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Les flux de travail d'IA multimodaux sont souvent confrontés à un défi majeur : la latence. La latence fait référence aux retards dans le traitement des entrées telles que le texte, les images, le son ou la vidéo, qui peuvent avoir un impact négatif sur l'expérience utilisateur, la sécurité et les résultats commerciaux. Pour y remédier, vous devez identifier les sources de retard et appliquer des stratégies ciblées.
En combinant ces stratégies, vous pouvez réduire les délais, améliorer la réactivité et créer des flux de travail d'IA plus rapides et plus efficaces.
Une fois que vous avez identifié les sources de latence, il est temps d'agir. Les principales stratégies incluent la réduction de la taille du modèle, la rationalisation des pipelines de données et l'introduction de mécanismes d'attention plus efficaces.
La compression des modèles consiste à réduire les modèles d'IA pour les rendre plus rapides et moins gourmands en ressources, sans compromettre leur capacité à fournir des résultats précis.
« Les techniques de compression de modèles visent à réduire la taille et le coût de calcul des grands modèles tout en maintenant leurs performances prédictives. » — Florent LIU, KAI KnowledgeAI
Il existe quatre approches principales pour modéliser la compression, chacune abordant le problème de manière unique :
La combinaison de ces techniques, telles que l'association de la quantification à l'élagage, peut augmenter à la fois la vitesse et les économies de mémoire. Comme le dit Venkatkumar (VK), développeur d'IA générative :
« À mon humble avis, l'optimisation des modèles est cruciale pour tous les ingénieurs en IA. Tout le monde peut créer un modèle et le mettre en œuvre, mais tout le monde n'est pas compétent en matière d'optimisation des modèles. »
Bien que la compression soit un outil puissant, l'optimisation du pipeline de données est tout aussi essentielle pour réduire les délais.
L'accélération des systèmes d'IA commence souvent par l'affinement du pipeline de données. La plupart des pipelines s'appuient sur des architectures d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour automatiser le déplacement et la préparation des données.
UNE design modulaire est essentiel pour une optimisation efficace. En divisant le pipeline en composants indépendants plus petits, les équipes peuvent mettre à jour ou ajuster des sections spécifiques sans avoir à réentraîner l'ensemble du modèle. Cette flexibilité est particulièrement utile pour les mises à jour rapides. L'automatisation joue également un rôle important, car elle permet de gérer des tâches répétitives telles que l'ingestion et le nettoyage des données, de réduire les erreurs humaines et de gagner du temps.
Le traitement des données en temps réel change également la donne. Contrairement au traitement par lots, les méthodes en temps réel fournissent des informations instantanées, ce qui est essentiel pour des applications telles que les chatbots financiers. Par exemple, l'un de ces chatbots a réorganisé son pipeline pour traiter des documents complexes en temps réel et fournir des réponses quasi instantanées.
La surveillance est tout aussi importante. La journalisation et les rapports de performance en temps réel permettent d'identifier rapidement les goulots d'étranglement. Les stratégies de restauration, telles que les procédures de sauvegarde et les mécanismes de basculement, garantissent que le système reste opérationnel, même en cas de défaillance de certaines parties du pipeline. Les améliorations itératives et le prototypage rapide permettent au pipeline de rester agile, réduisant ainsi le risque de problèmes de performances lors de la mise à l'échelle.
Voyons ensuite comment des mécanismes d'attention efficaces peuvent rationaliser davantage les opérations.
Les mécanismes d'attention traditionnels ralentissent souvent les systèmes d'IA multimodaux, mais des alternatives telles que MQA, GQA et DGA peuvent réduire les coûts de calcul sans sacrifier la précision.
Les techniques avancées telles que MMBypass permettent d'aller encore plus loin dans l'optimisation. Une étude a révélé que MMBypass réduisait la latence de 44,5 % en moyenne tout en maintenant ou en dépassant la précision de référence sur divers points de référence multimodaux. Entre-temps, attention limitée concentre les calculs sur des sous-ensembles de jetons clés, rationalisant ainsi les interactions intermodales.
