Hogyan érhetünk el költséghatékony AI alkalmazásokat nagy nyelvi modellek segítségével?

A mesterséges intelligencia (AI) és gépi tanulás (ML) területén az alkalmazások költséghatékony fejlesztése és üzemeltetése egyre fontosabbá válik, különösen, ha azokat nagy nyelvi modellek alapozzák meg. A generatív AI alkalmazások, amelyek képesek különböző szövegeket generálni vagy értelmezni, az üzleti élet minden szegmensében forradalmasíthatják a munkafolyamatokat. Azonban a nagy nyelvi modellek, mint például a ChatGPT, hatalmas számítási kapacitást igényelnek, amely jelentős költségekkel járhat. A költséghatékony működtetéshez elengedhetetlen a megfelelő optimalizálás, finomhangolás, valamint a modellválasztás és az infrastruktúra megtervezése.

Az AI rendszerek hatékony működtetéséhez nemcsak a modell fejlesztésére kell koncentrálnunk, hanem az infrastruktúra és a telepítés optimalizálására is. Az infrastruktúra optimalizálásának kulcseleme a skálázhatóság biztosítása. A felhőalapú platformok és a különböző gépi tanulási eszközök használata segíthet csökkenteni a szükséges számítási kapacitást, így a költségek is csökkenthetők, miközben a rendszer továbbra is képes kiszolgálni az igényeket.

Az egyik alapvető technika a költséghatékony AI alkalmazások fejlesztésében a modellek finomhangolása. A finomhangolás célja, hogy a modellek a legkisebb számítási igény mellett a lehető legjobb teljesítményt nyújtsák. Ehhez a legújabb kutatások és gyakorlati tapasztalatok szerint különböző stratégiák alkalmazhatók, például a hálózati architektúra átalakítása, a bemeneti adatok csökkentése, illetve a modellek specifikus optimalizálása az alkalmazás igényeinek megfelelően.

A modellválasztás is kritikus fontosságú a költségek szempontjából. A megfelelő modell kiválasztása nemcsak a teljesítmény, hanem a költségek szempontjából is döntő lehet. Az általánosan használt, de rendkívül nagy számítási kapacitást igénylő modellek, mint a GPT-3, nem mindig a legjobb választás, ha az alkalmazás nem igényli az ilyen szintű teljesítményt. Ilyen esetekben kisebb, specifikus feladatokra optimalizált modellek alkalmazása költséghatékonyabb megoldást jelenthet.

A költségoptimalizálás szempontjából fontos a megfelelő telepítési stratégia is. Az AI modellek telepítésekor figyelembe kell venni, hogy a különböző környezetek – legyen szó akár lokális szerverekről, akár felhőalapú platformokról – más-más költségszerkezettel rendelkeznek. A skálázhatóság biztosítása mellett célszerű a dinamikus erőforrás-kezelést alkalmazni, amely lehetővé teszi az erőforrások rugalmas allokálását a változó igényekhez. Ezzel minimalizálhatók a nem kihasznált kapacitások, és csak a ténylegesen szükséges erőforrásokat kell kifizetni.

A költséghatékony AI alkalmazások fejlesztésekor érdemes figyelembe venni a hosszú távú fenntarthatóságot is. A költségek nemcsak a fejlesztés során, hanem az alkalmazás működtetése alatt is folyamatosan felmerülnek. A hosszú távú optimalizálás érdekében érdemes olyan megoldásokat választani, amelyek nemcsak kezdetben, hanem a működtetésük alatt is képesek alacsonyan tartani a költségeket, például az adaptív modellezési technikák alkalmazásával.

A költséghatékony működtetéshez szorosan kapcsolódik a prediktív karbantartás is. Az AI rendszerek folyamatos monitorozása és karbantartása segíthet elkerülni a váratlan hibákból és leállásokból adódó költségeket. A mesterséges intelligencia képes előre jelezni a rendszeres karbantartási igényeket, és ezzel biztosítani a folyamatos, problémamentes működést.

