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Los flujos de trabajo de IA multimodales suelen enfrentarse a un desafío fundamental: la latencia. La latencia se refiere a los retrasos en el procesamiento de entradas como texto, imágenes, audio o vídeo, que pueden afectar negativamente a la experiencia del usuario, la seguridad y los resultados empresariales. Para solucionar este problema, es necesario identificar las fuentes de retraso y aplicar estrategias específicas.
Al combinar estas estrategias, puede reducir los retrasos, mejorar la capacidad de respuesta y crear flujos de trabajo de IA más rápidos y eficientes.
Una vez que haya identificado las fuentes de latencia, es hora de actuar. Las estrategias clave incluyen reducir el tamaño del modelo, racionalizar las canalizaciones de datos e introducir mecanismos de atención más eficientes.
La compresión de modelos consiste en recortar los modelos de IA para que sean más rápidos y consuman menos recursos, sin comprometer su capacidad de ofrecer resultados precisos.
«Las técnicas de compresión de modelos tienen como objetivo reducir el tamaño y el costo computacional de los modelos grandes y, al mismo tiempo, mantener su rendimiento predictivo». — Florent LIU, KAI Knowledge AI
Hay cuatro enfoques principales para la compresión de modelos, cada uno de los cuales aborda el problema de una manera única:
La combinación de estas técnicas, como combinar la cuantificación con la poda, puede amplificar tanto la velocidad como el ahorro de memoria. Como dice Venkatkumar (VK), un desarrollador de IA generativa:
«La optimización del modelo, en mi humilde opinión, es crucial para todos los ingenieros de IA. Si bien todos pueden crear un modelo e implementarlo, no todos son expertos en la optimización de modelos».
Si bien la compresión es una herramienta poderosa, la optimización de la canalización de datos es igualmente fundamental para reducir los retrasos.
La aceleración de los sistemas de IA a menudo comienza con el perfeccionamiento de la canalización de datos. La mayoría de las canalizaciones se basan en arquitecturas de extracción, transformación y carga (ETL) para automatizar el movimiento y la preparación de los datos.
UN diseño modular es fundamental para una optimización eficaz. Al dividir el proceso en componentes más pequeños e independientes, los equipos pueden actualizar o ajustar secciones específicas sin tener que volver a entrenar todo el modelo. Esta flexibilidad es particularmente útil para actualizaciones rápidas. La automatización también desempeña un papel importante, ya que gestiona tareas repetitivas como la ingesta y la limpieza de datos, reduce los errores humanos y ahorra tiempo.
El procesamiento de datos en tiempo real es otro punto de inflexión. A diferencia del procesamiento por lotes, los métodos en tiempo real proporcionan información instantánea, algo esencial para aplicaciones como los chatbots financieros. Por ejemplo, uno de esos chatbots renovó su proceso para gestionar documentos complejos en tiempo real y ofrecer respuestas casi instantáneas.
La supervisión es igual de importante. El registro y los informes de rendimiento en tiempo real ayudan a identificar rápidamente los cuellos de botella. Las estrategias de recuperación, como los procedimientos de respaldo y los mecanismos de conmutación por error, garantizan que el sistema se mantenga en funcionamiento, incluso si fallan partes del proceso. Las mejoras iterativas y la creación rápida de prototipos mantienen la agilidad del proceso, lo que reduce el riesgo de que se produzcan problemas de rendimiento al escalar.
A continuación, veamos cómo los mecanismos de atención eficientes pueden agilizar aún más las operaciones.
Los mecanismos de atención tradicionales suelen ralentizar los sistemas de IA multimodales, pero alternativas como MQA, GQA y DGA pueden reducir los costos computacionales sin sacrificar la precisión.
Las técnicas avanzadas como MMBypass llevan la optimización aún más lejos. Un estudio descubrió que MMByPass redujo la latencia en un promedio del 44,5%, manteniendo o superando la precisión de referencia en varios puntos de referencia multimodales. Mientras tanto, escasa atención centra los cálculos en subconjuntos de tokens clave, lo que agiliza las interacciones intermodales.
