Thiết lập hạ tầng AI đám mây: Lựa chọn thực tiễn để mở rộng
Thiết kế và triển khai hạ tầng AI trong đám mây không còn là một thách thức riêng biệt. Các nhà phát triển, công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp đều phải đối mặt với những câu hỏi giống nhau: Nên chọn đám mây nào, GPU nào, và làm thế nào để đảm bảo độ tin cậy mà không tiêu tốn ngân sách?
Hướng dẫn này sẽ phân tích những gì một hạ tầng AI hiện đại cần, so sánh các tùy chọn đám mây và phác thảo các kiến trúc tham chiếu có thể mở rộng.
Hạ tầng AI tốt trông như thế nào?
Một thiết lập vững chắc nên bao gồm:
- Tính toán: các mô hình cơ sở được quản lý hoặc các mô hình mở tự lưu trữ.
- Mạng: kết nối riêng và các kiểm soát IAM mạnh mẽ.
- Dự đoán: máy chủ có khả năng tự động mở rộng theo tải.
- Quan sát: theo dõi độ trễ, token và chi phí mỗi yêu cầu.
- Lớp dữ liệu: lưu trữ an toàn và cơ sở dữ liệu vector với quản lý.
- MLOps: CI/CD cho các mô hình, các đường lùi và theo dõi thí nghiệm.
Các dịch vụ đám mây lớn so với các đám mây chuyên biệt về GPU
Các dịch vụ đám mây lớn (AWS, GCP, Azure)
Ưu điểm:
- Tích hợp chặt chẽ với danh tính, mạng và tuân thủ.
- Các danh mục mô hình được quản lý và điểm truy cập riêng.
- Các tính năng an toàn và quản lý tích hợp.
Phù hợp nếu bạn cần quản lý doanh nghiệp và không muốn quản lý môi trường thực thi.
Các đám mây chuyên biệt về GPU (RunPod, CoreWeave, Lambda)
Ưu điểm:
- Chi phí GPU thấp hơn mỗi giờ.
- Kiểm soát trực tiếp đối với kernel, thư viện và ngăn phục vụ.
- Mang theo container của riêng bạn với vLLM, Triton hoặc ngăn tùy chỉnh.
Phù hợp nếu bạn muốn kiểm soát, linh hoạt và hiệu quả chi phí.
Xem thêm: Triển khai các mô hình LLM của Hugging Face trên RunPod
Kiểm tra thực tế chi phí GPU
- Mô hình Capex: Các thẻ H100 và máy chủ DGX có giá quá cao cho hầu hết các đội.
- Mô hình đám mây: Giá GPU theo yêu cầu dễ tiếp cận hơn, đặc biệt là với các phiên bản chớp nhoáng hoặc sức chứa đột biến.
- Mô hình kết hợp: Kết hợp sức chứa đã đặt cho các khối lượng công việc ổn định với các nhóm theo yêu cầu cho các đợt đột biến.
Luôn đo lường bằng $/token thay vì giờ GPU. Theo dõi số token vào/ra và tối ưu hóa theo từng khối lượng công việc.
Các kiến trúc tham chiếu
1. Mô hình quản lý, truy cập riêng
- Các mô hình của dịch vụ đám mây được phục vụ trong VPC của bạn.
- Tự động mở rộng do nhà cung cấp xử lý.
- An toàn và quản lý đã bao gồm.
Tại sao: thời gian giá trị nhanh nhất với mạng doanh nghiệp.
2. Các mô hình mở tự lưu trữ
- RunPod hoặc đám mây GPU tương tự.
- Ngăn dự đoán với vLLM hoặc Triton.
- Điểm truy cập riêng và VPN trở lại mạng của bạn.
- Quan sát riêng của bạn với Prometheus/OpenTelemetry.
Tại sao: tối đa hóa linh hoạt và tinh chỉnh hiệu suất.
3. Cách tiếp cận lai
- Máy bay điều khiển trong một dịch vụ đám mây lớn.
- Máy bay dữ liệu qua các điểm cuối của dịch vụ đám mây lớn và các cụm GPU chuyên biệt.
- Định tuyến dựa trên chính sách để chọn tùy chọn chi phí/hiệu suất tốt nhất.
Tại sao: giữ lại sự tùy chọn khi các mô hình, giá cả và tính năng phát triển.
Khung Quyết định
- Hình dạng khối lượng công việc: trò chuyện nhạy cảm với độ trễ so với tóm tắt lô.
- Độ nhạy dữ liệu: các khối lượng công việc được quản lý → điểm truy cập riêng, khóa do khách hàng quản lý.
- Chiến lược mô hình: các mô hình quản lý so với trọng số mở để di động.
- Tư thế chi phí: chỉ chi phí vận hành (theo yêu cầu) so với quy mô ổn định (đặt trước + kết hợp).
Các thành phần cơ bản
- Phục vụ: vLLM, Triton, TensorRT-LLM.
- Lấy dữ liệu: cơ sở dữ liệu vector + bộ nhớ đệm nhúng nóng.
- Quy trình: hàng đợi cho lô, các bộ điều phối cho tác nhân.
- Mạng: kết nối VPC, phân đoạn.
- An toàn: bộ lọc PII, phát hiện jailbreak, bảo vệ nội dung.
Đề xuất theo độ trưởng thành
Thí điểm
- Sử dụng các mô hình được quản lý với các điểm truy cập riêng.
- Mã tối thiểu, an toàn tích hợp.
Sản xuất v1
- Thêm một cụm dự đoán chuyên dụng trên đám mây GPU.
- Bảo mật dữ liệu với mạng riêng và mã hóa.
Mở rộng quy mô
- Định tuyến dựa trên chính sách giữa nhiều nhà cung cấp.
- Kết hợp các nhóm GPU đã đặt trước và theo yêu cầu.
- Đánh giá liên tục các mô hình mới.
Những điểm chính
- Bắt đầu với các mô hình được quản lý nếu bạn cần tốc độ và tuân thủ.
- Sử dụng các đám mây chuyên biệt về GPU nếu bạn cần kiểm soát chi phí và linh hoạt.
- Giữ một tùy chọn lai sẵn sàng để đề phòng các thay đổi nhanh chóng về nhà cung cấp và mô hình.
Tại Scalevise, chúng tôi giúp các công ty thiết kế và triển khai hạ tầng AI trong đám mây có thể mở rộng mà không lãng phí. Từ thiết kế IAM và VPC đến điều phối GPU và bảng điều khiển quan sát, chúng tôi vạch ra toàn bộ lộ trình đến sản xuất.
👉 Bạn muốn thiết lập hạ tầng AI cho đội ngũ của mình? Liên hệ với Scalevise ngay hôm nay!
