ಪರಿಚಯ: "Triton Inference Server vs vLLM" ಹಿಂದಿನ ನಿಜವಾದ ಆಯ್ಕೆ
AI ಸ್ಟಾಕ್ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬದಲಾವಣೆಯು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಬಲವಂತವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡರೂ, ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಣ, ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ವೇಗದ ಬಗ್ಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. "Triton Inference Server vs vLLM" ಎಂದು ಚರ್ಚಿಸುವುದು ಒಂದು ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ. ಎರಡೂ ಪರಿಹಾರಗಳು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಅನುಮಾನವನ್ನು (model inference) ನೀಡುತ್ತವೆ; ಎರಡೂ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತರ್ಗತ ಪ್ರಶ್ನೆಯೆಂದರೆ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ಮಾನದಂಡವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ ಎಂಬುದಲ್ಲ. ನೀವು ಯಾವ ರೀತಿಯ ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯ—ವಿಭಿನ್ನ, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಲಿವರೇಜ್ಗಾಗಿ (Triton) ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ಸ್ (vLLM) ನೊಂದಿಗೆ LLM-ನೇಟಿವ್ ಯುಗದಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನದ ಮೇಲ್ಮೈ, ನಿಮ್ಮ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ 24 ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ AI ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ನಂಬುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಉತ್ತರವು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಕೆಲವು ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ—ಸ್ಟಾಕ್ ಲಿವರೇಜ್, ಅಗ್ರಿಗೇಟರ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ವೇಗ—ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ನಿಯೋಜನೆ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ (ಮಲ್ಟಿ-ಮಾದರಿ ಅನುಮಾನ, ಟೋಕನ್ ಥ್ರೋಪುಟ್, ಲೇಟೆನ್ಸಿ {SLO}ಗಳು, ಟೋಕನ್ಗೆ ವೆಚ್ಚ) ಆಧಾರವಾಗಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಒಟ್ಟು ಮಾಲೀಕತ್ವದ ವೆಚ್ಚವನ್ನು (TCO) ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಿನ್ನೆಲೆ: Triton Inference Server ಮತ್ತು vLLM ನಿಜವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡುತ್ತವೆ
- Triton Inference Server: ಮೂಲತಃ NVIDIA ದಿಂದ ಬಂದಿರುವ Triton, ಬಹು-ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್, ಬಹು-ಮಾದರಿ ಅನುಮಾನ ಸರ್ವರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು GPU ಗಳು ಮತ್ತು CPU ಗಳಾದ್ಯಂತ ನೀವು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು TensorFlow, PyTorch, ONNX, TensorRT, Python ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ಥಿರವಾದ gRPC/HTTP ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್, ಮಾದರಿ ರೆಪೊಸಿಟರಿ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಮಾದರಿ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು GPU ವೇಗವರ್ಧನೆಯೊಂದಿಗೆ ಆಳವಾಗಿ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. Triton ನ ಪ್ರಮೇಯವೆಂದರೆ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಏಕೀಕರಣ: GPU ಬಳಕೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳಾದ್ಯಂತ (CV, ASR, LLM ಗಳು, ಟ್ಯಾಬ್ಯುಲರ್ ML) ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ.
