Analisi delle prestazioni del sistema di inferenza AI basato su BentoML
Uno studio su arXiv (2604.20420) affronta l'area poco esplorata del deployment dell'inferenza AI analizzando un sistema basato su BentoML sviluppato con graphworks.ai. Utilizzando un modello pre-addestrato RoBERTa per l'analisi del sentiment, sono state stabilite le prestazioni di base in tre scenari di carico di lavoro realistici. I pattern di traffico che seguono distribuzioni gamma ed esponenziale hanno simulato condizioni costanti, a raffica e ad alta intensità. Metriche chiave come i percentili di latenza e il throughput sono state raccolte per identificare i colli di bottiglia.
Fatti principali
- Lo studio indaga le prestazioni e l'ottimizzazione di un sistema di inferenza AI basato su BentoML
- Collaborazione con graphworks.ai
- Utilizza il modello pre-addestrato RoBERTa per l'analisi del sentiment
- Tre scenari di carico di lavoro realistici per le prestazioni di base
- I pattern di traffico seguono distribuzioni gamma ed esponenziale
- Simula carichi di lavoro costanti, a raffica e ad alta intensità
- Metriche chiave: percentili di latenza e throughput
- Identifica i colli di bottiglia nella pipeline di inferenza
Entità
Istituzioni
- arXiv
- graphworks.ai