FinOps for AI

FinOps per l'IA è la pratica di gestire la spesa per l'intelligenza artificiale collegando l'utilizzo delle risorse, i costi e il valore aziendale. Riunisce i team di finanza, ingegneria, data science e prodotto per comprendere quanto costano i carichi di lavoro dell'IA, assegnare la responsabilità finanziaria e aumentare il valore generato per ogni euro speso. Il suo ambito comprende l'addestramento dei modelli, l'inferenza — l'uso di modelli addestrati per generare previsioni — e i dati, l'infrastruttura e i servizi di supporto.

Come l'IA cambia il FinOps per il cloud#

I carichi di lavoro dell'IA ampliano la consueta gestione dei costi del cloud computing con requisiti specifici relativi all'hardware, alla sperimentazione e alla qualità dei modelli. L'addestramento consuma tempo di GPU nel corso di esperimenti ripetuti, mentre la distribuzione dei modelli genera costi di produzione continui. I servizi di modelli linguistici di grandi dimensioni addebitano spesso i costi in base ai token di input e output, le unità di testo elaborate da un modello. L'infrastruttura condivisa e le dimensioni variabili delle richieste complicano l'allocazione dei costi e le previsioni.

Il framework FinOps per l'IA applica a questi carichi di lavoro l'allocazione, le previsioni, l'ottimizzazione e la responsabilità finanziaria. IA per FinOps significa usare l'IA per svolgere attività di gestione finanziaria, come rilevare anomalie nella spesa. MLOps gestisce il ciclo di vita operativo dei modelli; FinOps aggiunge la responsabilità finanziaria e la misurazione del valore alle decisioni prese durante tutto il ciclo di vita.

Come funziona il ciclo FinOps#

FinOps si articola in tre fasi ricorrenti: Informare, per rendere visibili l'utilizzo e i costi; Ottimizzare, per migliorare il consumo delle risorse e gli acquisti; e Gestire, per integrare responsabilità, budget e controlli. I risultati alimentano nuovamente le misurazioni man mano che cambiano i carichi di lavoro. Il team finanziario fornisce budget e competenze in materia di acquisti, gli ingegneri attuano le modifiche alle risorse e i responsabili di prodotto definiscono i risultati che giustificano la spesa.

Gli strumenti FinOps combinano i dati di fatturazione con i dati di osservabilità: numero di richieste, utilizzo dei token, uso della GPU e durata dell'addestramento. Gli identificatori di progetto e i tag delle risorse collegano la spesa ai team o ai prodotti. La rendicontazione interna dei costi mostra i costi allocati a ciascun team; l'addebito interno dei costi li assegna al relativo budget. Gli endpoint condivisi richiedono un'allocazione basata sull'utilizzo, poiché diverse applicazioni possono utilizzare la stessa infrastruttura.

Ultralytics Platform applica questi principi tramite l'addestramento nel cloud: prima dell'avvio, stima la durata e il costo in base al modello, al dataset, alla configurazione di addestramento e alla GPU selezionati, quindi addebita il tempo effettivo di utilizzo della GPU. In questo modo la pianificazione degli esperimenti si collega al consumo di risorse di calcolo misurato.

Misurare il costo per risultato utile#

L'economia unitaria esprime la spesa per unità di lavoro o risultato aziendale. Tra le misure infrastrutturali figurano il costo per ora-GPU e il costo per mille previsioni. Le misure aziendali collegano tale spesa alle attività completate, ai risultati accettati o alle richieste dei clienti risolte. Usare un perimetro di costo coerente rende significativi i confronti: il costo del solo servizio e il costo dell'intero ciclo di vita comprendono spese diverse.

Per la visione artificiale, il volume di inferenza dipende dal numero di telecamere, dai fotogrammi al secondo analizzati e dalle ore di funzionamento. Anche l'ispezione visiva ha una scadenza di elaborazione: le previsioni devono arrivare prima che un componente raggiunga il meccanismo di scarto. I confronti dei costi tengono quindi conto della latenza di inferenza e della qualità delle attività, oltre che della produttività.

Il costo totale di proprietà comprende l'annotazione dei dati, l'integrazione, l'hardware, l'archiviazione, la rete, le operazioni e la manutenzione. Le distribuzioni nel cloud includono la capacità allocata ma inattiva; le distribuzioni di edge computing includono l'acquisto dei dispositivi, l'energia, la gestione della flotta e la sostituzione dell'hardware. Questi costi determinano la convenienza economica di un carico di lavoro identico eseguito su architetture diverse.

Metodi di ottimizzazione e relativi effetti operativi#

L'ottimizzazione dei costi per l'IA e il ML combina le scelte infrastrutturali con l'ingegneria dei modelli. Il dimensionamento corretto adegua l'hardware ai requisiti del carico di lavoro, la scalabilità automatica adatta la capacità alla domanda e le pipeline automatizzate riducono le elaborazioni duplicate. La quantizzazione dei modelli riduce la precisione numerica, mentre la distillazione della conoscenza trasferisce il comportamento appreso a un modello più piccolo. La valutazione della qualità e il monitoraggio dei modelli consentono di seguire gli effetti operativi di queste modifiche.

L'approvvigionamento delle risorse per l'addestramento offre un'ulteriore possibilità di risparmio. Amazon SageMaker AI Managed Spot Training esegue i processi di addestramento su capacità di calcolo disponibile a tariffe scontate. Le interruzioni della capacità prolungano i tempi di completamento, perciò i checkpoint sono importanti per conservare il lavoro già svolto. SageMaker copia i checkpoint salvati in Amazon S3 e li ripristina quando viene riavviato un processo di addestramento interrotto, consentendo di riprendere l'addestramento dall'ultimo checkpoint.