- vLLM: vLLM ಒಂದು ವಿಶೇಷ LLM ಅನುಮಾನ ಎಂಜಿನ್ ಮತ್ತು ಸರ್ವರ್ ಆಗಿದೆ. ಇದರ ಪ್ರಮುಖ ಆವಿಷ್ಕಾರವೆಂದರೆ PagedAttention, ಇದು ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಸ್ಫೋಟಿಸದೆ ಟೋಕನ್ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲೀನತೆಯನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲು KV ಸಂಗ್ರಹ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಮರು-ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಉತ್ಪಾದನಾ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ—ಚಾಟ್, ಏಜೆಂಟ್ಗಳು, RAG—ಇದರಲ್ಲಿ ಟೋಕನ್ಗೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿ, GPU ಗೆ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮತ್ತು ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಲೆಂಗ್ತ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳಾಗಿವೆ. vLLM ನ ಪ್ರಮೇಯವೆಂದರೆ LLM-ನೇಟಿವ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ಸಂಪೂರ್ಣ ML ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವ ಬದಲು ಉತ್ಪಾದಕ ಅನುಮಾನದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಈ ಫ್ರೇಮಿಂಗ್ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ "ಉತ್ತಮ" ಸಿಸ್ಟಮ್ ನೀವು ಬಳಕೆದಾರರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಜೊತೆಗೆ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವೀಡಿಯೊ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ 10,000 ಏಕಕಾಲಿಕ ಸೆಷನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಗ್ರಾಹಕ ಚಾಟ್ ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಹೋಲಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಅವುಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸ್ಟಾಕ್ಗೆ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ನಿಜವಾದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಚೌಕಟ್ಟು: ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಲಿವರೇಜ್ ವಿರುದ್ಧ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ವೇಗ
Triton Inference Server vs vLLM ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮೂರು ಲೆನ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:
- ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಲಿವರೇಜ್ (ಸ್ಟಾಕ್ನ ಸಮತಲ ನಿಯಂತ್ರಣ)
- ಪ್ರಮೇಯ: ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳು ಎಷ್ಟು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿವೆಯೋ (ದೃಷ್ಟಿ, ಭಾಷಣ, ಶ್ರೇಯಾಂಕ, LLM ಗಳು), ಪ್ರಮಾಣಿತ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ಲೇನ್, ಏಕರೂಪದ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯ ನಿಯೋಜನೆ ಮೂಲಭೂತ ಸೌಕರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ಸೂಚನೆ: Triton ನ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ಗಳು, ಮಾದರಿ ರೆಪೊಸಿಟರಿ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ಸ್, ಮಾದರಿ ಆವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್, ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ತಂಡಗಳು ಅನೇಕ ಉತ್ಪನ್ನ ಮೇಲ್ಮೈಗಳು ಮತ್ತು {SLO} ಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಲಿವರೇಜ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕಚ್ಚಾ ಟೋಕನ್ಗಳು/ಸೆಕೆಂಡ್ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆಡಳಿತ, ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮರುಬಳಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
- ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ವೇಗ (LLM ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಸಾಗಿಸುವ ವೇಗ)
- ಪ್ರಮೇಯ: ಉತ್ಪಾದಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಬದುಕುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಸಾಯುತ್ತವೆ—ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಸ್ವಾಪ್ಗಳು, ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ತ್ರೈಮಾಸಿಕಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ.
- ಸೂಚನೆ: vLLM ನ PagedAttention, ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ಡ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜನಪ್ರಿಯ LLM ತೂಕಗಳಿಗೆ ಪ್ರಥಮ ದರ್ಜೆಯ ಬೆಂಬಲವು ಹೊಸ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ತಳ್ಳುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ವಿನ್ಯಾಸವು ಕಡಿಮೆ ಡೆವಲಪರ್ ಘರ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಏಕಕಾಲಿಕತೆ, ದೀರ್ಘ-ಸಂದರ್ಭ, ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಅಗ್ರಿಗೇಷನ್ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ ಎಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗುತ್ತದೆ
- ಪ್ರಮೇಯ: ಪೂರೈಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಬದಲು ಅಗ್ರಿಗೇಟರ್ಗಳು ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ. AI ನಲ್ಲಿ, "ಬೇಡಿಕೆ" ಮೇಲ್ಮೈ ಎಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ (ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು, ಏಜೆಂಟ್ಗಳು, ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳು) ಆದರೆ "ಸರಬರಾಜು" ಮಾದರಿಗಳು, ತೂಕಗಳು ಮತ್ತು ವೇಗವರ್ಧಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಲೇಯರ್ ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸೂಚನೆ: ನಿಮ್ಮ ವಿತರಣೆಯು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದ್ದರೆ (ಉದ್ಯಮ ಒಪ್ಪಂದಗಳು, ಎಂಬೆಡೆಡ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ), {TCO} ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಲಿವರೇಜ್ ಮೇಲುಗೈ ಸಾಧಿಸಬಹುದು (Triton). ನಿಮ್ಮ ಕಂದಕವು ಉತ್ಪನ್ನ ವೇಗ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವಾಗಿದ್ದರೆ, LLM-ನೇಟಿವ್ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ವೇಗವು ಮೇಲುಗೈ ಸಾಧಿಸಬಹುದು (vLLM). ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾದ ನಿರ್ಬಂಧಕ್ಕಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅಗ್ರಿಗೇಟರ್ ಲಿವರೇಜ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ—ವೇಗ, ವೆಚ್ಚ ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿ.
ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು
- ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್
- Triton: ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್, ಜೊತೆಗೆ ಪೂರ್ವ/ನಂತರದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಣೀಕರಿಸಲು ಮಾದರಿ ಸಮೂಹಗಳು. ಬಹು-ಹಂತದ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಿಗೆ (ASR → NLU → LLM) ಮತ್ತು ಮಿಶ್ರ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
- vLLM: ಟೋಕನ್ ಉತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾದ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್. PagedAttention KV ಸಂಗ್ರಹ ವಿಘಟನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಏಕಕಾಲಿಕತೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾರ್ಗಗಳಿಗೆ, ಇದು GPU ಗೆ ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಟೋಕನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಟೈಲ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿಗಳಾಗಿ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು KV ಸಂಗ್ರಹ ನಿರ್ವಹಣೆ
- Triton: ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ; TensorRT-LLM ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ಗಳ ಮೂಲಕ LLM ಬೆಂಬಲವು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿದೆ. TensorRT-ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ಡ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿ ದಕ್ಷತೆಯು ಬಲವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
- vLLM: KV ಸಂಗ್ರಹ ಪುಟವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ದೀರ್ಘ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಏಕಕಾಲಿಕ ಸೆಷನ್ಗಳು ಪ್ರಥಮ ದರ್ಜೆಯಾಗಿವೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಾಟ್, ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು RAG ಗಾಗಿ ಯುನಿಟ್ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ತಯಾರಿಸುವ ಅಥವಾ ಮುರಿಯುವ ಏಕೈಕ ವೇರಿಯಬಲ್ ಆಗಿದೆ.
- ಮಾದರಿ ವಿಸ್ತಾರ ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣ
- Triton: ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಬಹು ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು XGBoost ಶ್ರೇಯಾಂಕ, YOLOv5 ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ವಿಸ್ಪರ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಪೂರೈಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಏಕೀಕರಣದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ವಸ್ತುರೂಪವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
- vLLM: LLM-ಕೇಂದ್ರಿತವಾಗಿದೆ. ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಓಪನ್ LLM ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಟೂಲ್ಚೈನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ (ಉದಾ., OpenAI-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ API ಗಳು, ಜನಪ್ರಿಯ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ಗಳು). LLM ಅಲ್ಲದ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳು ಅದರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಹೊರಗೆ ಬರುತ್ತವೆ.
- Triton: ಪ್ರಬುದ್ಧ ವೀಕ್ಷಣೆ ಹುಕ್ಗಳು, ಮಾದರಿ ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳು ಮತ್ತು A/B ಆವೃತ್ತಿಯು ಕಥೆಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಆಡಳಿತದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
- vLLM: LLM ಸೇವೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ—ಥ್ರೋಪುಟ್, ಲೇಟೆನ್ಸಿ, ಟೋಕನ್-ಮಟ್ಟದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು. ತಂಡಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಶಾಲ ಆಡಳಿತಕ್ಕಾಗಿ ಬಾಹ್ಯ {MLOps} ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೂರಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಿಂದ ಆರಿಸುವುದು: ನಿರ್ಧಾರ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್
- ಮಲ್ಟಿ-ಮೋಡಲ್ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್
- ಅಗತ್ಯ: ನಿಯಂತ್ರಿತ ರೋಲ್ಔಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾದ {SLA} ಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ {ML}, CV, ASR ಮತ್ತು LLM ಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಿ.
- ಆಯ್ಕೆ: Triton Inference Server. ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಲಿವರೇಜ್, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಚಾಟ್, ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು RAG
- ಅಗತ್ಯ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಏಕಕಾಲಿಕತೆ, ದೀರ್ಘ ಸಂದರ್ಭಗಳು, ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಟೋಕನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ತ್ವರಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೆ.
- ಆಯ್ಕೆ: vLLM. KV ಸಂಗ್ರಹ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು LLM-ನೇಟಿವ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಳು ಟೋಕನ್ಗೆ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
- GPU-ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ಗಳು
- ಅಗತ್ಯ: ಕನಿಷ್ಠ ಆಪ್ಸ್ ಓವರ್ಹೆಡ್ನೊಂದಿಗೆ ಡಾಲರ್ಗೆ ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಿ.
