Yerli LLM-lər üçün AI infrastrukturunun aparat tələbləri kifayət qədər VRAM, yüksək sürətli yaddaş ötürmə qabiliyyəti və miqyaslana bilən saxlama həlləri olan GPU-ların seçilməsinə əsaslanır. Modeli yerli olaraq yerləşdirmək aparat tutumunun xüsusi model ölçüsünə, kəmiyyət səviyyəsinə və gözlənilən nəticə gecikməsinə uyğunlaşdırılmasını tələb edir. Yerli qurğular bulud API-lərindən asılılığı aradan qaldırdığı üçün müəssisələr ilkin kapital xərclərini və bu sistemlərin gün ərzində səmərəli işləməsini təmin etmək üçün lazım olan fiziki server vahidlərinin, soyutma sistemlərinin və enerji təchizatı bloklarının uzunmüddətli saxlanmasını planlaşdırmalıdırlar.
Şirkətlər niyə yerli LLM hostinqini nəzərdən keçirməlidirlər?
Böyük dil modellərini yerli olaraq idarə etmək təşkilatlara özəl məlumatları üzərində tam nəzarəti saxlamağa imkan verir və həssas məlumatların xarici bulud provayderlərinə ötürülməsi ehtiyacını aradan qaldırır. Bu yanaşma məlumatların məxfiliyi qaydalarının ciddi olduğu və uyğunluğun məcburi olduğu maliyyə, hüquq və səhiyyə kimi sektorlarda geniş yayılmışdır. İnfrastrukturu öz məlumat mərkəzinizdə saxlamaqla, üçüncü tərəfin məlumatların idarə edilməsi ilə bağlı riskləri aradan qaldırırsınız. Bundan əlavə, yerli yerləşdirmələr ilkin aparat tənzimləndikdən sonra proqnozlaşdırıla bilən performans profili təmin edir, çünki siz ictimai bulud API-lərində tez-tez rast gəlinən dəyişkən gecikmə və ya dərəcə limitlərinə tabe deyilsiniz.
Digər bir amil zamanla xərc strukturudur. Bulud xidmətləri hər token üçün ödəniş tələb etsə də, yerli aparat əhəmiyyətli ilkin investisiya və ardınca sabit elektrik və soyutma xərcləri tələb edir. Yüksək həcmdə fasiləsiz işləyən iş yükləri üçün sahiblik dəyəri çox vaxt daxili aparatla daha əlverişli olur. Siz həmçinin idarə olunan bulud platformalarında mövcud olmayan və ya icazə verilməyən xüsusi proqram yığınlarını və xüsusi tənzimləmə üsullarını seçmək azadlığı qazanırsınız. Şəxsi mühitin qurulması əməliyyat iş axınınızın xarici xidmət kəsilmələri və ya provayderin qiymət modellərindəki qəfil dəyişikliklərlə kəsilməməsini təmin edir.
Yerli LLM-lər üçün əsas GPU tələbləri hansılardır?
Qrafik prosessor AI infrastrukturunuzun mühərrikidir. LLM-ləri işlədərkən ən kritik spesifikasiya Video RAM (VRAM) tutumudur. 70 milyard parametrli modellər kimi daha böyük modellər model çəkilərini yükləmək üçün əhəmiyyətli VRAM tələb edir, nəticə çıxararkən kontekst pəncərəsi üçün əlavə yer lazımdır. Ümumi bir qayda, klasterdəki bütün GPU-larda ümumi VRAM-ınızın açar-dəyər keşlərini və aralıq aktivləşdirmələri nəzərə almaq üçün model çəkilərinin ölçüsünü ən azı 20 faiz üstələməsini təmin etməkdir. Kifayət qədər VRAM-ınız yoxdursa, sistem məlumatları sistem RAM-ına yükləməyə çalışacaq ki, bu da əhəmiyyətli dərəcədə daha yavaşdır və performansı aşağı salacaq.
Xam yaddaşdan kənarda, yaddaşın ötürmə qabiliyyəti nəticə sürəti üçün darboğazdır. Yüksək səviyyəli müəssisə kartlarına üstünlük verilir, çünki onlar modelə məlumatları yaddaşdan emal nüvələrinə daha sürətli köçürməyə imkan verən HBM (Yüksək Bant Genişliyi Yaddaşı) və ya qabaqcıl GDDR interfeyslərindən istifadə edirlər. Aparat seçərkən, NVIDIA mühitləri üçün CUDA və ya AMD üçün ROCm kimi seçdiyiniz dərin öyrənmə çərçivəsinin tələb etdiyi xüsusi təlimat dəstlərini dəstəkləyən kartları axtarın. Standart 7B parametrli model üçün tək bir yüksək səviyyəli istehlakçı kartı kifayət edə bilər, lakin daha böyük modellər və ya incə tənzimləmə tapşırıqları üçün vahidlər arasında rabitə gecikməsinin qarşısını almaq üçün yüksək sürətli interkonnektlərdən istifadə edərək bir neçə GPU-nu klasterləşdirməyiniz lazım olacaq.