Le choix du bon mécanisme d'attention dépend des besoins et des contraintes spécifiques de votre application. Ces approches réduisent la charge de calcul, ce qui rend les flux de travail plus réactifs. En affinant à la fois l'architecture des modèles et les pipelines de données, vous pouvez obtenir des performances d'IA plus rapides et plus efficaces.
La création d'une architecture de déploiement évolutive est cruciale pour garantir une faible latence dans les systèmes d'IA multimodaux. La façon dont vous faites évoluer votre infrastructure influe directement sur l'efficacité avec laquelle vos modèles gèrent simultanément du texte, des images, du son et d'autres types de données. Ces architectures fonctionnent main dans la main avec les stratégies précédentes de réduction de la latence, fournissant ainsi une base solide pour un déploiement fiable et efficace.
La mise à l'échelle des systèmes d'IA multimodaux peut être réalisée selon deux approches principales : la mise à l'échelle verticale (mise à niveau d'une seule machine) ou la mise à l'échelle horizontale (ajout de machines supplémentaires). Chaque méthode possède ses propres atouts lorsqu'il s'agit d'optimiser la latence.
Mise à l'échelle verticale se concentre sur l'amélioration du matériel d'une seule machine en augmentant le nombre de cœurs de processeur, de RAM ou de stockage. Cette approche est particulièrement efficace pour les flux de travail multimodaux car tous les processus s'exécutent sur la même machine, éliminant ainsi les retards causés par la communication réseau entre les composants. Par conséquent, la mise à l'échelle verticale permet souvent de réduire la latence car les opérations sont centralisées.
Mise à l'échelle horizontale, d'autre part, implique l'ajout de machines supplémentaires pour répartir les charges de travail. Bien que cela puisse entraîner des retards mineurs sur le réseau, il excelle dans la gestion des tâches en parallèle. Cette méthode est idéale pour des scénarios tels que le traitement simultané de plusieurs demandes de modèles linguistiques ou la gestion de tâches de traitement d'images par lots. La mise à l'échelle horizontale augmente le débit global en répartissant la charge de travail sur plusieurs machines.
C'est souvent une approche hybride qui donne les meilleurs résultats. Commencez par la mise à l'échelle verticale pour plus de simplicité, puis intégrez progressivement la mise à l'échelle horizontale à mesure que la demande augmente. Cela vous permet d'équilibrer les coûts, les performances et la fiabilité au fur et à mesure de l'évolution de votre système.
Une fois que vous avez choisi une stratégie de mise à l'échelle, l'équilibrage de charge devient essentiel pour maintenir des performances fluides.
L'équilibrage de charge joue un rôle essentiel dans la gestion de plusieurs modèles qui traitent différents types de données, chacun ayant des besoins en ressources uniques. En répartissant efficacement les charges de travail, vous pouvez éviter les goulots d'étranglement et garantir des performances constantes.
Routage basé sur l'utilisation surveille la charge de travail de chaque modèle et déplace les demandes des modèles proches de la capacité maximale. Cela permet d'éviter de surcharger un seul composant. Routage basé sur la latence va encore plus loin en dirigeant les demandes vers le terminal le plus rapide disponible en fonction des temps de réponse en temps réel. La combinaison de ces stratégies dans un système de routage hybride vous permet de prioriser les économies de coûts ou la rapidité, en fonction de vos besoins actuels.
Par exemple, SciForce a mis en œuvre un système hybride de routage des requêtes pour les données d'entreprise, ce qui a permis de réduire de 37 à 46 % l'utilisation du LLM et de réduire les temps de réponse de 32 à 38 % pour les requêtes simples. Pour ce faire, ils ont acheminé les demandes de base via les méthodes de recherche traditionnelles et réservé les LLM pour des tâches plus complexes. De même, la technique « Ulysse » de Snowflake a optimisé l'inférence LLM à long contexte, permettant un traitement 3,4 fois plus rapide tout en maintenant une utilisation élevée du GPU.
