無服務器計算是一種云計算模式，云服務提供商（如AWS、Azure和GCP）管理服務器基礎(chǔ)設施，并根據(jù)需要動態(tài)分配資源。開發(fā)者可以直接調(diào)用API，或者以函數(shù)的形式編寫代碼，云服務商會根據(jù)特定事件觸發(fā)這些函數(shù)。這意味著開發(fā)者可以自動擴展應用程序，無需擔心服務器管理和部署，從而節(jié)省成本并提高敏捷性。

無服務器計算的主要優(yōu)勢在于，它隱藏了與發(fā)布管理相關(guān)的許多復雜性，開發(fā)者無需操心容量規(guī)劃、硬件管理甚至操作系統(tǒng)。這種簡潔性使開發(fā)者能夠騰出時間和資源，更多地專注于在已部署模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建創(chuàng)新的應用程序和服務。

AI模型部署

模型部署涉及幾個關(guān)鍵步驟，將機器學習或AI模型從開發(fā)環(huán)境推向生產(chǎn)環(huán)境，確保其可擴展性、可靠性和有效性。關(guān)鍵要素包括模型訓練與優(yōu)化，模型在此過程中被微調(diào)以提升性能，以及模型版本管理，這有助于管理不同迭代版本。訓練完成后，模型被序列化并打包，連同其必要的依賴項一起，準備好在合適的運行時環(huán)境中部署，例如云平臺或容器化服務。模型通過API或Web服務暴露，使其能夠為外部應用程序提供實時預測。

除了部署之外，持續(xù)監(jiān)控以及建立CI/CD管道以實現(xiàn)自動化的重新訓練和模型更新也至關(guān)重要。安全措施同樣必不可少，以保障數(shù)據(jù)隱私并確保符合法規(guī)要求。模型必須具備可解釋性，尤其是在需要解釋AI決策的行業(yè)，還應納入反饋循環(huán)，根據(jù)用戶輸入或數(shù)據(jù)變化不斷優(yōu)化模型。高效管理資源以優(yōu)化運營成本也是關(guān)鍵要素，確保部署的模型保持成本效益和可持續(xù)性。這些要素共同確保機器學習模型能夠在生產(chǎn)環(huán)境中高效、安全且高性能地運行。

無服務器AI推理

無服務器AI推理是指利用無服務器計算平臺部署和運行機器學習模型以進行預測，無需管理基礎(chǔ)設施或擔心擴展資源。在這種設置中，模型被托管為API端點，用戶只需為其模型實際使用的計算時間付費，提供成本效率和靈活性。像AWS Lambda、Google Cloud Functions和Azure Functions這樣的無服務器平臺，使開發(fā)者能夠上傳其訓練好的模型，并通過API將其暴露出來以實現(xiàn)實時預測。這使得企業(yè)能夠在無需管理復雜服務器基礎(chǔ)設施的情況下，將AI驅(qū)動的決策融入其應用程序。

無服務器AI推理的主要優(yōu)勢之一是其能夠根據(jù)不同的請求量無縫擴展，使其非常適合欺詐檢測、推薦系統(tǒng)以及實時圖像或語音識別等用例。此外，它還減少了運營開銷，使數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂谀Ｐ偷臏蚀_性與性能，而不是管理基礎(chǔ)設施。無服務器AI推理正變得越來越受歡迎，它適用于輕量級、低延遲的應用程序，能夠在無需專用基礎(chǔ)設施的情況下，快速且低成本地提供AI預測。

無服務器AI的優(yōu)勢

傳統(tǒng)的AI模型在部署和擴展時通常需要大量資源，尤其是在生產(chǎn)環(huán)境中。借助無服務器基礎(chǔ)設施，開發(fā)者可以利用一種高度靈活、按需付費的模式，優(yōu)化成本和效率。以下是無服務器AI的幾個關(guān)鍵優(yōu)勢：

簡單性

AI模型通常需要大量的配置，尤其是在跨多臺機器進行分布式計算時。無服務器計算隱藏了大部分基礎(chǔ)設施管理的復雜性，使開發(fā)者能夠快速部署和迭代他們的AI模型。開發(fā)者可以專注于核心邏輯，因此企業(yè)能夠以前所未有的速度開發(fā)AI驅(qū)動的解決方案。

可擴展性

無服務器計算提供了幾乎無限的可擴展性，允許應用程序在無需額外設置或配置的情況下應對需求的增加。例如，如果某個AI模型正在為一個Web應用程序提供實時預測，突然面臨用戶激增的情況，無服務器基礎(chǔ)設施可以自動擴展以應對這種激增，無需人工干預。

