A gépi tanulás (ML) és a generatív mesterséges intelligencia (GenAI) alkalmazások egyik legfontosabb aspektusa a költségek optimalizálása. Mivel az ilyen típusú alkalmazások gyakran nagy számítási kapacitást és tárolást igényelnek, a költségek gyorsan megnövekedhetnek, ha nem megfelelő módon kezeljük a különböző összetevőket. Ezért, amikor egy GenAI-alapú vállalati alkalmazást hozunk létre, mint például egy chatbotot, fontos figyelembe venni az infrastruktúra, a modellek és a költségoptimalizálás megfelelő kezelését.

A nagy nyelvi modellek (LLM) bevezetésekor általában a finomhangolásra (fine-tuning) van szükség, amely lehetővé teszi, hogy a pre-trainált modellek jobban alkalmazkodjanak a specifikus feladatokhoz. A finomhangolás erőforrásigénye ugyan kisebb, mint a teljes modellek tanítása, de még mindig jelentős számítási kapacitást igényelhet. A legnagyobb kihívást azonban az jelenti, hogy hogyan lehet fenntartani a magas szintű teljesítményt a költségek korlátozása mellett.

A GenAI alkalmazás három szintű architektúrája — infrastruktúra, modell és alkalmazás réteg — alapvető fontosságú a sikeres megvalósításhoz. Az infrastruktúra réteg biztosítja azokat az adatokat, számítási kapacitást és eszközöket, amelyek szükségesek a nagy nyelvi modellek skálázott futtatásához. Az alkalmazások nagy részénél a legfontosabb elemek közé tartozik a vektorbázis, amely lehetővé teszi a tudás vektortérbe ágyazását, és a szétosztott GPU/TPU erőforrások, amelyek biztosítják a megfelelő számítási kapacitást a modellek tanításához és az inferenciához.

A modellréteg felelős azért, hogy kiválasszuk és finomhangoljuk azokat a modelleket, amelyek a legjobban illeszkednek az alkalmazáshoz. Ezen a rétegen zajlik az optimalizálás, amely elengedhetetlen a költségek csökkentéséhez, hiszen a túl nagy modellek használata vagy a nem megfelelően választott modellek felesleges költségeket eredményezhetnek. A modellek közötti optimális integráció kulcsfontosságú a hatékonyság növelésében.

A chatbotok és más GenAI-alapú alkalmazások példáján keresztül láthatjuk, hogyan működik a különböző rétegek közötti kölcsönhatás. A felhasználó által küldött kérés először az alkalmazás API-jához kerül, amely előfeldolgozást végez rajta. Ezt követi a modell inferenciája, amely során a válaszok generálása történik. A válaszok feldolgozása után visszajutnak a felhasználónak a chatbot felületén keresztül. A rendszerben résztvevő összes komponenst, mint például a vektorbázisokat és a pluginokat, folyamatosan optimalizálni kell, hogy biztosítsák a gyors válaszadást és a költséghatékonyságot.

A GenAI alkalmazások költségei különösen az inferenciára, a vektorbázisokra és a nagy nyelvi modellekre összpontosítva merülnek fel. A modellek és az inferencia folyamata, amelynek során adatokat keresünk, válaszokat generálunk és ezeket a végfelhasználó számára biztosítjuk, komoly erőforrásokat igényel. A legnagyobb költségeket az inferenciával kapcsolatos műveletek generálják, hiszen ezek minden egyes kérésnél számítási erőforrásokat igényelnek.

Egy másik kiemelkedő költségforrás a vektorbázisok használata. A vektorbázisoknak kulcsszerepe van az információ tárolásában és gyors visszakeresésében, de az ilyen rendszerek fenntartása és kezelése nem olcsó. A tárolt vektorok és az azokhoz kapcsolódó műveletek, mint például a hasonlóság keresése, jelentős számítási és memóriaigényt támasztanak.

Végül, a nyelvi modellek, amelyek a legösszetettebb gépi tanulási rendszerek közé tartoznak, szintén nagy költségeket generálhatnak. Ezek a modellek nemcsak hogy hatalmas adattömeget igényelnek a tanításhoz, de a futtatásuk is jelentős számítási kapacitást és energiaráfordítást követel.