Serveurs d'inférence dédiés, tels que NVIDIA Triton et Service TensorFlow, sont spécialement conçus pour gérer les tâches d'IA à haut débit et à faible latence. Ces plateformes simplifient le déploiement de systèmes d'IA multimodaux dans différents cadres.
Serveur d'inférence NVIDIA Triton est une solution open source polyvalente qui prend en charge les modèles de TensorFlow, PyTorch, Tensor RT, ONNX, et Open Vino. Selon NVIDIA :
« Triton Inference Server est un logiciel de service d'inférence open source qui rationalise l'inférence par IA. »
Triton est compatible avec les environnements cloud, de centre de données, de périphérie et intégrés, fonctionnant sur des GPU NVIDIA, des processeurs x86 et ARM, ou AWS Inferentia. Il excelle dans la gestion des requêtes en temps réel, par lots, d'ensemble et de streaming audio/vidéo, ce qui en fait un choix judicieux pour les applications multimodales.
L'une des caractéristiques les plus remarquables de Triton est traitement par lots dynamique, qui combine les demandes d'inférence individuelles en lots plus importants. Cela augmente considérablement le nombre d'inférences par seconde sans ajouter de latence. De plus, le chevauchement des transferts de mémoire avec les calculs améliore encore les performances. Pour encore plus d'efficacité, l'optimisation TensorRT peut être appliquée aux modèles ONNX et TensorFlow, doublant ainsi le débit tout en réduisant de moitié la latence.
Pour les déploiements dans le cloud, Vertex AI prend en charge Triton par le biais de la personnalisation Nuage de processeurs graphiques NVIDIA conteneurs (NGC). Ces conteneurs sont préconfigurés avec les outils nécessaires pour déployer efficacement plusieurs frameworks de modèles. De plus, Optimisation NUMA - attribution d'instances de modèle à des politiques hôtes spécifiques - optimise l'utilisation des ressources en tirant parti des propriétés d'accès à la mémoire non uniforme.
Trouver le bon équilibre entre débit et latence implique souvent d'expérimenter le nombre d'instances du modèle. Associés à la mise à l'échelle automatique et à l'équilibrage de charge, les serveurs d'inférence dédiés garantissent des performances stables, même en cas de pic de trafic. Ces serveurs sont essentiels pour obtenir la réactivité en temps réel requise dans les flux de travail d'IA multimodaux.
Pour assurer le bon fonctionnement et l'efficacité des systèmes d'IA multimodaux, la mise en cache intelligente, l'optimisation de la mémoire et la planification tenant compte des ressources jouent un rôle crucial. Ces méthodes fonctionnent ensemble pour réduire la latence, améliorer les performances et tirer le meilleur parti de votre architecture de déploiement.
La mise en cache change la donne lorsqu'il s'agit d'accélérer les systèmes d'IA multimodaux. En évitant les traitements redondants, il peut améliorer les performances de manière significative. Il est intéressant de noter qu'environ 30 à 40 % des demandes de grands modèles linguistiques (LLM) sont similaires aux questions posées précédemment, ce qui fait de la mise en cache un moyen efficace d'économiser du temps et des ressources.
La mise en cache sémantique fait passer la mise en cache à un niveau supérieur en se concentrant sur la signification des requêtes plutôt que sur les correspondances exactes. Cette approche peut améliorer de 3,4 fois les temps de récupération pour les tâches de réponse aux questions des documents et, dans certains cas, les requêtes à correspondance exacte connaissent des améliorations pouvant atteindre 123 fois. D'autres techniques, telles que la mise en cache intégrée, stockent les représentations vectorielles des entrées pour éviter les calculs répétitifs, tandis que la mise en cache clé-valeur (KV) permet d'économiser les calculs d'attention intermédiaire, offrant des résultats jusqu'à 5 fois plus rapides pour une sortie de 300 jetons sur un GPU T4. La mise en cache des préfixes est un autre outil puissant qui permet de réduire les coûts jusqu'à 90 % dans des applications telles que les chatbots et les services de traduction en optimisant les demandes répétitives.
L'équilibrage de charge tenant compte du cache améliore encore l'efficacité en acheminant les sessions vers des serveurs susceptibles d'avoir déjà mis en cache le contexte requis, ce qui augmente les taux d'accès au cache. Une fois la mise en cache en place, l'étape suivante consiste à se concentrer sur l'optimisation de la mémoire afin de réduire davantage la latence.
Les limitations de mémoire peuvent devenir un obstacle, en particulier lors de la manipulation d'images de grande taille avec du texte dans des systèmes multimodaux. Plusieurs techniques permettent d'optimiser l'efficacité de la mémoire tout en maintenant les performances.
L'analyse en composantes principales (PCA) est un outil utile pour compresser des données de grande dimension, ce qui réduit les demandes de calcul et accélère le flux de données. Le chargement différé et le partitionnement des données garantissent que seules les données nécessaires sont chargées, évitant ainsi les goulots d'étranglement inutiles. Des techniques telles que l'élagage des modèles, la quantification et la distillation peuvent également réduire l'empreinte mémoire lors de l'inférence.
Des mécanismes de mise en cache spécialisés conçus pour des modalités spécifiques peuvent encore améliorer la vitesse de récupération et réduire la charge de calcul. Par exemple, il a été démontré que les stratégies de mise en cache intelligentes permettent de réduire la charge du réseau jusqu'à 22 % et d'augmenter les taux d'accès au cache d'au moins 15 % dans les configurations multimodales dynamiques. Une fois la mise en cache et la mémoire optimisées, l'accent est mis sur la planification des ressources pour encore plus d'efficacité.
La gestion efficace des ressources est essentielle pour éviter les goulots d'étranglement et garantir que le matériel est utilisé à son plein potentiel. Les systèmes multimodaux, qui gèrent des tâches telles que le traitement d'images, la génération de texte et l'analyse audio, bénéficient grandement des approches de planification personnalisées.
Le traitement par lots sensible à la modalité reconnaît que chaque type de tâche a des exigences uniques. Par exemple, le traitement d'image fonctionne souvent mieux avec des lots de petite à moyenne taille, tandis que la génération de texte se développe avec des lots plus importants. Les modèles d'attention croisée, en particulier, peuvent montrer des différences de performance significatives en fonction de la façon dont les modalités sont regroupées.
L'allocation des ressources en fonction des étapes prend en compte les besoins spécifiques des différents composants du modèle. Par exemple, le codage des images est souvent plus sensible aux changements de fréquence du GPU que les opérations du modèle de langage telles que le préremplissage et le décodage. Les GPU haut de gamme tels que le H100 ont tendance à être plus performants pour des tâches telles que le codage d'image et le préremplissage LLM, bien que les avantages puissent varier en fonction de l'opération.
L'allocation dynamique des ressources ajoute une autre couche d'efficacité en surveillant les charges de travail en temps réel et en ajustant les ressources en conséquence. La mise à l'échelle automatique tenant compte de la charge de travail garantit que les ressources sont augmentées pendant les pics de trafic et réduites pendant les périodes les plus calmes, ce qui permet d'éviter le surprovisionnement tout en préservant la réactivité.
L'adaptation des stratégies de traitement par lots et de l'allocation des ressources aux exigences spécifiques de chaque étape de votre modèle garantit des performances et une utilisation des ressources optimales.
L'optimisation de la latence peut être une tâche techniquement exigeante, mais les plateformes spécialisées simplifient le processus en gérant l'infrastructure sous-jacente. Cela vous permet de vous concentrer sur l'élaboration de flux de travail efficaces sans vous enliser dans la complexité du système.
La minimisation de la latence dans les systèmes multimodaux dépend d'une collaboration fluide entre les différents composants de l'IA. Des plateformes comme prompts.ai excellez dans la création de flux de travail qui relient de grands modèles linguistiques à des outils de traitement du texte, des images et du son, le tout dans un environnement unifié. Cela élimine les retards causés par le transfert de données entre des systèmes disjoints, ce qui permet des échanges de données plus rapides et plus efficaces.
