#Проблемы с таймаутами сервиса инференса при использовании MLServer Runtime

#Описание проблемы

При использовании функции сервиса инференса с runtime MLServer могут возникать ошибки таймаута по следующим двум причинам:

Недостаточная вычислительная мощность или чрезмерная длина токенов вывода инференса:

• Симптом: Сервис инференса возвращает ошибку 502 Bad Gateway с сообщением "Http failure response for [inference service URL]: 502 OK".
• Подробная информация об ошибке: Часто включает HTML-страницу с ошибкой "502 Bad Gateway".
• Время отклика: Значительно превышает ожидаемое, может длиться несколько минут.

Нестриминговый возврат MLServer runtime: Текущая реализация MLServer ожидает завершения всего процесса инференса перед возвратом результата. Это означает, что при длительном времени инференса пользователь вынужден ждать долго, что может привести к таймауту.

#Анализ причин

• Недостаточная вычислительная мощность: Вычислительные ресурсы, необходимые для инференса модели, превышают возможности сервера. Это может быть связано с большим размером модели, сложностью входных данных или низкой конфигурацией сервера.
• Чрезмерная длина токенов вывода инференса: Длина текста, сгенерированного моделью, превышает возможности обработки сервера или установленный лимит таймаута.

#Решения

Для устранения вышеуказанных проблем можно применить следующие решения:

1. Увеличение вычислительных ресурсов:

   • Обновление конфигурации сервера: Рассмотреть использование более производительных CPU, GPU или увеличение объёма памяти.

2. Ограничение длины токенов вывода инференса:

   • Настройка параметров модели: При вызове сервиса инференса установить параметры, такие как max_new_tokens, чтобы ограничить максимальное количество токенов, генерируемых моделью.

3. Оптимизация модели и входных данных:

   • Квантизация или обрезка модели: Уменьшить размер модели и вычислительную сложность, что сократит время инференса.
   • Предобработка данных: Предварительно обработать входные данные, например, удалить избыточную информацию и упростить структуру данных, чтобы снизить объём данных для обработки моделью.

#Итог

Ошибки таймаута MLServer обычно вызваны недостаточными вычислительными ресурсами, чрезмерной длиной токенов вывода инференса или нестриминговым возвратом runtime MLServer. Для решения таких проблем требуется комплексный подход с учётом аппаратных ресурсов, характеристик модели и конфигурации runtime, а также выбор соответствующих решений в зависимости от конкретной ситуации.