- ಆಯ್ಕೆ: LLM-ಮೊದಲ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ vLLM; ನೀವು LLM ಅಲ್ಲದ ಬಹು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬೇಕಾದರೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ಲೇನ್ ಅನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ Triton.
- ಲೆಗಸಿ ML ಮತ್ತು ಹೊಸ LLM ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ತಂಡಗಳು
- ಅಗತ್ಯ: ಉತ್ಪಾದಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಲೇಯರ್ ಮಾಡುವಾಗ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ CV/{NLP} ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿಡಿ.
- ಆಯ್ಕೆ: ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು Triton; ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ API ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲಾದ ವಿಶೇಷ LLM ಮಾರ್ಗವಾಗಿ vLLM ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ವೆಚ್ಚ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಯುನಿಟ್ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ
ಒಟ್ಟು ವೆಚ್ಚವು ಕೇವಲ GPU ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲ; ಇದು ಇದರ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ:
- ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ದಕ್ಷತೆ: LLM ಗಳಿಗೆ ಟೋಕನ್ಗಳು/ಸೆಕೆಂಡ್/GPU; CV/ASR ಗಾಗಿ ಚಿತ್ರಗಳು/ಸೆಕೆಂಡ್ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಗಳು/ಸೆಕೆಂಡ್.
- ಬಳಕೆ: ವೇಗವರ್ಧಕಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯನಿರತವಾಗಿರಿಸುವ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲಿಕತೆ.
- ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಓವರ್ಹೆಡ್: ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸಲು ಎಷ್ಟು ಕಸ್ಟಮ್ ಗ್ಲೂ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ನಮ್ಯತೆ: ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಅಥವಾ ಹೊಸ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ವೆಚ್ಚ.
PagedAttention ಹೆಚ್ಚಿನ ಏಕಕಾಲಿಕತೆಯನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ vLLM ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶುದ್ಧ LLM ಉತ್ಪಾದನಾ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ. ಇದು ಗರಿಷ್ಠ ಬಳಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ GPU ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಟೈಲ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಸಮತಟ್ಟಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಗ್ರಹಿಸಿದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಟ್ರಿಟಾನ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ನಕಲಿ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ (ಹಂಚಿಕೆಯ ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಏಕೀಕೃತ ಲಾಗಿಂಗ್, ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿಯೋಜನೆ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ಸ್). LLM ಗಳು ವೆಚ್ಚ ಅಥವಾ ಆದಾಯದಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಬಲ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ ಆಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಮೂರು ವರ್ಷಗಳ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ, ಇದು ವಲಯ-ಮಟ್ಟದ LLM ಥ್ರೋಪುಟ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಬಹುದು.
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಪರಿಗಣನೆಗಳು: ಲೇಟೆನ್ಸಿ, ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮತ್ತು {SLO} ಗಳು
- ಮೊದಲ-ಟೋಕನ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ವಿರುದ್ಧ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಥ್ರೋಪುಟ್: vLLM ಅನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಚಾಟ್ {UX} ಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಟೆನ್ಸರ್ಆರ್ಟಿ-ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿದಾಗ ಟ್ರಿಟಾನ್ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಮಾರ್ಗವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
- ಟೈಲ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ: ಏಕಕಾಲಿಕತೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ P95/P99 ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು PagedAttention ನ ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆ vLLM ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಟ್ರಿಟಾನ್ನ ಟೈಲ್ ನಡವಳಿಕೆಯು ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಚ್ ಸೈಜಿಂಗ್ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ; ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ ಮಿಶ್ರಣವು ವಿಶಾಲವಾದಷ್ಟೂ, ಕ್ಯೂಯಿಂಗ್ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಬೇಕು.
- ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಲೆಂಗ್ತ್: vLLM ನ ವಿಧಾನವು ದೀರ್ಘ ಸಂದರ್ಭಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗುತ್ತದೆ (ಇದನ್ನು RAG ಮತ್ತು ಟೂಲಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬೇಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ). ಟ್ರಿಟಾನ್ LLM ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ಗಳ ಮೂಲಕ ದೀರ್ಘ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಬಾಕ್ಸ್ನಿಂದ ಹೊರಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿಲ್ಲ.
