【LLMOps】AIGC五大使用场景解决方案分析
前言
AI时代已经来临,紧接着就是AIGC应用场景的落地,但是AI作为一个新兴领域,对于参与者却有着很高的使用门槛,对于AI领域的参与者,我们需要面对的不仅仅是模型的使用这么简单,我们需要面对的问题有以下几个方面:
-
复杂性: 构建AIGC需要处理大量的数据、算法和模型,这些都是非常复杂的内容。普通人可能难以理解和掌握这些复杂的技术,需要具备深厚的专业知识和技能。
-
资源需求: 构建AIGC需要大量的计算资源和数据资源,包括高性能的计算机、大规模的数据集等。一般人可能无法轻易获取这些资源,造成构建AIGC的困难。
-
算法挑战: AIGC的构建需要应用多种复杂的机器学习和深度学习算法,需要深入理解这些算法的原理和应用场景。这对于非专业人士来说是一个挑战。
-
数据质量: 构建AIGC需要大量高质量的数据来训练模型和进行验证,而且数据的质量对于AIGC的性能至关重要。一般人可能很难获取到足够高质量的数据。
-
伦理和隐私问题: 在构建AIGC的过程中,需要处理大量用户数据,涉及到伦理和隐私等问题。一般人可能难以处理这些敏感问题,需要深入了解相关法律法规和道德标准。
对于AI的高门槛,我们整理了一套AIGC技术解决方案,针对五大场景分别做出了不同的应对策略,方便AI的从业人员快速入手AIGC,从业人员再也不用关心底层的技术架构,只需要关注自身的上层应用即可,真正做到了简单部署,轻松使用,这也是我梳理这边文章的一个初心。
一、大规模训练加速
1.业务痛点
- 大模型训练周期长:模型在多模态、大量参数权重的情况下,训练周期长,无法快速满足业务上线
- 训练工程化门槛高:AI基础设施的工程化涉及面广,需要在训练过程中同时协调算力、网络、模型及数据集的调优
- 开源框架调优困难:在大模型搭建时使用开源框架如Horovod、DeepSpeed等,往往面临复杂的配置调整且难以稳定保持分布式训练提效
2.解决方案
- 高性能GPU集群提速模型训练:通过高性能计算集群,用多机多卡高性能GPU在NVLink和最大3.2Tbps的RDMA网络的硬件优化环境,利用多卡并行优化分布式加速训练效果
- 开箱即用的训练组件:云端GPU型号满足各类模型训练需求,搭配并行文件存储CFS Turbo和对象存储COS,简化搭建工作,满足训练时的无损高带宽和数据集高吞吐
- 简化框架调优并提效:通过TACO加速套件,TCCL感知拓扑流量及拥塞管理,Zero-Cache异构管理显存和内存提升参数量,混合精度训练及模型并行优化,降低门槛并提效
3.涉及产品
-
高性能计算集群: 多款高性能GPU机型,并通过NVLink和高速RDMA实现无损互联
-
文件存储: 单实例足以支撑1000GBps存储带宽、百PB级数据量和百亿级文件数,满足分布式训练高性能要求
-
计算加速套件TACO Kit: 优化网络协议、通信策略、AI 框架、模型编译器,提升分布式训练时混合并行计算效率
二、大规模推理优化
1.业务痛点
- 推理GPU资源难以统一管理:面对不同推理场景,难以用一款GPU机型服务不同推理服务,面临多样化GPU资源的管理
- 推理服务性能低下:难以在GPU推理时有效提升业务装载量,单机QPS低下,性能不足
- GPU资源利用率低:在推理服务对外提供业务时,无法平衡算力资源和显存容量,导致GPU资源利用率低
2.解决方案
- 丰富的GPU款型选择及统一的容器化推理管理云提供丰富多样的GPU款型可供选择,并提供统一的容器服务TKE管理所有GPU推理实例,统一资源调度
- 无侵入优化推理性能:云推理加速套件,通过图优化、算子融合、编译器优化等手段,无感接入业务并实现高性能推理优化
- 推理混布提升利用率:结合TKE容器服务和qGPU算力显存切分技术,实现不同模型推理服务的灵活混布,支持不同GPU QoS策略极致压榨GPU算力和显存资源,提升利用率
3.涉及产品
-
GPU 云服务器: 通过其强大的快速处理海量数据的计算性能,有效解放用户的计算压力,提升业务处理效率与竞争力
-
容器服务 TKE: 云容器服务支持丰富的GPU实例节点,满足统一管理不同GPU卡型
-
