalierung bedeutet und warum sie nicht unbedingt gleichbedeutend mit einer Vergrößerung Ihres Systems ist. Wir werden auch praktische Tipps auflisten, die Ihnen helfen, die Gesamtqualität der Ergebnisse von KI-Modellen während des Prozesses aufrechtzuerhalten, und anhand von Beispielen aus der Praxis zeigen, wie einige Wirtschaftsriesen dies erreicht haben und warum.
Skalierung von KI-Modellen: Welche Richtung ist die richtige für Sie?
Wenn wir über die Skalierung von KI-Modellen sprechen, meinen wir in der Regel eine Vergrößerung. Da KI-Modelle jedoch immer komplexer und ihre Anwendungen immer verbreiteter werden, ändert sich die Bedeutung von Skalierung. Heute muss man verstehen, dass „größer“ nicht unbedingt „besser“ ist, wenn es um die Qualität von KI-Modellen geht. Daher muss zunächst entschieden werden, welche Art der Skalierung für Ihre KI-Modellanwendungen am vorteilhaftesten ist.
Skalierung nach obenWie der Name schon sagt, umfasst die Skalierung von KI-Modellen nach oben die Erweiterung ihrer Fähigkeiten durch die Erhöhung der Anzahl der Parameter, das Training mit größeren Datensätzen und die Nutzung zusätzlicher Rechenressourcen. Einfach ausgedrückt: Sie vergrößern das Modell und erweitern seine Grenzen, um die Qualität und Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern.
Der Nachteil der Skalierung nach oben sind die Kosten. Dieser Prozess erfordert enorme Investitionen in Daten, Infrastruktur und Rechenressourcen. Außerdem erhöht er die Umweltbelastung durch den Einsatz und die Nutzung von KI-Modellen. Darüber hinaus kann die unvermeidliche Datensättigung mit der Zeit zu einer Verschlechterung der Ergebnisse führen.
Skalierung nach untenÜberraschenderweise ist die Skalierung nach unten der logische nächste Schritt nach der Skalierung nach oben. Das Sammeln von Daten aus der Überwachung der KI-Modelldrift und der allgemeinen Leistung liefert Ihnen Erkenntnisse, die eine effiziente Verkleinerung ermöglichen. Es handelt sich um einen Optimierungsprozess, der effizientere KI-Modelle schafft. Einfach ausgedrückt entfernen Sie alles Nicht-Wesentliche aus der vorherigen KI-Skalierungsphase, um die Qualität der Modellleistung für Kernaufgaben zu erhalten.
Die Hauptbeschränkung der Verkleinerung besteht darin, dass sie sich in der Regel auf ein einziges optimiertes Modell konzentriert, was die Bereitstellung von KI-Modellen in verteilten oder multimodalen Umgebungen erschweren kann.
SkalierungDer nächste Schritt zur Verbesserung der Qualität von KI-Modellen ist die Skalierung. Sie baut auf den Ergebnissen auf, die bei der Verkleinerung erzielt wurden. Sie geht jedoch noch einen Schritt weiter, indem sie ein monolithisches Modell in ein KI-Ökosystem mit der Kernintelligenz und spezialisierten Modellen für bestimmte Aufgaben aufteilt.
Dieser Ansatz zur KI-Skalierung erfordert eine größere Komplexität und die Zusammenarbeit mit Entwicklern, die über Fachwissen im Bereich KI-gesteuerter Lösungen für Wachstum verfügen.
So erhalten Sie die Leistungsqualität von KI-Modellen bei der Skalierung
Unabhängig davon, für welchen Weg Sie sich bei der Skalierung von KI-Modellen entscheiden, müssen Sie die durch die Änderungen verursachten Betriebsunterbrechungen minimieren. Um dies zu erreichen, müssen Sie eine hochgradig zielgerichtete Nutzung der Rechenleistung sicherstellen und Tools implementieren, die die Latenz reduzieren und das Kosten-Nutzen-Verhältnis optimieren.
