Створення GenAI платформи в хмарі: від концепції до реалізації

Штучний інтелект (ШІ) демонструє напрочуд активне зростання на глобальному ринку — згідно з прогнозами, сектор Generative AI зросте до $1,3 трильйона до 2032 року із середньорічним темпом росту 42%. Це може збільшити світовий ВВП на 7% (приблизно $7 трильйонів) протягом наступного десятиліття, як зазначають аналітики Goldman Sachs.

Нещодавно компанія EPAM організувала вебінар на тему «Побудова GenAI платформи в Cloud», де Олег Касьян, Senior Systems Architect, поділився експертним баченням щодо розгортання генеративних AI-рішень у хмарному середовищі. Особливо актуальним це питання стає з огляду на те, що 65% компаній вже регулярно використовують технології GenAI, що на 49% більше порівняно з попереднім роком. Ця тенденція відображає стрімке зростання інтересу до генеративного штучного інтелекту серед компаній різного масштабу. Очікується, що інвестиції в AI-ініціативи продовжать зростати, оскільки кожен долар, вкладений у GenAI, в середньому приносить $3,70 прибутку. Це свідчить про високу рентабельність та стратегічну важливість AI для довгострокового успіху та конкурентоспроможності бізнесу.

У цій статті ми детально розглянемо архітектурні компоненти GenAI платформи, порівняємо можливості різних хмарних провайдерів та розберемо технічні аспекти масштабування подібних рішень. Зокрема, приділимо увагу DevOps практикам, які забезпечують ефективне управління AI-інфраструктурою.

Архітектурні компоненти GenAI платформи в хмарному середовищі

Створення ефективної GenAI платформи потребує ретельно спланованої архітектури з взаємопов'язаних компонентів, що забезпечують обробку, зберігання та маршрутизацію даних для генеративних моделей штучного інтелекту. Розглянемо основні архітектурні елементи такої системи.

Базова інфраструктура для обробки великих моделей

Для забезпечення належної обчислювальної потужності GenAI платформам необхідні спеціалізовані апаратні компоненти.

Векторні бази даних та системи зберігання

Векторні бази даних відіграють ключову роль у розвитку генеративного штучного інтелекту, забезпечуючи ефективне керування складними даними. Вони призначені для роботи з даними, де кожен запис представлений у вигляді вектора в багатовимірному просторі.

Принцип роботи таких систем ґрунтується на використанні векторних вкладень, де подібні об'єкти мають вектори, розташовані ближче один до одного у векторному просторі. Векторні бази підтримують методи Retrieval Augmented Generation (RAG), які дозволяють доповнювати відповіді моделей зовнішніми знаннями та зменшувати галюцинації AI.

Компоненти для обробки та маршрутизації запитів

Компоненти обробки запитів забезпечують ефективну маршрутизацію між різними частинами системи. Корпоративні системи GenAI обробляють запити користувачів за допомогою роутингу та адаптації, використовуючи семантичний, гібридний пошук і векторні графи.

Інтеграційні шлюзи та API-інтерфейси

Для контролю доступу до великих мовних моделей (LLM) та забезпечення безпеки в екосистемі GenAI ключову роль відіграє управління API. API-шлюзи, такі як Apigee, працюють як єдина точка входу для API-трафіку, забезпечуючи балансування навантаження, стійкість і кешування.

Порівняння хмарних провайдерів для розгортання GenAI рішень

Вибір хмарного провайдера має критичне значення для успішного впровадження генеративних ШІ-рішень. Розглянемо ключові особливості трьох основних хмарних платформ, які пропонують різноманітні інструменти для роботи з великими мовними моделями.

AWS SageMaker та Bedrock: можливості та обмеження

Amazon пропонує кілька ключових сервісів для роботи з генеративним ШІ, серед яких особливо виділяється Amazon Q та Bedrock. Amazon Q — це новий ШІ-помічник, розроблений спеціально для бізнес-користувачів, який інтегрується з різними сервісами AWS та допомагає швидко знаходити відповіді та виконувати завдання. Bedrock, у свою чергу, надає доступ до провідних моделей ШІ через API, спрощуючи їх інтеграцію у додатки. Для більш просунутих сценаріїв використання генеративного ШІ, Amazon також пропонує SageMaker — повністю керований сервіс для створення, навчання та розгортання моделей машинного навчання у будь-якому масштабі, який підходить для випадків, коли потрібне глибоке налаштування та повний контроль над архітектурою моделі.

Amazon Bedrock — це потужний сервіс, який відкриває нові можливості для роботи з генеративним ШІ. Він надає доступ до широкого спектра попередньо навчених моделей від провідних розробників, включаючи Amazon Titan, Anthropic Claude, Cohere Command, AI21 Labs Jurassic та Meta Llama. Ця різноманітність дозволяє розробникам обрати найбільш підхожу модель для своїх конкретних потреб. Ключова перевага Bedrock полягає в тому, що він забезпечує швидке прототипування та впровадження ШІ-рішень без необхідності глибоких знань у машинному навчанні. Це робить генеративний ШІ доступнішим для ширшого кола розробників та бізнес-користувачів, дозволяючи їм ефективно інтегрувати передові ШІ-можливості у свої проєкти.

