Model serving — развертывание и выполнение модели в сервисе, обеспечивающем обработку запросов, управление версиями и масштабирование.
Определение
Model serving — это процесс размещения нейросетевой модели в рабочем сервисе, где она может выполнять запросы клиентов в реальном времени. Включает в себя загрузку модели, управление ее версиями, обработку входящих запросов, оптимизацию инференса, масштабирование нагрузки и мониторинг работы.
В продакшене model serving — один из ключевых этапов жизненного цикла модели. От него зависит скорость ответа, стабильность системы и возможность обновлять версию модели без простоев.
Как работает
Система model serving управляет всей цепочкой выполнения модели — от поступления запроса до формирования ответа. В типичной архитектуре обслуживание включает следующие элементы:
- Загрузка модели — модель или ее шарды размещаются в GPU/CPU-памяти.
- Оптимизация инференса — применяется компиляция графа, batching, квантование, кэширование KV.
- Обработка запросов — входящие данные конвертируются в формат модели, затем выполняется вычисление.
- Управление версиями — параллельная загрузка нескольких моделей, hot-swap, rollback.
- Масштабирование — распределение нагрузки по нескольким устройствам или серверам.
- Мониторинг — контроль метрик latency, throughput, ошибок, деградаций качества.
Для организации model serving используются специализированные системы: Triton Inference Server, Ray Serve, TorchServe, BentoML, а также внутренние серверы крупных компаний.
Где применяется
- LLM-сервисы и чат-ассистенты.
- Рекомендательные системы и ранжировщики.
- Генерация текста, изображений и аудио в реальном времени.
- Мультимодальные пайплайны.
- Онлайн-обработка потоковых данных.
- Системы с высокой SLA-нагрузкой.
Практические примеры использования
В сервисах генерации текста model serving обеспечивает очередь запросов, batching и оптимизированный runtime, чтобы сократить latency и увеличить throughput.
В мультимодальных приложениях сервер управляет несколькими моделями (например, языковой моделью и моделью обработки изображений), организуя пайплайн вычислений и маршрутизацию между компонентами.
В системах с непрерывными обновлениями hot-swap используется для переключения между версиями моделей без остановки API. Это критично для сервисов, где качество обновлений нужно проверять оперативно.
В крупных распределённых системах используется шардирование параметров и тензорный параллелизм, чтобы выполнять запросы моделями, которые не помещаются в один GPU.
Ключевые свойства model serving
- Реальное время — система должна отвечать быстро и стабильно.
- Гибкость версий — возможность параллельно содержать несколько моделей.
- Масштабируемость — рост нагрузки компенсируется добавлением устройств или процессов.
- Автоматизация — CI/CD и непрерывные обновления моделей.
- Интеграция с инфраструктурой — логирование, мониторинг, распределение запросов.
Проблемы и ограничения
- Высокая нагрузка на ресурсы — GPU-память и пропускная способность сети.
- Сложность управления версиями — нужен контроль совместимости моделей и кэшей.
- Сложные зависимости — модели требуют среды, библиотек и оптимизированных ядер.
- Необходимость профилирования — узкие места могут возникать в I/O, CPU-препроцессинге или в runtime модели.
- Задержки из-за batching — батчирование может увеличить latency для отдельных запросов.
Преимущества и ограничения
- Плюс: обеспечивает стабильный и предсказуемый инференс.
- Плюс: позволяет быстро развертывать новые модели.
- Плюс: поддерживает масштабирование под нагрузку.
- Плюс: интегрируется с системами мониторинга и логирования.
- Минус: требует значительных инженерных усилий.
- Минус: зависимость от инфраструктуры и GPU-доступности.
- Минус: высокие требования к оптимизации.
- Минус: ограничение по размеру модели при отсутствии шардирования.
Связанные термины
- Distributed inference
- Model versioning
- Hot-swap моделей
- Batching
- Triton Inference Server
- Ray Serve
- Optimization kernels
- KV-cache