La elección del mecanismo de atención adecuado depende de las necesidades y limitaciones específicas de su aplicación. Estos enfoques reducen la sobrecarga computacional y hacen que los flujos de trabajo tengan más capacidad de respuesta. Al refinar tanto la arquitectura del modelo como las canalizaciones de datos, puede lograr un rendimiento de IA más rápido y eficiente.
La creación de una arquitectura de despliegue escalable es crucial para garantizar una baja latencia en los sistemas de IA multimodales. La forma en que escale su infraestructura afecta directamente a la eficiencia con la que sus modelos gestionan el texto, las imágenes, el audio y otros tipos de datos de forma simultánea. Estas arquitecturas funcionan de la mano con las estrategias anteriores de reducción de la latencia, lo que proporciona una base sólida para una implementación confiable y eficiente.
El escalado de los sistemas de IA multimodales se puede lograr mediante dos enfoques principales: el escalado vertical (actualizar una sola máquina) o el escalado horizontal (agregar más máquinas). Cada método tiene sus propios puntos fuertes cuando se trata de optimizar la latencia.
Escalado vertical se centra en mejorar el hardware de una sola máquina mediante el aumento de los núcleos de la CPU, la RAM o el almacenamiento. Este enfoque es especialmente eficaz para los flujos de trabajo multimodales, ya que todos los procesos se ejecutan en la misma máquina, lo que elimina los retrasos causados por la comunicación de red entre los componentes. Como resultado, el escalado vertical suele ofrecer una latencia más baja, ya que las operaciones están centralizadas.
Escalado horizontal, por otro lado, implica agregar más máquinas para distribuir las cargas de trabajo. Si bien esto puede provocar pequeños retrasos en la red, es excelente para gestionar las tareas en paralelo. Este método es ideal para situaciones como el procesamiento simultáneo de solicitudes de modelos de varios idiomas o la gestión de tareas de procesamiento de imágenes por lotes. El escalado horizontal aumenta el rendimiento general al distribuir la carga de trabajo entre varias máquinas.
Un enfoque híbrido suele funcionar mejor. Comience con el escalado vertical para simplificar y, a continuación, incorpore gradualmente el escalado horizontal a medida que aumente la demanda. Esto le permite equilibrar el costo, el rendimiento y la confiabilidad a medida que su sistema evoluciona.
Una vez que haya elegido una estrategia de escalamiento, el equilibrio de carga se vuelve esencial para mantener un rendimiento fluido.
El equilibrio de carga desempeña un papel fundamental en la administración de varios modelos que procesan diferentes tipos de datos, cada uno con demandas de recursos únicas. Al distribuir las cargas de trabajo de manera eficaz, puede evitar los cuellos de botella y garantizar un rendimiento uniforme.
Enrutamiento basado en el uso supervisa la carga de trabajo de cada modelo y desvía las solicitudes de los modelos que se acercan a su capacidad máxima. Esto evita la sobrecarga de un solo componente. Enrutamiento basado en la latencia va un paso más allá al dirigir las solicitudes al punto final más rápido disponible en función de los tiempos de respuesta en tiempo real. La combinación de estas estrategias en un sistema de enrutamiento híbrido le permite priorizar el ahorro de costos o la velocidad, según sus requisitos actuales.
Por ejemplo, SciForce implementó un sistema de enrutamiento de consultas híbrido para datos empresariales, logrando una reducción del 37 al 46% en el uso de LLM y tiempos de respuesta entre un 32 y un 38% más rápidos para consultas simples. Para ello, redirigieron las solicitudes básicas mediante métodos de búsqueda tradicionales y reservaron los LLM para tareas más complejas. Del mismo modo, la técnica «Ulysses» de Snowflake optimizó la inferencia de LLM en contextos largos, lo que permitió lograr un procesamiento 3,4 veces más rápido y, al mismo tiempo, mantener una alta utilización de la GPU.
Servidores de inferencia dedicados, como NVIDIA Triton y Servicio de TensorFlow, están diseñados específicamente para gestionar tareas de IA de alto rendimiento y baja latencia. Estas plataformas simplifican el despliegue de sistemas de IA multimodales en varios marcos.
Servidor de inferencia NVIDIA Triton es una solución versátil de código abierto que admite modelos de TensorFlow, PyTorch, Tensor RT, ÓNNX, y Abrir VINO. Según NVIDIA:
«Triton Inference Server es un software de servidor de inferencias de código abierto que optimiza la inferencia de IA».
Triton es compatible con entornos de nube, centros de datos, periféricos e integrados, y se ejecuta en GPU NVIDIA, CPU x86 y ARM, o Inferencia de AWS. Es excelente para gestionar consultas en tiempo real, por lotes, de conjuntos y de transmisión de audio/vídeo, por lo que es una excelente opción para aplicaciones multimodales.
Una característica destacada de Triton es procesamiento por lotes dinámico, que combina solicitudes de inferencia individuales en lotes más grandes. Esto aumenta considerablemente el número de inferencias por segundo sin añadir latencia. Además, la superposición de las transferencias de memoria con la computación aumenta aún más el rendimiento. Para una eficiencia aún mayor, la optimización de TensorRT se puede aplicar a los modelos ONNX y TensorFlow, lo que duplica el rendimiento y reduce la latencia a la mitad.
Para despliegues en la nube, Vertex AI admite Triton a través de la personalización Nube de GPU NVIDIA contenedores (NGC). Estos contenedores vienen preconfigurados con las herramientas necesarias para implementar múltiples marcos de modelos de manera eficiente. Además, Optimización NUMA - asignar instancias modelo a políticas de host específicas: maximiza la utilización de los recursos al aprovechar las propiedades de acceso a la memoria no uniforme.
Encontrar el equilibrio adecuado entre el rendimiento y la latencia a menudo implica experimentar con la cantidad de instancias modelo. Junto con el escalado automático y el equilibrio de carga, los servidores de inferencia dedicados garantizan un rendimiento constante, incluso durante los picos de tráfico. Estos servidores son esenciales para lograr la capacidad de respuesta en tiempo real necesaria en los flujos de trabajo de IA multimodales.
Para que los sistemas de IA multimodales funcionen sin problemas y de manera eficiente, el almacenamiento en caché inteligente, la optimización de la memoria y la programación consciente de los recursos desempeñan un papel crucial. Estos métodos funcionan en conjunto para reducir la latencia, mejorar el rendimiento y aprovechar al máximo su arquitectura de implementación.
El almacenamiento en caché cambia las reglas del juego cuando se trata de acelerar los sistemas de IA multimodales. Al evitar el procesamiento redundante, puede aumentar significativamente el rendimiento. Curiosamente, entre el 30 y el 40% de las solicitudes de modelos lingüísticos extensos (LLM) son similares a las preguntas anteriores, por lo que el almacenamiento en caché es una forma eficaz de ahorrar tiempo y recursos.
El almacenamiento en caché semántico lleva el almacenamiento en caché al siguiente nivel al centrarse en el significado de las consultas en lugar de en las coincidencias exactas. Este enfoque puede ofrecer una mejora de 3,4 veces en los tiempos de recuperación de las tareas de respuesta a preguntas relacionadas con documentos y, en algunos casos, las consultas de coincidencia exacta obtienen mejoras de hasta 123 veces. Otras técnicas, como la incrustación del almacenamiento en caché, almacenan las representaciones vectoriales de las entradas para evitar cálculos repetitivos, mientras que el almacenamiento en caché de valores clave (KV) ahorra cálculos intermedios y ofrece resultados hasta 5 veces más rápidos para una salida de 300 fichas en una GPU T4. El almacenamiento en caché de prefijos es otra herramienta eficaz que permite reducir los costes hasta en un 90% en aplicaciones como los chatbots y los servicios de traducción al optimizar las solicitudes repetitivas.
El balanceo de cargas con reconocimiento de caché mejora aún más la eficiencia al enrutar las sesiones a servidores que es probable que ya tengan el contexto requerido en caché, lo que aumenta las tasas de aciertos de la caché. Una vez establecido el almacenamiento en caché, el siguiente paso es centrarse en la optimización de la memoria para reducir aún más la latencia.
Las limitaciones de memoria pueden convertirse en un obstáculo, especialmente cuando se manejan imágenes grandes junto con texto en sistemas multimodales. Varias técnicas ayudan a maximizar la eficiencia de la memoria y, al mismo tiempo, a mantener el rendimiento.
El análisis de componentes principales (PCA) es una herramienta útil para comprimir datos de alta dimensión, lo que reduce las demandas computacionales y acelera el flujo de datos. La carga diferida y la fragmentación de datos garantizan que solo se carguen los datos necesarios, lo que evita cuellos de botella innecesarios. Técnicas como la eliminación de modelos, la cuantificación y la destilación también pueden reducir el consumo de memoria durante la inferencia.
Los mecanismos de almacenamiento en caché especializados diseñados para modalidades específicas pueden mejorar aún más la velocidad de recuperación y reducir la carga computacional. Por ejemplo, se ha demostrado que las estrategias inteligentes de almacenamiento en caché reducen la carga de la red hasta en un 22% y aumentan las tasas de aciertos de la caché en al menos un 15% en configuraciones multimodales dinámicas. Una vez que se optimizan el almacenamiento en caché y la memoria, la atención se centra en la programación de los recursos para lograr una eficiencia aún mayor.
La administración eficaz de los recursos es clave para evitar los cuellos de botella y garantizar que el hardware se utilice en todo su potencial. Los sistemas multimodales, que gestionan tareas como el procesamiento de imágenes, la generación de texto y el análisis de audio, se benefician enormemente de los enfoques de programación personalizados.
El procesamiento por lotes según las modalidades reconoce que cada tipo de tarea tiene requisitos únicos. Por ejemplo, el procesamiento de imágenes suele funcionar mejor con lotes pequeños o medianos, mientras que la generación de texto prospera en lotes más grandes. Los modelos de atención cruzada, en particular, pueden mostrar diferencias de rendimiento significativas en función de cómo se agrupen las modalidades.
La asignación de recursos teniendo en cuenta las etapas tiene en cuenta las necesidades específicas de los diferentes componentes del modelo. Por ejemplo, la codificación de imágenes suele ser más sensible a los cambios de frecuencia de la GPU en comparación con las operaciones del modelo de lenguaje, como el llenado previo y la decodificación. Las GPU de gama alta, como la H100, tienden a funcionar mejor en tareas como la codificación de imágenes y el prellenado del LLM, aunque las ventajas pueden variar según la operación.
La asignación dinámica de recursos agrega otro nivel de eficiencia al monitorear las cargas de trabajo en tiempo real y ajustar los recursos en consecuencia. El escalado automático en función de las cargas de trabajo garantiza que los recursos se amplíen durante los picos de tráfico y se reduzcan durante los períodos de menor actividad, lo que ayuda a evitar el sobreaprovisionamiento y, al mismo tiempo, a mantener la capacidad de respuesta.
La adaptación de las estrategias de procesamiento por lotes y la asignación de recursos a las demandas específicas de cada etapa del modelo garantiza un rendimiento y un uso de los recursos óptimos.
Optimizar la latencia puede ser una tarea técnicamente exigente, pero las plataformas especializadas simplifican el proceso al administrar la infraestructura subyacente. Esto le permite centrarse en crear flujos de trabajo eficientes sin verse abrumado por las complejidades del sistema.
Minimizar la latencia en los sistemas multimodales depende de una colaboración fluida entre los diferentes componentes de la IA. Plataformas como prompts.ai sobresalen en la creación de flujos de trabajo que conectan modelos lingüísticos de gran tamaño con herramientas para el procesamiento de texto, imágenes y audio, todo dentro de un entorno unificado. Esto elimina los retrasos causados por la transferencia de datos entre sistemas inconexos, lo que permite un intercambio de datos más rápido y eficiente.
