AI Gateways GPU Servers AI Proxies Model Load Balancing Distributed Inference AI Caching Token Streaming Batch Inference High Availability AI Networking
33 posts
لم يعد نشر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مجرد تحدي في هندسة البرمجيات؛ إنه في جوهره مشكلة في البنية التحتية. مع نمو أحجام النماذج من مليارات إلى مئات المليارات من المعاملات، انتقل الاختناق من قدرة الحوسبة إلى قيود الذاكرة. للمطورين من المستوى المتوسط إلى المتقدم...
في مشهد البنية التحتية الحديثة للذكاء الاصطناعي، يُعد التمييز بين الاستدلال في الوقت الفعلي والمعالجة الدفعية غير المتصلة أمراً بالغ الأهمية. بينما تخدم واجهات برمجة التطبيقات منخفضة زمن الاستجابة التطبيقات الموجهة للمستخدمين، يعتمد العمود الفقري للعديد من عمليات علوم البيانات والتعلم الآلي على معالجة مجموعات بيانات ضخمة بشكل غير متزامن...
يُعد نشر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) في بيئة الإنتاج تحدياً هندسياً كلاسيكياً قائماً على المقايضات. من ناحية، ترغب في تحقيق أقصى إنتاجية لخدمة أكبر عدد من الطلبات، مما يقلل التكلفة لكل رمز. ومن ناحية أخرى، تحتاج إلى زمن استجابة منخفض لضمان تجربة مستخدم سريعة الاستجابة. يعتمد التجميع الثابت...
مع انتقال اعتماد نماذج اللغات الكبيرة (LLM) من مرحلة التجريب إلى النشر في بيئة الإنتاج، يواجه المطورون مجموعة جديدة من تحديات البنية التحتية. وعلى عكس واجهات برمجة التطبيقات التقليدية (REST APIs)، تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي تعقيدات فريدة مثل زمن الاستجابة العالي، وتكاليف استخدام الرموز غير المتوقعة، وحدود المعدلات الصارمة، وتعرض البيانات الحساسة.
مع انتقال النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) من النماذج التجريبية إلى أحمال العمل الإنتاجية، ينتقل عنق الزجاجة غالباً من معالجة وحدة معالجة الرسومات (GPU) إلى مدخلات/مخرجات الشبكة. في سيناريوهات التقديم عالية الإنتاجية، نادرًا ما تكون تهيئة نواة لينكس القياسية كافية. يستكشف هذا المنشور طبقات البنية التحتية الحرجة...
مع تكامل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) بشكل متزايد في التطبيقات الإنتاجية، لم تكن توقعات الاستجابة الفورية أعلى من أي وقت مضى. غالباً ما تؤدي أنماط الطلب والاستجابة التقليدية، حيث ينتظر العميل اكتمال التوليد بالكامل قبل عرض أي مخرجات، إلى زمن استجابة مرتفع وغير مقبول.
في عصر نماذج اللغات الكبيرة وأنظمة الرؤية الحاسوبية الضخمة، انتقل الاختناق من التدريب إلى الاستدعاء. بينما يعد التدريب عملية مكثفة للحوسبة وغير متزامنة، فإن الاستدعاء حساس للتأخير ويجب أن يتعامل مع آلاف الطلبات المتزامنة في الوقت الفعلي. للمهندسين من المستوى المتوسط إلى المتقدم...