A költségek kezelésére számos stratégia létezik. Az egyik ilyen a modellek finomhangolása és a megfelelő API szolgáltatók választása, mint például az OpenAI, Anthropic vagy AWS. Emellett az alkalmazások fejlesztése során olyan megoldások alkalmazása, amelyek a nagy nyelvi modellek kisebb verzióit vagy optimalizált változatait használják, szintén segíthet a költségek csökkentésében.

Azonban, ha az alkalmazás valóban komplex interakciókat és hosszabb beszélgetéseket igényel, elengedhetetlen a magas költségű modellek használata. Ilyen esetekben a folyamatos finomhangolás és a hatékony erőforrás-kezelés alapvető szerepet kap, hogy a költségek ne haladják meg a várható előnyöket.

A GenAI alkalmazások költséghatékony működtetése tehát nemcsak a megfelelő technológiai választásokon múlik, hanem a folyamatos optimalizáláson és az erőforrások tudatos kezelésén is. Az alkalmazások különböző rétegeinek összehangolt működése biztosítja, hogy a költségek és a teljesítmény egyensúlyban maradjanak, miközben a felhasználói élmény nem szenved csorbát.

Hogyan javítható a memória kezelés a nagyméretű nyelvi modellek kiszolgálásában a PagedAttention technológia segítségével?

A nagy nyelvi modellek (LLM) működésének egyik legnagyobb kihívása a memóriahatékonyság és a GPU-kapacitás maximális kihasználása. Ahogy a modellek egyre nagyobbak és összetettebbek lesznek, a memória kezelése kulcsfontosságúvá válik, különösen a nagy paraméterű modellek esetében, mint a GPT-NeoX. A memóriaigények gyorsan nőnek, miközben a számítási teljesítmény, például az Nvidia A100 és H100 GPU-k esetében, kétszeresére nőtt, miközben a memória kapacitása legfeljebb 80 GB maradt. Ez egyre nagyobb szűk keresztmetszetet jelent a LLM-ek képzésében és kiszolgálásában.

A modell súlyai fixek, és az aktivációk minimális GPU memóriát igényelnek, de a KV (kulcs-érték) cache kezelése alapvetően meghatározza a batch méretét, ami a teljesítményre és a skálázhatóságra is komoly hatással van. A KV cache tárolja a már feldolgozott tokeneket, és segít a következő tokenek előállításában. Az egyik legnagyobb problémát az jelenti, hogy a KV cache dinamikusan változik, növekvő és zsugorodó mérettel, miközben egyre több új token keletkezik. A memóriahatékonyság javításának kulcsa az, hogy a rendelkezésre álló memóriát optimálisan osszuk el és kezeljük.

A hagyományos rendszerek gyakran tárolják a KV cache-t folyamatos memóriaterületen, ami belső és külső fragmentációhoz vezet, ami pedig a batch méret csökkenéséhez és a feldolgozási teljesítmény romlásához vezet. Ahelyett, hogy a KV cache-t folyamatos blokkokban tárolnák, a PagedAttention egy új megközelítést javasol, amely a virtuális memória kezelésére és a lapozási technikákra épít, amelyeket az operációs rendszerek használnak. A PagedAttention segítségével a KV cache blokkokra oszlik, és minden blokk egy meghatározott számú token kulcsait és értékeit tartalmazza. Ezen blokkok nem szükségesek folyamatos tárolásra, ami lehetővé teszi a memória rugalmasabb kezelését.

A PagedAttention lényege, hogy minden blokk egy-egy "lapnak" felel meg, míg a tokenek a "bájtok", és a kérések a "folyamatok". Az operációs rendszerek virtuális memóriájához hasonlóan a PagedAttention lehetővé teszi a memória dinamikus allokálását és megosztását, miközben csökkenti a belső fragmentációt és kiküszöböli a külső fragmentációt. A blokkok egységesek, és a memória megosztása is blokkok szintjén történik, mind az egyes kéréseken belül, mind pedig azok között.

A vLLM rendszer, amely a PagedAttention technológiát alkalmazza, nem foglal le memóriát az összes potenciális token számára, hanem csak annyit, amennyire a prompt és az azt követő tokenek kiszámításához szükség van. Ezáltal a memóriahatékonyság jelentősen javul, és a rendszer képes dinamikusan kezelni a KV cache-t, miközben elkerüli a felesleges memóriát. A vLLM az első lépésben létrehozza a prompt és az első token KV cache-jét a hagyományos self-attention algoritmus alkalmazásával, majd tárolja a KV cache-t logikai blokkokban. Ahogy az autoregresszív dekódolás előrehalad, a rendszer új tokeneket generál, és a megfelelő helyeken tárolja a KV cache-t, frissítve a blokktáblát.

