人工智能可靠性工程：欢迎来到SRE的第三个时代
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内容提要
随着AI推理工作负载的增加，AI可靠性工程（AIRe）应运而生。推理不仅是模型执行，还涉及实时和批处理操作。AI模型需具备高可用性和低延迟，传统SRE原则需应对模型衰退和准确性SLA等新挑战。AI网关成为现代SRE的重要工具，以确保智能系统的可靠性。
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关键要点
- 随着AI推理工作负载的增加，AI可靠性工程（AIRe）应运而生。
- 推理不仅是模型执行，还涉及实时和批处理操作。
- AI模型需具备高可用性和低延迟，传统SRE原则需应对模型衰退和准确性SLA等新挑战。
- AI网关成为现代SRE的重要工具，以确保智能系统的可靠性。
- 推理分为实时推理和批处理推理两种模式，实时推理要求低延迟。
- 推理需要精确的工程，实时应用不仅需要快速计算，还需要高可用的基础设施。
- 推理可以在边缘设备到超大规模云中运行，部署决策常常取决于成本、控制和延迟。
- 团队使用量化、模型蒸馏和神经架构搜索等技术来优化推理性能。
- 传统的监控工具无法满足推理工作负载的需求，需要跟踪预测延迟、令牌吞吐量等指标。
- 推理流量可能会因使用模式而激增，需要积极的自动扩展和智能负载均衡。
- AI推理带来了新的攻击面，工程师必须通过身份验证、速率限制等手段保护模型端点。
- AI模型的非确定性特征改变了我们对可靠性的定义。
- 需要定义和测量基于准确性、公平性和模型漂移的性能指标。
- 标准工具无法跟踪AI特有的问题，需要AI特定的可观察性。
- 模型衰退是一种渐进的、通常不可见的性能下降，需要新的思维方式和工具来处理。
- AI网关是现代SRE的重要工具，提供路由、负载均衡和安全策略等功能。
- SRE的角色正在演变，需要对整个系统有更深入的理解。
- AI可靠性工程不仅是SRE的延伸，而是对智能系统可靠性的根本重塑。
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