فراتر از متعادل‌کننده‌های بار سنتی: نقش مسیریاب‌های استنتاج در سیستم‌های هوش مصنوعی
مسیریابی استنتاج فرآیند هدایت درخواست‌های استنتاج هوش مصنوعی به مناسب‌ترین مدل بر اساس هزینه، تاخیر، کیفیت و غیره است. برخلاف متعادل‌کننده‌های بار سنتی که از الگوریتم‌های ساده مانند round robin استفاده می‌کنند، مسیریاب‌های استنتاج عوامل پیچیده‌تری را در نظر می‌گیرند.
نقش مسیریاب‌های استنتاج در سیستم‌های هوش مصنوعی
مسیریابی استنتاج یک لایه تصمیم‌گیری هوشمند است که درخواست‌های استنتاج هوش مصنوعی را بر اساس معیارهای مختلفی مانند پیچیدگی درخواست، محدودیت‌های هزینه، کیفیت پاسخ و در دسترس بودن منابع GPU به مناسب‌ترین مدل هدایت می‌کند. این رویکرد در مقایسه با متعادل‌کننده‌های بار سنتی که عمدتاً بر توزیع ترافیک بر اساس معیارهای شبکه تمرکز دارند، بهینه‌سازی هوشمندانه‌تری ارائه می‌دهد.
تفاوت‌های کلیدی با متعادل‌کننده‌های سنتی
- آگاهی از محتوای درخواست: مسیریاب‌های استنتاج می‌توانند نوع درخواست (استدلالی یا غیراستدلالی) را تشخیص دهند
- معیارهای بهینه‌سازی پیشرفته: تمرکز بر دقت، کارایی هزینه و بهره‌وری منابع GPU
- انعطاف‌پذیری مدل: پشتیبانی از مدل‌های متنوع در محیط‌های چند ابری
"مسیریابی استنتاج تضمین می‌کند که درخواست‌ها توسط بهینه‌ترین مدل برای درخواست داده شده سرویس می‌شوند"
نمونه‌های عملی
- vLLM router: یک مسیریاب متن‌باز برای مدل‌های LLM
- Azure Inference Router: راه‌حل بومی مایکروسافت آژور
- OpenRouter: پلتفرم مستقل برای دسترسی به مدل‌های مختلف
این فناوری برای سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن که از معماری چند مدلی استفاده می‌کنند، حیاتی است و به بهبود کارایی، کاهش هزینه‌ها و تضمین کیفیت تجربه کاربری کمک می‌کند.