৬৬% কোম্পানিতে AI মডেল চলে, জানুন KServe ও KEDA-র অটোস্কেলিং কৌশল
66% প্রতিষ্ঠান এখন Kubernetes-এ Generative AI মডেল চালায়। কিন্তু CPU-ভিত্তিক HPA LLM-এর জন্য অকার্যকর। KServe ও KEDA কীভাবে এই সমস্যা সমাধান করছে, তা জানুন।
66% প্রতিষ্ঠান এখন Kubernetes-এ Generative AI মডেল চালায়। কিন্তু CPU-ভিত্তিক HPA LLM-এর জন্য অকার্যকর। KServe ও KEDA কীভাবে এই সমস্যা সমাধান করছে, তা জানুন।
Kubernetes ধীরে ধীরে LLM inference-এর জন্য ডিফল্ট প্ল্যাটফর্ম হয়ে উঠেছে। CNCF-এর 2025 Annual Cloud Native Survey অনুযায়ী, 66% প্রতিষ্ঠান তাদের Generative AI মডেলের inference workload পরিচালনার জন্য Kubernetes ব্যবহার করছে। এই সংখ্যা ক্রমশ বাড়ছে।
কিন্তু বেশিরভাগ দল প্রথমে যে autoscaler ব্যবহার করে, সেটি হলো Standard Horizontal Pod Autoscaler (HPA)। এই HPA CPU ও মেমোরির উপর ভিত্তি করে কাজ করে। এটি LLM inference-এর জন্য সঠিক নয়। LLM-এর বাধা (bottleneck) সাধারণত মেমোরি ব্যান্ডউইথ বা GPU-র মধ্যে যোগাযোগের সময় হয়। CPU ব্যবহারের হার কম থাকলেও মডেলটি ধীর গতিতে কাজ করতে পারে।
KServe এবং KEDA এই সমস্যার সমাধান দিচ্ছে। KServe একটি Kubernetes-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্ম যা মডেল সার্ভিং সহজ করে। KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling) ইভেন্ট-ভিত্তিক অটোস্কেলিং সক্ষম করে। তারা GPU ব্যবহারের হার, রিকোয়েস্ট লেটেন্সি এবং কাস্টম মেট্রিক্সের উপর ভিত্তি করে পডের সংখ্যা বাড়ায় বা কমায়।
এই পদ্ধতি LLM inference-এর জন্য অনেক বেশি কার্যকর। উদাহরণস্বরূপ, যদি ব্যবহারকারীর সংখ্যা হঠাৎ বেড়ে যায়, তাহলে KEDA রিকোয়েস্টের সংখ্যা দেখে দ্রুত নতুন পড তৈরি করে। আবার ব্যবহার কমলে পড কমিয়ে ফেলে। এতে খরচ বাঁচে এবং সিস্টেমের স্থিতিশীলতা বজায় থাকে।
বাংলাদেশের ডেভেলপার ও ফ্রিল্যান্সারদের জন্য এই প্রযুক্তি গুরুত্বপূর্ণ। তারা যদি নিজেদের AI প্রজেক্টে Kubernetes ব্যবহার করেন, তাহলে KServe ও KEDA তাদের মডেল ডিপ্লয়মেন্ট আরও দক্ষ করে তুলতে পারে। বিশেষ করে যারা বড় ভাষার মডেল (যেমন Bangla LLM) নিয়ে কাজ করছেন, তাদের জন্য অটোস্কেলিং অত্যন্ত প্রয়োজনীয়।
ভবিষ্যতে আরও বেশি প্রতিষ্ঠান এই টুল ব্যবহার করবে। KServe ও KEDA-র সমন্বয় LLM inference-কে আরও সাশ্রয়ী ও দ্রুত করবে।
আরও পড়ুন
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: dev.to ML
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...