Fontos megérteni, hogy a költséghatékony AI nemcsak a költségcsökkentésről szól, hanem a teljes üzleti működés hatékonyságának növeléséről is. A gépi tanulás és mesterséges intelligencia alkalmazásával olyan új lehetőségek nyílhatnak meg, amelyek révén az üzleti folyamatok optimalizálhatók, és a versenyképesség is növelhető.

Milyen költségekkel kell számolni egy saját LLM modell hosztolásakor és miért lehet ez jelentős?

A saját nyelvi modell (LLM) inferencia komponensének felépítése és hosztolása költséges lehet, különösen akkor, ha skálázható, alacsony válaszidejű, és párhuzamosan sok felhasználót kiszolgáló rendszert kell üzemeltetni. A költségek forrása elsősorban a számítási kapacitás biztosítása, az infrastruktúra menedzselése, valamint a modell kiszolgálásának teljesítményoptimalizálása köré épül.

A felhasználható infrastruktúrák típusai különböző bonyolultsági szinteken állnak rendelkezésre a nagy felhőszolgáltatóknál. Az AWS Lambda például lehetővé teszi, hogy szerverek kezelése nélkül futtassunk kódot, azonban ez csak egyszerűbb esetekre megfelelő. Komplexebb alkalmazások esetén az AWS Fargate szolgál konténer-alapú környezetként, amely már robusztusabb megoldásokat kínál. A gépi tanulásra specializált szolgáltatások, mint például az Amazon SageMaker, integrált támogatást nyújtanak a LLM-ek hosztolására, míg az Amazon EC2 teljes mértékben konfigurálható számítási környezetet biztosít bármilyen workload számára.

Más felhőszolgáltatók, mint a Microsoft Azure vagy a Google Cloud Platform (GCP), hasonló lehetőségeket kínálnak, és a választás gyakran attól függ, hogy milyen kontrollt szeretnénk gyakorolni a rendszer felett, illetve milyen válaszidőket és skálázhatóságot várunk el.

A költségek meghatározása során egy konkrét példát vehetünk alapul: 100 egyidejű felhasználó, akik óránként 100 kérést intéznek az asszisztenshez. Ez azt jelenti, hogy minden egyes kérés átlagosan 36 másodpercenként érkezik ugyanattól a felhasználótól. A rendszer teljesítményének modellezéséhez kulcsfontosságú a tokenek másodpercenkénti generálási sebessége, azaz a tokens per second (TPS) érték.

A tokenek olyan karakterláncok, amelyek gyakran egy-egy szót jelentenek, de előfordulhat, hogy egy szó több tokenből áll, különösen elgépelések vagy írásjelek esetén. Például az "cusstomer’s" szó két külön tokenre bontható, mivel hibásan van írva és tartalmaz egy aposztrófot is. A tokenizálás módja és a tokenekhez rendelt azonosítók közvetlenül befolyásolják a modell inferencia idejét.

Egy benchmark során a Don Quijote egyik hosszú mondata (269 token) szerepelt bemeneti promptként. Ezt a mondatot különböző utasításokkal ismételték meg (egyszer, kétszer, háromszor, stb.), és az így generált válaszok alapján mérték a TPS értéket. A GPT-3.5 modell esetében a legjobb mért teljesítmény 48 TPS volt, míg a legrosszabb 10 TPS. Az átlagos teljesítmény 35 TPS körül alakult.

Ez azt jelenti, hogy egy 250 token hosszú válasz generálása átlagosan 7 másodpercet vesz igénybe. A legrosszabb esetben ez akár 25 másodperc is lehet, ami azonban még mindig belefér az előre kalkulált 36 másodperces válaszidőbe. Ez egyetlen felhasználó esetén megfelelő, de ha 100 egyidejű felhasználóra kell skálázni, az már jelentősen megnöveli a szükséges számítási kapacitást.