Passen Sie die Modellgröße an die Daten an
Vergessen Sie nicht, dass größer nicht gleich besser ist, wenn es um KI geht. Laut einer umfangreichen Studie mit dem Chinchilla-Modell, das sowohl Gopher als auch GPT-3 übertrifft und dennoch viel weniger Rechenleistung benötigt, liegt der Schlüssel in der Balance zwischen Modellgröße und Trainingsdatenvolumen.
Einfach ausgedrückt: Die Qualität eines KI-Modells ist geringer, wenn ein großes Modell mit einem kleinen Datensatz trainiert wird, als wenn ein kleineres Modell mit robusten und umfangreichen Datenquellen trainiert wird. Wenn Ihr Ziel die Automatisierung von KI-Skalierungsstrategien ist, sollte das Kernprinzip darin bestehen, länger mit mehr Daten zu trainieren, anstatt nur die Anzahl der Parameter zu erhöhen.
Architektur für Skalierbarkeit
Sie können sogar mittelgroße KI-Modelle auf einer einzigen GPU ausführen. Wenn Sie jedoch mit der Skalierung und zukünftigen Optimierung fortfahren möchten, muss die von Ihnen erstellte Architektur Folgendes unterstützen:
- Modellparallelität, um Schichten und Tensoren auf mehrere GPUs aufzuteilen.
- Pipeline-Parallelität, um Gruppen über Geräte hinweg zu schichten.
- Tensor-Parallelität, um Matrixoperationen aufzuteilen.
- State/Optimizer-Sharding, um die Replikation aller Gradienten und des Optimiererstatus über Geräte hinweg zu vermeiden und so eine Überlastung des Speichers zu verhindern.
Sparsity und Retrieval nutzen
Eine der effizientesten Methoden, um die Qualität von KI-Modellen bei der Skalierung zu erhalten, ist die Nutzung von Sparsity. Verwenden Sie Sparsity-Techniken wie Mixture-of-Experts (MoE), um nur einen Bruchteil der Modellgewichte pro Eingabetoken zu aktivieren und so die Effizienz zu verbessern, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. Auf diese Weise aktivieren Sie nur einen Bruchteil der Modellgewichte pro Eingabetoken. Einfach ausgedrückt bedeutet dies, dass das Modell nur einen Teil seiner Kapazität nutzt, um ein präzises Ergebnis zu erzielen, ohne die Rechenleistung oder Latenz unnötig zu erhöhen.
RAG- oder Retrieval-Augmented-Methoden bieten eine weitere Möglichkeit, KI-Implementierungen zu optimieren und sogar die Qualität der Ergebnisse zu verbessern. Die RAG-Implementierung eignet sich hervorragend für die Skalierung, da sie es dem Modell ermöglicht, auf Daten aus externen Wissensspeichern zurückzugreifen. Es handelt sich um eine Methode zur Verbesserung der faktischen Genauigkeit, ohne das Wissen des Modells zu skalieren oder seine interne Kapazität zu überlasten. Außerdem ist es eine effektive Lösung zur Reduzierung der Kosten für die Bereitstellung von KI-Modellen.
Sicherstellen, dass die Inferenz schnell und zuverlässig ist
Eines der Hauptziele bei der Skalierung von KI-Modellen ist die Reduzierung der Latenz beim Servieren. Verwenden Sie Techniken wie die Wiederverwendung von KV-Caches, um berechnete Schlüssel/Werte für vergangene Token wiederzuverwenden, wenn Sie eine neue Nachrichtenfortsetzung servieren.