ವೆಂಡರ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ ಮತ್ತು ಎಕೋಸಿಸ್ಟಮ್ ಲಿವರೇಜ್
- ನಿಮ್ಮ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ರೋಡ್ಮ್ಯಾಪ್ GPU-ಕೇಂದ್ರಿತವಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು TensorRT ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ NVIDIA ಯೊಂದಿಗೆ ಟ್ರಿಟಾನ್ನ ನಿಕಟ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಹೊಸ GPU ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಕರ್ನಲ್ಗಳಿಗೆ ನೀವು ತ್ವರಿತ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇನ್ನೊಂದು ಬದಿಯು NVIDIA ಯ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಊಹೆಗಳಿಗೆ ಬಿಗಿಯಾದ ಜೋಡಣೆಯಾಗಿದೆ.
- vLLM ನ ಸಮುದಾಯ-ಚಾಲಿತ, LLM-ಮೊದಲ ರೋಡ್ಮ್ಯಾಪ್ ಹೊಸ ಮಾದರಿ ಕುಟುಂಬಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಒದಗಿಸುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಉತ್ತಮ ಟೋಕನ್ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು RAG ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಟೂಲಿಂಗ್ ಕುರಿತು ಸಾಮೂಹಿಕ ತುರ್ತುಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ನೀವು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. LLM ಅಲ್ಲದ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವುದು ವಹಿವಾಟು.
ಅಗ್ರಿಗೇಷನ್ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ನಿಮ್ಮ ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇಲ್ಮೈ LLM ಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದಷ್ಟೂ, vLLM ನ ಪರಿಣತಿಯು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಬೇಡಿಕೆಯು ವ್ಯಾಪಾರ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳಾದ್ಯಂತ ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ಟ್ರಿಟಾನ್ನ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಲಿವರೇಜ್ ಬದಲಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.
ಭದ್ರತೆ, ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ
- ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿ ಮೂಲ, ಆವೃತ್ತಿ ಪಿನ್ನಿಂಗ್, ಆಡಿಟ್ ಟ್ರೇಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ನೀತಿ ಜಾರಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ಟ್ರಿಟಾನ್ನ ಮಾದರಿ ರೆಪೊಸಿಟರಿ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ ಮಾದರಿಗಳು ಅಂತಹ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ; ನಿಯೋಜನೆ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ಸ್ ಏಕರೂಪವಾಗಿದ್ದಾಗ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಆಡಳಿತ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.
- vLLM ಅನ್ನು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಆಡಳಿತ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅದನ್ನು ವಿಶಾಲವಾದ ನೀತಿ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಿರ್ವಹಣಾ ಲೇಯರ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅದು ಇತರ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಕುಳಿತಾಗ.
ವಲಸೆ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ
ಇದು ಒಂದು ದಿಕ್ಕಿನ ಬಾಗಿಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ:
- ಟ್ರಿಟಾನ್ LLM ಗಳನ್ನು (ಟೆನ್ಸರ್ಆರ್ಟಿ-ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ಅಥವಾ ಪೈಥಾನ್ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ಗಳ ಮೂಲಕ) ಪೂರೈಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಬಾಹ್ಯ ಸೇವೆಯಾಗಿ vLLM ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು—ಅಂದರೆ, ನೀವು ಟ್ರಿಟಾನ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ಲೇನ್ನಂತೆ ಇರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ LLM ಸೇವೆಯನ್ನು vLLM ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು.
- vLLM ಅನೇಕ ಸೆಟಪ್ಗಳಲ್ಲಿ OpenAI-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ API ಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕ್ಲೈಂಟ್ಗಳನ್ನು ಪುನಃ ಬರೆಯದೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಲೇಯರ್ಗಳಿಗೆ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ವಾಮ್ಯದ API ಗಳಿಂದ ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರಗತಿಶೀಲ ವಲಸೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪಾಠ: ವ್ಯಾಪಾರ ತರ್ಕವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಸಿಲುಕುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ. ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳನ್ನು ಅಮೂರ್ತವಾಗಿ ಇರಿಸಿ ಇದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಬದಲಾದಂತೆ ನೀವು ಸರ್ವಿಂಗ್ ಎಂಜಿನ್ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು.
ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಸಮಯ
- LLM ಸೇವೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪಡೆಯಲು, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು, ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸಾಗಿಸಲು ಬಯಸುವ ತಂಡಗಳಿಗೆ vLLM ನ ಡೆವಲಪರ್ ಕಥೆಯು ಬಲವಂತವಾಗಿದೆ. ಓಪನ್-ತೂಕದ ಬೆಂಬಲ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ನೇರವಾದ API ಮೇಲ್ಮೈ ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಸಂಸ್ಥೆಯು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಿದಂತೆ ಟ್ರಿಟಾನ್ನ ಡೆವಲಪರ್ ಕಥೆಯು ಫಲ ನೀಡುತ್ತದೆ—ಮಾದರಿ ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳು, ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಆವೃತ್ತಿ, ಮಾದರಿ ಸಮೂಹಗಳು ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆಯು ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳು ಒಂದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡ ನಂತರ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅನುಕೂಲವು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಿತರಣೆಯ ವೇಗವಾಗಿದ್ದಾಗ, ಡೆವಲಪರ್ ಘರ್ಷಣೆಯು ವೆಚ್ಚ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ; vLLM LLM ಗಳಿಗೆ ಅದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಅನುಕೂಲವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ಕ್ರಾಸ್-ಆರ್ಗ್ ML ವಿತರಣೆಯಾಗಿದ್ದಾಗ, ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ಲಾಭ ಕೇಂದ್ರಗಳಾಗಿವೆ; ಟ್ರಿಟಾನ್ ಅವುಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು: ಆಯ್ಕೆಯು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ
- 1,000 ರಿಂದ 100,000 ದೈನಂದಿನ ಸಕ್ರಿಯ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಗ್ರಾಹಕ ಚಾಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್
- vLLM ಗೆಲ್ಲುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ಟೋಕನ್ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಧಾರಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಇನ್ನೂ ಹೊಂದಿರದ ವಿಧಾನಗಳಾದ್ಯಂತ ಏಕರೂಪದ ಸರ್ವಿಂಗ್ ತಲಾಧಾರಕ್ಕಿಂತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ವೇಗ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
- LLM ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು RAG ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಸೂಟ್
- ಟ್ರಿಟಾನ್ ಗೆಲ್ಲುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ CV/ETL/ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ; LLM ಸೇವೆಯನ್ನು ಅದೇ ನಿಯೋಜನೆ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ ಕ್ರೋಢೀಕರಿಸುವುದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಎಂಟ್ರೊಪಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ.
- ದೀರ್ಘ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಟೂಲ್ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡ ಪ್ರೊಟೊಟೈಪಿಂಗ್
- vLLM ಗೆಲ್ಲುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ತ್ವರಿತ ಮಾದರಿ ಸ್ವಾಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ದಕ್ಷ KV ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಪ್ರಯೋಗ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಬಹು ದೀರ್ಘ-ಸಂದರ್ಭ ಸೆಷನ್ಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ವೆಚ್ಚವು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ.
- ಮಿಶ್ರ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ {SLA} ಗಳೊಂದಿಗೆ ಎಡ್ಜ್/ಆನ್-ಪ್ರೆಮ್
- ಟ್ರಿಟಾನ್ ಗೆಲ್ಲುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ನಿಯೋಜನೆ, ಆಪ್ಸ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ ಸೀಮಿತ ಮೇಲ್ಮೈ ವಿಸ್ತೀರ್ಣ ಮತ್ತು LLM ಅಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲವು ಸಂಭಾವ್ಯ LLM-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲಾಭಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.
ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಯೋಗ್ಯವಾದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು
- ವಾಸ್ತವಿಕ ಏಕಕಾಲಿಕತೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ P50 ಮತ್ತು P95 ನಲ್ಲಿ 1,000 ಔಟ್ಪುಟ್ ಟೋಕನ್ಗಳಿಗೆ ವೆಚ್ಚ.
- ಮೊದಲ-ಟೋಕನ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ಮೊದಲ-ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ-ಚಂಕ್ಗೆ ಸಮಯ.
- ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ GPU ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆ (ವಿಶೇಷವಾಗಿ LLM ಗಳಿಗೆ KV ಸಂಗ್ರಹ ರೆಸಿಡೆನ್ಸಿ ದರಗಳು).
