AI大型语言模型企业级应用开发架构实战：容灾与备份策略

1.背景介绍

随着人工智能领域的飞速发展，语言模型已经成为实现多种自然语言处理任务的关键技术之一。目前，业界主流的大型语言模型主要包括BERT、GPT-2等预训练语言模型和基于这些模型的各种应用系统如QA、文本生成、聊天机器人、摘要生成、自动对话等。但同时，由于语言模型计算量的激增，训练和推理速度慢、存储容量小等弱点也逐渐暴露出来。因此，如何设计和部署一个高性能的语言模型集群系统，是当前面临的难题。在本文中，我们将以Keras+Tensorflow+ElasticDL框架为例，深入探讨一个典型的面向大型语言模型应用开发的企业级方案，希望能够帮助读者理解并实践一些理论知识。 对于面向大型语言模型的应用开发来说，关键的需求是： （1）资源隔离：保证不同业务的语言模型集群独占集群资源，互不干扰； （2）弹性伸缩：根据业务压力快速增加集群规模或减少集群规模； （3）容错恢复：当集群某个节点出现故障时，其他节点应当可以自动接管其工作负载； （4）备份策略：定期对各个语言模型集群进行数据备份，防止意外丢失； （5）高可用策略：当某个业务的语言模型集群发生故障时，其它业务的集群仍能正常提供服务； 通过对以上需求的分析，我们可以设计出一种基于Keras+TensorFlow+ElasticDL的企业级语言模型集群系统架构。如下图所示：

在这个架构中，各业务的语言模型集群都运行在独立的Docker容器中，可以通过ElasticDL框架进行资源隔离和弹性伸缩。ElasticDL是一个基于Kubernetes的分布式训练框架，可以将集群中的不同worker节点的GPU资源动态分配给不同的模型实例，从而达到更好的利用率。而我们设计的容错恢复策略则是在ElasticDL框架基础上加入了简单的状态监控模块，当worker节点出现异常时会触