Verteilte KI-Systeme: Ein praktischer Leitfaden zum Aufbau skalierbarer Trainings-, Inferenz- und Bereitstellungssysteme für KI in der Produktion

Lernen Sie verteilte KI durch praktische Erfahrungen mit Trainings-Frameworks, Inferenz-Engines und Orchestrierungstools, um produktionsreife Trainings-, Inferenz- und Bereitstellungssysteme für moderne, großskalige KI zu erstellen.

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Hauptmerkmale Verstehen Sie GPU-Hardware, Hochgeschwindigkeitsverbindungen und Parallelisierungsstrategien Praktische Übungen am Ende jedes Kapitels Erlernen Sie verteiltes Training mit ressourcenoptimierten Techniken Implementieren Sie leistungsstarke Inferenz mit fortschrittlicher Optimierung und Speicherverwaltung Bauen Sie Produktions-Serving-Stacks mit Job-Schedulern, Orchestrierung und Observability auf Buchbeschreibung Da KI-Modelle auf Milliarden und Billionen von Parametern anwachsen, sind verteilte Systeme für deren Training und Bereitstellung unerlässlich. Viele Ressourcen decken Fragmente dieses Bereichs ab, aber keine bietet einen vollständigen Weg vom verteilten Training über die Inferenz bis zur Produktionsbereitstellung. Dieses Buch schließt diese Lücke mit praktischen, produktionsorientierten Beispielen.

Es beginnt mit GPU- und Speicherschätzung, Datenaufbereitung und einem Überblick über GPU-Architektur, Interconnects und zentrale Parallelisierungsstrategien. Sie lernen Trainingstechniken kennen, darunter Datenparallelität für Einzel- und Multi-Node-Setups, Parametersharding für speichereffiziente Skalierung und Methoden zur Reduzierung des Speicherverbrauchs in großen Modellen.

Der nächste Abschnitt behandelt verteilte Inferenz und Bereitstellung. Sie bauen Hochleistungssysteme mit optimierter Attention, Caching, Operator Fusion und routerbasierten Designs auf. Sie implementieren auf Schedulern und Container-Plattformen mit GPU-fähiger Orchestrierung und stellen Produktions-Stacks zusammen, die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Observability betonen.

Der letzte Abschnitt behandelt Benchmarking, Leistungsoptimierung und Trends wie MoE-Modelle, Edge-Cloud-Koordination und fortgeschrittene Parallelität. Jedes Kapitel enthält getesteten Code und Debugging-Anleitungen.

Am Ende werden Sie in der Lage sein, verteilte KI-Systeme zu erstellen, die von einer einzelnen GPU bis zu großen Clustern skalieren.

Was Sie lernen werden Anforderungen an Speicher und Rechenleistung für Training und Inferenz schätzen Verstehen von GPU-Hardware, Interconnects und Parallelisierungsstrategien Implementieren von verteiltem Training mit parallelen und sharded Techniken Erstellen von Produktions-Inferenzsystemen mit Batching und Speicherverwaltung Bereitstellung über Cluster-Orchestrierung mit optimierter GPU-Planung Erstellen von Produktions-Serving-Stacks mit Routing und Observability Benchmarking verteilter Systeme mithilfe industriestandardisierter Methoden Erkunden von aufkommenden Modelltrends, Skalierungsstrategien und zukünftigen Pfaden Für wen dieses Buch ist Dieses Buch richtet sich an ML-Ingenieure, KI-Forscher und DevOps-Experten, die große KI-Modelle im großen Maßstab trainieren oder bereitstellen müssen. Plattform-Ingenieure, HPC-Cluster-Administratoren und Cloud-Architekten werden es ebenfalls als wertvoll für die Weiterentwicklung ihrer Fähigkeiten empfinden.

Ein grundlegendes Verständnis von Python und PyTorch ist für den Einstieg erforderlich. Vorkenntnisse in verteilten Systemen, Cluster-Schedulern oder Container-Orchestrierung sind hilfreich, aber nicht notwendig – das Buch führt diese Konzepte von Grund auf ein, beginnend mit Ressourcenschätzung, Datenaufbereitung und Hardware-Grundlagen.

Inhaltsverzeichnis Einführung in moderne verteilte KI GPU-Hardware, Netzwerke und Parallelisierungsstrategien Verteiltes Training mit PyTorch DDP Skalierung mit Fully Sharded Data Parallel (FSDP) Jenseits von State Sharding mit DeepSpeed und Megatron Verteilte Inferenz und vLLM Cross-Request Optimization mit SGLang (Hinweis: Bitte nutzen Sie die Option „Leseprobe“, um weitere Kapitel zu sehen)