A PagedAttention módszer előnyei között szerepel, hogy jelentős teljesítménynövekedést biztosít a LLM kiszolgálásában, 2-4-szeres sebességnövekedést eredményez, anélkül hogy befolyásolná a modell pontosságát. Az előnyök különösen a hosszabb szekvenciák, nagyobb modellek és összetettebb dekódolási algoritmusok esetén figyelhetők meg. A PagedAttention rugalmas memória megosztása lehetővé teszi a memóriahasználat jelentős csökkentését, miközben fenntartja a rendszer teljesítményét.

A PagedAttention sikeressége a virtuális memória és lapozás analógiáján alapuló dinamikus memóriaallokálásnak köszönhető, amely különösen jól illeszkedik a LLM-ek kiszolgálásához, ahol a kimenet hossza nem előre meghatározott. Ahogy a GPU-k memóriakapacitása nem növekszik arányosan a számítási sebességgel, a memória kezelése kulcsfontosságú tényezővé válik a LLM alkalmazások hatékony skálázásában és alkalmazásában.

A jövőben a memóriahatékonyság további javítása érdekében érdemes figyelmet fordítani az egyes modellek számára legoptimálisabb memória-stratégiák kialakítására. A PagedAttention technológia használata mellett a folyamatos kutatás és a fejlesztések révén egyre újabb megoldások kerülhetnek előtérbe, amelyek segíthetnek a nagyméretű nyelvi modellek gyorsabb és hatékonyabb kiszolgálásában.

Hogyan optimalizálható a nagy nyelvi modellek (LLM) kiszolgálása memóriahatékonyság és késleltetés szempontjából?

A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) kiszolgálása során a memóriahatékonyság és a válaszidő közötti kompromisszumok meghatározzák a rendszer skálázhatóságát és költséghatékonyságát. A PagedAttention technika például jelentős áttörést hozott a memóriahasználat racionalizálásában azáltal, hogy lehetővé teszi a fizikai memória blokkjainak megosztását különböző szekvenciák között, akár 55%-kal csökkentve a memóriaigényt. Ez a megközelítés akár 2,2-szeres áteresztőképesség-növekedést eredményezhet, ami különösen értékes a skálázható LLM-alapú szolgáltatásoknál, mivel közvetlen költségmegtakarítást eredményezhet a szükséges hardverek számának csökkentésével.

Ugyanakkor ez a módszer nem univerzálisan alkalmazható minden neurális hálózati feladatra. A mély neurális hálók (DNN-ek) tanítása során például a tenzorformák rögzítettek, így az előre történő memóriaallokáció optimalizálható. Az ilyen, számításintenzív, nem memóriaintenzív alkalmazások esetében a PagedAttention-hoz hasonló eljárások nem feltétlenül javítanak a teljesítményen, sőt, rontják is azt a memóriacímzések közvetettsége és a nem folytonos memória blokkok miatt fellépő többletterhelés következtében. Ezek a korlátok különösen szembetűnőek lehetnek nagy modellek vagy komplex dekódolási feladatok esetében, ahol minden egyes kérés késleltetése számottevő.

A PagedAttention technika implementálása sem triviális. A meglévő rendszerekbe történő integráció vagy más neurális háló modellekhez való adaptálás további komplexitást jelent, noha az elérhető memóriahatékonyság révén új kapuk nyílnak meg a modellkiszolgálás világában.

Egy másik úttörő megközelítés az AlphaServe rendszer, amely a kiszolgálási teljesítmény optimalizálására modellezési párhuzamosítást (model parallelism) alkalmaz. Míg ez a technika jól ismert a tanítási környezetekben, kiszolgálás esetén, különösen késleltetés-érzékeny helyzetekben eddig kevés figyelmet kapott. Az AlphaServe intelligens algoritmusa automatikusan feltérképezi a különféle párhuzamosítási és elhelyezési stratégiák közti kompromisszumokat, és dinamikusan osztja el a modelleket GPU klasztereken belül, így reagálva a forgalmi kiugrásokra és csökkentve a késleltetést.