Однак важливо зазначити, що AWS, на відміну від Microsoft, не має доступу до OpenAI, тому не може надавати GPT моделі.

Azure AI Services: особливості інтеграції з корпоративними системами

Microsoft Azure вирізняється потужною інтеграцією з корпоративними системами завдяки широкому спектру сервісів Azure AI. Ключовим компонентом є Azure OpenAI, який надає доступ до передових моделей OpenAI, включаючи GPT для обробки тексту, Whisper для розпізнавання мовлення та DALL-E для генерації зображень. Ця різноманітність дозволяє розробникам створювати інноваційні рішення в різних сферах застосування ШІ. Крім того, платформа пропонує ряд спеціалізованих інструментів для роботи з природною мовою, комп'ютерним зором та розпізнаванням мовлення, таких як Azure Cognitive Services та Azure Machine Learning. Така комплексна екосистема ШІ-сервісів робить Azure потужним вибором для компаній, які прагнуть впроваджувати передові технології штучного інтелекту у свої бізнес-процеси.

Особливістю Azure є безшовна інтеграція з екосистемою Microsoft, що робить її привабливою для підприємств, які вже використовують продукти Microsoft. Зокрема, Azure Stack забезпечує гібридне хмарне рішення на базі гіперконвергентної інфраструктури (HCI). Гіперконвергентна інфраструктура — це інноваційний підхід до організації IT-інфраструктури, який об'єднує обчислювальні ресурси, сховища даних та мережеві компоненти в єдину, керовану за допомогою програмного забезпечення, систему.

Google Cloud Vertex AI: переваги для масштабних GenAI проєктів

Vertex AI — повністю керована уніфікована платформа для розробки та використання генеративного ШІ. Вона надає доступ до моделей Gemini від Google, що підтримують розширений контекст до 2 мільйонів токенів.

Vertex AI вирізняється розширеними можливостями для масштабних проєктів, включаючи MLOps інструментарій для автоматизації та стандартизації процесів машинного навчання. Платформа також пропонує Model Garden з більш ніж 100 моделями від Google та сторонніх розробників, включаючи Anthropic Claude, Meta Llama та Mistral AI.

Водночас Google Cloud відомий своїми передовими можливостями аналізу даних, машинного навчання та технологіями з відкритим кодом, що робить його оптимальним вибором для проєктів, які потребують обробки великих обсягів даних та швидкого розгортання ШІ-рішень.

Технічні аспекти масштабування GenAI платформи

У разі, якщо ви не використовуєте хмарні технології, масштабування генеративних ШІ-платформ вимагає особливого підходу через унікальні технічні виклики, пов'язані з обробкою значних обсягів даних та високими обчислювальними потребами. Розглянемо ключові аспекти цього процесу для ефективного розгортання GenAI рішень у нехмарному середовищі.

Горизонтальне масштабування обчислювальних ресурсів

Горизонтальне масштабування передбачає додавання нових вузлів до ІТ-інфраструктури замість збільшення потужності окремих компонентів. При такому підході навантаження перерозподіляється між усіма вузлами системи. Це особливо актуально для GenAI платформ, де розподілена обробка даних критично важлива для ефективності.

Для GenAI розподілена обробка дозволяє суттєво скоротити час аналізу та обробки великих наборів даних. Кожен додатковий вузол зменшує навантаження на систему, забезпечуючи вищу продуктивність і відмовостійкість. Згідно з дослідженнями, горизонтальне масштабування може зменшити витрати на апаратне забезпечення до 20 разів порівняно з традиційним вертикальним підходом.

Оптимізація витрат на GPU/TPU ресурси

Генеративні AI-моделі потребують значної обчислювальної потужності, зокрема спеціалізованих графічних (GPU) та тензорних процесорів (TPU). Без цих ресурсів серйозне розгортання системи ШІ недоцільне.

Однак, для уникнення надмірних витрат необхідно контролювати використання ресурсів. Ефективні алгоритми масштабування допомагають знайти баланс між потужністю та вартістю. Дослідження показують, що встановлення правильних порогових значень (наприклад, 80% для верхнього та 25% для нижнього порогу використання ресурсів) оптимізує витрати без втрати продуктивності.

Балансування навантаження для високодоступних GenAI сервісів

Балансування навантаження – це процес розподілу вхідного трафіку між кількома серверами для запобігання перевантаженню окремих вузлів. Для GenAI платформ цей процес має критичне значення з огляду на непередбачуваність навантаження та потребу в постійній доступності.