AI iş yükləri üçün sistem RAM-ını və yaddaşını necə ölçürsünüz?
GPU hesablamanı idarə etsə də, host sistemi məlumat hərəkətini dəstəkləmək üçün konfiqurasiya edilməlidir. Sistem RAM-ı ümumiyyətlə, əvvəlcədən emal və ya incə tənzimləmə zamanı sürətli yükləmə və böyük verilənlər bazalarının idarə edilməsinə imkan vermək üçün model çəkilərinin ölçüsündən ən azı iki dəfə böyük olmalıdır. Yalnız nəticə çıxarmaq əvəzinə modelləri təlim edir və ya incə tənzimləyirsinizsə, bu tələb əhəmiyyətli dərəcədə artır. RAM-ı kifayət olmayan bir sistem tez-tez diskə keçəcək və bütün boru kəmərinin dayanmasına səbəb olacaq. Anakartınızın çoxkanallı yaddaş konfiqurasiyalarını dəstəklədiyinə əmin olmaq CPU-nun məlumatları GPU-ya ötürmə sürətini maksimuma çatdırmağa kömək edəcək.
Saxlama tələbləri çox vaxt qiymətləndirilmir. Model yükləmə vaxtlarının minimuma endirilməsini təmin etmək üçün NVMe SSD yaddaşına ehtiyacınız var. 50 GB-lıq modeli ənənəvi sabit diskdən yükləmək dəqiqələr çəkə bilər, yüksək sürətli NVMe diski isə bunu saniyələrə endirir. Bundan əlavə, verilənlər bazalarınız, qeydləriniz və yoxlama nöqtələriniz üçün lazım olan yaddaşı nəzərə alın. Tipik bir quraşdırma artıqlıq üçün RAID konfiqurasiyasını əhatə etməlidir, çünki incə tənzimlənmiş modelin və ya kritik təlim verilənlər bazasının itirilməsi böyük bir geriləmə ola bilər. Ağır oxuma/yazma əməliyyatları zamanı sabitliyi və performansı qorumaq üçün əməliyyat sisteminizi məlumatlarınızdan ayrı bir sürücüdə saxlayın.
AI iş stansiyası və ya server üçün vacib komponentlər
- Giriş səviyyəli tapşırıqlar üçün ən azı 24 GB VRAM olan yüksək performanslı GPU.
- Məlumatların əvvəlcədən emalı və paralel tapşırıqları idarə etmək üçün yüksək nüvə sayına malik CPU.
- Darboğazların qarşısını almaq üçün minimum 64 GB-dan 128 GB-a qədər sistem RAM-ı.
- Model saxlama və verilənlər bazaları üçün ən azı 2 TB tutumlu NVMe SSD-lər.
- Bütün GPU-ların birləşmiş pik yükü üçün qiymətləndirilmiş etibarlı enerji təchizatı bloku (PSU).
- Yüksək performanslı komponentlərin əhəmiyyətli istilik çıxışını idarə etmək üçün yüksək hava axını olan şassi.
Məlumat mərkəzinizdə istilik və enerji məhdudiyyətlərini necə idarə etmək olar
AI iş yükləri enerji tələb edir və xeyli istilik yaradır. Fiziki məkanınızı planlaşdırarkən server rəflərinizin ümumi vatt gücünü nəzərə almalısınız. Yüksək səviyyəli GPU-lar hər biri yüzlərlə vatt çəkə bilər və tam yük altında bir neçə kartı işlətmək xüsusi enerji dövrələri tələb edəcək. Standart ofis çıxışı çox vaxt çox GPU-lu server üçün kifayət etməyəcək. Qurğunuzun elektrik infrastrukturunun, aparatınızın termal tənzimlənməsinin qarşısını almaq üçün vacib olan soyutma sistemləri üçün tələb olunan enerji də daxil olmaqla, nəzərdə tutulan quraşdırmanızın pik amperini idarə edə biləcəyini yoxlamalısınız.
İstilik idarəetməsi eyni dərəcədə vacibdir. GPU-lar həddindən artıq qızdıqda, fiziki zədələnmənin qarşısını almaq üçün avtomatik olaraq saat sürətlərini azaldırlar, bu da nəticə ötürmə qabiliyyətinin nəzərəçarpacaq dərəcədə azalmasına səbəb olur. Rəfinizin və ya server korpusunuzun adekvat giriş və çıxış hava axını təmin etdiyinə əmin olun. Bəzi hallarda, GPU-ları optimal iş temperaturu diapazonunda saxlamaq üçün maye soyutma tətbiq etməli ola bilərsiniz. Monitorinq alətləri komponent temperaturlarını real vaxt rejimində izləməyə kömək edə bilər, bu da performans qəbuledilməz səviyyəyə çatmazdan əvvəl fan sürətlərini və ya iş yüklərini tənzimləməyə imkan verir. Şassi vasitəsilə aydın hava axını yollarını saxlamaq üçün düzgün kabel idarəetməsi də lazımdır.
