Wat is AI-schaalbaarheid?

Als je ooit een demomodel een kleine testbelasting hebt zien verwerken en vervolgens hebt zien vastlopen zodra er echte gebruikers verschijnen, dan heb je de boosdoener ontmoet: schaalbaarheid. AI is hebberig – naar data, rekenkracht, geheugen, bandbreedte – en, vreemd genoeg, aandacht. Dus wat is AI-schaalbaarheid eigenlijk, en hoe krijg je het voor elkaar zonder elke week alles te moeten herschrijven?

Artikelen die u wellicht na dit artikel wilt lezen:

🔗 Wat is AI-bias, eenvoudig uitgelegd
Ontdek hoe verborgen vooroordelen AI-beslissingen beïnvloeden en uitkomsten modelleren.

🔗 Beginnersgids: wat is kunstmatige intelligentie
Overzicht van AI, kernconcepten, typen en dagelijkse toepassingen.

🔗 Wat is verklaarbare AI en waarom is het belangrijk?
Ontdek hoe verklaarbare AI de transparantie, het vertrouwen en de naleving van regelgeving vergroot.

🔗 Wat is voorspellende AI en hoe werkt het?
Begrijp voorspellende AI, veelvoorkomende toepassingsgevallen, voordelen en beperkingen.

Wat is AI-schaalbaarheid? 📈

AI-schaalbaarheid is het vermogen van een AI-systeem om meer data, verzoeken, gebruikers en use cases te verwerken en tegelijkertijd de prestaties, betrouwbaarheid en kosten binnen acceptabele grenzen te houden. Niet alleen grotere servers, maar slimmere architecturen die de latentie laag, de doorvoer hoog en de kwaliteit consistent houden naarmate de curve stijgt. Denk aan elastische infrastructuur, geoptimaliseerde modellen en observatiemogelijkheden die u daadwerkelijk laten zien wat er in de lucht hangt.

Wat maakt goede AI-schaalbaarheid ✅

Als AI-schaalbaarheid goed wordt toegepast, krijgt u:

• Voorspelbare latentie bij piekbelasting of aanhoudende belasting 🙂

• Doorvoer die ongeveer evenredig groeit met de toegevoegde hardware of replica's

• Kostenefficiëntie die niet per aanvraag toeneemt

• Kwaliteitsstabiliteit naarmate de inputs diversifiëren en de volumes stijgen

• Operationele rust dankzij autoschaling, tracering en verstandige SLO's

Onder de motorkap combineert dit gewoonlijk horizontale schaalbaarheid, batching, caching, kwantificering, robuuste dienstverlening en doordachte releasebeleid gekoppeld aan foutenbudgetten [5].

AI-schaalbaarheid versus prestatie versus capaciteit 🧠

• Prestatie is hoe snel een enkele aanvraag op zichzelf wordt voltooid.

• Capaciteit is het aantal verzoeken dat u tegelijkertijd kunt verwerken.

• Schaalbaarheid van AI gaat over het toevoegen van bronnen of het gebruiken van slimmere technieken om de capaciteit te vergroten en de prestaties consistent te houden, zonder dat uw factuur of pager de pan uit rijst.

Klein verschil, grote gevolgen.

Waarom schaal überhaupt werkt in AI: het idee van schaalwetten 📚

Een veelgebruikt inzicht in moderne machine learning is dat verlies op voorspelbare wijze verbetert naarmate de modelgrootte, data en rekenkracht binnen redelijke grenzen worden geschaald. Er is ook een compute-optimale balans tussen modelgrootte en trainings-tokens; het gelijktijdig schalen van beide is beter dan het schalen van slechts één. In de praktijk beïnvloeden deze ideeën trainingsbudgetten, datasetplanning en serveerafwegingen [4].

Snelle vertaling: groter kan beter zijn, maar alleen als je de invoer schaalt en proportioneel rekent - anders is het als het monteren van tractorbanden op een fiets. Het ziet er intens uit, maar leidt nergens toe.

Horizontaal versus verticaal: de twee schaalhefbomen 🔩

• Verticale schaalbaarheid : grotere behuizingen, krachtigere GPU's, meer geheugen. Eenvoudig, soms prijzig. Goed voor training met één knooppunt, lage latentie-inferentie of wanneer je model niet goed shardt.

• Horizontale schaalbaarheid : meer replicaties. Werkt het beste met autoscalers die pods toevoegen of verwijderen op basis van CPU/GPU of aangepaste app-statistieken. In Kubernetes schaalt HorizontalPodAutoscaler pods in reactie op de vraag - uw basis crowd control voor verkeerspieken [1].

