Aufbau zusammengesetzter KI-Systeme mit TrueFoundry und Mongo DB

Die Welt der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant und geht von isolierten Modellen zu miteinander verbundenen Systemen über, die gemeinsam komplexe, facettenreiche Probleme lösen.A Zusammengesetztes KI-System ist definiert als ein System, das KI-Aufgaben mithilfe mehrerer interagierender Komponenten bewältigt, zu denen verschiedene KI-Modelle, Datenabrufmechanismen und externe Tools gehören können. Diese Komponenten arbeiten zusammen, um bestimmte Ziele zu erreichen, was einen differenzierteren und effektiveren Ansatz zur Problemlösung ermöglicht.

Zu den gängigen Beispielen für Verbundsysteme gehören:

• Augmentierte Generierung (RAG): Dieses Setup kombiniert ein generatives Modell mit einer Abrufkomponente, um Antworten zu erstellen, die auf bestimmten Datenquellen basieren.
• Verkettete Modelle: Mehrere Modelle werden nacheinander verbunden, wobei die Ausgabe eines Modells als Eingabe für ein anderes dient, wodurch die Gesamtfähigkeit des Systems verbessert wird.

Dieses Entwurfsprinzip, für das sich Institutionen wie das Labor von Berkeley AI Research (BAIR) einsetzen, unterstreicht die Bedeutung der Systemarchitektur bei der Bewältigung komplexer KI-Aufgaben. Anstatt sich ausschließlich auf große, monolithische Modelle zu verlassen, nutzen zusammengesetzte KI-Systeme verschiedene spezialisierte Komponenten, um Leistung, Flexibilität und Anpassungsfähigkeit zu verbessern.

Umstellung auf Systemdenken

Ein aktuelles Video aus Stanford skizzierte die Entwicklung der Skalierung in der KI in verschiedenen Epochen und konzentrierte sich darauf, wie sich der Schwerpunkt von der modellorientierten Entwicklung zur Integration auf Systemebene verlagert hat

Skalierung unbeaufsichtigter Schulungen (2020—) - Dies begann mit der Veröffentlichung von GPT-3, das die Leistungsfähigkeit des groß angelegten unbeaufsichtigten Trainings demonstrierte. Beim unbeaufsichtigten Training werden Modelle riesigen Mengen unstrukturierter Daten ausgesetzt, wie z. B. Text aus dem Internet, damit sie Muster ohne spezifische Aufgabenbezeichnungen verallgemeinern können.

Feinabstimmung von Scaling Instructs (2022—) - Diese Ära war geprägt von der Einführung von Anwendungen wie ChatGPT, die Tuning von Anweisungen und Feinabstimmungstechniken. Die Feinabstimmung von Instruktionen beinhaltet die Bereitstellung von Input-Output-Paaren (z. B. Frage-Antwort-Datensätze), um vorab trainierte Modelle an bestimmte Fähigkeiten anzupassen.

Skalierung der Inferenzzeitverarbeitung (2024—) - Dies bezieht sich auf Innovationen, die darauf abzielen, die Echtzeitnutzung von KI-Modellen während der Inferenz zu optimieren. Es konzentriert sich auf die Verbesserung der Effizienz, der Reaktionszeiten und der Anpassungsfähigkeit durch mehrstufiges Denken, „Gedankenketten“, Speicheroptimierung usw

Systeme skalieren (2025—) - Wir gehen von großen Sprachmodellen (LLMs) zu zusammengesetzten Systemen über und gehen von eigenständigen Modellen zu integrierten Systemen über, die Modelle, Tools, APIs und Infrastruktur kombinieren.

Herausforderungen beim Aufbau zusammengesetzter KI-Systeme?

Herausforderungen an die Infrastruktur

Kombinierte KI-Systeme erfordern die nahtlose Fähigkeit, je nach den spezifischen Anforderungen der einzelnen Komponenten zwischen GPUs, CPUs und anderer spezialisierter Hardware zu wechseln. Beispielsweise kann ein Vision-Modell eine GPU-Beschleunigung erfordern, während eine Datenbankabfrage von der CPU-Effizienz abhängen kann. Die Bestimmung der optimalen Ressourcenkonfigurationen für jeden Workload und die dynamische Anpassung der Infrastruktur an sich ändernde Anforderungen sind von entscheidender Bedeutung. Die regelmäßige Überwachung und Feinabstimmung der Infrastruktur stellt sicher, dass das System effizient und kostengünstig arbeitet, auch wenn sich Workloads oder Modellanforderungen ändern.

Um sicherzustellen, dass zusammengesetzte KI-Systeme effizient skaliert werden können, müssen automatische Skalierungsmechanismen implementiert werden, die Ressourcen auf der Grundlage der Workload-Anforderungen dynamisch zuweisen. Dazu gehört die Überwachung der Systemnutzung wie CPU, GPU, Arbeitsspeicher und Netzwerkbandbreite, um Änderungen in Echtzeit vorherzusagen und darauf zu reagieren.

Prohibitive Kosten

Die gleichzeitige Ausführung mehrerer KI-Modelle, insbesondere in Echtzeit, führt zu hohen Rechen-, Speicher- und Cloud-Kosten. Der Aufbau einer Infrastruktur, die die Erkennung von Ressourcenineffizienzen ermöglicht und einen nahtlosen Wechsel zwischen Konfigurationen unterstützt, ist unerlässlich. Der Einsatz von Strategien wie Spot-Computing, fraktionierten GPUs und Auto-Scaling gewährleistet die Wirtschaftlichkeit bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer optimalen Leistung.