Сучасні балансувальники навантаження безперервно відстежують стан кожного сервера. Якщо один сервер виходить з ладу або перевантажений, трафік автоматично перенаправляється на інші доступні ресурси.

Для GenAI сервісів можна використовувати:

• динамічні алгоритми, які враховують поточне навантаження кожної обчислювальної одиниці;
• гібридні хмарні рішення для розподілу навантаження між локальними та хмарними середовищами.

Ключовими характеристиками відмовостійкої системи балансування для GenAI є масштабованість, здатність справлятися зі сплесками навантаження та інтеграція з інструментами безпеки.

DevOps-практики для ефективного управління GenAI інфраструктурою

Впровадження DevOps практик для управління GenAI-рішеннями стає критичним фактором ефективності проєктів у хмарному середовищі. Використання цих методологій дозволяє автоматизувати складні процеси, що особливо важливо для систем штучного інтелекту з їхніми унікальними вимогами до інфраструктури.

Інфраструктура як код (IaC) для GenAI платформ

Інфраструктура як код — це спосіб постачання та керування обчислювальними ресурсами методом їх опису у вигляді програмного коду. Для GenAI платформ IaC забезпечує швидке налаштування тестових середовищ, масштабування сервісів під навантаження та впровадження нових функцій з мінімальними витратами часу.

AWS пропонує потужні інструменти для інфраструктури як код (IaC), які можна ефективно використовувати при розгортанні генеративних ШІ-моделей. CloudFormation дозволяє створювати шаблони для автоматизованого розгортання ресурсів, необхідних для роботи з великими мовними моделями. CDK (Cloud Development Kit) надає можливість програмно описувати інфраструктуру, що особливо корисно при масштабуванні обчислювальних ресурсів для тренування та інференсу ШІ-моделей. Ці інструменти забезпечують відтворюваність та консистентність середовищ для розробки, тестування та виробничого використання генеративних ШІ-систем, що критично важливо для їх надійної роботи та ефективного масштабування.

Моніторинг продуктивності та використання ресурсів

Ефективний моніторинг GenAI-систем передбачає відстеження таких ключових метрик:

• латентність відповідей моделі;
• використання токенів та обчислювальних ресурсів;
• виявлення зміщень у даних;
• рівень помилок системи.

Автоматизація розгортання та оновлення моделей

Автоматизація оновлення моделей є критичною для генеративних ШІ-систем, оскільки моделі можуть потребувати перенавчання на регулярній основі — від щогодинної до щохвилинної. Для безпечного розгортання оновлень доцільно використовувати стратегії блакитно-зеленого розгортання або канаркового випуску, що дозволяють поступово впроваджувати зміни без ризику для всієї системи.

Крім того, автоматизація дозволяє вчасно виявляти та виправляти потенційні загрози безпеки, забезпечуючи безперервну відповідність регуляторним вимогам. Інтеграція AI-Ops з наявними системами моніторингу створює єдиний інформаційний простір, що підвищує надійність GenAI-рішень.

Висновок

Стрімкий розвиток генеративного штучного інтелекту створює нові можливості та виклики для DevOps-інженерів. Розглянуті архітектурні рішення демонструють, що успішне впровадження GenAI платформ потребує комплексного підходу до проєктування інфраструктури, починаючи від базових компонентів обробки даних до складних систем балансування навантаження.

Порівняльний аналіз хмарних провайдерів показав, що кожна платформа має свої переваги: AWS відзначається гнучкістю налаштувань через SageMaker, Azure пропонує потужну інтеграцію з OpenAI, а Google Cloud Vertex AI забезпечує передові можливості для масштабних проєктів.

Особливу увагу варто приділити технічним аспектам масштабування та DevOps практикам. Правильно налаштоване горизонтальне масштабування разом з оптимізацією GPU/TPU ресурсів значно підвищує ефективність GenAI платформ. Автоматизація процесів через CI/CD конвеєри та використання інфраструктури як коду стають необхідними елементами успішного впровадження генеративних AI рішень.

Технології GenAI продовжують стрімко розвиватися, тому рекомендуємо регулярно відвідувати технічні вебінари EPAM та інших провідних компаній для отримання актуальних знань та обміну досвідом з колегами у сфері розробки та впровадження AI-систем.

Радимо також подивитися запис вебінару з Олегом Касьяном для глибшого занурення в тему. Тим більше, що під час Q&A-сесії було обговорено багато цікавих питань від учасників. Спікер поділився цікавим досвідом реалізації платформи, досвідом створення чат-бота українською мовою, а також поділився своїми роздумами про AGI (Artificial General Intellegence). 

Не забувайте слідкувати за нашими новинами, адже в EPAM безліч цікавого й корисного. Робити це зручно на наших сторінках у Facebook,  Telegram або Youtube. А ще радимо заглядати в розклад наших подій на сайті у відповідному розділі — Календар подій.

І, як завжди, дякуємо, що ви з нами!