AWS 上的生成式 AI - 监控和优化

在 AWS 上监控 Gen AI 模型

AWS 提供了多种工具和服务来监控生成式 AI 模型的运行状况和性能 −

CloudWatch 是 AWS 中的基本监控工具。它允许您跟踪 CPU 使用率、GPU 利用率、延迟和内存消耗等性能指标。

您可以创建 CloudWatch 警报 来设置这些指标的阈值。当模型性能与预期值不同时，它会发送警报。

要对 Gen AI 模型进行更深入的分析，您可以使用 AWS X-Ray。它提供分布式跟踪。当生成式 AI 模型集成到更大的系统(例如，Web 应用程序、微服务)中时，此工具特别有用。

如果您使用 Amazon SageMaker 部署 Gen AI，模型监视器可以自动跟踪模型中的错误和偏差。它监控预测的质量并确保在输入新数据时模型保持准确。

您可以使用弹性推理指标来监控适合您模型需求的 GPU 功率。您可以根据需要调整 GPU 容量。

在 AWS 上优化您的生成式 AI 模型是一项重要任务，可以实现更快的推理时间、降低成本并保持模型准确性。

在本节中，我们重点介绍了一组可用于在 AWS 上优化 Gen AI 模型的方法 −

始终为 EC2 实例或 Amazon SageMaker 端点启用自动扩展。它允许 AWS 根据您当前的需求自动调整实例数量。此技术可确保您始终拥有足够的资源，而不会增加使用成本。

为了进行优化，建议使用 Elastic Inference 将适量的 GPU 功率连接到 CPU 实例。这种方法可以降低成本并确保推理期间的高性能。

您可以使用修剪或量化等技术来减小生成式 AI 模型的大小。

当不需要实时预测时，您可以使用批量推理，它允许您在一次运行中处理多个输入。它减少了总体计算负载。

您可以将 Docker 容器与 Amazon ECS 或 Fargate 一起使用。它允许您优化部署并更轻松地管理资源。