Demo eredu batek proba-karga txiki bat zapaltzen eta gero benetako erabiltzaileak agertzen diren unea izozten ikusi baduzu inoiz, gaizkilea ezagutu duzu: eskalatzea. Adimen artifiziala (IA) datu, konputazio, memoria, banda-zabalera eta, bitxia bada ere, arretaren irrika du. Beraz, zer da benetan IA eskalagarritasuna, eta nola lortzen duzu dena astero berridatzi gabe?
Honen ondoren irakurri nahi izango dituzun artikuluak:
🔗 Zer da IAren alborapena modu sinplean azalduta?
Ikasi nola moldatzen dituzten ezkutuko alborapenek IAren erabakiak eta emaitzak modelatzen dituzten.
🔗 Hasiberrientzako gida: zer da adimen artifiziala
IAren ikuspegi orokorra, oinarrizko kontzeptuak, motak eta eguneroko aplikazioak.
🔗 Zer da IA azalgarria eta zergatik den garrantzitsua
Ezagutu nola azaltzen den IAk gardentasuna, konfiantza eta araudi-betetzea handitzen dituen.
🔗 Zer da IA prediktiboa eta nola funtzionatzen duen
Ulertu IA prediktiboa, erabilera kasu ohikoenak, onurak eta mugak.
Zer da IA eskalagarritasuna? 📈
IA Eskalagarritasuna IA sistema batek datu, eskaera, erabiltzaile eta erabilera kasu gehiago kudeatzeko duen gaitasuna da, errendimendua, fidagarritasuna eta kostuak muga onargarrien barruan mantenduz. Ez bakarrik zerbitzari handiagoak, baizik eta arkitektura adimentsuagoak, latentzia baxua, errendimendua altua eta kalitatea koherentea mantentzen dituztenak kurbak gora egin ahala. Pentsa ezazu azpiegitura elastikoa, eredu optimizatuak eta behatzeko gaitasuna, benetan zer dagoen sutan esaten dizuna.
Zerk egiten du IA eskalagarritasun ona ✅
AI Eskalagarritasuna ondo egiten denean, hau lortzen duzu:
-
Aurreikus daitekeen latentzia karga zorrotz edo etengabekoaren pean 🙂
-
Gehitutako hardware edo erreplikarekin proportzioan hazten den errendimendua
-
Eskaera bakoitzeko puztu ez den kostu-eraginkortasuna
-
Kalitatearen egonkortasuna sarrerak dibertsifikatu eta bolumenak handitu ahala
-
Eskalatze automatikoari, trazadurari eta SLO zentzudunei esker, funtzionamendu lasaia
Honen azpian, normalean, eskalatze horizontala, multzokatzea, cachea, kuantizazioa, zerbitzu sendoa eta errore-aurrekontuei lotutako argitalpen-politika pentsakorrak nahasten dira [5].
AI Eskalagarritasuna vs. errendimendua vs. edukiera 🧠
-
Errendimendua eskaera bakar bat isolatuta zein azkar betetzen den da.
-
Edukiera aldi berean zenbat eskaera kudeatu ditzakezun da.
-
AI eskalagarritasuna baliabideak gehitzeak edo teknika adimentsuagoak erabiltzeak edukiera handitzen duen eta errendimendua koherentea mantentzen duen da, faktura edo bilagailua lehertu gabe.
Bereizketa txikia, ondorio erraldoiak.
Zergatik funtzionatzen du eskalak IA-n: eskalatze legeen ideia 📚
ML modernoan oso erabilia den ikuspegi bat da galerak modu aurreikusgarrietan hobetzen direla modeloaren tamaina, datuak eta konputazioa konputazio-optimoa den oreka ere badago ; biak batera eskalatzeak bat bakarrik eskalatzea baino hobea da. Praktikan, ideia hauek entrenamendu aurrekontuak, datu-multzoen plangintza eta zerbitzatzeko konpromisoak baldintzatzen dituzte [4].
