Como validar a latência da inferência de IA

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Identifique os limites de latência com antecedência

Validar a latência da inferência em inteligência artificial (IA) é um desafio, pois as implantações em produção precisam processar usuários simultâneos, prompts com contexto extenso e conversas com várias trocas de mensagens ao mesmo tempo, em vez de solicitações isoladas de benchmark. Essas condições de carga de trabalho podem aumentar a latência de resposta, reduzir a taxa de processamento, causar a perda ou o atraso de solicitações e resultar em uma utilização desigual dos recursos da unidade de processamento gráfico (GPU) nas diferentes etapas do pipeline de inferência, tornando difícil prever o desempenho no mundo real apenas com base em testes sintéticos.

Uma validação eficaz da latência de inferência de IA requer uma emulação de carga de trabalho repetível que reflita o comportamento realista das solicitações, a simultaneidade de usuários e os padrões de resposta, ao mesmo tempo em que mede o desempenho sensível ao tempo em toda a pilha. Os engenheiros precisam de visibilidade sobre métricas como tempo até o primeiro token, tempo até o último token, tokens por segundo, utilização do cache e telemetria da GPU para que possam identificar gargalos, avaliar limites de escalabilidade e compreender como as escolhas de projeto da infraestrutura afetam a experiência do usuário em condições semelhantes às de produção.

Solução para a latência na inferência de IA

Para testar e validar a latência da inferência de IA, é necessário gerar cargas de trabalho realistas que reflitam a forma como os usuários interagem com aplicativos de modelos de linguagem de grande porte (LLM) sob demanda contínua e pontual. O Keysight AI Inference Builder permite que equipes de engenharia emulem tráfego de inferência de alta fidelidade em escala, correlacionem métricas nativas de inferência com telemetria no nível do sistema e identifiquem gargalos de latência nas camadas de computação, memória, cache, rede e orquestração, ajudando a otimizar a infraestrutura de inferência de IA antes da implantação em produção.
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