Integration in die bestehende Infrastruktur

Moderne Infrastrukturen bestehen häufig aus stark verteilten Architekturen, Multi-Cloud-Umgebungen und speziellen Tools, die auf bestimmte Workflows zugeschnitten sind. Diese Setups sind zwar fortgeschritten, bringen jedoch Komplexität mit sich, wenn neue KI-Komponenten hinzugefügt werden, die innerhalb eines bereits komplizierten Ökosystems harmonisch funktionieren müssen.

Schnelleres Experimentieren
Schnelleres Experimentieren ist eine entscheidende Voraussetzung für den Erfolg zusammengesetzter KI-Systeme. Sie ermöglichen es Teams, schnell zu iterieren, neue Ideen zu testen und die Leistung zu optimieren.

Die modulare Architektur ermöglicht es Teams, Modelle auszutauschen, Pipelines anzupassen oder neue Algorithmen mit minimaler Unterbrechung zu integrieren.Automatisierung spielt ebenfalls eine wichtige Rolle, da Tools wie CI/CD-Pipelines eine reibungslose Bereitstellung und das Testen aktualisierter Komponenten gewährleisten.

Warum TrueFoundry & MongoDB für Compound-AI-Anwendungen verwenden?

Lesen Sie unsere ausführlicher Blog zur Integration von TrueFoundry in MongoDB.

MongoDB

Beschleunigen Sie die Markteinführungszeit mit MongoDB Atlas
Die native Vektorsuche von MongoDB Funktionen vereinfachen die Implementierung anspruchsvoller RAG-Workflows (Retrieval-Augmented Generation), indem die Vektorsuche in eine betriebsbereite Datenbank eingebettet wird. Dadurch entfällt die Notwendigkeit separater Vektordatenbanken, was die Komplexität der Infrastruktur reduziert und eine schnellere Bereitstellung ermöglicht.

Schnelle Iteration mit Flexibilität
Das dokumentenbasierte Datenmodell von MongoDB ist von Natur aus flexibel und eignet sich daher ideal für die Speicherung multimodaler Datentypen wie Text, Bilder und Vektoreinbettungen. Entwickler können neue Datentypen ohne Ausfallzeiten oder Neugestaltung des Schemas integrieren, was eine schnellere Optimierung, Optimierung und Iteration für GENAI-gestützte Anwendungen ermöglicht.

Skalierbarkeit und Sicherheit für Unternehmen
MongoDB Atlas bietet Fehlertoleranz auf Unternehmensebene, horizontale Skalierung und standardmäßig sichere Funktionen wie abfragbare Verschlüsselung. Die vollständig verwaltete, serverlose Architektur unterstützt elastische Skalierung und verbrauchsabhängige Preisgestaltung und gewährleistet so einen kostengünstigen Betrieb selbst für die anspruchsvollsten Workloads.

Wahre Gießerei

• In jeder Cloud/On-Premise/Hybrid ausführen
  TrueFoundry bietet die Flexibilität, es in jeder Cloud, lokalen Infrastruktur oder Hybridumgebung bereitzustellen und sich an Ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen.
• Blitzschnelle automatische Skalierung und Skalierung auf Null
  Skalieren Sie Ressourcen automatisch bei Bedarfsspitzen und im Leerlauf auf Null, um Kosteneffizienz zu gewährleisten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
• AutoPilot für KI-gestützte Optimierung
  Nutzen Sie KI-gestützte Empfehlungen, um die Infrastrukturoptimierung zu automatisieren, die Leistung zu verbessern und den Betriebsaufwand zu reduzieren.

• Zwischen beliebiger Hardware wechseln
  Wechseln Sie einfach zwischen GPUs, TPUs und AWS Inferentia oder integrieren Sie benutzerdefinierte Beschleuniger an nur einem Tag, um Hardware-Agilität zu gewährleisten.
• Schnellere Docker-Builds
  Optimieren Sie Entwicklungsabläufe mit beschleunigten Docker-Builds, reduzieren Sie die Iterationszeiten und beschleunigen Sie Bereitstellungen.
• Best Practices für die integrierte Softwareentwicklung
  Funktionen wie CI/CD-Pipelines, Geheimnismanagement und Werbe-Workflows sorgen für sichere, zuverlässige und skalierbare Bereitstellungen.
• Tools zur Kostenoptimierung
  Verwenden Sie partielle GPUs, Spot-Instances und Nutzungsmetriken, um die Kosten zu optimieren und gleichzeitig die Ressourceneffizienz zu maximieren.
• Umfassendes KI-Lebenszyklusmanagement
  TrueFoundry vereinfacht den gesamten KI-Entwicklungszyklus
  • ‍Modellbereitstellung: Optimierte Workflows zur Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen mit optimalen Ressourcenkonfigurationen.‍
  • Feinabstimmung: Integrierte Funktionen zur effizienten Feinabstimmung vortrainierter Modelle zur Anpassung an bestimmte Aufgaben.‍
  • KI-Gateway: Zentraler Zugriff auf zahlreiche selbst gehostete und kommerzielle Modelle mit Authentifizierung, Überwachung und Ratenbegrenzung.‍
  • Vorlagen für Anwendungen: Gebrauchsfertige Frameworks für die Erstellung von KI-Agenten, Abrufsystemen und benutzerdefinierten Workflows.