- ಬರ್ಸ್ಟಿ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ನಡವಳಿಕೆ.
- ಮಾದರಿ ಸ್ವಾಪ್ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಮತ್ತು ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಸಮಯ.
- ನಿಯೋಜನೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದಲ್ಲಿ ಕಳೆದ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಗಂಟೆಗಳು.
ಇವು {SaaS} ನಲ್ಲಿ ಯುನಿಟ್ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಮಾನಗಳಾಗಿವೆ. ನಿಮ್ಮ ಅನುಮಾನ ಲೇಯರ್ ಉತ್ಪನ್ನದ ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಸಮಯ
ಈ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತಿದೆ. LLM ಸೇವೆಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟಗಾರರ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿವೆ. ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳನ್ನು ಸರ್ವಿಂಗ್ ಎಂಜಿನ್ಗಳಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದು ಸುರಕ್ಷಿತ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಇವುಗಳನ್ನೂ ಹೆಡ್ಜ್ ಮಾಡುವುದು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿದೆ: ಕ್ರಾಸ್-ಮೋಡಲ್ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಟ್ರಿಟಾನ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಇಂದು ಆದಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ LLM-ಹೆವಿ ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ vLLM ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ.
ಭವಿಷ್ಯದ ವಲಸೆಯನ್ನು ದುಬಾರಿಯಾಗಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ತರ್ಕವನ್ನು ಒಂದು ಸರ್ವಿಂಗ್ ಎಂಜಿನ್ಗೆ ಲಾಕ್ ಮಾಡುವುದು ಮಾತ್ರ ತಪ್ಪು ಉತ್ತರವಾಗಿದೆ. ಮಾಡ್ಯುಲಾರಿಟಿ ನಿಮ್ಮ ಸ್ನೇಹಿತ; ಅದು ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಯ ಮೌಲ್ಯವೂ ಆಗಿದೆ.
Sider.AI ಎಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ
ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ Sider.AI ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಉತ್ಪನ್ನವು AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತಿರಬೇಕು. ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, Sider.AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ಸರ್ವಿಂಗ್ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಅಮೂರ್ತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ—ಅಧಿಕ-ವೇಗದ, LLM-ನೇಟಿವ್ ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ vLLM ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ವಿಶಾಲವಾದ ML ಎಸ್ಟೇಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಏಕೀಕೃತ ಆಡಳಿತದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಟ್ರಿಟಾನ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಫಲಿತಾಂಶವು ಐಚ್ಛಿಕತೆಯಾಗಿದೆ: ಇಂದಿನ LLM ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಸಾಗಿಸಿ ಮತ್ತು ನಾಳೆ ಉದ್ಯಮದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಂದಿರಿ. ತೀರ್ಮಾನ: ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ಗಾಗಿ ಅಲ್ಲ, ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಬಂಧಕ್ಕಾಗಿ ಆರಿಸಿ
"Triton Inference Server vs vLLM" ಒಂದು ಸೌಂದರ್ಯ ಸ್ಪರ್ಧೆಯಲ್ಲ; ಇದು ನಿರ್ಬಂಧ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿದೆ. ಅನೇಕ ML ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಬಂಧವು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಸ್ಥಿರತೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಟ್ರಿಟಾನ್ ತಾರ್ಕಿಕ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಬಂಧವು LLM ಥ್ರೋಪುಟ್, ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ ವೇಗವಾಗಿದ್ದರೆ, vLLM ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಎರಡನ್ನೂ ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ, API ಲೇಯರ್ ಪ್ರತಿ ವಿನಂತಿಯು ಪೇಲೋಡ್ ಮತ್ತು {SLA} ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಟೇಕ್ಅವೇ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರದ ಮೌಲ್ಯ ಚಾಲಕಕ್ಕೆ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ಟೋಕನ್ಗಳು ಮುಖ್ಯವಾದಾಗ ಟೋಕನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ; ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊಗಳು ಮುಖ್ಯವಾದಾಗ ಆಡಳಿತಕ್ಕಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ. ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಕಸನಗೊಂಡಂತೆ ನೀವು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿ ಇರಿಸಿ. AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ತ್ರೈಮಾಸಿಕದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಅತ್ಯಂತ ಬಾಳಿಕೆ ಬರುವ ಅನುಕೂಲವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ನಿಯಮಗಳ ಮೇಲೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
ಅನುಬಂಧ: ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರಿಗಾಗಿ ತ್ವರಿತ ಹೋಲಿಕೆ
- ನಿಮಗೆ ಬಹು-ಮೋಡಲ್ ಸೇವೆ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಕ್ರಾಸ್-ತಂಡ ಮರುಬಳಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ: ಟ್ರಿಟಾನ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ.