Alien Road AI infrastruktur biliklərini necə tətbiq edir
Alien Road-da biz müştərilərə xüsusi biznes məqsədlərini müvafiq aparat konfiqurasiyaları ilə uyğunlaşdırmaqda kömək edirik. Biz tək server quraşdırmasının və ya çox düyünlü klasterin lazım olub-olmadığını müəyyən etmək üçün gözlənilən nəticə tezliyini, model ölçüsünü və gecikmə tələblərini təhlil etməklə başlayırıq. Məsələn, şəxsi müştəri dəstəyi botlarını işlətməli olan bir şirkət üçün tipik bir işdə, biz GPU xərclərini eyni vaxtda istifadəçi sorğularını idarə etmək üçün lazım olan VRAM ilə tarazlaşdırmağa diqqət yetiririk. Biz hədəf cavab vaxtlarına çatmaq üçün tələb olunan aparat spesifikasiyalarını sənədləşdiririk, müştərinin gələcək model yeniləmələri üçün bufer saxlayarkən lazımsız komponentlərə artıq xərcləməməsini təmin edirik.
Prosesimiz həmçinin resurs bölgüsünü idarə etmək üçün Docker konteynerlərinin və ya Kubernetes klasterlərinin qurulması kimi proqram mühitləri haqqında təlimat verməyi əhatə edir. Biz komandaya aparatın sağlamlığını izləmək üçün monitorinq panellərini konfiqurasiya etməyə kömək edirik, model yükü dəyişdikcə infrastrukturun sabit qalmasını təmin edirik. Praktik, miqyaslana bilən aparat seçimlərinə diqqət yetirməklə, biz cari tapşırıqları dəstəkləyən və gələcək layihə artımı üçün çevik qalan bir təməl təmin etməyi hədəfləyirik. Biz təmiz quraşdırma prosesini vurğulayırıq, yerləşdirmə mərhələsində uyğunluq problemlərinin qarşısını almaq üçün bütün sürücülərin və asılılıqların aparatla düzgün uyğunlaşdırıldığını yoxlayırıq.
Aparat tədarükü prosesiniz üçün yoxlama siyahısı
- VRAM tələblərini qiymətləndirmək üçün cari və gələcək model parametr ölçülərini yoxlayın.
- Təyin olunmuş server yerində enerji mövcudluğunu və soyutma qabiliyyətini yoxlayın.
- Müxtəlif satıcı seçimləri üçün GPU yaddaş bant genişliyi spesifikasiyalarını müqayisə edin.
- Daha sonra daha çox GPU əlavə etməyi planlaşdırırsınızsa, genişləndirməyə imkan verən şassi seçin.
- Seçilmiş dərin öyrənmə çərçivəsi ilə GPU arxitekturası arasında uyğunluğu yoxlayın.
- Tozu təmizləmək və termal pastanı mütəmadi olaraq yoxlamaq üçün texniki xidmət pəncərələrini planlaşdırın.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
AI infrastruktur planlaşdırmanıza işlətmək istədiyiniz modellərin siyahısını və onların müvafiq yaddaş izlərini yaratmaqla başlayın. Tövsiyə olunan VRAM tələblərini tapmaq üçün bu modellərin texniki sənədlərinə müraciət edin. Bu baza xəttinə sahib olduqdan sonra, enerji və soyutma sistemlərinizin lazımi avadanlığı dəstəkləyə biləcəyini görmək üçün cari fiziki mühitinizi qiymətləndirin. Təşkilatınız yerli AI-də yenidirsə, tam rəf quraşdırmasına birbaşa keçmək əvəzinə, tək, yüksək performanslı iş stansiyası ilə başlamağı düşünün. Bu, genişmiqyaslı kapital qoyuluşlarına başlamazdan əvvəl yerli nəticə, temperatur monitorinqi və proqram yığını idarəetməsi ilə təcrübə qazanmağa imkan verir.
Artıq server otağınız varsa, onların eyni vaxtda neçə yüksək çəkili cihazı təhlükəsiz idarə edə biləcəyini görmək üçün mövcud enerji paylama vahidlərinizi yoxlayın. Yüksək performanslı hesablama avadanlığı əlavə etməyin ətraf mühitə təsirini müzakirə etmək üçün İT və ya obyekt menecerinizlə əlaqə saxlayın. Hətta rəfdə xüsusi nəticə serveri üçün tək bir rəfin müəyyən edilməsi kimi kiçik bir addım layihə tələblərinizi aydınlaşdırmağa kömək edir. Bu xüsusi, idarə oluna bilən addımlara diqqət yetirməklə, siz lazımsız mürəkkəblik və ya israf edilmiş investisiya olmadan əməliyyat ehtiyaclarınıza cavab verən etibarlı yerli AI infrastrukturuna doğru aydın bir yol qurursunuz.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması