無服務器計算是一種云計算模式，云服務提供商（如AWS、Azure和GCP）管理服務器基礎設施，并根據需要動態分配資源。開發者可以直接調用API，或者以函數的形式編寫代碼，云服務商會根據特定事件觸發這些函數。這意味著開發者可以自動擴展應用程序，無需擔心服務器管理和部署，從而節省成本并提高敏捷性。

無服務器計算的主要優勢在于，它隱藏了與發布管理相關的許多復雜性，開發者無需操心容量規劃、硬件管理甚至操作系統。這種簡潔性使開發者能夠騰出時間和資源，更多地專注于在已部署模型的基礎上構建創新的應用程序和服務。

AI模型部署

模型部署涉及幾個關鍵步驟，將機器學習或AI模型從開發環境推向生產環境，確保其可擴展性、可靠性和有效性。關鍵要素包括模型訓練與優化，模型在此過程中被微調以提升性能，以及模型版本管理，這有助于管理不同迭代版本。訓練完成后，模型被序列化并打包，連同其必要的依賴項一起，準備好在合適的運行時環境中部署，例如云平臺或容器化服務。模型通過API或Web服務暴露，使其能夠為外部應用程序提供實時預測。

除了部署之外，持續監控以及建立CI/CD管道以實現自動化的重新訓練和模型更新也至關重要。安全措施同樣必不可少，以保障數據隱私并確保符合法規要求。模型必須具備可解釋性，尤其是在需要解釋AI決策的行業，還應納入反饋循環，根據用戶輸入或數據變化不斷優化模型。高效管理資源以優化運營成本也是關鍵要素，確保部署的模型保持成本效益和可持續性。這些要素共同確保機器學習模型能夠在生產環境中高效、安全且高性能地運行。

無服務器AI推理

無服務器AI推理是指利用無服務器計算平臺部署和運行機器學習模型以進行預測，無需管理基礎設施或擔心擴展資源。在這種設置中，模型被托管為API端點，用戶只需為其模型實際使用的計算時間付費，提供成本效率和靈活性。像AWS Lambda、Google Cloud Functions和Azure Functions這樣的無服務器平臺，使開發者能夠上傳其訓練好的模型，并通過API將其暴露出來以實現實時預測。這使得企業能夠在無需管理復雜服務器基礎設施的情況下，將AI驅動的決策融入其應用程序。

無服務器AI推理的主要優勢之一是其能夠根據不同的請求量無縫擴展，使其非常適合欺詐檢測、推薦系統以及實時圖像或語音識別等用例。此外，它還減少了運營開銷，使數據科學家和開發者能夠專注于模型的準確性與性能，而不是管理基礎設施。無服務器AI推理正變得越來越受歡迎，它適用于輕量級、低延遲的應用程序，能夠在無需專用基礎設施的情況下，快速且低成本地提供AI預測。

無服務器AI的優勢

傳統的AI模型在部署和擴展時通常需要大量資源，尤其是在生產環境中。借助無服務器基礎設施，開發者可以利用一種高度靈活、按需付費的模式，優化成本和效率。以下是無服務器AI的幾個關鍵優勢：

簡單性

AI模型通常需要大量的配置，尤其是在跨多臺機器進行分布式計算時。無服務器計算隱藏了大部分基礎設施管理的復雜性，使開發者能夠快速部署和迭代他們的AI模型。開發者可以專注于核心邏輯，因此企業能夠以前所未有的速度開發AI驅動的解決方案。

可擴展性

無服務器計算提供了幾乎無限的可擴展性，允許應用程序在無需額外設置或配置的情況下應對需求的增加。例如，如果某個AI模型正在為一個Web應用程序提供實時預測，突然面臨用戶激增的情況，無服務器基礎設施可以自動擴展以應對這種激增，無需人工干預。

成本效益

無服務器計算采用基于用量的定價模式，用戶只需為其實際使用的資源付費。這在處理AI任務時尤其有利，因為許多AI工作負載存在流量高峰，即在某些時段需要大量資源，而在其他時段則需要很少或不需要資源。

事件驅動架構

無服務器平臺本質上是事件驅動的，非常適合需要響應實時數據的AI應用程序。這對于欺詐檢測、異常檢測等場景至關重要。

無服務器解決方案

通過利用無服務器生態系統，組織可以專注于創新，受益于自動擴展，優化成本，并更快地交付應用程序，同時保持安全高效的開發環境。

• 無服務器與AWS：AWS提供了多種支持無服務器AI的服務，例如AWS Lambda，允許用戶在無需配置或管理服務器的情況下運行代碼以響應事件。對于機器學習任務，Amazon SageMaker等服務使開發者能夠快速大規模地訓練、部署和管理模型。
• 無服務器與Microsoft Azure：Azure的無服務器產品，如Azure Functions，允許開發者根據特定事件或觸發器運行AI模型和代碼，并根據需求自動擴展。Azure還通過Azure Machine Learning提供強大的機器學習服務，提供用于大規模訓練、部署和管理AI模型的工具。
• 無服務器與GCP：GCP提供了關鍵的無服務器服務，如Cloud Functions用于事件驅動計算。這些服務能夠無縫集成GCP的AI和機器學習產品，例如Vertex AI，使企業能夠輕松部署AI模型并處理實時數據。

無服務器的挑戰

冷啟動延遲

無服務器函數在經過一段時間的空閑后被調用時可能會出現延遲。對于需要高響應性的AI模型，冷啟動可能會引入延遲，這可能會對實時應用程序造成問題。

狀態管理

無服務器函數本質上是無狀態的，這意味著在推理過程中管理AI模型的狀態可能會比較棘手。開發者必須設計應用程序以通過數據庫或分布式緩存等外部方式處理會話持久化或狀態。

資源治理

許多無服務器平臺對內存、執行時間和CPU/GPU使用量設有限制。對于特別資源密集型的AI模型，這可能會成為一個問題，盡管通?？梢酝ㄟ^設計高效的模型或將大型任務拆分為較小的函數來解決。

調度公平性

在無服務器AI推理中，調度公平性確保并發任務之間公平分配資源，防止資源壟斷和延遲。這對于平衡對延遲敏感和資源密集型的工作負載同時保持一致性能至關重要。實現公平性需要采用優先級隊列、負載均衡和預測性調度等策略，盡管無服務器環境的動態性使得這一任務具有挑戰性。有效的調度是優化AI推理任務吞吐量和響應能力的關鍵。

總結

無服務器架構通過提供無與倫比的可擴展性、成本效益和簡單性，徹底改變了開發者和企業對技術的使用方式。通過消除管理底層基礎設施的需求，這些架構使開發者能夠將精力投入到創新中，使他們能夠輕松設計和實現尖端的AI應用程序。利用無服務器計算的企業能夠快速適應不斷變化的需求，降低運營成本并加速開發周期。這種敏捷性促進了更高效、更強大的AI驅動解決方案的創建。

參考

1. Orchestrate generative AI workflows with Amazon Bedrock and AWS Step Functions
2. Deploy models as serverless APIs
3. Run your AI inference applications on Cloud Run with NVIDIA GPUs

原文標題：Serverless AI Inference，作者：Bhala Ranganathan