如何在部署前驗證 AI 推論

+ KAI 推論建構器

在硬體部署前驗證推論基礎架構

透過在數位孿生中建模預定資料中心拓撲，建立部署前的人工智慧推論驗證環境。呈現交換與路由路徑、推論服務、安全性控制措施，以及客戶端入口與推論後端之間的預定連線。配置人工智慧推論工作負載模擬，以產生逼真的大型語言模型提示與回應，包括多樣化的提示長度、對話模式及同時在線使用者數量。在對建模架構進行測試前，應定義可重現的工作負載配置檔、指定請求到達率，並選擇具代表性的測試時長。記錄各工作負載層級的端到端響應延遲、首次標記時間、輸出標記速率以及請求完成結果。若條件允許，應將這些推論原生觀測結果與來自運算、網路及安全層的基礎架構遙測資料進行關聯分析。在各架構變體中使用相同的工作負載輸入，以便將觀察到的差異歸因於模擬的系統配置，而非提示語行為的改變。

先在低並發使用者水準下執行基準測試，接著在維持工作負載分佈的同時，以受控的步驟逐步增加模擬需求。追蹤代幣吞吐量、尾部響應延遲、完成率，以及請求負載與實際推論處理能力之間關係的變化。在同一建模環境中比較各種路由、安全性及推論服務配置方案；並記錄每次執行時的配置細節。檢視長上下文與多輪次會話如何改變建模推論路徑上的需求，以及響應時間分佈何時開始趨於分散。當整合使系統層級的遙測資料可用時，將推論測量結果與報告中的圖形處理單元、記憶體及網路行為進行比對。將數位孿生所獲得的觀察結果，與那些需要透過實體硬體驗證才能確認的結果區分開來。針對每個候選方案，記錄已測試的工作負載假設、軟體與網路配置、測量定義，以及觀察到的限制。這些結果構成了一份可重複的部署前驗證紀錄，而非對生產環境性能的保證聲明。

部署前人工智慧推論驗證解決方案

部署前的推論驗證需要建模基礎架構、具代表性的客戶端請求，以及可重複的負載配置檔。此解決方案將是德科技（Keysight）AI Inference Builder 的工作負載模擬與分析功能，與數位孿生環境結合，以便在實體設備安裝前，對規劃中的 AI 資料中心架構進行測試。Inference Builder 可模擬各種大型語言模型的提示模式、控制使用者並發數與提示速率，並回報推論原生的延遲與吞吐量指標。數位孿生提供了一個建模網路與基礎架構互動的環境，同時讓模擬的推論流量沿著規劃的路徑傳輸。工程師可以針對一致的需求比較候選配置、檢視負載下不斷變化的響應行為，並分析限制因素在整個堆疊中出現的位置。首次標記時間、輸出標記速率、並發性以及請求完成行為，共同構成了一套用於比較的衡量指標。結果仍取決於模擬模型，在投入生產前需經實體驗證確認。

索取報價