A mérések ismétlése elengedhetetlen: legalább ötször célszerű futtatni ugyanazt az utasítást, és rögzíteni a legjobb és legrosszabb eredményeket. Ez azért fontos, mert a modellek teljesítménye nem determinisztikus, és a válaszok hossza is eltérhet annak ellenére, hogy a bemeneti prompt állandó. A teljesítménymérés során nem csak az átlag, hanem a szórás is fontos, különösen ha a kiszolgálás konzisztenciája kritikus.

A válaszidő optimalizálásához nem csak a modell TPS értékét kell figyelembe venni, hanem azt is, hogy egy kérés hány tokent tartalmaz. A prompt optimalizálása tehát kritikus komponens: minél rövidebb, de informatívabb b

Hogyan értékeljük egy vektoradatbázis költségeit és teljesítményét?

A vektoradatbázisok az utóbbi évek egyik legjelentősebb technológiai újításává váltak, különösen olyan területeken, mint az ajánlórendszerek, természetes nyelvfeldolgozás, számítógépes látás, valamint a nagy nyelvi modellekkel (LLM) kombinált Retrieval-Augmented Generation (RAG) megoldások. A nagyméretű, nagy dimenziószámú vektorkészletek gyors hasonlósági keresésének képessége révén a vektoradatbázisok kulcsfontosságúvá váltak a valós idejű, intelligens alkalmazások számára.

A technológia fejlődésével azonban párhuzamosan egyre bonyolultabbá vált a megfelelő rendszer kiválasztása. A nyílt forráskódú és felhőalapú megoldások széles skálája elérhető, így a megfelelő adatbázis kiválasztása kizárólag az adott felhasználási eset mély megértésével, alapos teszteléssel és benchmarkolással történhet meg. Ezek a benchmarkok kizárólag akkor értékelhetők, ha a költség és a teljesítmény közötti egyensúlyt figyelembe vesszük. A költségalapú összehasonlítás önmagában értelmetlen, ha nem vizsgáljuk meg, milyen számítási teljesítményt kapunk az adott árért cserébe.

A vektoradatbázisok benchmarkolása során az első és talán legfontosabb lépés a rendszeres komponensek szétválasztása, hogy a mérések kizárólag a vizsgált adatbázis viselkedését tükrözzék. Az indexépítési idő például kulcsmutatóvá válik: azt méri, hogy milyen gyorsan képes az adatbázis felkészülni a keresések kiszolgálására. Ez nemcsak az első indításnál, hanem a későbbi skálázásnál is kritikus.

Az adatok beillesztésének áteresztőképessége szintén központi jelentőségű. A méréseknek ki kell térniük arra, hogy másodpercenként hány vektort képes befogadni az adatbázis, valamint mennyi időbe telik egy teljes tömeges feltöltés. Az adatbázis használhatóságát végső soron a keresési késleltetés és áteresztőképesség határozza meg: előbbi azt mutatja meg, milyen gyorsan képes egyetlen keresési kérésre válaszolni, míg utóbbi azt, hány lekérdezést képes kiszolgálni másodpercenként. Az ilyen típusú metrikák akkor válnak igazán informatívvá, ha különböző terhelések mellett mérjük őket – különösen a 95. és 99. percentilis értékek segítenek feltárni a rendszer szűk keresztmetszeteit.

A skálázhatóság vizsgálata során különböző méretű adatállományokkal és párhuzamos terhelésekkel kell dolgozni. Egy olyan rendszer, amely kis adathalmazon jól működik, könnyen megroppanhat, ha hirtelen nagyméretű produkciós adatokkal találja szemben magát. Emellett a keresési pontosság is szigorú értékelést igényel. A keresési eredmények precizitása, visszahívása (recall) és az F1 pontszám alapvető mutatók a gyakorlati alkalmazhatóság szempontjából.