- ನಿಮಗೆ LLM-ನೇಟಿವ್ ಥ್ರೋಪುಟ್, ಏಕಕಾಲಿಕತೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ: vLLM ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ.
- ನಿಮಗೆ ಎರಡೂ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ: ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಸರ್ವಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ನಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದ ಪ್ರಕಾರ ರೂಟ್ ಮಾಡಿ.
FAQ
Q1: ಹೆಚ್ಚಿನ ಏಕಕಾಲಿಕ LLM ಚಾಟ್ಗೆ ಯಾವುದು ಉತ್ತಮ: Triton Inference Server ಅಥವಾ vLLM?
ಹೆಚ್ಚಿನ ಏಕಕಾಲಿಕ ಚಾಟ್ಗಾಗಿ vLLM ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ PagedAttention ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ಡ್ KV ಸಂಗ್ರಹವು ಟೋಕನ್ಗಳು-ಪ್ರತಿ-ಸೆಕೆಂಡ್ ಮತ್ತು ಟೈಲ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ LLM-ಸ್ಥಳೀಯ ವಿನ್ಯಾಸವು ಸ್ಪಂದಿಸುವ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಅನುಭವವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಟೋಕನ್ಗೆ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಶ್ನೆ 2: ಒಂದು ಉದ್ಯಮವು vLLM ಗಿಂತ ಟ್ರೈಟಾನ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು?
ಮಿಶ್ರ ಕಾರ್ಯಭಾರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಉದ್ಯಮಗಳು—ದೃಷ್ಟಿ, ASR, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ML, ಮತ್ತು LLMಗಳು—ಟ್ರೈಟಾನ್ನ ಏಕೀಕೃತ ನಿಯಂತ್ರಣಾ ಸಮತಲ, ಮಾದರಿ ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ನಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನ ಸದುಪಯೋಗವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಅಗತ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಶ್ನೆ 3: ನಾನು ಟ್ರೈಟಾನ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಸರ್ವರ್ ಮತ್ತು vLLM ಎರಡನ್ನೂ ಒಂದೇ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ನಲ್ಲಿ ರನ್ ಮಾಡಬಹುದೇ?
ಖಂಡಿತ ಹೌದು. ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ API ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕ ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ vLLM ಗೆ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತವೆ, ಟ್ರೈಟಾನ್ ಅನ್ನು ವಿಶಾಲವಾದ ML ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಐಚ್ಛಿಕತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಲಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಪುನಃ ಬರೆಯದೆ ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೂ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಶ್ನೆ 4: ಟ್ರೈಟಾನ್ ಮತ್ತು vLLM ನಡುವಿನ ವೆಚ್ಚ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುವುದು?
ವಾಸ್ತವಿಕ ಏಕಕಾಲೀನತೆ, ಮೊದಲ-ಟೋಕನ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು GPU ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯ ದರದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ 1,000 ಔಟ್ಪುಟ್ ಟೋಕನ್ಗಳಿಗೆ ತಗಲುವ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೀರ್ಘ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗಾಗಿ KV ಕ್ಯಾಶ್ ರೆಸಿಡೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಓವರ್ಹೆಡ್, ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಸಮಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಒಟ್ಟು ಮಾಲೀಕತ್ವದ ನಿಜವಾದ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಿರಿ.
ಪ್ರಶ್ನೆ 5: vLLM ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್-ದರ್ಜೆಯ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
vLLM ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಮತ್ತು LLM-ಕೇಂದ್ರಿತ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿಗಾಗಿ ಬಾಹ್ಯ MLOps ಟೂಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ನೀತಿ ಜಾರಿ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ಟ್ರೈಟಾನ್ನ ಮಾದರಿ ರೆಪೊಸಿಟರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ನಿಯೋಜನೆ ಅರ್ಥವಿವರಣೆಯು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
