AWS上的生成式AI - 监控和优化

监控AWS上的生成式AI模型

AWS提供多种工具和服务来监控生成式AI模型的健康状况和性能 -

Amazon CloudWatch

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

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

AWS X-Ray

为了更深入地分析生成式AI模型，您可以使用AWS X-Ray。它提供分布式追踪。此工具尤其适用于将生成式AI模型集成到更大的系统（例如，Web应用程序、微服务）中。

SageMaker模型监控器

如果您正在使用Amazon SageMaker部署生成式AI，则模型监控器可以自动跟踪模型中的错误和偏差。它监控预测的质量，并确保在向模型输入新数据时，模型将保持准确。

弹性推理指标

您可以使用弹性推理指标来监控模型所需GPU功率的适量。您可以根据需要调整GPU容量。

优化AWS上的生成式AI模型

优化AWS上的生成式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，我们重点介绍了一套您可以用来优化AWS上生成式AI模型的方法 -

自动扩展

始终为EC2实例或Amazon SageMaker端点启用自动扩展。它允许AWS根据您的当前需求自动调整实例数量。此技术确保您始终拥有足够的资源，而不会增加利用成本。

使用弹性推理

为了优化，建议使用弹性推理将适量的GPU能力附加到CPU实例。这种方法降低了成本，并确保在推理过程中具有高性能。

模型压缩

您可以使用剪枝或量化等技术来减小生成式AI模型的大小。

批量推理

当不需要实时预测时，您可以使用批量推理，它允许您在单个运行中处理多个输入。它减少了整体计算负载。

使用Docker容器

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简化资源管理。