Anekdote (samengesteld): Tijdens een spraakmakende lancering stabiliseerde het simpelweg inschakelen van server-side batching en het laten reageren van de autoscaler op de wachtrijdiepte de p95 zonder enige clientwijzigingen. Een overwinning zonder ophef is nog steeds een overwinning.

De volledige stack van AI-schaalbaarheid 🥞

1. Gegevenslaag : snelle objectopslag, vectorindexen en streaming-opname die uw trainers niet beperken.

2. Trainingslaag : gedistribueerde frameworks en schedulers die data-/modelparallellisme, controlepunten en nieuwe pogingen afhandelen.

3. Serveerlaag : geoptimaliseerde looptijden, dynamische batching , pagina-aandacht voor LLM's, caching, tokenstreaming. Triton en vLLM zijn hier vaak de helden [2][3].

4. Orkestratie : Kubernetes voor elasticiteit via HPA of aangepaste autoscalers [1].

5. Observeerbaarheid : traces, statistieken en logboeken die de gebruikersreis volgen en het gedrag in productie modelleren; ontwerp ze rond uw SLO's [5].

6. Governance en kosten : economie per aanvraag, budgetten en kill-switches voor onbeheerste workloads.

Vergelijkingstabel: tools en patronen voor AI-schaalbaarheid 🧰

Een beetje ongelijkmatig, met opzet, want dat is nu eenmaal het echte leven.

Deep dive 1: Serveertrucs die het verschil maken 🚀

• Dynamische batching groepeert kleine inferentieaanroepen in grotere batches op de server, waardoor het GPU-gebruik drastisch toeneemt zonder dat er wijzigingen op de client nodig zijn [2].

• Met pagina-aandacht worden veel meer gesprekken in het geheugen gehouden door KV-caches te pagineren, wat de doorvoer verbetert bij gelijktijdigheid [3].

• Door verzoekcoalescing en caching voor identieke prompts of insluitingen te gebruiken, voorkomt u dubbel werk.

• Speculatieve decodering en tokenstreaming zorgen ervoor dat de waargenomen latentie afneemt, zelfs als de kloksnelheid nauwelijks verandert.

Deep dive 2: Efficiëntie op modelniveau - kwantificeren, distilleren, snoeien 🧪

• Kwantisering verlaagt de parameternauwkeurigheid (bijvoorbeeld 8-bits/4-bits), waardoor het geheugen kleiner wordt en de inferentie sneller verloopt. Evalueer de taakkwaliteit altijd opnieuw na wijzigingen.

• Door distillatie wordt kennis overgedragen van een grote leraar naar een kleinere student die jouw hardware daadwerkelijk leuk vindt.

• Bij gestructureerd snoeien worden de gewichten/koppen die de minste bijdrage leveren, weggesnoeid.

Laten we eerlijk zijn, het is een beetje alsof je je koffer kleiner maakt en dan eist dat al je schoenen er nog in passen. Op de een of andere manier lukt dat meestal wel.

Deep dive 3: Data- en trainingsschaling zonder scheuren 🧵

• Gebruik gedistribueerde training die de lastige aspecten van parallellisme verbergt, zodat u experimenten sneller kunt uitvoeren.

• Houd de schaalwetten : verdeel het budget zorgvuldig over de modelgrootte en de tokens; het samen schalen van beide is rekenkundig efficiënt [4].

• Curriculum- en datakwaliteit beïnvloeden de uitkomsten vaak meer dan mensen toegeven. Betere data is soms beter dan meer data, zelfs als je de grotere cluster al hebt geordend.

Deep dive 4: RAG als schaalstrategie voor kennis 🧭

In plaats van een model opnieuw te trainen om gelijke tred te houden met veranderende feiten, RAG een retrievalstap toe bij de inferentie. U kunt het model stabiel houden en de index en retrievers naarmate uw corpus groeit. Elegant - en vaak goedkoper dan volledige hertrainingen voor apps met een hoge kennisdichtheid.

Observeerbaarheid die zichzelf terugbetaalt 🕵️♀️

Je kunt niet schalen wat je niet kunt zien. Twee essentiële punten:

• Metrieken voor capaciteitsplanning en automatisch schalen: latentiepercentielen, wachtrijdieptes, GPU-geheugen, batchgroottes, tokendoorvoer, cache-trefferpercentages.