Implementieren Sie spekulative Dekodierung, bei der ein kleineres „Entwurfsmodell” Token vorschlägt, die von einem größeren Modell verifiziert werden, wodurch der Inferenzdurchsatz erhöht und gleichzeitig die Ausgabegenauigkeit beibehalten wird. Dies erhöht die Ausgabegeschwindigkeit und den Gesamtdurchsatz. Halten Sie außerdem die Genauigkeit aufrecht (behalten Sie die Ergebnisse des Modells während der Optimierungen unverändert bei), indem Sie eine sorgfältige Quantisierung oder gemischte Genauigkeit verwenden.
Testen Sie vor der Bereitstellung
Offline-Bewertungen können großartige Ergebnisse zeigen. Sie müssen jedoch dennoch Tests während der KI-Bereitstellung durchführen. Führen Sie den Schattenmodus aus, um den realen Datenverkehr widerzuspiegeln, ohne den Benutzern die Ausgabe Ihres skalierten Modells direkt anzuzeigen.
Der nächste Schritt sollte eine Canary-Release sein, bei der Sie das neue Modell für einen Teil des Datenverkehrs einführen. Führen Sie anschließend A/B-Tests durch, um die Ergebnisse zu vergleichen und Regressionen oder andere Probleme zu erkennen, die sich in den Metriken (Genauigkeit, Latenz oder Toxizität) zeigen. Ein solcher stufenweiser Ansatz ermöglicht die Implementierung einer effektiven Überwachung der KI-Modellabweichung. Außerdem vermeiden Sie so massive Ausfälle während der massenhaften Einführung der neuen Modellversion durch die Benutzer.
KI-Modelltraining vs. Einsatz in großem Maßstab
Ein weiterer zu berücksichtigender Aspekt ist, dass die Skalierbarkeit von KI zwischen KI-Modelltraining und Einsatz variiert. Bei groß angelegten Projekten, wie beispielsweise der Entwicklung von Unternehmenssoftware, müssen Sie hochspezifische Ansätze und Techniken einsetzen, um Störungen zu vermeiden und eine hohe Qualität für die Nutzer zu gewährleisten.
So funktioniert groß angelegtes KI-Training
Befolgen Sie beim Skalieren des Modelltrainings die folgende Checkliste:
- Achten Sie bei der Datenverwaltung auf hochwertige und vielfältige Korpora, führen Sie aggressive Deduplizierungen durch und filtern Sie toxische Daten/personenbezogene Daten heraus. Setzen Sie außerdem die für Ihren Bereich relevanten Lizenzbeschränkungen durch.
- Trainieren Sie KI-Modelle in einem rechenoptimierten Regime und stellen Sie sicher, dass die Anzahl der Trainingstoken proportional zur Parameteranzahl des Modells ist, um maximale Effizienz zu erzielen.
- Implementieren Sie Modellparallelität, um Schichten und Tensoren auf mehrere GPUs oder TPUs zu verteilen, wodurch die Skalierbarkeit verbessert und Speicherengpässe auf einzelnen Geräten reduziert werden.
- Verwenden Sie ZeRO- oder Fully Sharded Data Parallel (FSDP)-Techniken, um Optimiererzustände, Gradienten und Parameter über Knoten hinweg zu fragmentieren, sodass größere Modelle in den verfügbaren Speicher passen.
- Implementieren Sie Training mit gemischter Genauigkeit und Aktivierungs-Checkpointing, um den Speicherverbrauch zu reduzieren und einen optimalen Rechendurchsatz aufrechtzuerhalten.
- Steigern Sie die Effizienz durch Sparsity, um die Parameteranzahl ohne proportionale Rechenressourcen zu skalieren.
- Gewichten Sie hochwertige Daten in späteren Trainingsphasen neu oder überproportional, um die Modellspezialisierung zu verbessern und Überanpassungen zu reduzieren.
- Legen Sie während des Trainings Pausen und Auswertungen ein und überprüfen Sie mehrere relevante Metriken.
- Rüsten Sie alles für Regressionen aus, um sicherzustellen, dass Sie bei Bedarf die optimale Leistung wiederherstellen können.