De plus, cette intégration n'est pas limitée à des fournisseurs ou à des architectures spécifiques. Que vous combiniez de grands modèles de langage avec des systèmes de vision par ordinateur ou d'autres outils d'IA, la plateforme simplifie le processus de liaison de ces composants. Cette capacité d'adaptation devient de plus en plus importante à mesure que vos applications deviennent plus complexes, ouvrant la voie à des fonctionnalités avancées qui réduisent encore la latence.
Les flux de travail unifiés ouvrent également la voie à une collaboration en temps réel, essentielle pour identifier et résoudre les problèmes de latence. Des fonctionnalités telles que la surveillance en temps réel et les rapports automatisés permettent d'identifier rapidement les goulots d'étranglement et les conflits de ressources. Les équipes peuvent ensuite partager rapidement des informations et appliquer des stratégies d'optimisation à l'échelle de l'organisation, accélérant ainsi le processus de résolution des problèmes.
La gestion efficace des ressources est essentielle pour équilibrer les performances et les coûts. Le suivi de la tokenisation fournit des informations détaillées sur la manière dont les flux de travail multimodaux utilisent les ressources informatiques. En identifiant les parties d'un flux de travail qui consomment le plus de jetons, vous pouvez cibler ces domaines à des fins d'optimisation, ce qui a un impact direct à la fois sur les coûts et la latence.
Un modèle de paiement à l'utilisation combiné au suivi de la tokenisation offre des opportunités d'amélioration en temps réel. Par exemple, en surveillant l'utilisation des jetons, vous pouvez affiner les instructions pour les rendre plus concises ou utiliser les indices contextuels de manière plus efficace. Ces ajustements réduisent le nombre de jetons, ce qui permet d'accélérer le traitement et de réduire les coûts.
L'impact de l'optimisation des jetons est clair. Dans une étude de cas avec incident.io, la réduction des jetons de sortie d'environ 50 % a entraîné une amélioration de 40 % de la latence. La réduction des jetons d'entrée de 80 % a entraîné une amélioration de 20 % de la latence, et la compression du format de sortie a réduit la latence de 60 % tout en réduisant les jetons de sortie de 70 %.
Des plateformes comme prompts.ai facilitent la mise en œuvre de ces stratégies. En utilisant des modèles rapides pour les tâches courantes et en les affinant continuellement en fonction des données de performance, vous pouvez créer des flux de travail à la fois efficaces et évolutifs. Le suivi de la tokenisation garantit que vos efforts d'optimisation de la latence restent rentables à mesure que vos applications se développent.
Pour optimiser la latence dans les systèmes d'IA multimodaux, une approche par couches est essentielle. En combinant des améliorations techniques avec une gestion efficace des ressources, vous pouvez éliminer les goulots d'étranglement du système et réaliser des gains de performances notables.
Au niveau du modèle, se concentrent sur la rationalisation des architectures et l'élagage afin de réduire les demandes de calcul. Par exemple, la réduction de 50 % des jetons de sortie peut réduire la latence d'environ 50 %, mais la réduction des jetons d'entrée du même montant n'améliore généralement la latence que de 1 à 5 %.
Mises à niveau de compléter les optimisations des modèles en remédiant aux retards causés par les inefficacités du réseau et du traitement. Des techniques telles que le routage permanent des sessions garantissent que les demandes provenant d'une même session sont dirigées vers la même instance, en réutilisant les données précédemment traitées. De même, les méthodes de mise en cache agressives, telles que la mise en cache des préfixes, peuvent réduire les coûts jusqu'à 90 % pour les demandes répétitives dans des applications telles que les chatbots et les outils de traduction.
Quand il s'agit de architecture de déploiement, le choix entre les configurations basées sur le cloud, les solutions sur site et l'informatique de pointe joue un rôle important dans l'équilibre entre la latence et les coûts. Bien que les environnements cloud offrent de l'évolutivité, ils peuvent entraîner des retards sur le réseau. Les configurations sur site offrent une faible latence constante mais nécessitent souvent un investissement initial important. L'informatique de périphérie, en revanche, est idéale pour les applications en temps réel en raison de sa latence minimale. De plus, des modèles plus petits et optimisés peuvent permettre de réaliser des économies de 40 à 70 % sur les jetons des modèles haut de gamme sans compromettre la satisfaction des utilisateurs.
