Come valutare le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale utilizzando MLPerf Inference e le macchine virtuali di Azure.
Il panorama tecnologico sta assistendo a rapidi progressi nel campo dell’intelligenza artificiale (AI), con organizzazioni di ogni dimensione che cercano di sfruttare la potenza dei modelli AI per trasformare i propri dati in intuizioni strategiche. Uno dei pilastri su cui si basa la capacità di utilizzare efficacemente i modelli AI è la misurazione delle prestazioni, processo cruciale per stabilire efficacia e efficienza delle soluzioni adottate. In particolare, la piattaforma cloud Azure di Microsoft si sta distinguendo per i suoi risultati leader nel settore.
Valutare le prestazioni di un modello AI comporta l’uso di benchmarks accurati, come quelli forniti da MLPerf Inference v4.0. Questo set di benchmark è ampiamente riconosciuto nel settore per i test di inferenza, consentendo di confrontare le prestazioni delle macchine virtuali e dell’hardware utilizzato per il deployment dei modelli AI. MLPerf Inference fornisce una metodologia standardizzata e metriche affidabili per valutare le diverse offerte di servizi cloud.
Le recenti virtual machines NC H100 v5 di Azure hanno mostrato prestazioni eccezionali in questo ambito, dimostrando l’impegno di Azure nel progettare infrastrutture AI ottimizzate per il training e l’inferenza nel cloud. Il cuore di queste prestazioni risiede nella possibilità di riprodurre risultati di test efficaci e affidabili su modelli come Llama 2, presentato in MLPerf Inference v4.0.
Per testare le prestazioni dei modelli AI su Azure, è necessario seguire una serie di passaggi che vanno dall’implementazione di una macchina virtuale (VM), alla sua configurazione, fino all’esecuzione del benchmark vero e proprio. La creazione di script di montaggio, l’uso di Docker per la gestione dei container, e la configurazione dell’ambiente di esecuzione sono passi critici che permettono di preparare adeguatamente il terreno per i test di inferenza.
Una volta configurata la macchina virtuale con i necessari dischi NVMe e ambienti Docker, si prosegue con il cloning del repository di MLPerf Inference v4.0, il download dei modelli e dei dataset preprocessati, e la preparazione del container per l’esecuzione del test. Infine, viene eseguito il benchmark con i parametri desiderati, confrontando i risultati ottenuti con quelli ufficiali pubblicati da Azure per la versione 4.0 di MLPerf Inference.
Questa procedura non solo consente di misurare l’efficienza e l’efficacia del modello AI in esame, ma offre anche una preziosa verifica dell’investimento infrastrutturale sostenuto nell’ecosistema cloud di Azure. Le aziende e gli sviluppatori traggono vantaggi significativi da un tale approccio, ottimizzando le risorse e indirizzando strategicamente le scelte tecnologiche sulle opzioni più performanti.
Esi vuoi sperimentare il potere di Azure per i tuoi progetti AI, segui questa guida passo dopo passo per impostare, configurare e eseguire benchmark che garantiranno un approccio scientifico nella valutazione delle prestazioni, massimizzando l’efficienza dei tuoi modelli di intelligenza artificiale.