无服务器计算是一种云计算模式，云服务提供商（如AWS、Azure和GCP）管理服务器基础设施，并根据需要动态分配资源。开发者可以直接调用API，或者以函数的形式编写代码，云服务商会根据特定事件触发这些函数。这意味着开发者可以自动扩展应用程序，无需担心服务器管理和部署，从而节省成本并提高敏捷性。
无服务器计算的主要优势在于，它隐藏了与发布管理相关的许多复杂性，开发者无需操心容量规划、硬件管理甚至操作系统。这种简洁性使开发者能够腾出时间和资源，更多地专注于在已部署模型的基础上构建创新的应用程序和服务。
AI模型部署
模型部署涉及几个关键步骤，将机器学习或AI模型从开发环境推向生产环境，确保其可扩展性、可靠性和有效性。关键要素包括模型训练与优化，模型在此过程中被微调以提升性能，以及模型版本管理，这有助于管理不同迭代版本。训练完成后，模型被序列化并打包，连同其必要的依赖项一起，准备好在合适的运行时环境中部署，例如云平台或容器化服务。模型通过API或Web服务暴露，使其能够为外部应用程序提供实时预测。
除了部署之外，持续监控以及建立CI/CD管道以实现自动化的重新训练和模型更新也至关重要。安全措施同样必不可少，以保障数据隐私并确保符合法规要求。模型必须具备可解释性，尤其是在需要解释AI决策的行业，还应纳入反馈循环，根据用户输入或数据变化不断优化模型。高效管理资源以优化运营成本也是关键要素，确保部署的模型保持成本效益和可持续性。这些要素共同确保机器学习模型能够在生产环境中高效、安全且高性能地运行。
无服务器AI推理
无服务器AI推理是指利用无服务器计算平台部署和运行机器学习模型以进行预测，无需管理基础设施或担心扩展资源。在这种设置中，模型被托管为API端点，用户只需为其模型实际使用的计算时间付费，提供成本效率和灵活性。像AWS Lambda、Google Cloud Functions和Azure Functions这样的无服务器平台，使开发者能够上传其训练好的模型，并通过API将其暴露出来以实现实时预测。这使得企业能够在无需管理复杂服务器基础设施的情况下，将AI驱动的决策融入其应用程序。
无服务器AI推理的主要优势之一是其能够根据不同的请求量无缝扩展，使其非常适合欺诈检测、推荐系统以及实时图像或语音识别等用例。此外，它还减少了运营开销，使数据科学家和开发者能够专注于模型的准确性与性能，而不是管理基础设施。无服务器AI推理正变得越来越受欢迎，它适用于轻量级、低延迟的应用程序，能够在无需专用基础设施的情况下，快速且低成本地提供AI预测。
无服务器AI的优势
传统的AI模型在部署和扩展时通常需要大量资源，尤其是在生产环境中。借助无服务器基础设施，开发者可以利用一种高度灵活、按需付费的模式，优化成本和效率。以下是无服务器AI的几个关键优势：
简单性
AI模型通常需要大量的配置，尤其是在跨多台机器进行分布式计算时。无服务器计算隐藏了大部分基础设施管理的复杂性，使开发者能够快速部署和迭代他们的AI模型。开发者可以专注于核心逻辑，因此企业能够以前所未有的速度开发AI驱动的解决方案。
可扩展性
无服务器计算提供了几乎无限的可扩展性，允许应用程序在无需额外设置或配置的情况下应对需求的增加。例如，如果某个AI模型正在为一个Web应用程序提供实时预测，突然面临用户激增的情况，无服务器基础设施可以自动扩展以应对这种激增，无需人工干预。
成本效益
无服务器计算采用基于用量的定价模式，用户只需为其实际使用的资源付费。这在处理AI任务时尤其有利，因为许多AI工作负载存在流量高峰，即在某些时段需要大量资源，而在其他时段则需要很少或不需要资源。
事件驱动架构
无服务器平台本质上是事件驱动的，非常适合需要响应实时数据的AI应用程序。这对于欺诈检测、异常检测等场景至关重要。
无服务器解决方案
通过利用无服务器生态系统，组织可以专注于创新，受益于自动扩展，优化成本，并更快地交付应用程序，同时保持安全高效的开发环境。
- 无服务器与AWS：AWS提供了多种支持无服务器AI的服务，例如AWS Lambda，允许用户在无需配置或管理服务器的情况下运行代码以响应事件。对于机器学习任务，Amazon SageMaker等服务使开发者能够快速大规模地训练、部署和管理模型。
- 无服务器与Microsoft Azure：Azure的无服务器产品，如Azure Functions，允许开发者根据特定事件或触发器运行AI模型和代码，并根据需求自动扩展。Azure还通过Azure Machine Learning提供强大的机器学习服务，提供用于大规模训练、部署和管理AI模型的工具。
- 无服务器与GCP：GCP提供了关键的无服务器服务，如Cloud Functions用于事件驱动计算。这些服务能够无缝集成GCP的AI和机器学习产品，例如Vertex AI，使企业能够轻松部署AI模型并处理实时数据。
无服务器的挑战
冷启动延迟
无服务器函数在经过一段时间的空闲后被调用时可能会出现延迟。对于需要高响应性的AI模型，冷启动可能会引入延迟，这可能会对实时应用程序造成问题。
状态管理
无服务器函数本质上是无状态的，这意味着在推理过程中管理AI模型的状态可能会比较棘手。开发者必须设计应用程序以通过数据库或分布式缓存等外部方式处理会话持久化或状态。
资源治理
许多无服务器平台对内存、执行时间和CPU/GPU使用量设有限制。对于特别资源密集型的AI模型，这可能会成为一个问题，尽管通常可以通过设计高效的模型或将大型任务拆分为较小的函数来解决。
调度公平性
在无服务器AI推理中，调度公平性确保并发任务之间公平分配资源，防止资源垄断和延迟。这对于平衡对延迟敏感和资源密集型的工作负载同时保持一致性能至关重要。实现公平性需要采用优先级队列、负载均衡和预测性调度等策略，尽管无服务器环境的动态性使得这一任务具有挑战性。有效的调度是优化AI推理任务吞吐量和响应能力的关键。
总结
无服务器架构通过提供无与伦比的可扩展性、成本效益和简单性，彻底改变了开发者和企业对技术的使用方式。通过消除管理底层基础设施的需求，这些架构使开发者能够将精力投入到创新中，使他们能够轻松设计和实现尖端的AI应用程序。利用无服务器计算的企业能够快速适应不断变化的需求，降低运营成本并加速开发周期。这种敏捷性促进了更高效、更强大的AI驱动解决方案的创建。
参考
- Orchestrate generative AI workflows with Amazon Bedrock and AWS Step Functions
- Deploy models as serverless APIs
- Run your AI inference applications on Cloud Run with NVIDIA GPUs
原文标题：Serverless AI Inference，作者：Bhala Ranganathan