Nem hagyhatjuk figyelmen kívül az erőforrás-hatékonyság és költségdimenziót sem. Két azonos hardveren futó rendszer közül az az értékesebb, amely kevesebb CPU-magot, memóriát vagy tárolókapacitást igényel ugyanahhoz a teljesítményhez. Ezért a benchmarknak tartalmaznia kell például a lekérdezések predikátumok szerinti szűrésének sebességét és költségét is – különösen, ha el akarjuk kerülni az összes vektor pásztázását, ami gyakran számottevő többletterhelést jelent.

A teljes költség-performancia arány vizsgálata nem állhat meg a futási idő vagy kérésenkénti költség összehasonlításánál. Figyelembe kell venni a hardver, szoftver, üzemeltetés és karbantartás összesített költségeit is. Ez az egyetlen módja annak, hogy valós döntést hozzunk arról, melyik megoldás kínálja a legnagyobb értéket egy adott felhasználási forgatókönyvben.

Az eredmények mindig esettől függők lesznek. Éppen ezért célszerű nyílt, már meglévő benchmarkokkal kezdeni. Több hasznos eszköz is rendelkezésre áll erre a célra: például a VectorDBBench vagy a Qdrant által kínált benchmark-keretrendszer. Ezek lehetőséget nyújtanak több adatbázis párhuzamos tesztelésére, ráadásul standardizált metrikák és módszertan alapján.

Amennyiben saját benchmark környezet kiépítése válik szükségessé, fontos tudni, hogy nincs "szabványos" architektúra. A benchmark céljától és az infrastruktúrától függően különböző cloud-szolgáltatások kombinációja használható. Az alapelv viszont változatlan marad: a vektor embedding komponensek teljesítményét elszigetelve kell értékelni, kizárva más rendszerelemek válaszidejét, hogy a mért eredmények valóban az adatbázis működését tükrözzék.

Fontos megérteni, hogy a vektoradatbázis választása nem pusztán technikai, hanem üzleti döntés is. A havi működési költség könnyen megnégyszereződhet, ha figyelmen kívül hagyjuk az architektúra egyes komponenseinek rejtett költségeit – ahogy az a Provisioned Concurrency példáján is látható, ahol a költség 150 dollárról 4 000 dollárra nőtt pusztán a beállítások módosításával. Ezért minden esetben kritikus fontosságú a költségek előzetes modellezése, realisztikus tesztadatokkal és valósághű forgatókönyvekkel.

A teljesítmény és költség arányának tudatos kezelése nemcsak skálázási kérdés, hanem a rendszer hosszú távú életképességének záloga. A valós idejű alkalmazások terjedésével egyre kisebb a mozgástér a rossz döntésekre, hiszen a költségek exponenciálisan nö

Hogyan lehet dinamikusan adaptereket váltani és optimalizálni az LLM-eket az inferencia során?

A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) valós idejű alkalmazása során egyre gyakrabban merül fel az igény arra, hogy egyetlen alapmodellhez különböző feladat-specifikus adaptereket kapcsoljunk. Ezek az adapterek lehetővé teszik a modell dinamikus testreszabását anélkül, hogy minden egyes feladathoz külön modellt kellene betanítani vagy tárolni. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a felhasználó egy JSON formátumú kérésben megadhatja az adapter nevét vagy elérési útvonalát, valamint a promptot, és a rendszer automatikusan beállítja a megfelelő adaptert az adott feladathoz.

Ez a működésmód különösen hasznos, ha már rendelkezésre áll egy adaptereket tartalmazó mappa, ahol minden adapterhez tartozik egy adapter_config.json és a hozzá illő súlyfájl. A modell inicializálása után bármely adapter dinamikusan betölthető és használható, így például az egyik adapter alkalmas lehet személyes azonosításra alkalmas információk (PII) felismerésére, míg egy másik francia fordításra vagy egy mondatos összefoglalás generálására.

