Come verificare la correttezza dell'inferenza dell'IA prima della distribuzione

KAI Inference Builder
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Verifica dell'infrastruttura di inferenza prima dell'implementazione hardware

Configurare un ambiente di validazione dell’inferenza AI pre-implementazione modellando la topologia prevista del data center in un gemello digitale. Rappresentare i percorsi di commutazione e instradamento, i servizi di inferenza, i controlli di sicurezza e le connessioni previste tra l’ingresso dei client e i backend di inferenza. Configurare l’emulazione del carico di lavoro di inferenza dell’intelligenza artificiale per generare prompt e risposte realistici per modelli linguistici di grandi dimensioni, incluse lunghezze variabili dei prompt, modelli di turni e utenti simultanei. Definire un profilo di carico di lavoro riproducibile, specificare le frequenze di arrivo delle richieste e scegliere durate di test rappresentative prima di testare l’architettura modellata. Registrare la latenza di risposta end-to-end, il tempo fino al primo token, la frequenza di output dei token e gli esiti di completamento delle richieste a ciascun livello di carico di lavoro. Ove disponibile, correlare tali osservazioni native dell’inferenza con la telemetria dell’infrastruttura proveniente dai livelli di elaborazione, rete e sicurezza. Utilizzare input di carico di lavoro identici in tutte le varianti dell’architettura, in modo che le differenze osservate possano essere attribuite alla configurazione simulata del sistema piuttosto che a un cambiamento nel comportamento dei prompt.

Eseguire un test di riferimento con un basso numero di utenti simultanei, quindi aumentare la domanda emulata in fasi controllate, mantenendo invariata la distribuzione del carico di lavoro. Monitorare le variazioni nel throughput dei token, nella latenza di risposta di coda, nei tassi di completamento e nella relazione tra il carico offerto e la capacità di inferenza fornita. Confrontare le configurazioni candidate relative a routing, sicurezza e servizi di inferenza all’interno dello stesso ambiente modellato; acquisire i dettagli di configurazione per ogni esecuzione. Esaminare in che modo le sessioni a contesto esteso e a più turni modificano la domanda sul percorso di inferenza modellato e dove la distribuzione dei tempi di risposta inizia ad ampliarsi. Quando l’integrazione rende disponibile la telemetria a livello di sistema, confrontare le misurazioni di inferenza con il comportamento riportato dell’unità di elaborazione grafica, della memoria e della rete. Separare le osservazioni provenienti dal gemello digitale dai risultati che richiederebbero una validazione dell’hardware fisico. Documentare le ipotesi relative al carico di lavoro testato, le configurazioni software e di rete, le definizioni delle misurazioni e i limiti osservati per ciascuna opzione. Questi risultati costituiscono un registro di validazione ripetibile pre-implementazione, piuttosto che una dichiarazione relativa a prestazioni di produzione garantite.

Soluzione per la convalida dell'inferenza dell'IA prima dell'implementazione

La convalida dell’inferenza prima dell’implementazione richiede un’infrastruttura modellata, richieste client rappresentative e un profilo di carico ripetibile. La soluzione combina l’emulazione del carico di lavoro e l’analisi di Keysight AI Inference Builder con un ambiente “digital twin” per testare un’architettura pianificata di data center AI prima dell’installazione delle apparecchiature fisiche. Inference Builder emula diversi modelli di prompt per modelli linguistici di grandi dimensioni, controlla la concorrenza degli utenti e la frequenza dei prompt e riporta indicatori nativi dell’inferenza relativi a latenza e throughput. Il gemello digitale offre uno spazio in cui modellare le interazioni di rete e dell’infrastruttura mentre il traffico di inferenza emulato percorre il percorso pianificato. Gli ingegneri possono confrontare le configurazioni candidate con una domanda costante, esaminare il comportamento mutevole delle risposte sotto carico e analizzare dove emergono i vincoli lungo lo stack. Il tempo necessario per il primo token, la frequenza di emissione dei token, la concorrenza e il comportamento di completamento delle richieste forniscono un vocabolario di misurazione per il confronto. I risultati rimangono subordinati al modello di simulazione e richiedono una conferma fisica prima dell’accettazione in produzione.

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