• Traces die een enkele aanvraag volgen via gateway → ophalen → model → nabewerking. Koppel wat u meet aan uw SLO's, zodat dashboards vragen binnen een minuut beantwoorden [5].

Als dashboards vragen binnen een minuut beantwoorden, gebruiken mensen ze. Als ze dat niet doen, doen ze alsof.

Betrouwbaarheidsrichtlijnen: SLO's, foutenbudgetten, verstandige uitrol 🧯

• Definieer SLO's voor latentie, beschikbaarheid en resultaatkwaliteit en gebruik foutbudgetten om betrouwbaarheid in evenwicht te brengen met de releasesnelheid [5].

• Implementeer achter verkeerssplitsingen, voer canaries uit en voer schaduwtests uit vóór wereldwijde omschakelingen. Je toekomstige zelf zal snacks sturen.

Kostenbeheersing zonder drama 💸

Schalen is niet alleen technisch, maar ook financieel. Behandel GPU-uren en tokens als eersteklas resources met een economische eenheid (kosten per 1000 tokens, per embedding, per vectorquery). Voeg budgetten en waarschuwingen toe; vier het verwijderen van items.

Een eenvoudige routekaart naar AI-schaalbaarheid 🗺️

1. Begin met SLO's voor p95-latentie, beschikbaarheid en taaknauwkeurigheid; draadmetrieken/traces op dag één [5].

2. Kies een serveerstapel die batching en continue batching ondersteunt: Triton, vLLM of equivalenten [2][3].

3. Optimaliseer het model : kwantificeer waar dat nodig is, schakel snellere kernels in of distilleer voor specifieke taken; valideer de kwaliteit met echte evaluaties.

4. Architect voor elasticiteit : Kubernetes HPA met de juiste signalen, aparte lees-/schrijfpaden en stateless inferentiereplica's [1].

5. Pas ophalen toe wanneer de versheid van belang is, zodat u uw index kunt opschalen in plaats van elke week opnieuw te trainen.

6. Maak de cirkel rond met kosten : zorg voor een economische eenheid en wekelijkse evaluaties.

Veelvoorkomende fouten en snelle oplossingen 🧨

• GPU op 30% gebruik terwijl de latentie slecht is

  • Schakel dynamische batchverwerking , verhoog de batchlimieten voorzichtig en controleer de serverconcurrentie opnieuw [2].

• Doorvoer stort in bij lange prompts

  • Gebruik een service die pagina-aandacht en stem het maximale aantal gelijktijdige sequenties af [3].

• Autoscaler flaps

  • Soepele statistieken met vensters; schaal op wachtrijdiepte of aangepaste tokens per seconde in plaats van puur CPU [1].

• Kosten exploderen na lancering

  • Voeg kostenmetingen op aanvraagniveau toe, schakel kwantificering in waar dat veilig is, cache de meest voorkomende query's en beperk de ergste overtreders.

AI-schaalbaarheidshandboek: snelle checklist ✅

• SLO's en foutbudgetten bestaan ​​en zijn zichtbaar

• Metrieken: latentie, tps, GPU-geheugen, batchgrootte, token/s, cachehit

• Sporen van binnenkomst naar model tot post-proc

• Serveren: batching aan, gelijktijdigheid afgestemd, warme caches

• Model: gekwantiseerd of gedistilleerd waar het helpt

• Infra: HPA geconfigureerd met de juiste signalen

• Ophaalpad voor het actueel houden van kennis

• Eenheidseconomie wordt vaak herzien

Te lang, niet gelezen en laatste opmerkingen 🧩

AI-schaalbaarheid is geen enkele functie of geheime schakelaar. Het is een patroontaal: horizontale schaalbaarheid met autoscalers, server-side batching voor gebruik, efficiëntie op modelniveau, ophalen van kennis om te offloaden en observeerbaarheid die uitrol saai maakt. Voeg SLO's en kostenhygiëne toe om iedereen op één lijn te houden. Je zult het niet in één keer perfect doen - niemand doet dat - maar met de juiste feedbackloops groeit je systeem zonder dat koude zweetgevoel om 2 uur 's nachts 😅

Referenties

[1] Kubernetes-documentatie - Horizontale pod-autoschaling - lees verder
[2] NVIDIA Triton - Dynamische Batcher - lees verder
[3] vLLM Docs - Pagina-aandacht - lees verder
[4] Hoffmann et al. (2022) - Training van compute-optimale grote taalmodellen - lees verder
[5] Google SRE-werkboek - SLO's implementeren - lees verder

Vind de nieuwste AI in de officiële AI Assistant Store

Over ons