AWS上的生成式AI - 監控和最佳化

監控AWS上的生成式AI模型

AWS提供多種工具和服務來監控生成式AI模型的健康狀況和效能 -

Amazon CloudWatch

CloudWatch是AWS中的基本監控工具。它允許您跟蹤效能指標，例如CPU使用率、GPU利用率、延遲和記憶體消耗。

您可以建立CloudWatch警報來設定這些指標的閾值。當模型的效能與預期值不同時，它會發送警報。

AWS X-Ray

為了更深入地分析生成式AI模型，您可以使用AWS X-Ray。它提供分散式追蹤。此工具尤其適用於將生成式AI模型整合到更大的系統（例如，Web應用程式、微服務）中。

SageMaker模型監控器

如果您正在使用Amazon SageMaker部署生成式AI，則模型監控器可以自動跟蹤模型中的錯誤和偏差。它監控預測的質量，並確保在向模型輸入新資料時，模型將保持準確。

彈性推理指標

您可以使用彈性推理指標來監控模型所需GPU功率的適量。您可以根據需要調整GPU容量。

最佳化AWS上的生成式AI模型

最佳化AWS上的生成式AI模型是一項重要任務，可以實現更快的推理時間，降低成本並保持模型準確性。

在本節中，我們重點介紹了一套您可以用來最佳化AWS上生成式AI模型的方法 -

自動擴充套件

始終為EC2例項或Amazon SageMaker端點啟用自動擴充套件。它允許AWS根據您的當前需求自動調整例項數量。此技術確保您始終擁有足夠的資源，而不會增加利用成本。

使用彈性推理

為了最佳化，建議使用彈性推理將適量的GPU能力附加到CPU例項。這種方法降低了成本，並確保在推理過程中具有高效能。

模型壓縮

您可以使用剪枝或量化等技術來減小生成式AI模型的大小。

批次推理

當不需要即時預測時，您可以使用批次推理，它允許您在單個執行中處理多個輸入。它減少了整體計算負載。

使用Docker容器

您可以將Docker容器與Amazon ECS或Fargate一起使用。它允許您最佳化部署並簡化資源管理。