A folyamat technikai megvalósítása viszonylag egyszerű. Az adapter kiválasztása után meghívható egy függvény, amely előkészíti az inferenciát: tokenizálja a bemenetet, betölti az adaptert, majd előállítja a választ. A kód szintjén ez egy olyan függvény definiálását jelenti, amely beállítja az adaptert a modellhez, majd egy belső függvény segítségével végrehajtja az inferenciát. Ez utóbbi függvény a bemeneti promptot GPU-n tokenizálja, és mintavételezési stratégiák (pl. top_k) alkalmazásával generál kimenetet.

Bizonyos esetekben azonban előfordulhat, hogy a felhasználó nem tudja, melyik adapter a legmegfelelőbb az adott feladatra. Ilyenkor az adapter kiválasztása történhet automatikusan egy különálló komponens, az „Adapter Predictor” segítségével. Ez lehet egy zero-shot modell, amely a prompt alapján következtet az adapter típusára, vagy egy szabályalapú rendszer, amely előre defin

Hogyan lehet kisebb nyelvi modelleket létrehozni anélkül, hogy teljesítményveszteséget szenvednénk el?

A kis, de hatékony nyelvi modellek iránti igény egyre nagyobb, különösen olyan környezetekben, ahol a számítási erőforrások szűkösek, mint például mobil eszközök vagy IoT rendszerek esetén. E cél elérésére alapvetően két megközelítés létezik: az egyik a meglévő nagy modellek utólagos tömörítése, a másik egy kisebb modell tréningje vagy finomhangolása az alapoktól kezdve. Az utóbbival szemben az első módszer az, amely az utóbbi években a leggyorsabb fejlődésen ment keresztül, különösen a kvantálás nevű technika terén.

A kvantálás lényege, hogy a modell súlyait és aktivációit alacsonyabb precizitású számábrázolásokra konvertálják, például lebegőpontos (float32, float64) értékek helyett egész számokra (int8, int16). Ez a lépés nem csupán jelentős memóriamegtakarítást eredményez – akár 75%-os méretcsökkenéssel –, hanem lehetővé teszi a gyorsabb végrehajtást, különösen olyan hardvereken, amelyek kifejezetten alacsony precizitású műveletekre optimalizáltak.

A kvantálásnak két fő formája van: súlykvantálás és aktivációkvantálás. A súlykvantálás stabilabb, mivel a súlyok tréning után rögzítettek. Az aktivációkvantálás nehezebb, mivel az aktivációk dinamikusak, minden bemenetre változnak. A kvantálás lehet egyenletes (uniform), amikor az értékek közötti lépésköz állandó, vagy nem egyenletes (non-uniform), amely bár bonyolultabb, de jobb pontosságot eredményezhet, mivel jobban igazodik az adatok eloszlásához.

A kvantálás legnagyobb kihívása az, hogy az alacsonyabb precizitás miatt bekövetkező hibák ne vezessenek érezhető teljesítményromláshoz. A kvantálás művészete tehát abban áll, hogyan lehet az erőforrás-megtakarítást úgy elérni, hogy közben az eredeti modell hatékonysága a lehető legkevésbé sérüljön.

Három jelentős modern kvantálási technika külön figyelmet érdemel: az adaptív súlykvantálás (AWQ), a generatív előtanított transzformátorok kvantálása (GPTQ) és az LLM.Int8().

Az AWQ célzottan a modell súlyainak eloszlását elemzi, és ehhez igazítja a kvantálást. Ez a módszer képes a kvantálási hiba minimalizálására anélkül, hogy jelentős teljesítménycsökkenést okozna. Különösen jól működik nyelvi modelleken, általános tudásalapú kérdés-válasz feladatokban és vizuális-nyelvi modelleken is (pl. OpenFlamingo-9B, LLaVA-13B).

A GPTQ egy utólagos kvantálási technika, amelyet kifejezetten nagy generatív nyelvi modellekhez fejlesztettek, mint például a BLOOM vagy az OPT család. A GPTQ lényege, hogy a kvantálást úgy végzi el, hogy közben a modell eredeti teljesítménye szinte érintetlen marad.