Effiziente Netzwerk-Orchestrierung für Compound AI-Systeme: ALTO

Core Concepts

Streaming von Teiloutputs zwischen Pipeline-Stufen verbessert die Leistung von Compound AI-Systemen signifikant.

Abstract

Inhaltsverzeichnis: Einleitung Generative Sprachmodelle in Compound AI-Systemen Inkrementelle Ausgabe von Sprachmodellen Herausforderungen Korrektheit und effiziente Lastenverteilung Streaming von Teiloutputs zwischen Pipeline-Stufen ALTO-Systemdesign und Schnittstelle Aggregationsbeschränkungen und Prompt-Informationen Zentralisierte Laufzeit und Anwendungen Implementierung Verwendung von Warteschlangen und zentralisierter Laufzeit Anwendungen in Python Diskussion Verbesserung der Schnittstelle für Aggregationsbeschränkungen Verteilte promptbewusste Planung Verwandte Arbeiten Vergleich mit anderen Systemen und Frameworks

Stats

ALTO erhöht die Durchsatzrate um bis zu 3x bei einer Latenz von 4 Sekunden pro Anfrage. Streaming von Teiloutputs ermöglicht eine um 1,8x niedrigere P99-Latenz bei geringer Last.

Quotes

"ALTO stellt eine Schnittstelle zur Spezifikation von Routing-Anforderungen bereit." "Streaming von Teiloutputs zwischen Pipeline-Stufen kann die Latenz reduzieren und den Durchsatz erhöhen."

Key Insights Distilled From

ALTO

by Keshav Santh... at arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04311.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte ALTO die Effizienz der Aggregationsbeschränkungen automatisch verbessern?

Um die Effizienz der Aggregationsbeschränkungen automatisch zu verbessern, könnte ALTO eine automatische Inferenzlogik implementieren, die die Aggregationslogik aus der Struktur des Pipelines ableitet. Dies könnte durch zusätzliche Annotationen geschehen, die vom Entwickler bereitgestellt werden. Diese Annotationen würden angeben, welche Stufen zustandsbehaftet sind und Daten aggregieren, und welche Stufen Fan-Out verursachen. Basierend auf diesen Hinweisen könnte ALTO automatisch Tags ableiten. Zum Beispiel könnte der Entwickler in der FacTool-Pipeline angeben, dass Stufe 4 zustandsbehaftet ist und wie viele Ebenen von Quanta diese Stufe aggregiert. Das Laufzeitumfeld könnte dann die Aggregationsbeschränkung ableiten, dass alle Suchanfrage-Token an eine konsistente BM25-Instanz gesendet werden sollten, und die Tags generieren, die vom Scheduler benötigt werden. Eine weitere Möglichkeit zur Verbesserung der Aggregationsbeschränkungen wäre die Implementierung eines allgemeinen Satzes von Aggregationsoperatoren, um eine Vielzahl von Aggregationsmustern auszudrücken. Derzeit muss jede Anwendung, die auf ALTO läuft, maßgeschneiderte Aggregationslogik implementieren, aber stattdessen könnten die gängigen Designmuster in eine Bibliothek abstrahiert werden, die mit der Aggregationsbeschränkungsschnittstelle verbunden ist. Mögliche Operatoren für diese Bibliothek wären Summe, Top-k, Zählen und Filter.

Welche Auswirkungen hat die dynamische Lastenverteilung auf die Gesamtleistung von Compound AI-Systemen?

Die dynamische Lastenverteilung hat erhebliche Auswirkungen auf die Gesamtleistung von Compound AI-Systemen. Durch eine effiziente Lastenverteilung können Ressourcen optimal genutzt werden, was zu einer verbesserten Skalierbarkeit, höherer Durchsatzrate und geringeren Latenzzeiten führt. Eine dynamische Lastenverteilung ermöglicht es, die Arbeitslast gleichmäßig auf alle verfügbaren Ressourcen zu verteilen, was die Auslastung maximiert und Engpässe vermeidet. Dies ist besonders wichtig in Compound AI-Systemen, die aus mehreren miteinander verbundenen Stufen bestehen, da eine ineffiziente Lastenverteilung zu Wartezeiten, Überlastung bestimmter Ressourcen und insgesamt schlechter Leistung führen kann. Eine dynamische Lastenverteilung kann auch dazu beitragen, die Gesamtleistung des Systems zu optimieren, indem sie sicherstellt, dass die Ressourcen entsprechend den Anforderungen der verschiedenen Stufen des Systems effizient genutzt werden.

Wie könnte die promptbewusste Planung die Effizienz von LM-Systemen weiter steigern?

Die promptbewusste Planung könnte die Effizienz von LM-Systemen weiter steigern, indem sie die Ressourcennutzung optimiert und die Durchsatzrate erhöht. Durch die Berücksichtigung von Informationen über die relative Ressourcennutzung verschiedener Prompts kann die promptbewusste Planung die Zuweisung von Ressourcen zwischen den Prompts optimieren. Dies ermöglicht es, die Ressourcen entsprechend der tatsächlichen Arbeitslast jedes Prompts zuzuweisen, was zu einer effizienteren Nutzung der verfügbaren Ressourcen führt. Darüber hinaus kann die promptbewusste Planung die promptbezogene Lokalität maximieren, indem sie sicherstellt, dass Anfragen mit dem gleichen Präfix an dieselbe LM-Instanz gerichtet werden. Dies ermöglicht es, die Vorteile von Optimierungen zu nutzen, die auf der gemeinsamen Nutzung von Zwischenspeicher für häufig auftretende Prompts basieren. Eine effektive promptbewusste Planung kann auch dazu beitragen, die Latenzzeiten zu reduzieren, die Durchsatzrate zu erhöhen und die Gesamtleistung von LM-Systemen zu verbessern.