Además, esta integración no se limita a proveedores o arquitecturas específicos. Ya sea que combine modelos lingüísticos de gran tamaño con sistemas de visión artificial u otras herramientas de inteligencia artificial, la plataforma simplifica el proceso de vincular estos componentes. Esta adaptabilidad adquiere cada vez más importancia a medida que las aplicaciones se vuelven más complejas, lo que sienta las bases para funciones avanzadas que reducen aún más la latencia.
Los flujos de trabajo unificados también abren la puerta a la colaboración en tiempo real, que es clave para detectar y abordar los problemas de latencia. Funciones como la supervisión en tiempo real y la elaboración de informes automatizados ayudan a identificar anticipadamente los cuellos de botella y los conflictos de recursos. De este modo, los equipos pueden compartir información rápidamente y aplicar estrategias de optimización en toda la organización, lo que acelera el proceso de resolución de problemas.
La administración eficaz de los recursos es esencial para equilibrar el rendimiento y los costos. El seguimiento de la tokenización proporciona información detallada sobre cómo los flujos de trabajo multimodales utilizan los recursos computacionales. Al identificar qué partes de un flujo de trabajo consumen la mayor cantidad de tokens, puede centrarse en esas áreas para optimizarlas, lo que repercute directamente tanto en el costo como en la latencia.
Un modelo de pago por uso combinado con el seguimiento de la tokenización ofrece oportunidades de mejora en tiempo real. Por ejemplo, al supervisar el uso de los tokens, puedes refinar las indicaciones para que sean más concisas o utilizar las señales contextuales de forma más eficaz. Estos ajustes reducen la cantidad de tokens, lo que acelera el procesamiento y reduce los costos.
El impacto de la optimización de los tokens es claro. En un estudio de caso con incident.io, la reducción de los tokens de salida en aproximadamente un 50% condujo a una mejora del 40% en la latencia. Reducir los tokens de entrada en un 80% resultó en una mejora de la latencia del 20%, y al comprimir el formato de salida se redujo la latencia en un 60%, mientras que los tokens de salida se redujeron en un 70%.
Plataformas como prompts.ai facilitan la implementación de estas estrategias. Al usar plantillas rápidas para tareas comunes y refinarlas continuamente en función de los datos de rendimiento, puede crear flujos de trabajo que sean eficientes y escalables. El seguimiento de la tokenización garantiza que tus esfuerzos de optimización de la latencia sigan siendo rentables a medida que tus aplicaciones crecen.
Para optimizar la latencia en los sistemas de IA multimodales, es esencial un enfoque por capas. Al combinar las mejoras técnicas con una gestión eficiente de los recursos, puede abordar los cuellos de botella del sistema y lograr mejoras notables en el rendimiento.
En el nivel de modelo, se centran en la optimización de las arquitecturas y la reducción para reducir las demandas computacionales. Por ejemplo, reducir el 50% de los tokens de salida puede reducir la latencia en aproximadamente un 50%, pero reducir los tokens de entrada en la misma cantidad normalmente solo mejora la latencia entre un 1 y un 5%.
Actualizaciones de infraestructura complementen las optimizaciones de los modelos abordando los retrasos causados por las ineficiencias de la red y el procesamiento. Técnicas como el enrutamiento permanente de las sesiones garantizan que las solicitudes de la misma sesión se dirijan a la misma instancia, reutilizando los datos previamente procesados. Del mismo modo, los métodos agresivos de almacenamiento en caché, como el almacenamiento en caché de prefijos, pueden reducir los costos de las solicitudes repetitivas en hasta un 90% en aplicaciones como los chatbots y las herramientas de traducción.
Cuando se trata de arquitectura de despliegue, la elección entre configuraciones basadas en la nube, soluciones locales y computación perimetral desempeña un papel importante a la hora de equilibrar la latencia y los costos. Si bien los entornos de nube ofrecen escalabilidad, pueden provocar retrasos en la red. Las configuraciones locales ofrecen una baja latencia constante, pero a menudo requieren una inversión inicial considerable. La computación periférica, por otro lado, es ideal para aplicaciones en tiempo real debido a su latencia mínima. Además, los modelos más pequeños y optimizados pueden ahorrar entre un 40 y un 70% en los tokens del modelo premium sin comprometer la satisfacción del usuario.