Itzulpen azkarra: handiagoa hobea izan daiteke, baina sarrerak eskalatzen eta proportzioan kalkulatzen dituzunean bakarrik; bestela, bizikleta bati traktore-pneumatikoak jartzea bezala da. Indartsua dirudi, baina inora ez doa.
Horizontala vs bertikala: bi eskalatze palankak 🔩
-
Eskalatze bertikala : kutxa handiagoak, GPU sendoagoak, memoria gehiago. Sinplea, batzuetan garestia. Ona nodo bakarreko entrenamendurako, latentzia baxuko inferentziarako edo zure ereduak ondo zatitzeari uko egiten dionean.
-
Eskalatze horizontala : erreplika gehiago. Hobekien funtzionatzen du eskalatzaile automatikoekin . Kubernetes-en, HorizontalPodAutoscaler-ek pod-ak eskalatzen ditu eskaeraren arabera: trafiko-puntak kontrolatzeko oinarrizko jendetza-kontrola [1].
Anekdota (konposatua): Abiarazte garrantzitsu batean, zerbitzariaren aldeko multzokatzea gaitzea eta eskalatzaile automatikoak ilararen sakonera egonkortuari erreakzionatzea uztea bezeroaren aldaketarik gabe p95. Garaipen ez-deigarriak garaipen dira oraindik.
IA Eskalagarritasunaren multzo osoa 🥞
-
Datu geruza : objektuen biltegiratze azkarrak, bektoreen indizeak eta zure entrenatzaileak oztopatu ez ditzaten streaming bidezko ingestioa.
-
Prestakuntza geruza : datuen/ereduen paralelismoa, kontrol-puntuak eta berriro saiakerak kudeatzen dituzten banatutako esparruak eta programatzaileak.
-
Zerbitzatze-geruza : exekuzio-denbora optimizatuak, multzokatze dinamikoa , arreta orrialdekatua LLMetarako, cachea, token streaming-a. Triton eta vLLM maiz agertzen dira hemen [2][3].
-
Orkestrazioa : Kubernetes elastikotasunerako HPA edo eskalatzaile automatiko pertsonalizatuen bidez [1].
-
Behagarritasuna : erabiltzaileen ibilbideak jarraitzen dituzten eta ekoizpenean portaera modelatzen duten arrastoak, metrikak eta erregistroak; diseinatu itzazu zure SLOen arabera [5].
-
Gobernantza eta kostua : eskaera bakoitzeko ekonomia, aurrekontuak eta lan-karga gainbeheretarako etengailuak.
Konparazio taula: IA eskalagarritasunerako tresnak eta ereduak 🧰
Apur bat irregularra nahita, benetako bizitza hala delako.
| Tresna / Eredua | Publikoa | Prezio gutxikoa | Zergatik funtzionatzen duen | Oharrak |
|---|---|---|---|---|
| Kubernetes + HPA | Plataforma taldeak | Kode irekia + azpiegitura | Pods horizontalki eskalatzen ditu metrikak gora egiten duten heinean | Neurketa pertsonalizatuak urrea dira [1] |
| NVIDIA Triton | Ondorio SRE | Doako zerbitzaria; GPU $ | Multzokatze dinamikoak errendimendua handitzen du | config.pbtxt bidez [2] |
| vLLM (PagedAttention) | LLM taldeak | Kode irekia | KV-cache orrialdekatze eraginkorraren bidezko errendimendu handia | Bikaina galdera luzeetarako [3] |
| ONNX exekuzio-denbora / TensorRT | Nerd perfektuak | Doako / saltzaileen tresnak | Kernel mailako optimizazioek latentzia murrizten dute | Esportazio bideak korapilatsuak izan daitezke |
| RAG eredua | Aplikazio taldeak | Azpi + indizea | Ezagutza berreskurapenera deskargatzen du; indizea eskalatzen du | Freskotasunerako bikaina. |
1. azterketa sakona: Orratza mugitzen duten zerbitzatzeko trikimailuak 🚀
-
dinamikoak inferentzia-dei txikiak multzo handiagoetan biltzen ditu zerbitzarian, GPUaren erabilera izugarri handituz bezeroaren aldaketarik gabe [2].
