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生成AIモデルのベンチマークを行うチームは、プロダクションにデプロイする前に、数十種類のGPUインスタンスタイプ、サービングコンテナ、並列処理戦略、そして推測デコーディングなどの最適化技術を評価することがよくあります。実務者は、構成の決定をナビゲートし、試したこと、効果があったこと、そしてその理由を手動でまとめるのに数週間を費やすことがあります。この複雑さこそが、Amazon SageMaker AIのために最適化された生成AI推論の推奨を導入した理由です。これにより、チームは手動の試行錯誤から、ガイド付きのデータ駆動型の最適化とベンチマークに移行できます。

本日、私たちはMLflowとの統合を追加し、チームがAIベンチマークと推奨結果を1つの場所にストリーミングできるようにしました。この統合により、データのサイロが削減され、イテレーションサイクルが加速し、推論最適化ワークフローの完全な再現性がもたらされます。

この記事では、Amazon SageMaker AIの最適化された推論推奨ジョブとベンチマークジョブを使用して、実験データを統一されたトラッキングインターフェースに自動的にストリーミングする方法を学びます。この統合により、メトリクス、パラメータ、チャートがリアルタイムでサーバーレスのAmazon SageMaker MLflowアプリにストリーミングされ、統一された実験トラッキング体験が得られます。

このリリースにより、最適化された推論推奨ジョブまたはベンチマークジョブを提出すると、Amazon SageMaker AIは自動的に結果を選択したSageMaker MLflowアプリにストリーミングします。複数のジョブを同じMLflow実験に提出し、MLflow実験ビューでそれらを並べて比較することができ、手動でのデータ整理は不要です。これにより、手動データ統合の必要がなくなり、複数のジョブからのベンチマークと推奨結果が自動的に同じ実験名の下に統合されます。これにより、インスタンスタイプ、モデル構成、バッチサイズ、または推測デコーディングがパフォーマンスに与える影響を理解するために、実行を並べて比較できます。たとえば、ml.g4dn.12xlarge上のqwen2-0.5bとml.p4d.24xlargeを比較できます。

さらに、ベンチマークと推奨ジョブは数時間かかることがあります。完了を待つことなく可視性を持つことができ、MLflow UIにメトリクスがリアルタイムでストリーミングされるのを観察できます。レイテンシとスループットのメトリクスは、各構成がテストされるたびに更新され、プロセス全体を観察可能にします。この統合により、実験結果のトラッキングが容易になり、リアルタイムのモニタリングが可能になります。