Google Cloud menerbitkan postingan blog tentang "Hemat GPU: Penskalaan otomatis yang lebih cerdas untuk beban kerja inferensi GKE Anda." Artikel tersebut membahas bagaimana menjalankan beban kerja inferensi model LLM dapat menjadi mahal, bahkan ketika menggunakan model dan infrastruktur terbuka terbaru.
Salah satu solusi yang diajukan adalah penskalaan otomatis, yang membantu mengoptimalkan biaya dengan memastikan bahwa Anda memenuhi permintaan pelanggan sekaligus hanya membayar akselerator AI yang Anda butuhkan.
Artikel ini memberikan panduan tentang cara menyiapkan penskalaan otomatis untuk beban kerja inferensi di GKE, dengan fokus pada pemilihan metrik yang tepat.
Saya merasa sangat menarik untuk membandingkan berbagai metrik untuk penskalaan otomatis pada GPU, seperti menggunakan pemanfaatan GPU vs. ukuran batch vs. ukuran antrean.
Saya menemukan bahwa menggunakan pemanfaatan GPU bukanlah metrik yang efektif untuk penskalaan otomatis beban kerja LLM karena dapat menyebabkan penyediaan yang berlebihan. Di sisi lain, ukuran batch dan ukuran antrean memberikan indikator langsung tentang seberapa besar lalu lintas yang dialami server inferensi, yang menjadikannya metrik yang lebih efektif.
Secara keseluruhan, artikel ini memberikan ikhtisar yang bermanfaat tentang cara mengoptimalkan kinerja biaya beban kerja inferensi LLM di GKE. Saya sarankan untuk membaca artikel ini kepada siapa pun yang ingin menerapkan beban kerja inferensi LLM di GKE.
