Google Cloud a publié un article de blog intitulé "Économisez sur les GPU : un autoscaling plus intelligent pour vos charges de travail d'inférence GKE". L'article explique que l'exécution de charges de travail d'inférence de modèle LLM peut être coûteuse, même en utilisant les modèles et l'infrastructure ouverts les plus récents.
L'autoscaling est une solution proposée qui permet d'optimiser les coûts en garantissant que vous répondez à la demande des clients tout en ne payant que pour les accélérateurs d'IA dont vous avez besoin.
L'article fournit des conseils sur la configuration de l'autoscaling pour les charges de travail d'inférence sur GKE, en se concentrant sur le choix de la bonne métrique.
J'ai trouvé particulièrement intéressant de comparer les différentes métriques pour l'autoscaling sur les GPU, comme l'utilisation de l'utilisation du GPU par rapport à la taille du lot par rapport à la taille de la file d'attente.
J'ai constaté que l'utilisation de l'utilisation du GPU n'est pas une métrique efficace pour l'autoscaling des charges de travail LLM, car elle peut entraîner un surprovisionnement. D'autre part, la taille du lot et la taille de la file d'attente fournissent des indicateurs directs de la quantité de trafic que le serveur d'inférence connaît, ce qui en fait des métriques plus efficaces.
Dans l'ensemble, l'article a fourni un aperçu utile de la façon d'optimiser les performances en termes de coûts des charges de travail d'inférence LLM sur GKE. Je recommande la lecture de cet article à toute personne souhaitant déployer des charges de travail d'inférence LLM sur GKE.
