Compound AI-systemen bouwen met TrueFoundry & MongoDB

De wereld van kunstmatige intelligentie (AI) ontwikkelt zich razendsnel en beweegt zich voorbij geïsoleerde modellen naar onderling verbonden systemen die gezamenlijk complexe, veelzijdige problemen oplossen. Een Compound AI-systeem wordt gedefinieerd als een systeem dat AI-taken aanpakt met behulp van meerdere op elkaar inwerkende componenten, waaronder diverse AI-modellen, mechanismen voor gegevensopvraging en externe tools. Deze componenten werken samen om specifieke doelen te bereiken, wat zorgt voor een genuanceerdere en effectievere aanpak van probleemoplossing.

Veelvoorkomende voorbeelden van compound systemen zijn:

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Deze opzet combineert een generatief model met een retrieval-component om antwoorden te genereren die gebaseerd zijn op specifieke gegevensbronnen.
• Gekoppelde modellen: Meerdere modellen worden in een reeks verbonden, waarbij de output van het ene model dient als input voor het volgende, wat de algehele capaciteit van het systeem vergroot.

Dit ontwerpprincipe, verdedigd door instellingen zoals het Berkeley AI Research (BAIR) lab, benadrukt het belang van systeemarchitectuur bij het aanpakken van complexe AI-taken. In plaats van uitsluitend te vertrouwen op grote, monolithische modellen, maken compound AI-systemen gebruik van diverse gespecialiseerde componenten om de prestaties, flexibiliteit en aanpasbaarheid te verbeteren.

De verschuiving naar systeemdenken

Een recente video van Stanford schetste de evolutie van schaalvergroting in AI door de jaren heen, waarbij de focus verschoof van modelgerichte ontwikkeling naar integratie op systeemniveau.

Schaalvergroting van unsupervised training (2020–) - Dit begon met de release van GPT-3, die de kracht van grootschalige unsupervised training aantoonde. Bij unsupervised training worden modellen blootgesteld aan enorme hoeveelheden ongestructureerde data, zoals tekst van het internet, zodat ze patronen kunnen generaliseren zonder specifieke taaklabels.

Schaalvergroting van instruct fine-tuning (2022–) - Dit tijdperk werd gekenmerkt door de introductie van applicaties zoals ChatGPT, die gebruikmaakten van instruction tuning en fine-tuning-technieken. Bij instruct fine-tuning worden input-outputparen (bijv. vraag-antwoorddatasets) gebruikt om voorgetrainde modellen aan te passen voor specifieke vaardigheden.

Schalen van inferentie-verwerking (2024–) - Dit verwijst naar innovaties die gericht zijn op het optimaliseren van het real-time gebruik van AI-modellen tijdens inferentie. De focus ligt op het verbeteren van efficiëntie, responstijden en aanpassingsvermogen door middel van redeneren in meerdere stappen, "chain-of-thought"-prompting, geheugenoptimalisatie, enz.

Schalen van systemen (2025–) - De verschuiving van grote taalmodellen (LLM's) naar samengestelde systemen, waarbij de overstap wordt gemaakt van op zichzelf staande modellen naar geïntegreerde systemen die modellen, tools, API's en infrastructuur combineren.

Uitdagingen bij het bouwen van samengestelde AI-systemen?

Infrastructuuruitdagingen

Samengestelde AI-systemen vereisen het naadloos kunnen schakelen tussen GPU's, CPU's en andere gespecialiseerde hardware, afhankelijk van de specifieke behoeften van elk onderdeel. Een visiemodel kan bijvoorbeeld GPU-versnelling vereisen, terwijl een databasequery afhankelijk kan zijn van CPU-efficiëntie. Het bepalen van de optimale resourceconfiguraties voor elke workload en het dynamisch aanpassen van de infrastructuur naarmate de behoeften veranderen, is cruciaal. Door de infrastructuur regelmatig te monitoren en te verfijnen, blijft het systeem efficiënt en kosteneffectief werken, zelfs als workloads of modelvereisten veranderen.

Om ervoor te zorgen dat samengestelde AI-systemen efficiënt schalen, moeten er mechanismen voor automatisch schalen worden geïmplementeerd die resources dynamisch toewijzen op basis van de vraag van de workload. Dit omvat het monitoren van systeemgebruik, zoals CPU, GPU, geheugen en netwerkbandbreedte, om real-time te kunnen anticiperen en reageren op veranderingen.

Hoge kosten

Het gelijktijdig draaien van meerdere AI-modellen, zeker in real-time, leidt tot hoge reken-, opslag- en cloudkosten. Het opzetten van een infrastructuur die inefficiënties in resources detecteert en naadloos schakelen tussen configuraties ondersteunt, is essentieel. Het inzetten van strategieën zoals spot-compute, fractionele GPU's en automatisch schalen zorgt voor kosteneffectiviteit met behoud van optimale prestaties.

