Техническое РУКОВОДСТВО

Облачная архитектура искусственного интеллекта

Облачная архитектура ИИ объединяет вычисления, хранилище, сети, модели и сервисы приложений в операционную систему для рабочей нагрузки ИИ.

Прослушайте это руководствоОзвучено ИИ · ~2 min

На этой странице2 минуты чтения
  1. Обзор
  2. Ключевые выводы
  3. Глубокое погружение
  4. Избегайте повторных попыток амплификации
  5. Реальная реализация
  6. Применение на практике
  7. Источники и дальнейшее чтение
  8. Продолжайте исследовать
  9. Часто задаваемые вопросы

Обзор

Проект должен соответствовать ограничениям по надежности, данным, задержке и стоимости задачи. Мощный ускоритель — лишь один из компонентов этой конструкции.

Ключевые выводы

  1. Разделяйте рабочие нагрузки по операционным потребностям.
  2. Обеспечьте соблюдение границ данных и разрешений.
  3. Проектная мощность, повторные попытки и откат вместе.

Глубокое погружение

Разделите интерактивные и фоновые рабочие нагрузки там, где их требования различаются. Пользователю, ожидающему ответа, требуется ограниченное время ответа, в то время как пакетная обработка может использовать очереди и более длительные задания. Сделайте статус очереди и поведение повторных попыток наблюдаемыми. Определите границы данных и роли доступа. Документы, внедрения, артефакты моделей и журналы могут иметь разные требования к хранению и разрешениям. Храните учетные данные в соответствующем секретном режиме и не предполагайте, что только сетевое расположение обеспечивает авторизацию. Планируйте изменения емкости и сбои зависимостей. Автомасштабирование может занять время, загрузка модели может оказаться дорогостоящей, а поставщик может наложить ограничения на скорость. Используйте элементы управления доступом, противодавление, ограниченные повторы и очистку недоступных состояний, чтобы одна перегруженная зависимость не перегружала весь сервис. Версируйте развертывание и протестируйте восстановление. Проверьте совместимость модели и версии предварительной обработки, миграцию данных и процедуры отката. Измеряйте стоимость полезной выполненной задачи, включая хранение, передачу, неудачные попытки и простаивающие ресурсы. Низкая цена за один вызов API может скрывать более дорогой рабочий процесс в целом.

04Рабочий пример

Избегайте повторных попыток амплификации

  1. Представьте себе 100 работников приложений, вызывающих одну конечную точку модели с ограниченной скоростью. Каждый неудачный запрос повторяется сразу пять раз.

  2. Дополнительные попытки увеличивают нагрузку без увеличения емкости конечной точки.

  3. Примените политику ограниченных повторов, которая учитывает отсрочку выполнения поставщика, ограничивает одновременные запросы и показывает пользователям состояние очереди или недоступности.

Что это показывает

Этот построенный пример объясняет, как архитектура может предотвратить распространение перегрузки.

Реальная реализация

Используйте надежную очередь для обработки документов с видимым статусом и безопасными повторными попытками.

Отделите возможности обслуживания моделей от обычной обработки веб-запросов.

Применение на практике

Почему это важно

  • Стоимость и бюджет. Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет.
  • Более четкие решения. Техническое образование помогает командам выбрать правильный стек, а не только самый новый.
  • Контроль качества. Лучший инженерный выбор снижает вероятность возникновения проблем с надежностью на производстве.

Следите за

  • Оптимизация одного теста может скрыть более широкие недостатки системы.
  • Затраты на инфраструктуру и техническое обслуживание часто недооцениваются.
  • Пробелы в безопасности и наблюдаемости могут увеличиваться по мере усложнения систем.

Следующие шаги

  1. Определите целевые показатели задержки, качества и стоимости перед внедрением.
  2. Тестирование при реалистичной нагрузке и условиях данных.
  3. Мониторинг прибора на наличие ошибок, дрейфа и влияния пользователя.
  4. Перед масштабированием подготовьте пути отката и реагирования на инциденты.

Источники и дальнейшее чтение

  1. Google CloudАрхитектура и автоматизация MLOps

Продолжайте исследовать

Бесплатная рассылка

Получайте ежедневный AI-обзор

Три проверенных AI-истории каждое утро буднего дня, написанные простым английским. Бесплатно навсегда, без рекламы.

Одно электронное письмо каждый будний день. Отписаться в один клик. Мы никогда не продаем и не передаем ваш адрес.

Проверьте себя

Take the AI Cloud Architecture quiz

Мгновенная обратная связь по каждому ответу и общий сертификат с проверяемым идентификатором после прохождения курса.

Начать тест

Поддержите бесплатное образование в области искусственного интеллекта. AI Understanding — это некоммерческая организация 501(c)(3). Никакой рекламы и платного доступа. Сделать пожертвование

Часто задаваемые вопросы

Устраняет ли автомасштабирование ограничения скорости?

Нет. Нижестоящая служба может сохранять свои собственные ограничения независимо от того, сколько экземпляров приложения вы запускаете.

Продолжайте учиться

Связанные руководства

Другие руководства, выбранные по этой теме

Получите бесплатный AI-сертификатКороткий бесплатный курс и экзамен. Без стоимости, без карты. Около 2,5 часов.Начать бесплатно →