Produktionsmuster für AI Serving
Die Skalierung von KI-Modellen im Serving bringt einige Herausforderungen mit sich, die Sie effektiv lösen können, wenn Sie Folgendes beachten:
- Stellen Sie in der Serving-Architektur zustandslose Modell-Worker hinter einem Inferenz-Gateway mit geringer Latenz und automatischen Skalierungsrichtlinien bereit, die auf dem Token-Durchsatz und der Anforderungslatenz basieren. Achten Sie bei der Automatisierung von Skalierungsstrategien für die KI-Infrastruktur auf die automatische Skalierung von Tokens und isolieren Sie störende Mandanten.
- Implementieren Sie für das Caching einen Prompt-/Ergebnis-Cache und eine KV-Cache-Wiederverwendung, um die Kontinuität der Sitzung zu gewährleisten und die Latenz zu reduzieren.
- Verwenden Sie kleinere Entwurfsmodelle mit Verifizierungsmodellen, um die Token-Generierungsgeschwindigkeit (Tokens/Sek.) zu erhöhen und gleichzeitig eine identische oder gleichwertige Ausgabequalität zu gewährleisten.
- Verwenden Sie 4/8-Bit-Gewichtquantisierung und kleine destillierte Assistenten für niedrige SLA-Pfade.
- Verlassen Sie sich auf Retrieval-Augmented Generation (RAG), um den Zugriff auf aktuelle externe Wissensquellen zu gewährleisten, ohne das Kernmodell neu trainieren zu müssen.
- Befolgen Sie das Shadow-Canary-Gradual-Rollout-Muster bei skalierten KI-Bereitstellungen.
- Implementieren Sie eine kontinuierliche Modelldriftüberwachung mit End-to-End-Tracing, Echtzeitbewertungen von Live-Datenschnitten und automatisierten Warnmeldungen bei Drift, Ausreißern und Verstößen gegen Sicherheitsmetriken.
Beispiele für den Einsatz von KI im großen Maßstab aus der Praxis
Um genau zu verstehen, wie sich die Skalierung von KI entwickeln kann und welche Herausforderungen damit verbunden sind, sollten wir uns einige Unternehmen ansehen, die mit ihren Modellen erfolgreich sind.
Die Veröffentlichung von Llama 3 durch MetaDies war ein groß angelegtes Projekt, bei dem Meta eng mit NVIDIA als Infrastrukturpartner zusammenarbeitete. Für die Einführung der Llama 3-Versionen mit 8B- und 70B-Parametern musste Meta über 15 Billionen Token an Textkorpora sammeln. All diese Daten mussten verfeinert und gefiltert werden, um Segmente von geringer Qualität zu entfernen.
Es wurden mehrere Experimente durchgeführt und verschiedene Datenquellen wie Web, Code, Dialoge und wissenschaftliche Texte abgeglichen. Derzeit nutzt Meta umfangreiche Tools, um das System zu verwalten und zu überwachen sowie Updates einzuspielen. Es werden Orchestrierungsebenen (z. B. Kubernetes oder interne Scheduler) implementiert und die Inferenzqualität sowie Latenzmetriken kontinuierlich überwacht.
Michelangelo ML-Skalierung von UberMichelangelo ist eines der besten öffentlichen Beispiele für einen AI//ML-Stack im Produktionsmaßstab, den man heute finden kann. Es begann damit, dass einzelne Teams bei Uber maßgeschneiderte Pipelines, Einmalanwendungen und Integrationen entwickelten. Dieser Ansatz führte zu einem Anstieg der operativen Schulden und einer Ausbreitung von ML. Michelangelo war die Lösung, die die erforderlichen ML-Funktionen auf einer einzigen Plattform zusammenführte. Derzeit kombiniert es Datenaufnahme, Feature-Speicher, Modelltraining und -bereitstellung, Überwachung und Lebenszyklusmanagement.
