Infraestructura de Gestión para Millones de LLMs | Sistema escalable para el entrenamiento y despliegue masivo de modelos | Optimización de orquestación en infraestructuras de IA productivas

Abstract

PROBLEMA: La gestión del ciclo de vida (entrenamiento y servicio) de millones de modelos adaptados (LoRAs o fine-tunes) es ineficiente y costosa con los orquestadores actuales. SOLUCIÓN: Presentan 'MinT', una infraestructura gestionada diseñada específicamente para orquestar el entrenamiento y la inferencia masiva de LLMs de forma concurrente. METODOLOGÍA: El sistema utiliza una arquitectura de almacenamiento desacoplado y una capa de programación de tareas que predice la demanda para asignar dinámicamente recursos de GPU. RESULTADOS: MinT logra una utilización de hardware un 40% superior y reduce la latencia de conmutación entre modelos en un orden de magnitud comparado con Kubernetes estándar. RELEVANCIA: Crucial para empresas que ofrecen personalización masiva de modelos o servicios de agentes a gran escala.