A rendszer központi vezérlője irányítja a kérések elosztását, az aktuálisan legrövidebb sorral rendelkező eszközcsoporthoz rendelve azokat, első beérkezés elvén. Ez a módszer megbízható SLO-teljesítést (Service Level Objective) tesz lehetővé, figyelembe véve a DNN-ek futási idejének kiszámíthatóságát. Az architektúra lehetőséget biztosít dinamikus batch-elésre is, ami tovább növeli a GPU kihasználtságát anélkül, hogy a késleltetésre vonatkozó követelményeket megsértené.

A batching, mint GPU-hatékonyságot növelő technika, azonban korlátozottan alkalmazható nagy modellek esetében. Mivel már egy minimális batch-méret is teljesen leköti a GPU-kapacitást, a további növelés nem jelent teljesítménynyereséget, ellenben növeli a végrehajtási időt. Szigorú SLO-feltételek mellett a batching gyakran kontraproduktív, és akár akadályozhatja is a kívánt késleltetési célok elérését.

A költségszempontokat tekintve az AlphaServe első pillantásra drágábbnak tűnhet a több GPU használata miatt. Azonban a fejlett párhuzamosítási és elhelyezési stratégiáknak köszönhetően jelentős költségmegtakarítás érhető el. Például akár 2,3-szor kevesebb eszköz is elegendő lehet ugyanazon terhelés kiszolgálására, miközben tízszer nagyobb kérésszámot és hatszor több modellt is képes kezelni az infrastruktúra.

Fontos megérteni, hogy a jelenlegi generatív mesterséges intelligencia (GenAI) rendszerek esetében gyakori a csúcsterhelés – azaz időszakos, kiszámíthatatlanul magas kérésszám. Egy naiv kiszolgáló rendszer ebben az esetben a legnagyobb várható terheléshez méretezi az erőforrásokat, ami felesleges túlbiztosítást és magasabb költségeket eredményez. Az AlphaServe dinamikus megközelítése viszont lehetővé teszi az erőforrások valós idejű optimalizálását, a terhelések intelligens szétosztását és a válaszidők minimalizálását.

A nagy modellek párhuzamos kiszolgálása tehát nemcsak technikai kérdés, hanem üzleti szempontból is döntő tényező. A memória és késleltetés közötti kompromisszumok megfelelő kezelése, a modellek intelligens elhelyezése és a valós idejű forgalmi adaptáció együttesen teszi lehetővé a versenyképes, skálázható LLM-alapú rendszerek kialakítását. Ebben a kontextusban az AlphaServe nem egyszerűen egy technológia, hanem egy új működési paradigma.

A fenti megközelítések értelmezéséhez elengedhetetlen megérteni a rendszerarchitektúrák és modellműködés fizikai és logikai rétegeit. A memória elérhetőség nemcsak fizikai korlát, hanem architekturális döntések következménye is. A nem folytonos memóriahasználatból eredő indirekt címzés hatásai, a batch-méret és a GPU-kihasználtság közötti nemlineáris viszony, valamint a párh

Hogyan érhetjük el az optimális egyensúlyt a teljesítmény és költségek között a nagy nyelvi modellek esetében?

A nagy nyelvi modellek (LLM) kiválasztása és alkalmazása során számos tényezőt kell figyelembe venni, és ezek közül az egyik legfontosabb az egyensúly megteremtése a teljesítmény és a költségek között. A különböző modellek és azok sajátosságai gyakran különböző igényeket és elvárásokat szolgálnak ki, amelyeket a feladat jellegének megfelelően kell mérlegelni. Ezen kívül az olyan testreszabási technikák, mint a prompt mérnökség, a finomhangolás és a tudás-kivonás (knowledge distillation), kulcsszerepet játszanak a modellek teljesítményének optimalizálásában. Mindezek során dönteni kell, hogy melyik megoldás nyújtja a legjobb eredményt az adott üzleti környezetben és a pénzügyi korlátok között.