Integratie met bestaande infrastructuur

Moderne infrastructuren bestaan vaak uit sterk gedistribueerde architecturen, multi-cloudomgevingen en gespecialiseerde tools voor specifieke workflows. Hoewel deze opstellingen geavanceerd zijn, zorgen ze voor complexiteit bij het toevoegen van nieuwe AI-componenten die harmonieus moeten samenwerken binnen een reeds ingewikkeld ecosysteem.

Sneller experimenteren
Sneller experimenteren is een cruciale voorwaarde voor het succes van samengestelde AI-systemen, omdat teams hierdoor snel kunnen itereren, nieuwe ideeën kunnen testen en prestaties kunnen optimaliseren.

Dankzij een modulaire architectuur kunnen teams modellen wisselen, pipelines aanpassen of nieuwe algoritmen integreren met minimale verstoring. Automatisering speelt ook een belangrijke rol, waarbij tools zoals CI/CD-pipelines zorgen voor een naadloze implementatie en het testen van bijgewerkte componenten.

Waarom TrueFoundry & MongoDB gebruiken voor samengestelde AI-applicaties?

Lees onze gedetailleerde blog over hoe je TrueFoundry integreert met MongoDB.

MongoDB

Versnel de time-to-market met MongoDB Atlas
De native vector search- mogelijkheden van MongoDB vereenvoudigen de implementatie van geavanceerde Retrieval-Augmented Generation (RAG)-workflows door vectorzoekopdrachten te integreren in een operationele database. Dit elimineert de noodzaak voor afzonderlijke vectordatabases, waardoor de infrastructuur minder complex wordt en implementaties sneller verlopen.

Snel itereren met flexibiliteit
Het documentgebaseerde datamodel van MongoDB is inherent flexibel, waardoor het ideaal is voor het opslaan van multimodale datatypes zoals tekst, afbeeldingen en vector-embeddings. Ontwikkelaars kunnen nieuwe datatypes toevoegen zonder downtime of het opnieuw ontwerpen van schema's, wat snellere afstemming, optimalisatie en iteratie voor GenAI-toepassingen mogelijk maakt.

Schaalbaarheid en beveiliging voor ondernemingen
MongoDB Atlas biedt fouttolerantie op bedrijfsniveau, horizontale schaalbaarheid en standaard beveiligingsfuncties zoals queryable encryption. De volledig beheerde, serverless architectuur ondersteunt elastisch schalen en prijsstelling op basis van verbruik, wat zorgt voor kostenefficiënte operaties, zelfs voor de meest veeleisende workloads.

TrueFoundry

• Draai op elke cloud, on-premises of hybride
  TrueFoundry biedt de flexibiliteit om te implementeren op elke cloud, on-premises infrastructuur of in hybride omgevingen, volledig aangepast aan uw specifieke behoeften.
• Razendsnel automatisch schalen en schalen naar nul
  Schaal resources automatisch tijdens pieken in de vraag en schaal terug naar nul bij inactiviteit, voor optimale kostenefficiëntie zonder in te leveren op prestaties.
• AutoPilot voor AI-gestuurde optimalisatie
  Maak gebruik van AI-gebaseerde aanbevelingen om infrastructuuroptimalisatie te automatiseren, de prestaties te verbeteren en de operationele overhead te verminderen.

• Schakel tussen elke hardware
  Schakel eenvoudig tussen GPU's, TPU's, AWS Inferentia of integreer aangepaste accelerators in slechts één dag voor maximale hardware-flexibiliteit.
• Snellere Docker-builds
  Optimaliseer ontwikkelingsworkflows met versnelde Docker-builds, waardoor iteratietijden worden verkort en implementaties worden versneld.
• Ingebouwde best practices voor software-engineering
  Functies zoals CI/CD-pipelines, secrets management en promotieworkflows zorgen voor veilige, betrouwbare en schaalbare implementaties.
• Tools voor kostenoptimalisatie
  Maak gebruik van fractionele GPU's, spot-instances en gebruiksstatistieken om kosten te optimaliseren en tegelijkertijd de efficiëntie van resources te maximaliseren.
• Uitgebreid beheer van de AI-levenscyclus
  TrueFoundry vereenvoudigt de volledige AI-ontwikkelingslevenscyclus
  • ‍Modelimplementatie: Gestroomlijnde workflows om modellen in productieomgevingen te implementeren met optimale resourceconfiguraties.‍
  • Fine-tuning: Ingebouwde mogelijkheden voor het efficiënt fine-tunen van vooraf getrainde modellen om ze aan te passen aan specifieke taken.‍
  • AI Gateway: Gecentraliseerde toegang tot talloze zelf-gehoste en commerciële modellen met authenticatie, monitoring en rate limiting.‍
  • Applicatiesjablonen: Gebruiksklare frameworks voor het bouwen van AI-agents, retrievalsystemen en aangepaste workflows.