-
Orrialde bidezko arretak elkarrizketa askoz gehiago mantentzen ditu memorian KV cacheak orrialdekatuz, eta horrek konkurrentziaren pean errendimendua hobetzen du [3].
-
Eskatu gonbidapen edo txertatze berdinetarako bateratzea eta cachea gordetzea lan bikoiztua saihesteko.
-
Deskodetze espekulatiboak eta tokenen streaming-ak latentzia hautematea murrizten dute, hormako erlojua ia ez bada ere.
2. azterketa sakona: Eredu mailako eraginkortasuna - kuantifikatu, destilatu, garbitu 🧪
-
Kuantizazioak parametroen zehaztasuna murrizten du (adibidez, 8 biteko/4 biteko) memoria txikitzeko eta inferentzia bizkortzeko; beti berriro ebaluatu zereginaren kalitatea aldaketen ondoren.
-
Destilazioari esker, ezagutza irakasle handi batetik zure hardwareak benetan gustuko duen ikasle txikiago batera transferitzen da.
-
Inausketa egituratuak gutxien laguntzen duten pisuak/buruak mozten ditu.
Izan gaitezen zintzoak, maleta txikiagotzea eta gero oinetako guztiak ondo egokitzea bezalakoa da. Nolabait, gehienetan bai.
3. azterketa sakona: Datuen eta entrenamenduaren eskalatzea malkorik gabe 🧵
-
Erabili paralelismoaren zati korapilatsuak ezkutatzen dituen banatutako entrenamendua, esperimentuak azkarrago bidali ahal izateko.
-
Gogoratu eskalatze lege : esleitu aurrekontua ereduaren tamainaren eta tokenen artean modu arduratsuan; biak batera eskalatzea kalkulu-eraginkorra da [4].
-
Curriculumak eta datuen kalitateak askotan emaitzak jendeak onartzen duena baino gehiago aldatzen dituzte. Batzuetan datu hobeak datu gehiago izatea baino hobea da, nahiz eta dagoeneko multzo handiagoa eskatu duzun.
4. azterketa sakona: RAG ezagutza eskalatzeko estrategia gisa 🧭
Eredu bat gertakari aldakorrekin jarraitzeko berriro entrenatu beharrean, RAGek indizea eta berreskuratzaileak eskalatu ditzakezu zure corpusa hazten den heinean. Dotorea, eta askotan merkeagoa ezagutza handiko aplikazioetarako berriro entrenamendu osoak baino.
Bere burua ordaintzen duen behaketa 🕵️♀️
Ezin duzu ikusten ez duzuna eskalatu. Bi funtsezko gauza:
-
Edukiera planifikatzeko eta eskalatze automatikorako metrikak
-
Eskaera bakar bati atebidetik → berreskurapenetik → eredutik → postprozesamendutik jarraitzen dioten arrastoak
Aginte-panelek minutu batean baino gutxiagotan galderak erantzuten dituztenean, jendeak erabiltzen ditu. Erantzuten ez dutenean, ba, egiten dutela itxuratzen dute.
Fidagarritasun-hesiak: SLOak, errore-aurrekontuak, hedapen zentzudunak 🧯
-
Definitu latentzia, erabilgarritasun eta emaitzen kalitaterako SLOak errore-aurrekontuak fidagarritasuna eta askapen-abiadura orekatzeko [5].
-
Trafiko-banaketen atzean zabaldu, kanariar probak egin eta itzal-probak egin mundu mailako aldaketaren aurretik. Zure etorkizuneko niak mokaduak bidaliko dizkizu.
Kostuen kontrola dramarik gabe 💸
Eskalatzea ez da teknikoa bakarrik; finantzarioa ere bada. Tratatu GPU orduak eta tokenak lehen mailako baliabide gisa, unitate ekonomikoekin (1k token bakoitzeko kostua, txertatze bakoitzeko, bektore kontsulta bakoitzeko). Gehitu aurrekontuak eta alertak; ospatu gauzak ezabatzea.
