Profiling delle Prestazioni: Valutazione avanzata delle prestazioni end-to-end per identificare colli di bottiglia computazionali e limitazioni architetturali.
Benchmarking della Scalabilità: Test completi su infrastruttura HPC per fornire una panoramica delle proprietà di scaling sia per il training che per il fine-tuning.
Ottimizzazione del Modello: Supporto tecnico per l’implementazione di tecniche di efficienza, come pruning e quantizzazione, per definire le configurazioni ottimali di deployment.
Valore Chiave: Consente alle organizzazioni di stimare i requisiti di risorse, come le ore GPU, e identificare i modelli più performanti ottenibili entro un budget di calcolo fisso.
Esempi Pratici
Colmare il divario tra un prototipo locale e ambienti di produzione ad alto traffico è fondamentale.
Questo servizio facilita, tra le altre attività:
- Stima delle Risorse: Aiutare le aziende che effettuano pre-training o fine-tuning di modelli su dati personalizzati a stimare accuratamente ore GPU necessarie e scaling dell’infrastruttura.
- Dimensionamento dell’Inferenza: Profiling dei carichi di lavoro per endpoint basati su vLLM per determinare il setup GPU, il parallelismo e le strategie di batching richiesti.
- Analisi del Carico: Identificazione della latenza e del throughput attesi sotto carico per garantire la stabilità del servizio per applicazioni rivolte ai cittadini o alle imprese.
Case Study: Una startup sviluppa un chatbot per i cittadini basato su un LLM open-source. l servizio analizza il carico di lavoro e identifica il setup GPU e la strategia di batching necessari, garantendo che la startup supporti i livelli di traffico di produzione con una latenza ottimizzata.
