Hast du etwas hinzuzufügen zu diesem Problem, bei dem ein Scheduler mehrere dockerisierte Clients aufruft, die KI-Anfragen verarbeiten?

ML-Parallelitätsproblem (Docker)

- einige Modelle benötigen die gesamte Hardware
- wir möchten, dass dieselbe Hardware an mehreren Aufgaben arbeitet
- -> Modelle müssen gewechselt werden

Mögliche Lösungen

- Alle Modelle in denselben Container stellen
- Scheduler sendet Signale zum Laden und Entladen an den Container
Es scheint, du versuchst, mehrere KI-Modelle parallel auf denselben Hardware-Ressourcen auszuführen, und du überlegst, Docker zur Verwaltung zu verwenden. Ich habe ein paar Vorschläge, um den Problembehebungsprozess zu verbessern und alternative Lösungen anzubieten:

Model-Serving-Frameworks: Betrachte die Verwendung von Model-Serving-Frameworks wie TensorFlow Serving, NVIDIA Triton Inference Server oder MLflow. Diese Frameworks können das Laden und Entladen von Modellen verarbeiten, die Hardware-Nutzung optimieren und gleichzeitig mehrere Modelle unterstützen.

Lastausgleich & automatische Skalierung: Anstatt das Modellwechseln manuell zu verwalten, kannst du einen Lastausgleicher wie HAProxy oder Nginx verwenden, um die eingehenden Anfragen auf mehrere Container zu verteilen, in denen deine KI-Modelle ausgeführt werden. Zusätzlich kannst du die automatische Skalierung konfigurieren, um Spitzen in der Nachfrage zu bewältigen. Dadurch kannst du Container basierend auf der aktuellen Arbeitslast erstellen und zerstören.

Kubernetes & Docker Swarm: Nutze Container-Orchestrierungstools wie Kubernetes oder Docker Swarm, um deine Container zu verwalten. Diese Tools können dir dabei helfen, deine Container zu skalieren, Ressourcen zu verwalten und Fehler effizienter zu handhaben.

Ressourcenbeschränkungen: Definiere Ressourcenbeschränkungen (CPU, GPU und Speicher) für deine Docker-Container. Dadurch kannst du spezifische Ressourcen für jeden Container zuweisen und verhindern, dass sie die gesamte Hardware monopolisieren.

Model-Pipelining: Wenn möglich, teile deine KI-Modelle in kleinere Komponenten auf und erstelle eine Pipeline zur Verarbeitung von Anfragen. Auf diese Weise kannst du die Arbeit auf verschiedene Container parallelisieren, die Durchsatzrate verbessern und die Notwendigkeit eines häufigen Wechsels zwischen Modellen reduzieren.

Job-Warteschlangen: Implementiere ein Job-Warteschlangensystem wie RabbitMQ, Apache Kafka oder Celery zur Verwaltung eingehender Anfragen. Dadurch kannst du Anfragen puffern, wenn das System ausgelastet ist, und sie parallel oder sequenziell verarbeiten, abhängig von deinen Hardware-Fähigkeiten.

Zusammenfassend kann dir die Verwendung einer Kombination aus Model-Serving-Frameworks, Container-Orchestrierungstools, Lastausgleichern und Job-Warteschlangensystemen helfen, mehrere KI-Modelle effizient auf derselben Hardware zu verwalten. Dadurch kannst du die Ressourcennutzung optimieren, Fehler behandeln und dein System effektiver skalieren.