计算加速套件TACO Kit: 帮助客户降低AI优化门槛的同时,大幅提升AI训练和推理业务性能,节约算力成本
三、AIGC内容合规
1.业务痛点
- 用户引导AI模型服务违规:用户输入明显带有违规的引导词、图像等内容,诱导AI模型反馈不合规内容,如色情、涉政图像等
- AI模型产生违规内容:当AI模型生成违法或不良内容,如涉黄、涉恐文字或图片时,容易对经营者带来合规风险
2.解决方案
- 用户输入端内容审核:在用户输入提示词或图片时,对用户引导内容进AI模型前执行内容安全审核,确保请求源头合规
- 模型输出端内容审核:在AI模型推理服务产生内容后,预先经过内容审核服务,确保违规内容提前拦截,防止违规内容发送至使用者,降低合规风险
3.涉及产品
-
数据万象CI:对图片、文本等数据进行内容审核,可在数据上传到对象存储COS前或上传后进行内容审核
-
T-Sec 天御 文本内容安全:识别文本中出现的可能令人反感、不安全或不适宜内容,支持用户配置词库,打击自定义识别类型的文本
-
T-Sec 天御 图片内容安全: 能精准识别图片中出现可能令人反感、不安全或不适宜内容,支持配置图片黑名单,识别自定义的识别类型
四、文生图云原生方案
1.业务痛点
- 业务流量不可控:作为在线业务,推理服务需要合理设计限流熔断,避免流量激增造成整体业务不可用
- 成本无法控制:Stable Diffusion 的前向推理过程是一个比较耗时的过程,GPU 应用部署对比 CPU 应用部署成本也较高,如何控制成本是需要重点考虑的因素
- 服务加载速度慢:模型文件加上推理服务,镜像体积可能达到几十 GB,拉取镜像时间长
2.解决方案
- 云云原生 API 网关作为云上微服务架构的流量入口,集成请求分发、API 管理、流量监控、访问限制等功能,是微服务架构中的重要组件
- 当业务访问具有明显潮汐现象时,可以通过 TKE GPU HPA 的弹性能力,进一步降低资源部署成本
- 企业版容器仓库支持按需加载容器镜像,提升应用分发效率
3.涉及产品
-
容器服务 TKE:通过 TKE 的弹性、混部、轻运维等特性助力 AIGC 业务提升资源利用率、降低成本
-
容器镜像服务 TCR:支持上千节点并发拉取 GB 级大镜像,配合镜像加速能力,实现极速分发
-
文件存储:采用三副本的分布式存储机制、具有极高的可靠性。同时提供低延迟访问,支持数千客户端的同时访问
-
GPU 云服务器:支持多个容器共享 GPU 卡并支持容器间算力和显存精细隔离,帮助客户大幅度节约 GPU 资源成本
-
云原生 API 网关:提供多云开发的特色网关插件,如限流、熔断、流量镜像等
五、智能客服场景方案
1.业务痛点
- 效果差:基于开源模型的智能客服落地比较受限,比较小的开源模型做智能客服效果不尽人意
- 缺少上下文学习能力:开源模型受限于其训练方式,缺乏良好的长度外推性,当文本长度增长后,生成质量会显著下降
- 企业私有数据无法公开:目前大模型均为预训练模型,仅能学习公开数据,无法学习企业私有数据
2.解决方案
- 客服引导式话术:大模型理解引导式话术,在用户问题不完整的情况下,通过与用户的互动,逐步引导用户提问,服务更加友好
- 多轮对话:大模型通过对多轮的深入语义分析和精准理解,让用户感受到仿佛真正与人沟通的体验,实现了自然、流畅的对话,增强了与用户的亲近感
- 推理问题生成答案:通过云向量数据库为大模型提供外部知识库,提高大模型回答的准确性,单索引行数可达10亿行
3.涉及产品
-
向量数据库:提供高吞吐、低延迟、低成本、高可用、弹性扩展的全托管向量检索服务,是AI时代必不可少的数据库服务
-
大模型:在与用户交流的过程中,大模型能够理解复杂问题,并且从知识库中提取相关内容,然后综合生成新的答案,更加准确的回答用户问题
小结
本节我们学习了AIGC五种解决方案,AIGC时代已来,我们每个人都应该充分把握时代赋予我们的红利,AIGC五大场景解决方案为人人都能使用的起的AI提供了另外一种可能,同学们对AIGC有更好的想法,欢迎和小编沟通交流,小编不吝赐教,在此恭候。
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)