O Google Cloud publicou uma postagem no blog sobre "Economize em GPUs: dimensionamento automático mais inteligente para suas cargas de trabalho de inferência do GKE". O artigo discute como a execução de cargas de trabalho de inferência de modelo LLM pode ser cara, mesmo ao usar os modelos e a infraestrutura abertos mais recentes.
Uma solução proposta é o dimensionamento automático, que ajuda a otimizar os custos, garantindo que você atenda à demanda do cliente e pague apenas pelos aceleradores de IA de que precisa.
O artigo fornece orientação sobre como configurar o dimensionamento automático para cargas de trabalho de inferência no GKE, com foco na escolha da métrica certa.
Achei particularmente interessante comparar as diferentes métricas para dimensionamento automático em GPUs, como usar a utilização da GPU versus o tamanho do lote versus o tamanho da fila.
Descobri que usar a utilização da GPU não é uma métrica eficaz para o dimensionamento automático de cargas de trabalho LLM porque pode levar ao sobreprovisionamento. Por outro lado, o tamanho do lote e o tamanho da fila fornecem indicadores diretos de quanto tráfego o servidor de inferência está enfrentando, tornando-os métricas mais eficazes.
No geral, o artigo forneceu uma visão geral útil de como otimizar o desempenho de custo das cargas de trabalho de inferência LLM no GKE. Recomendo ler o artigo para qualquer pessoa que esteja procurando implantar cargas de trabalho de inferência LLM no GKE.