Ces stratégies fondamentales peuvent être encore améliorées en tirant parti des outils de plateforme avancés pour une réduction durable de la latence.
Pour tirer parti de ces stratégies, envisagez d'utiliser les outils de la plateforme pour des améliorations évolutives et pratiques. Les outils de suivi avancés, par exemple, peuvent aider à identifier les inefficacités et à réduire les coûts mensuels de LLM jusqu'à 73 %. Le suivi par tokenisation et le routage intelligent sont particulièrement efficaces pour améliorer à la fois les performances et la rentabilité.
Commencez par surveiller de près les habitudes de consommation des jetons. Ce niveau de visibilité vous permet d'identifier les domaines dans lesquels des modifications ciblées peuvent apporter des améliorations significatives.
Les flux de travail interopérables simplifient la gestion des systèmes multimodaux en intégrant divers composants d'IA. Les plateformes telles que prompts.ai proposent des environnements unifiés dans lesquels les outils de traitement du texte, des images et du son fonctionnent parfaitement ensemble, réduisant ainsi les délais de transfert de données qui contribuent souvent à des problèmes de latence cachés.
De plus, les stratégies de routage intelligentes peuvent permettre de réaliser jusqu'à 80 % d'économies tout en préservant la qualité de sortie. Associés à une surveillance en temps réel et à une mise en cache efficace, ces outils créent un cadre robuste pour une optimisation continue.
Pour commencer, établissez des mesures de performance de base, implémentez le suivi de la tokenisation et introduisez progressivement des techniques d'optimisation avancées. Cette approche progressive de paiement à l'utilisation garantit que vos efforts d'optimisation de la latence restent efficaces et économiques à mesure que vos applications se développent. Ensemble, ces stratégies créent un plan cohérent visant à réduire la latence dans les systèmes d'IA multimodaux.
La compression des modèles consiste à réduire les modèles d'IA pour les rendre plus rapides et plus efficaces. Cela implique de réduire leur taille et leur complexité, ce qui peut entraîner des avantages tels que des temps d'inférence plus rapides, une utilisation moindre de la mémoire et une diminution de la demande de stockage. Cependant, il y a un hic : ces améliorations peuvent parfois se traduire par une diminution de la précision.
Le véritable défi consiste à maintenir cet équilibre délicat : comment améliorer les performances sans sacrifier trop la précision ? Des techniques telles que quantification (qui simplifie la précision numérique du modèle) et taille (suppression de composants inutiles) sont souvent utilisés pour y parvenir. Lorsqu'elles sont appliquées de manière réfléchie, ces méthodes peuvent générer des gains d'efficacité tout en préservant l'efficacité du modèle dans une large mesure.
Les architectures évolutives présentent de nombreux avantages, tels que des performances améliorées, une fiabilité accrue et la capacité de gérer facilement les pics de charge de travail soudains. Ils contribuent au bon fonctionnement et à l'efficacité de vos flux de travail d'IA, même en période de forte demande.
En matière de mise à l'échelle, il existe deux approches principales :
Les deux méthodes sont essentielles pour maintenir une faible latence dans les flux de travail d'IA multimodaux, et le choix entre les deux dépend souvent des exigences et des limites spécifiques de votre système.
Dans les flux de travail d'IA multimodaux, les stratégies de mise en cache sont essentielles pour réduire la latence. En réduisant les calculs répétitifs et en évitant la récupération inutile de données, ils contribuent à accélérer le traitement et à améliorer les performances globales du système.
Voici quelques techniques de mise en cache couramment utilisées :
La bonne stratégie de mise en cache dépend de la charge de travail de votre système et de la fréquence de réutilisation des données. En mettant en œuvre ces méthodes de manière réfléchie, vous pouvez rationaliser vos flux de travail d'IA et obtenir de meilleures performances.
