Nvidia oraz Grafana połączyły siły, aby stworzyć nowe rozwiązania wspomagające inżynierów w monitorowaniu procesów trenowania modeli sztucznej inteligencji (AI) oraz rozwiązywaniu problemów związanych z obserwowalnością systemów. W ramach tej współpracy powstaje szereg projektów mających na celu ułatwienie analizy i optymalizacji wydajności modeli AI, a także poprawę przejrzystości działań w centrach danych.
Współpraca Nvidia i Grafana
Podczas konferencji ObservabilityCON, Aaron Erickson, starszy menedżer inżynierii w Nvidia, przedstawił kilka kluczowych inicjatyw, nad którymi pracuje jego firma we współpracy z Grafana. Jednym z głównych celów jest opracowanie narzędzi wspomagających inżynierów w monitorowaniu postępów trenowania modeli AI. Nvidia, jako klient Grafana, korzysta z jej usług chmurowych do monitorowania telemetryki procesu trenowania modeli AI.
Erickson opisał, jak Nvidia wykorzystuje Grafana do „zrozumienia telemetryki dotyczącej postępów w treningu modeli”. Dzięki temu inżynierowie mogą lepiej monitorować, jak rozwija się trenowanie modeli, a także identyfikować potencjalne problemy, zanim staną się one poważnymi wyzwaniami.
LLo11yPop – LLM dla Obserwowalności
Jednym z najbardziej innowacyjnych projektów, nad którym pracuje Nvidia, jest LLo11yPop, czyli model językowy dużej skali (LLM) zoptymalizowany pod kątem obserwowalności. Jest to narzędzie do zadawania pytań dotyczących problemów w infrastrukturze IT, takich jak „Pokaż mi wykres awarii zadań” lub „Jakie są możliwe przyczyny problemów, które wystąpiły wczoraj w nocy?”. LLo11yPop ma za zadanie automatyzować procesy analizy i diagnozowania awarii w infrastrukturze, co pozwala na szybsze identyfikowanie problemów i podejmowanie odpowiednich działań.
Erickson podkreślał, że choć projekt jest wciąż w fazie rozwoju, to Nvidia już teraz uzyskuje pierwsze użyteczne odpowiedzi z ośrodków danych, korzystając z wielu LLM-ów wyszkolonych w różnych obszarach specjalizacji. Nvidia wierzy, że w przyszłości LLo11yPop, wraz z innymi narzędziami, umożliwi rozwiązywanie szerokiego zakresu problemów związanych z infrastrukturą IT.
Telemetria dla monitorowania statusu treningu LLM
Nvidia wraz z Grafana pracują również nad aplikacją umożliwiającą monitorowanie postępów trenowania modeli AI. Nvidia, jako partner projektowy Grafana Labs, wnosi swoje doświadczenia i potrzeby związane z trenowaniem modeli na dużą skalę. Głównym celem projektu jest zapewnienie lepszej obserwowalności procesów trenowania, w tym śledzenie takich aspektów, jak stabilność wydajności GPU, temperatura urządzeń oraz ogólny postęp trenowania modeli.
Jak zaznaczył Erickson, jednym z kluczowych aspektów jest praca z danymi opartymi na prawdziwych informacjach. Wyniki zapytań stawianych LLM-om muszą być poparte rzeczywistymi danymi, aby można było uzyskać wiarygodne wyniki. W praktyce oznacza to dynamiczne tworzenie dashboardów w Grafana na podstawie zapytań do LLM, co pozwala inżynierom głębiej zanurzyć się w szczegóły dotyczące stanu centrów danych i chmurowych usług na całym świecie.
Innowacyjna architektura z NIM
Pod maską projektu LLo11yPop znajdują się agenci NIM (Nvidia Inference Microservices), które są zoptymalizowane do obsługi dużych wdrożeń LLM-ów. Agenci ci zbierają dane z różnych źródeł, takich jak Grafana, aby odpowiedzieć na pytania związane z obserwowalnością infrastruktury. Wspierani przez architekturę o obiegu OODA (Obserwuj, Orientuj się, Decyduj, Działaj), agenci mogą automatycznie identyfikować problemy, podejmować decyzje i przeprowadzać działania naprawcze, takie jak tworzenie zgłoszeń w Jira lub powiadamianie zespołów wsparcia za pośrednictwem PagerDuty.
Erickson podkreślił, że bez odpowiednich narzędzi do obserwowalności wykrywanie i naprawa problemów może zajmować tygodnie lub nawet miesiące. Dzięki LLo11yPop Nvidia oraz inni klienci będą mogli szybciej rozwiązywać problemy, co zaoszczędzi zarówno czas, jak i zasoby.
LLM-y a przyszłość obserwowalności
Podczas swojej prezentacji Erickson wspominał o wyzwaniach, jakie stawia przed inżynierami konieczność szybkiego reagowania na awarie w infrastrukturze IT. Zwrócił uwagę, że chociaż LLM-y mogą „halucynować”, co oznacza generowanie nieprawdziwych informacji, to w wielu przypadkach są one w stanie znacznie ułatwić diagnozowanie problemów i sugerować potencjalne rozwiązania.
Dzięki połączeniu AI z narzędziami takimi jak Grafana, Nvidia pracuje nad stworzeniem systemu, który umożliwi szybkie i skuteczne reagowanie na problemy w centrach danych, co jest kluczowe dla utrzymania stabilności infrastruktury na dużą skalę.
Podsumowanie
Współpraca Nvidia i Grafana w ramach projektów takich jak LLo11yPop to krok w przyszłość obserwowalności systemów IT. Inżynierowie i administratorzy zyskają nowe narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, które pozwolą na szybsze i bardziej precyzyjne reagowanie na problemy w infrastrukturze. Dzięki temu procesy zarządzania centrami danych staną się bardziej efektywne, a potencjalne awarie będą mogły być wykrywane i naprawiane znacznie wcześniej.