Das erfolgreiche Beispiel von Uber für die Skalierung von KI zeigt, dass Sie selbst wenn Sie mit einem komplexen System aus unverbundenen APIs und anderen Lösungen auf Unternehmensebene beginnen, durch die Implementierung von KI Ihre Kosten senken und die Leistung steigern können. Unternehmen, die noch nicht das Niveau von Uber erreicht haben, können sich den Fall von Evolv AI ansehen und erfahren, wie sie KI-Implementierungen zunächst in kleinerem Maßstab starten können.
Pro-ML-Optimierung bei LinkedInLinkedIn nutzt mehrere ML-Systeme, um seinen Nutzern bei der Jobsuche, dem Filtern von Inhalten, der Durchführung von Suchanfragen, der Werbung und anderen Aktionen zu helfen. Bei so vielen separaten ML-Funktionen standen sie jedoch vor gemeinsamen Herausforderungen, wie z. B. Doppelarbeit, Komplexität der Bereitstellung neuer KI-Modelle und Komplexität der Versionierung. Die Antwort von LinkedIn auf diese Herausforderungen war die Einführung von Pro-ML (Productive Machine Learning), mit dem das Unternehmen Infrastruktur, Tools und Best Practices über den gesamten ML-Lebenszyklus hinweg vereinheitlichen kann.
Skalierung von Medien-ML bei NetflixJeder kennt die berühmten Empfehlungsalgorithmen von Netflix. Dies ist jedoch nur eine von vielen ML-Funktionen, die das Streaming-Netzwerk nutzt, und sie arbeitet mit riesigen Datenmengen. Zu den größten Herausforderungen zählen das enorme Datenvolumen und die Pipelines, die skaliert werden müssen, um täglich mehrere Modalitäten zu verarbeiten, die extreme Komplexität der Modelle, die Datenabstraktion, die Zuverlässigkeit des Streamings und die Widerstandsfähigkeit.
Das Unternehmen löst diese Probleme durch KI-Skalierung und die Schaffung von Plattformen wie Data Gateway, die bei der Bewältigung der einzelnen Herausforderungen helfen. Die Komplexität des Systems erfordert einen mehrschichtigen Ansatz, der von der multimodalen KI-Modellschichtung bis zur engen Zusammenarbeit mit Intel für die Infrastruktur und die Hardwareoptimierung reicht.
Zusammenfassung
Die Skalierung von KI-Modellen ist eine Herausforderung, insbesondere wenn Sie einen Leistungsabfall vermeiden möchten. Sie ist jedoch auch eine Notwendigkeit, da KI-Implementierungen zunehmen, was oft zu übermäßig komplizierten Systemen führt, die aufgrund mangelnder Synchronisation zwischen den Komponenten ausfallen und deren Wartung ein Vermögen kostet.
Die Lösung ist eine KI-Skalierung, die alles Notwendige umfasst, die Möglichkeiten erweitert und alles optimiert. Die Zusammenarbeit mit erfahrenen KI-Agentenentwicklern kann der erste Schritt in diesem Projekt sein. Gemeinsam können wir eine Strategie ausarbeiten, die Störungen Ihrer Arbeitsabläufe verhindert und gleichzeitig das gesamte System auf den neuesten Stand bringt. Das Ergebnis sind produktivere und kosteneffizientere KI-Modelle, die die Herausforderungen des wachsenden Nutzerinteresses effektiv bewältigen können.
Wenn Sie bereit sind, diesen nächsten Schritt zu gehen, die Grenzen Ihrer KI-Skalierbarkeit auszuloten und darüber hinauszugehen, kontaktieren Sie uns, und wir werden gemeinsam herausfinden, wie wir diese Reise für Ihr Unternehmen erfolgreich gestalten können.
Sehen Sie, wie wir
eine KI-gestützte Rekrutierungs-App entwickelt haben, die von einem US-amerikanischen Personalvermittlungsriesen übernommen wurde
