Pembangunan Masa Depan Sistem Kecerdasan Buatan di Meta
Meta’s Ye (Charlotte) Qi naik ke panggung di QCon San Francisco 2024, untuk membahas tantangan menjalankan LLMs dalam skala besar.
Seperti dilaporkan oleh InfoQ, presentasinya difokuskan pada apa yang diperlukan untuk mengelola model-model besar dalam sistem dunia nyata, dengan menyoroti hambatan yang dihadapi oleh ukurannya, persyaratan perangkat keras yang kompleks, dan lingkungan produksi yang menuntut.
Dia membandingkan ledakan kecerdasan buatan saat ini dengan “Emas AI,” di mana semua orang mengejar inovasi namun menghadapi hambatan besar. Menurut Qi, mendeploy LLMs secara efektif bukan hanya tentang menyesuaikannya dengan perangkat keras yang sudah ada. Ini tentang mengekstrak setiap bit performa sambil menjaga biaya tetap terkendali. Ini, katanya, membutuhkan kerja sama yang erat antara tim infrastruktur dan pengembangan model.
Membuat LLMs Sesuai dengan Perangkat Keras
Salah satu tantangan pertama dengan LLMs adalah kebutuhan sumber daya yang sangat besar – banyak model yang terlalu besar untuk ditangani oleh satu GPU. Untuk mengatasi hal ini, Meta menggunakan teknik seperti membagi model ke beberapa GPU menggunakan tensor dan paralelisme pipeline. Qi menekankan bahwa memahami keterbatasan perangkat keras itu kritis karena ketidaksesuaian antara desain model dan sumber daya yang tersedia dapat sangat menghambat performa.
Saranya? Bersikaplah strategis. “Jangan hanya mengambil waktu runtime pelatihan Anda atau kerangka kerja favorit Anda,” katanya. “Temukan runtime yang spesifik untuk layanan inferensi dan pahami masalah AI Anda secara mendalam untuk memilih optimasi yang tepat.”
Kecepatan dan responsifitas adalah hal yang tidak bisa ditawar untuk aplikasi yang mengandalkan output real-time. Qi menyoroti teknik seperti penggabungan kontinu untuk menjaga sistem berjalan lancar, dan kuantisasi, yang mengurangi presisi model untuk memanfaatkan perangkat keras dengan lebih baik. Perubahan ini, dia mencatat, dapat menggandakan atau bahkan melipatgandakan performa.
Ketika Prototipe Bertemu Dunia Nyata
Membawa LLM dari laboratorium ke produksi adalah saat-saat yang benar-benar sulit. Kondisi dunia nyata membawa beban kerja yang tidak terduga dan persyaratan ketat untuk kecepatan dan keandalan. Skalabilitas bukan hanya tentang menambahkan lebih banyak GPU – itu melibatkan keseimbangan antara biaya, keandalan, dan performa dengan hati-hati.
Meta mengatasi masalah ini dengan teknik seperti penyebaran terpisah, sistem pengecaching yang memberikan prioritas pada data yang sering digunakan, dan penjadwalan permintaan untuk memastikan efisiensi. Qi menyatakan bahwa hashing yang konsisten – sebuah metode untuk merutekan permintaan terkait ke server yang sama – telah sangat bermanfaat untuk meningkatkan performa cache.
Automatisasi sangat penting dalam manajemen sistem yang rumit seperti ini. Meta sangat bergantung pada alat-alat yang memantau performa, mengoptimalkan penggunaan sumber daya, dan menyederhanakan keputusan skalabilitas, dan Qi mengklaim solusi penyebaran khusus Meta memungkinkan layanan perusahaan untuk merespons permintaan yang berubah sambil menjaga biaya tetap terkendali.
Gambaran Besar
Menyusun sistem kecerdasan buatan lebih dari sekadar tantangan teknis bagi Qi; itu adalah sikap. Dia mengatakan perusahaan harus melangkah mundur dan melihat gambaran besar untuk mencari tahu apa yang benar-benar penting. Perspektif yang obyektif membantu bisnis fokus pada upaya yang memberikan nilai jangka panjang, terus-menerus mempertajam sistem.
Pesan yang disampaikannya jelas: berhasil dengan LLMs membutuhkan lebih dari sekadar keahlian teknis di tingkat model dan infrastruktur – meskipun di garis depan, elemen-elemen itu sangat penting. Ini juga tentang strategi, kerja sama tim, dan fokus pada dampak dunia nyata.
(Artikel ini didukung oleh Cyber Security & Cloud Expo)
Tags: Kecerdasan Buatan, Cloud, GPU
Dengan demikian, pembangunan masa depan sistem kecerdasan buatan di Meta menuntut kerja keras, kerjasama tim yang solid, dan pemahaman mendalam tentang tantangan teknis yang dihadapi. Dengan pendekatan yang tepat dan strategi yang matang, Meta terus memimpin dalam menghadapi hambatan dan mengeksploitasi potensi penuh dari teknologi kecerdasan buatan untuk menciptakan dampak positif dalam dunia digital yang terus berkembang.