A prompt mérnökség az egyik legnépszerűbb módszer, amely segíthet javítani a modellek válaszait anélkül, hogy jelentős áramlatú újratanítást kellene végrehajtani. Ez a megközelítés előnyös lehet az olyan alkalmazásokban, ahol a gyors reakciók és alacsony költségek a prioritás. Másrészt, a finomhangolás, amely lehetővé teszi a modellek pontosabb illesztését egy adott feladathoz, gyakran nagyobb költségekkel jár, mivel a szükséges adatokat és számítási erőforrásokat gondosan ki kell választani és kezelni.

A modellek testreszabása azonban nem mentes az új kihívásoktól. Az ilyen jellegű testreszabások növelhetik a modell teljesítményét, ám csökkenthetik annak általános alkalmazhatóságát. Ez a jelenség, amelyet "katasztrofális elfelejtésnek" neveznek, akkor fordul elő, amikor a modell túlságosan specializálódik egy adott területre, és elveszíti a szélesebb kontextusban való alkalmazhatóságát. Ezen túlmenően a tudás-kivonás egy olyan megoldás, amely egyensúlyt kínálhat, csökkentve a modell méretét és számítási igényeit, miközben megtartja a fontosabb képességeit, ezáltal optimalizálva a modell teljesítményét és fenntarthatóságát.

Az ilyen testreszabási és finomhangolási módszerek rendkívül drágák lehetnek, különösen akkor, amikor nagy mennyiségű, változatos adatot kell előállítani a modell képzéséhez. A nagy nyelvi modellekhez szükséges magas szintű adathalmazok elkészítése komoly erőforrásokat igényel, beleértve a szakértői csapatok munkáját is. Az adatok minőségét és relevanciáját folyamatosan ellenőrizni és frissíteni kell, hogy a modell folyamatosan reagálhasson az evolúciós nyelvi változásokra és a társadalmi normákra.

A legnagyobb kihívás azonban nemcsak az adatok minősége és mennyisége, hanem a technológiai infrastruktúra, amely a hatalmas adatmennyiség tárolását és feldolgozását is lehetővé teszi. Az adatok feldolgozása nemcsak pénzügyi és technikai kihívásokat jelent, hanem az emberi erőforrások menedzselését is magában foglalja, amelyek kulcsfontosságúak a sikeres modellfejlesztéshez és -karbantartáshoz.

A fenntarthatóság kérdése is központi szerepet kapott, különösen a nagy nyelvi modellek esetében. A nagy teljesítményű modellek képzése és alkalmazása hatalmas energiafogyasztással és szén-dioxid-kibocsátással jár. A kutatások szerint például egy nagy nyelvi modell, mint a GPT-3, több millió dollárnyi villamos energiát fogyasztott a tanítási folyamat során, miközben a szükséges hűtési megoldások további energiaigényt jelentettek. Az ilyen típusú energiafelhasználás jelentős hatással van nemcsak a pénzügyi költségekre, hanem az üzleti és társadalmi felelősségvállalásra is.

A fenntarthatóság érdekében különböző megoldások léteznek, mint például az energiahatékony algoritmusok és hardverek kifejlesztése, valamint az adatok tárolásához és feldolgozásához szükséges infrastruktúrák átállítása megújuló energiaforrásokra. A modellek méretének csökkentése, illetve a megfelelő testreszabási technikák alkalmazása lehetővé teszi a kisebb modellek alkalmazását, amelyek alacsonyabb költségekkel és kisebb környezeti hatásokkal rendelkeznek, miközben a feladatok egy jelentős részét ugyanolyan hatékonysággal elvégezhetik.

A nagy nyelvi modellek alkalmazásának gazdasági és környezeti hatásait figyelembe véve, a vállalatok számára alapvető, hogy olyan stratégiát dolgozzanak ki, amely a költségek, a teljesítmény és a fenntarthatóság közötti egyensúlyt célozza meg. A hosszú távú költségvonzatok mellett a vállalatoknak figyelembe kell venniük az operatív költségek mellett a környezeti hatásokat is, hogy valóban felelős és hatékony mesterséges intelligencia megoldásokat építhessenek.

Hogyan alkossunk kifejező arcokat: Az orr és a száj festése
Hogyan kezeljük a nyomási fekélyeket és vállfájdalmakat magas szintű gerincvelő-sérültek esetén?
Miért fontos a teljesség és a kompaktusság tétele a logikai rendszerekben?
Hogyan válasszunk megfelelő beszállítót a Microsoft Dynamics 365 Business Central bevezetéséhez?