Netflix представила архитектуру своей платформы для обслуживания больших языковых моделей, ориентированную на высокую доступность и масштабируемость. Инженеры компании отказались от использования готовых API в пользу собственного решения, которое позволяет гибко управлять нагрузкой, оптимизировать затраты и обеспечивать низкую задержку при выполнении запросов в рамках внутренних сервисов компании.
Основная задача платформы — унификация доступа к различным моделям для внутренних команд. Инфраструктура построена на базе контейнеризации и оркестрации, что позволяет динамически распределять вычислительные ресурсы в зависимости от сложности задачи. Такой подход обеспечивает изоляцию сред и возможность быстрого переключения между различными версиями моделей без необходимости переписывать клиентский код.
Система включает в себя механизмы кэширования и интеллектуальной маршрутизации запросов, что критически важно для поддержания стабильной работы при пиковых нагрузках. Инженеры Netflix сфокусировались на создании абстракций, которые скрывают сложность управления GPU-кластерами, позволяя разработчикам продуктов сосредоточиться на бизнес-логике, а не на тонкой настройке параметров инференса.
Ключевые факты
- Платформа обеспечивает централизованный доступ к LLM для различных внутренних подразделений Netflix.
- Архитектура поддерживает динамическое масштабирование ресурсов для оптимизации стоимости инференса.
- Внедрена система абстракций, позволяющая разработчикам использовать модели без глубокого погружения в инфраструктуру GPU.
- Реализованы механизмы маршрутизации и кэширования для минимизации задержек при обработке запросов.
- Решение направлено на снижение зависимости от внешних провайдеров и повышение контроля над безопасностью данных.