大语言模型服务管理的实践分享_30页_12mb

2024 AI+研发数字峰会总结

核心内容

本次2024 AI+研发数字峰会聚焦于大语言模型（LLM）服务管理的实践与解决方案，由阿里云的王夕宁和马元元分享。会议内容围绕LLM服务管理的特征、挑战、应对方案以及Model Service Mesh（MSM）技术展开，旨在通过优化LLM服务管理，提升企业研发效率和成本效益。

主要观点

LLM服务管理的特征与挑战

• 流量特征不同：与传统网络流量相比，LLM服务流量具有更大的请求/响应大小、较长的执行时间、不可预测的执行时间以及无法缓存的内容。
• 执行时间不可预测：由于LLM的自回归特性，推理请求的执行时间可能从几秒到几分钟不等，导致调度复杂性增加。
• 调度问题：传统FCFS调度策略容易造成“行首阻塞”问题，影响服务效率。

应对思路与方案

• SSJF调度器：通过训练一个代理模型预测输出Token长度，从而实现推测最短作业优先（SSJF）调度，优化资源分配。
• 智能工作负载优先级调度：根据业务价值和请求紧急程度调整资源分配，实现优雅降级。
• 并发速率限制策略：通过细粒度标签识别用户，控制请求并发量，防止服务过载。
• 负载坡道策略：通过闭环反馈逐步增加系统负荷，确保系统稳定性。
• 配额调度策略：使用全局令牌桶和智能排队，实现请求的优先级调度，避免直接拒绝请求。
• 流量缓存策略：通过缓存高成本操作，减少重复请求，提升性能并降低成本。

基础设施级别的LLM请求路由支持

• 动态配置与灵活切换：支持根据用户身份动态调整后端模型，实现应用无感的切换。
• 多Provider流量分发：按比例在多个Provider之间分发流量，提升系统灵活性和可用性。

安全防护

• 多模型安全策略：包括基于入口网关、sidecar和出口网关的安全模型，实现能力全面、责任分离的安全防护。
• API_KEY管理：支持无损的API_KEY轮转，防止API_KEY泄露。
• 敏感信息校验：使用私有小模型动态检测请求中的敏感信息。
• 全链路TLS/mTLS：确保通信安全。
• JWT身份校验与授权策略：支持外部鉴权，增强系统安全性。

可观测性

• Log、Metrics、Trace：支持Log、Metrics和Trace功能，兼容OpenTelemetry标准。
• 自定义访问日志字段：支持查看请求级别的Token消耗情况和使用的模型。
• 监控指标增强：新增Prompt_tokens和Completion_tokens等指标，提升监控维度。

Model Service Mesh (MSM)

• MSM定义：Model Service Mesh是Service Mesh与Model Service Pipeline的结合，用于统一管理GenAI/LLM的工作负载。
• 数据面架构：包括服务网格数据面和服务编排数据面，分别负责流量管理和模型服务编排。
• 案例分享：以ChatQnA为例，展示了如何通过MSM简化GenAI服务管理。

关键信息

• LLM服务管理：具有独特的流量特征和调度挑战，需要专门的解决方案。
• SSJF调度器：通过Token长度预测实现更高效的资源调度。
• 智能工作负载管理：包括并发速率限制、负载坡道、配额调度等策略，确保服务稳定性和资源利用率。
• 流量缓存：有效减少重复请求，降低成本并提升性能。
• LLM请求路由：支持动态模型切换和多Provider流量分发，提升系统灵活性。
• 安全防护：采用多模型安全策略，涵盖API_KEY管理、敏感信息检测、身份校验和授权策略。
• 可观测性：兼容OpenTelemetry标准，提供详细的日志、指标和追踪能力。
• Model Service Mesh (MSM)：作为统一管理LLM工作负载的方式，结合服务网格和模型服务编排，提升服务管理和运维效率。

总结

本次峰会深入探讨了LLM服务管理的复杂性与挑战，提出了多种创新解决方案，包括SSJF调度器、智能工作负载优先级调度、流量缓存策略等。同时，介绍了阿里云在LLM请求路由、安全防护和可观测性方面的实践，展示了Model Service Mesh (MSM)作为统一管理LLM工作负载的高效方式。这些方案和技术不仅提升了LLM服务的性能和稳定性，也为企业的研发和运维提供了新的思路和工具。