成本效益

無服務器計算采用基于用量的定價模式，用戶只需為其實際使用的資源付費。這在處理AI任務時尤其有利，因為許多AI工作負載存在流量高峰，即在某些時段需要大量資源，而在其他時段則需要很少或不需要資源。

事件驅(qū)動架構(gòu)

無服務器平臺本質(zhì)上是事件驅(qū)動的，非常適合需要響應實時數(shù)據(jù)的AI應用程序。這對于欺詐檢測、異常檢測等場景至關(guān)重要。

無服務器解決方案

通過利用無服務器生態(tài)系統(tǒng)，組織可以專注于創(chuàng)新，受益于自動擴展，優(yōu)化成本，并更快地交付應用程序，同時保持安全高效的開發(fā)環(huán)境。

• 無服務器與AWS：AWS提供了多種支持無服務器AI的服務，例如AWS Lambda，允許用戶在無需配置或管理服務器的情況下運行代碼以響應事件。對于機器學習任務，Amazon SageMaker等服務使開發(fā)者能夠快速大規(guī)模地訓練、部署和管理模型。
• 無服務器與Microsoft Azure：Azure的無服務器產(chǎn)品，如Azure Functions，允許開發(fā)者根據(jù)特定事件或觸發(fā)器運行AI模型和代碼，并根據(jù)需求自動擴展。Azure還通過Azure Machine Learning提供強大的機器學習服務，提供用于大規(guī)模訓練、部署和管理AI模型的工具。
• 無服務器與GCP：GCP提供了關(guān)鍵的無服務器服務，如Cloud Functions用于事件驅(qū)動計算。這些服務能夠無縫集成GCP的AI和機器學習產(chǎn)品，例如Vertex AI，使企業(yè)能夠輕松部署AI模型并處理實時數(shù)據(jù)。

無服務器的挑戰(zhàn)

冷啟動延遲

無服務器函數(shù)在經(jīng)過一段時間的空閑后被調(diào)用時可能會出現(xiàn)延遲。對于需要高響應性的AI模型，冷啟動可能會引入延遲，這可能會對實時應用程序造成問題。

狀態(tài)管理

無服務器函數(shù)本質(zhì)上是無狀態(tài)的，這意味著在推理過程中管理AI模型的狀態(tài)可能會比較棘手。開發(fā)者必須設計應用程序以通過數(shù)據(jù)庫或分布式緩存等外部方式處理會話持久化或狀態(tài)。

資源治理

許多無服務器平臺對內(nèi)存、執(zhí)行時間和CPU/GPU使用量設有限制。對于特別資源密集型的AI模型，這可能會成為一個問題，盡管通常可以通過設計高效的模型或?qū)⒋笮腿蝿詹鸱譃檩^小的函數(shù)來解決。

調(diào)度公平性

在無服務器AI推理中，調(diào)度公平性確保并發(fā)任務之間公平分配資源，防止資源壟斷和延遲。這對于平衡對延遲敏感和資源密集型的工作負載同時保持一致性能至關(guān)重要。實現(xiàn)公平性需要采用優(yōu)先級隊列、負載均衡和預測性調(diào)度等策略，盡管無服務器環(huán)境的動態(tài)性使得這一任務具有挑戰(zhàn)性。有效的調(diào)度是優(yōu)化AI推理任務吞吐量和響應能力的關(guān)鍵。

總結(jié)

無服務器架構(gòu)通過提供無與倫比的可擴展性、成本效益和簡單性，徹底改變了開發(fā)者和企業(yè)對技術(shù)的使用方式。通過消除管理底層基礎(chǔ)設施的需求，這些架構(gòu)使開發(fā)者能夠?qū)⒕ν度氲絼?chuàng)新中，使他們能夠輕松設計和實現(xiàn)尖端的AI應用程序。利用無服務器計算的企業(yè)能夠快速適應不斷變化的需求，降低運營成本并加速開發(fā)周期。這種敏捷性促進了更高效、更強大的AI驅(qū)動解決方案的創(chuàng)建。

參考

1. Orchestrate generative AI workflows with Amazon Bedrock and AWS Step Functions
2. Deploy models as serverless APIs
3. Run your AI inference applications on Cloud Run with NVIDIA GPUs

原文標題：Serverless AI Inference，作者：Bhala Ranganathan