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当Meta 开始扩展其大型语言模型时，公司很快发现其现有的AI基础设施无法应对负载。训练曾经需要数百个GPU的模型，现在需要数千个。网络带宽限制、同步延迟和硬件可靠性问题使得扩展成为一项重大的技术挑战。Meta最终不得不从根本上重建其技术栈——创建拥有数千个GPU的新集群、优化它们之间的通信、实施自动恢复系统并加速检查点过程。类似的故事并不少见——AI技术的快速发展常常超越现有基础设施的准备程度。也许这就是为什么只有约1%的领导者认为他们的组织在AI实施方面“成熟”——意味着AI已完全融入工作流程并带来可衡量的业务成果。在云端扩展AI基础设施不仅仅是计算能力或预算的问题。它是对公司整个技术生态系统成熟度的考验。在本专栏中，我将根据我的经验，概述五个关键迹象，表明您的系统尚未准备好扩展——并解释如何修复它们。数据准备不足如果公司使用“脏乱”、难以访问、未经提炼或不安全的数据来扩展其系统，其模型将从失真的信息中学习。结果，算法产生不准确的洞察和预测，导致有缺陷的业务决策，并降低基于这些模型构建的产品和服务的质量。如何修复。跟踪关键的数据质量指标——准确性、完整性、及时性和一致性。实施信任评分系统，以衡量您的数据满足可靠性标准的程度。当完整性超过90%且信任评分高于80%时，您就拥有了坚实的扩展基础。自动化元数据丰富和数据漂移监控流程。投资于自动化数据管理工具——它们有助于加速数据集更新，同时在扩展过程中保持数据质量和可访问性。不可扩展的计算基础设施如果没有能够自动适应变化工作负载的弹性云资源（GPU、CPU），流量增加可能导致处理速度变慢、队列堆积、客户交互延迟，并最终违反SLA。在金融领域，这意味着交易速度变慢；在电子商务领域——订单处理失败；在流媒体服务中——播放中断。同时，紧急干预的运营成本上升，随着时间的推移，反复出现的系统故障会侵蚀用户的信任和忠诚度。如何修复。评估您当前资源的使用效率以及您系统的真正可扩展性。对于高峰事件——例如启动新的客户环境或训练AI模型——您应该规划比平均工作负载高2-3倍的容量储备。这在AI项目中尤为关键：用于预测性维护、计算机视觉、文档识别或生成式研发模型的系统，在训练和推理阶段都需要专门类别的计算能力。确保您拥有足够的GPU容量，并配置自动扩展（HPA、VPA或KEDA），不仅基于CPU/GPU指标，还要基于业务指标，如延迟、队列长度或传入请求数量。有自动化而无编排在没有集中式数据编排的情况下扩展AI会导致混乱：团队使用不同的数据集并产生不一致的结果。缺乏基础设施编排——针对集群、队列和执行环境——会导致资源重复、服务器停机以及当数十个作业同时运行时负载分配冲突。随着扩展的继续，这些故障会成倍增加，团队最终将时间浪费在手动同步上，而不是实现自动化发布。如何修复。首先，绘制出团队的标准工作流程，以确定哪些流程应实现自动化，哪些应成为集中式编排的一部分。在此基础上，使用MLOps平台（如MLflow、Prefect、Kubeflow或Airflow）构建托管管道——从数据收集和训练到部署和监控。这种方法允许您跟踪模型版本、控制数据质量并保持环境稳定性。自动化且同步的流程缩短了模型部署时间，并最大限度地降低了人为相关错误的风险。网络安全水平低如果公司不遵循NIST或ISO等框架，并且未能自动化其安全机制，那么在扩展AI解决方案时将面临严峻挑战。这些挑战可能包括由影子AI引起的数据泄露，以及在多个区域部署模型所导致的合规性问题。随着扩展增加了访问点的数量，没有安全推理的系统将变得越来越脆弱。如何修复。基于行业标准框架（如NIST、ISO 27001或其云等效标准）制定安全和合规政策。这确保了在扩展过程中安全标准的一致性。监控关键运营KPI——包括MTTD（平均检测时间）和MTTR（平均恢复时间）——以评估基础设施的弹性。针对影子AI和带有人工介入的外包流程实施政策，并将这些流程的至少50%自动化。缺乏集中式监控和优化在扩展过程中，缺乏对模型性能、资源使用情况和成本的实时监控，会从一个局部问题演变为系统性问题。随着模型和工作负载数量的增长，即使是微小的数据漂移或GPU过度使用也可能引发性能的连锁下降和系统故障。没有集中式的可观测性，这些问题会被忽视，随时间累积，并在每个扩展阶段使系统变得越来越不稳定。如何修复。使用能够实时检测问题和优化模型性能的监控工具。确保Kubernetes中的容错能力以实现高可用性——这有助于防止停机并简化稳定性跟踪。定期监控关键指标，如CPU利用率和停机时间（保持在1%以下），以快速识别低效之处并优化资源使用。结论扩展不仅仅是一项挑战——它也是一个识别系统何处需要改进的机会。Meta的经验证明，即使是科技巨头也会面临局限。然而，及时发现问题能够促成更明智的决策，并为通往下一阶段的增长铺平道路。