Comment valider l'inférence IA avant le déploiement

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Valider l'infrastructure d'inférence avant le déploiement du matériel

Mettez en place un environnement de validation de l’inférence IA avant le déploiement en modélisant la topologie prévue du centre de données dans un jumeau numérique. Représentez les chemins de commutation et de routage, les services d’inférence, les contrôles de sécurité et les connexions prévues entre l’entrée client et les backends d’inférence. Configurez l’émulation de la charge de travail d’inférence d’intelligence artificielle afin de générer des invites et des réponses réalistes pour les grands modèles linguistiques, en incluant des longueurs d’invite variées, des schémas d’échange et des utilisateurs simultanés. Définissez un profil de charge de travail reproductible, précisez les taux d’arrivée des requêtes et choisissez des durées de test représentatives avant de tester l’architecture modélisée. Enregistrez la latence de réponse de bout en bout, le temps jusqu’au premier token, le débit de tokens en sortie et les résultats d’exécution des requêtes à chaque niveau de charge de travail. Lorsque cela est possible, mettez en corrélation ces observations propres à l’inférence avec les données de télémétrie de l’infrastructure provenant des couches de calcul, de réseau et de sécurité. Utilisez des entrées de charge de travail identiques pour toutes les variantes d’architecture afin que les différences observées puissent être attribuées à la configuration simulée du système plutôt qu’à un changement de comportement des requêtes.

Effectuez un test de référence avec un faible nombre d'utilisateurs simultanés, puis augmentez la demande émulée par paliers contrôlés tout en préservant la répartition de la charge de travail. Suivez l’évolution du débit de jetons, de la latence de réponse en queue, des taux d’achèvement, ainsi que la relation entre la charge proposée et la capacité d’inférence fournie. Comparez les différentes configurations possibles en matière de routage, de sécurité et de services d’inférence au sein d’un même environnement modélisé ; enregistrez les détails de configuration pour chaque exécution. Examinez comment les sessions à contexte long et à plusieurs échanges modifient la demande sur le chemin d’inférence modélisé et à quel moment la distribution des temps de réponse commence à s’élargir. Lorsque l’intégration permet d’accéder à la télémétrie au niveau du système, comparez les mesures d’inférence avec les comportements rapportés concernant le processeur graphique, la mémoire et le réseau. Distinguez les observations issues du jumeau numérique des résultats qui nécessiteraient une validation matérielle physique. Documentez les hypothèses de charge de travail testées, les configurations logicielles et réseau, les définitions des mesures et les limites observées pour chaque option envisagée. Ces résultats constituent un dossier de validation reproductible avant le déploiement, et non une garantie de performances en production.

Solution de validation de l'inférence IA avant déploiement

La validation de l’inférence avant déploiement nécessite une infrastructure modélisée, des requêtes client représentatives et un profil de charge reproductible. La solution associe l’émulation de charge de travail et les analyses de Keysight AI Inference Builder à un environnement de jumeau numérique afin de tester une architecture de centre de données IA planifiée avant l’installation physique des équipements. Inference Builder émule divers modèles de langage de grande envergure et leurs schémas de requêtes, contrôle la concurrence des utilisateurs et le débit des requêtes, et fournit des indicateurs propres à l’inférence concernant la latence et le débit. Le jumeau numérique permet de modéliser les interactions entre le réseau et l’infrastructure tandis que le trafic d’inférence émulé parcourt le chemin prévu. Les ingénieurs peuvent comparer différentes configurations possibles avec une demande constante, observer l’évolution du comportement des réponses sous charge et analyser où apparaissent les contraintes à tous les niveaux de la pile. Le délai jusqu’au premier token, le débit de tokens en sortie, la concurrence et le comportement lors de l’exécution des requêtes constituent un ensemble de mesures permettant cette comparaison. Les résultats restent tributaires du modèle de simulation et nécessitent une validation physique avant d’être validés en production.
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