Comment évaluer la latence de l'inférence IA
Identifier rapidement les limites de latence
La validation de la latence d'inférence de l'intelligence artificielle (IA) est un véritable défi, car les déploiements en production doivent traiter simultanément des utilisateurs en parallèle, des requêtes à contexte étendu et des conversations à plusieurs tours, contrairement aux requêtes de benchmark isolées. Ces conditions de charge de travail peuvent accroître la latence de réponse, réduire le débit, entraîner des requêtes perdues ou retardées, et se traduire par une utilisation inégale des ressources des processeurs graphiques (GPU) à travers les différentes étapes du pipeline d'inférence, rendant ainsi difficile la prévision des performances réelles à partir de tests synthétiques seuls.
Pour valider efficacement la latence des inférences IA, il est nécessaire de disposer d'une émulation de charge de travail reproductible qui reflète le comportement réel des requêtes, la concurrence entre les utilisateurs et les schémas de réponse, tout en mesurant les performances sensibles au temps sur l'ensemble de la pile. Les ingénieurs doivent disposer d'une visibilité sur des indicateurs tels que le temps jusqu'au premier token, le temps jusqu'au dernier token, le nombre de tokens par seconde, l'utilisation du cache et la télémétrie GPU afin de pouvoir identifier les goulots d'étranglement, évaluer les limites d'évolutivité et comprendre comment les choix de conception de l'infrastructure affectent l'expérience utilisateur dans des conditions proches de celles de la production.
Solution pour réduire la latence de l'inférence IA
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