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ACK AI Profiling: Análisis del Problema desde la Caja Negra hacia la Transparencia
En el contexto de la era de la inteligencia artificial, los sistemas operativos como Kubernetes están asumiendo la carga de trabajo de entrenamiento e inferencia de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). La creciente demanda de estos modelos ha impulsado la necesidad de realizar detecciones de rendimiento refinadas y ajustes en el entrenamiento y la inferencia de IA. Este artículo examina cómo llevar a cabo un perfilado detallado en una carga de trabajo de IA en línea para identificar problemas y optimizar el rendimiento mediante ACK AI Profiling.
Detección de Problemas en la Inferencia
Un servicio de inferencia que utiliza vLLM para desplegar grandes modelos se configuró con el parámetro --gpu-memory-utilization 0.95, ocupando el 95% de la memoria GPU al inicio del servicio. Sin embargo, tras un funcionamiento sostenido, el servicio de inferencia experimentó un error de OOM (Out Of Memory). Al monitorizar el servicio en un entorno de prueba, se observó un aumento consistente en el uso de memoria GPU al procesar solicitudes, planteando tres preguntas críticas:
- ¿Qué proceso o componente está consumiendo la memoria GPU aumentada?
- ¿Es este fenómeno normal?
- Si el uso de memoria GPU continúa aumentando, ¿hay alguna forma de liberar memoria?
Pre-Troubleshooting
Entorno de Solución de Problemas
En el entorno de prueba, se desplegó el modelo QwQ-32B para reproducir el escenario problemático. Utilizando GPUs NVIDIA L20, se observaron los patrones de uso de memoria y se inició una solicitud de inferencia para simular el escenario. La monitorización mostró que el servicio solicitó memoria para cargar el modelo y reservar espacio de KV Cache.
Observación de Asignación de Memoria
Tras iniciar el servicio, se monitorizó el uso de memoria GPU a través de nvidia-smi. Al iniciar la solicitud de inferencia, se observó un aumento en el uso de memoria en ambas GPUs. Este fenómeno se corroboró con el monitoreo basado en DCGM, indicando que la memoria ocupada no fue liberada tras un periodo de observación prolongado.
Resolución de Problemas con AI Profiling
Localización y Resolución de Problemas
Siguiendo la Guía del Usuario de AI Profiling, se realizó un perfilado en el servicio de inferencia vLLM, configurando los elementos de perfilado a Python, CPU y CUDA Kernel. A través del análisis de los datos recopilados, se logró identificar el aumento de memoria provocado por la operación cudaMalloc en cada GPU.
Resumen del Proceso de Inferencia
El análisis del ciclo completo de inferencia reveló que las etapas clave incluyen la preprocesamiento de entradas, el cálculo del modelo y la generación de resultados. A través de la observación del TimeLine de Python, se pueden identificar los métodos específicos invocados durante el proceso de inferencia, lo que permite una comprensión más clara del flujo de trabajo y las áreas que podrían requerir optimización.
Conclusiones sobre ACK AI Profiling
Las capacidades de ACK AI Profiling ofrecen una mayor visibilidad y opciones para un análisis detallado de aplicaciones en línea. Al combinar datos métricos recopilados con detalles empresariales, se pueden localizar problemas y analizar el rendimiento de manera efectiva, aportando un valor significativo a la observabilidad de la infraestructura de IA.
Para obtener más información sobre este tema, consulte la Guía del Proceso de AI Profiling.
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