Estas estrategias fundamentales se pueden mejorar aún más al aprovechar las herramientas de plataforma avanzadas para una reducción sostenida de la latencia.
Para desarrollar estas estrategias, considere la posibilidad de utilizar herramientas de plataforma para lograr mejoras escalables y prácticas. Las herramientas de seguimiento avanzadas, por ejemplo, pueden ayudar a identificar las ineficiencias y reducir los costos mensuales de LLM hasta en un 73%. La tokenización, el seguimiento y el enrutamiento inteligente son particularmente eficaces para impulsar tanto el rendimiento como la rentabilidad.
Comience por monitorear de cerca los patrones de consumo de tokens. Este nivel de visibilidad le permite identificar las áreas en las que los cambios específicos pueden conducir a mejoras significativas.
Los flujos de trabajo interoperables simplifican la administración de los sistemas multimodales al integrar varios componentes de IA. Las plataformas como prompts.ai ofrecen entornos unificados en los que las herramientas de procesamiento de texto, imágenes y audio funcionan juntas sin problemas, lo que reduce los retrasos en la transferencia de datos que, a menudo, contribuyen a crear problemas de latencia ocultos.
Además, las estrategias de enrutamiento inteligentes pueden ofrecer hasta un 80% de ahorro de costos y, al mismo tiempo, mantener la calidad de los resultados. Cuando se combinan con la supervisión en tiempo real y el almacenamiento en caché efectivo, estas herramientas crean un marco sólido para la optimización continua.
Para empezar, establezca medidas de rendimiento de referencia, implemente el seguimiento de la tokenización e introduzca gradualmente técnicas de optimización avanzadas. Este enfoque gradual de pago por uso garantiza que, a medida que sus aplicaciones crezcan, sus esfuerzos de optimización de la latencia sigan siendo efectivos y económicos. En conjunto, estas estrategias crean un plan coherente para reducir la latencia en los sistemas de IA multimodales.
La compresión de modelos consiste en recortar los modelos de IA para hacerlos más rápidos y eficientes. Esto implica reducir su tamaño y complejidad, lo que puede generar beneficios como tiempos de inferencia más rápidos, un menor uso de memoria y una menor demanda de almacenamiento. Sin embargo, hay un inconveniente: estas mejoras a veces pueden conllevar una reducción de la precisión.
El verdadero desafío radica en mantener ese delicado equilibrio: ¿cómo se aumenta el rendimiento sin sacrificar demasiada precisión? Técnicas como cuantización (lo que simplifica la precisión numérica del modelo) y despunte (eliminar componentes innecesarios) se utilizan a menudo para lograr esto. Cuando se aplican cuidadosamente, estos métodos pueden mejorar la eficiencia y, al mismo tiempo, mantener la eficacia del modelo prácticamente intacta.
Las arquitecturas escalables ofrecen una serie de ventajas, como un rendimiento mejorado, una mayor confiabilidad y la capacidad de gestionar con facilidad los picos repentinos de carga de trabajo. Ayudan a que sus flujos de trabajo de IA funcionen sin problemas y de manera eficiente, incluso durante períodos de gran demanda.
Cuando se trata de escalar, hay dos enfoques principales:
Ambos métodos son esenciales para mantener una latencia baja en los flujos de trabajo de IA multimodales, y la elección entre ellos a menudo depende de los requisitos y limitaciones específicos de su sistema.
En los flujos de trabajo de IA multimodales, las estrategias de almacenamiento en caché son clave para reducir la latencia. Al reducir los cálculos repetitivos y evitar la recuperación innecesaria de datos, ayudan a acelerar el procesamiento y a aumentar el rendimiento general del sistema.
Estas son algunas de las técnicas de almacenamiento en caché que se utilizan con frecuencia:
La estrategia de almacenamiento en caché correcta depende de la carga de trabajo del sistema y de la frecuencia con la que se reutilizan los datos. Al implementar estos métodos cuidadosamente, puede optimizar los flujos de trabajo de la IA y lograr un mejor rendimiento.
