Rozwiązania oparte na dużych modelach językowych (LLM) zdobywają coraz większą popularność i są wdrażane przez przedsiębiorstwa na całym świecie. Jednak ich masowe zastosowanie wiąże się z licznymi trudnościami – od wysokich kosztów operacyjnych po złożoność technologiczną i wydajnościowe problemy. Obsługa modeli o setkach miliardów parametrów, takich jak Llama 70B, wymaga potężnej infrastruktury: specjalistycznych kart graficznych, ogromnej ilości pamięci i zoptymalizowanych systemów obsługujących zarówno obciążenia, jak i intensywną transmisję danych. AIBrix, open source’owa platforma stworzona przez ByteDance, to odpowiedź na te wyzwania. Ten oparty na Kubernetes system niesie ze sobą nową jakość w kontekście skalowalnego, wydajnego i modularnego uruchamiania modeli LLM.
Wyzwania związane z inferencją LLM-ów są złożone i wielowymiarowe. Przede wszystkim, same koszty korzystania z modeli językowych należą do najwyższych w świecie obliczeń. Dla modelu o 70 miliardach parametrów potrzeba około 140 GB pamięci GPU, i to tylko do jego załadowania – dodatkowe zużycie pamięci powodują operacje związane z cache’owaniem czy równoczesną obsługą wielu użytkowników. Mało efektywne wdrożenia bardzo łatwo prowadzą do nadmiernej konsumpcji zasobów – lub, przeciwnie, ich niedowykorzystania, co w obu przypadkach oznacza rosnące koszty. Problematyczna jest również latencja – proces generowania tekstu w LLM-ach podlega sekwencyjności, przez co trudno uzyskać natychmiastową odpowiedź, nawet przy użyciu zaawansowanego sprzętu. Użytkownicy oczekują natychmiastowości, dlatego optymalizacja przepływu danych oraz inteligentne kolejkowanie zapytań stają się niezbędne.
Na tym tle AIBrix jawi się jako nowoczesne, cloud-native rozwiązanie, które rozwiązuje najczęściej występujące problemy związane z wydajnością i skalowalnością LLM-ów. Platforma została zaprojektowana z myślą o dużych wdrożeniach korporacyjnych i z powodzeniem została przetestowana w szerokim portfolio usług ByteDance. AIBrix działa w oparciu o konteneryzację i zarządzanie poprzez Kubernetes, co pozwala na dynamiczne skalowanie, elastyczną alokację zasobów oraz łatwą integrację z istniejącymi środowiskami DevOps. Rozdzielając cały proces inferencji na mikroserwisy, AIBrix zapewnia nie tylko modularność, ale też możliwość niezależnego rozwijania i skalowania poszczególnych elementów systemu – od routingu po buforowanie i zarządzanie modelem.
Na uwagę zasługuje również fakt, że AIBrix wspiera tzw. wysokozagęszczone adaptery LoRA (Low-Rank Adaptation), które umożliwiają efektywne serwowanie kilku wariantów jednego modelu bazowego. Tradycyjna metoda zakładała oddzielne uruchamianie dla każdego fine-tuningu, co było rozwiązaniem zasobożernym. Dzięki adapterom LoRA wiele odmian modelu może działać równocześnie w ramach jednego wdrożenia – z korzyścią dla kosztów i efektywności. To podejście pozwala nie tylko na oszczędność zasobów, ale też zwiększa elastyczność w kontekście obsługi modeli dostosowanych do konkretnych zadań, np. klasyfikacji nastrojów czy wykrywania emocji.
Inteligentne zarządzanie ruchem to kolejna istotna część układanki. Brama API AIBrix obsługuje standard OpenAI i oparta jest o technologię Envoy. Dzięki temu implementuje inteligentny routing bazujący na aktualnym obciążeniu GPU, dostępności cache’u oraz rodzaju sprzętu. System jest w stanie dynamicznie kierować zapytania do odpowiednich instancji modelu, jednocześnie zachowując spójność polityk równego traktowania użytkowników, co jest szczególnie ważne w środowiskach wielodzierżawczych (multitenant()). Niezależnie więc od stopnia skomplikowania zapytania, AIBrix automatycznie dopasowuje je do najlepszego możliwego zasobu, optymalizując czas odpowiedzi i wykorzystanie sprzętu.
Szczególnie zaawansowaną funkcjonalnością AIBrix jest dedykowany autoskaler świadomy specyfiki dużych modeli językowych. W odróżnieniu od tradycyjnych autoskalerów bazujących na ogólnych wskaźnikach CPU czy RAM, AIBrix analizuje takie metryki jak liczba oczekujących żądań, przepustowość generowania tokenów czy aktualny stan pamięci cache. Pozwala to na błyskawiczną reakcję na nagłe wzrosty ruchu, a jednocześnie utrzymuje kontrolę nad kosztami w okresach mniejszej aktywności. Przykładowo, ByteDance odnotował nawet 79% poprawy w czasie odpowiedzi (P99 latency) oraz niemal pięciokrotną redukcję kosztów w godzinach ciszy operacyjnej, głównie dzięki dynamicznemu ładowaniu adapterów LoRA bez potrzeby replikacji modelu bazowego.
Współdzielony cache klucz-wartość (KV cache) między klastrami to również innowacyjne podejście – rozwiązanie to pozwala przenosić kontekst użytkownika pomiędzy różnymi instancjami modelu, co ma niebagatelne znaczenie w aplikacjach, w których użytkownik kontynuuje konwersację, ale balansowanie obciążeniem przenosi jego sesję na inną maszynę. Tradycyjnie, przeładowanie pamięci modelu powodowałoby narzut czasowy – AIBrix eliminuje ten problem dzięki systemowemu podejściu i synchronizacji pamięci pomiędzy instancjami w ramach klastra.
AIBrix wspiera również środowiska z niejednorodnym sprzętem. Optymalizator GPU w ramach systemu analizuje w czasie rzeczywistym możliwości obliczeniowe dostępnych urządzeń (również CPU) i przypisuje do nich zadania według ustalonych polityk jakości usług (SLA). Dzięki temu można tanio obsługiwać zapytania o niskim priorytecie wykorzystując słabszy sprzęt, a bardziej złożone, wymagające niskiej latencji zapytania kierować na najwyższej klasy układy GPU. Model ten pozwala osiągnąć najwyższy możliwy wskaźnik wykorzystania zasobów, oszczędzając budżet i podnosząc jakość obsługi użytkownika końcowego.
Dzięki połączeniu innowacyjnych możliwości technicznych i podejściu bliskiemu realnym potrzebom przedsiębiorstw, AIBrix stanowi kamień milowy w rozwoju narzędzi do wdrażania LLM-ów w środowiskach produkcyjnych. Otwartość kodu, szerokie wsparcie społeczności oraz zgodność z Kubernetes sprawiają, że projekt ten może wkrótce stać się standardem w zakresie inferencji modeli językowych na dużą skalę – tak jak Kubernetes stał się synonimem nowoczesnego zarządzania kontenerami. Dla organizacji planujących uruchomić GenAI w środowiskach on-premise lub chmurowych, AIBrix może być odpowiedzią na wiele dzisiejszych wyzwań infrastrukturalnych.
