Какие подходы существуют для масштабирования ML-моделей в продакшене?

Question

ML-модели масштабируют горизонтально, вертикально и через батчинг запросов. Часто разделяют online-инференс и batch-инференс. Используют автоскейлинг по метрикам и очередям. Для снижения задержек применяют кэширование и предварительную инициализацию моделей. Выбор подхода зависит от требований к latency и стоимости.

YeaHub · Accepted Answer

ОпределениеМасштабирование ML-моделей в продакшене — это обеспечение стабильной производительности инференса при росте нагрузки и объёма данных.Основные подходыГоризонтальное масштабированиеНесколько реплик сервиса с моделью.Балансировка трафика между репликами.Хорошо подходит для stateless-инференса.Вертикальное масштабированиеУвеличение CPU/GPU и памяти.Ограничено стоимостью и временем масштабирования.Batch-инференсОбъединение нескольких запросов в один батч.Повышает throughput, но увеличивает latency.Асинхронная обработкаОчереди задач для инференса.Клиент получает результат позже.Кэширование результатовПовторяющиеся запросы обслуживаются быстрее.Особенно эффективно для детерминированных моделей.ВыводМасштабирование ML-моделей — это комбинация реплик, очередей, батчинга и автоскейлинга, подобранная под требования бизнеса.