IA eskalagarritasunerako bide-orri sinple bat 🗺️
-
p95 latentzia, erabilgarritasun eta zereginen zehaztasunerako SLOekin
-
Aukeratu sortakatze eta sortakatze jarraitua onartzen duen zerbitzu-pila bat : Triton, vLLM edo baliokideak [2][3].
-
Optimizatu eredua : kuantifikatu behar den lekuan, gaitu kernel azkarragoak edo destilatu zeregin zehatzetarako; balioztatu kalitatea ebaluazio errealekin.
-
Elastikotasunerako arkitektoa : Kubernetes HPA seinale egokiekin, irakurketa/idazketa bide bereiziekin eta egoerarik gabeko inferentzia erreplikak [1].
-
Erabili berreskurapena freskotasuna garrantzitsua denean, zure indizea eskalatzeko astero berriro entrenatu beharrean.
-
Itxi zirkulua kostuarekin : ezarri unitateen ekonomia eta asteroko berrikuspenak.
Ohiko hutsegite moduak eta konponketa azkarrak 🧨
-
GPUa %30eko erabileran dago, latentzia txarra den bitartean
-
Aktibatu batch dinamikoa , handitu batch mugak kontu handiz eta egiaztatu berriro zerbitzariaren aldiberekotasuna [2].
-
-
Errendimendua kolapsatzen da gonbidapen luzeekin
-
orrialdeen araberako arreta onartzen duen zerbitzua eta doitu gehienezko aldibereko sekuentziak [3].
-
-
Eskalatzaile automatikoko hegalak
-
Metrika leunak leihoekin; eskalatu ilararen sakoneran edo segundoko token pertsonalizatuetan, CPU hutsaren ordez [1].
-
-
Kostuak lehertu egiten dira abian jarri ondoren
-
Gehitu eskaera-mailako kostu-neurriak, gaitu kuantifikazioa segurua den lekuetan, gorde kontsulta nagusiak cachean eta mugatu arau-hausle okerrenak.
-
IA Eskalagarritasunaren eskuliburua: kontrol-zerrenda azkarra ✅
-
SLOak eta errore-aurrekontuak existitzen dira eta ikusgai daude
-
Metrikak: latentzia, tps, GPU memoria, lotearen tamaina, tokenak, cachearen arrakasta
-
Sarreratik ereduraino eta ondorengo prozesurainoko arrastoak
-
Zerbitzatzea: multzokatze aktibatuta, aldiberekotasun doikuntza, cache epelak
-
Eredua: kuantifikatua edo destilatua, lagungarria den kasuetan
-
Azpiak: HPA seinale egokiekin konfiguratuta
-
Ezagutza freskotasunerako berreskuratze bidea
-
Unitate-ekonomia maiz berrikusi da
Denbora gehiegi irakurri gabe eta azken oharrak 🧩
AI Eskalagarritasuna ez da ezaugarri bakarra edo etengailu sekretu bat. Eredu-lengoaia bat da: eskalatze horizontala eskalatzaile automatikoekin, erabilerarako zerbitzari-aldeko multzokatzea, eredu-mailako eraginkortasuna, ezagutza deskargatzeko berreskurapena eta inplementazioak aspergarriak bihurtzen dituen behaketa-gaitasuna. Gehitu SLOak eta kostuen higieneak denak lerrokatuta mantentzeko. Ez duzu lehenengoan perfektua lortuko -inork ez-, baina feedback-begizta egokiekin, zure sistema goizeko 2etan izerdi hotzaren sentsazio hori gabe haziko da 😅
Erreferentziak
[1] Kubernetes dokumentuak - Pod horizontalen eskalatze automatikoa - irakurri gehiago
[2] NVIDIA Triton - Multzo Dinamikoen Bilketa - irakurri gehiago
[3] vLLM dokumentuak - Orrialdeen arreta - irakurri gehiago
[4] Hoffmann et al. (2022) - Konputazio-Optimoko Hizkuntza Handiko Ereduen Prestakuntza - irakurri gehiago
[5] Google SRE lan-koadernoa - SLOak ezartzea - irakurri gehiago