servindo modelo limites e regiões

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O Mosaic AI Model Serving está em Public Preview e é compatível com os sites us-east1 e us-central1.

Este artigo resume as limitações e a disponibilidade de regiões para Mosaic AI Model Serving e os tipos de endpoint compatíveis.

limites de recurso e carga útil

Mosaic AI Model Serving impõe default limites para garantir um desempenho confiável. Se o senhor tiver comentários sobre esses limites, entre em contato com a equipe Databricks account .

A tabela a seguir resume as limitações de recurso e carga útil para atender ao modelo de endpoint.

Recurso

Granularidade

Limite

Tamanho da carga útil

Por solicitação

16 MB. Para modelos externos que atendem a endpoints, o limite é de 4 MB.

Consultas por segundo (QPS)

Por workspace

200, mas pode ser aumentado para 25.000 ou mais entrando em contato com a equipe da Databricks account.

Duração da execução do modelo

Por solicitação

120 segundos

Uso de memória do modelo de endpoint da CPU

Por endpoint

4 GB

provisionamento concurrency

Por workspace

200 de simultaneidade. Pode ser aumentado entrando em contato com a equipe da Databricks account.

Latência de sobrecarga

Por solicitação

Menos de 50 milissegundos

Init scripts

Os scripts de inicialização não são suportados.

Limites de taxa de APIs do modelo Foundation (pay-per-tokens)

Por workspace

O Llama 3.3 70B Instruct tem um limite de 2 consultas por segundo e 1200 consultas por hora. Se esse limite for insuficiente para seu caso de uso, o site Databricks recomenda o uso do provisionamento Taxa de transferência.

Foundation Model APIs (provisionamento Taxa de transferência) limites de taxa

Por workspace

200

Limitações de rede e segurança

  • Os endpoints do modelo servindo são protegidos pelo controle de acesso e respeitam as regras de entrada relacionadas à rede configuradas no site workspace.

  • A servindo modelo não fornece patches de segurança para imagens de modelos existentes devido ao risco de desestabilização das implantações de produção. Uma nova imagem de modelo criada a partir de uma nova versão de modelo conterá os patches mais recentes. Entre em contato com a equipe do Databricks account para obter mais informações.

Limites das APIs do Foundation Model

Observação

Como parte do fornecimento do Modelo Básico APIs, Databricks poderá processar seus dados fora da região e do provedor cloud onde seus dados foram originados.

Tanto para cargas de trabalho de pagamento por tokens quanto de provisionamento:

Somente os administradores do site workspace podem alterar as configurações de governança, como limites de taxa para o endpoint Foundation Model APIs. Para alterar os limites da taxa, use as seguintes etapas:

  1. Abra a Serving UI em seu site workspace para ver seu endpoint de serviço.

  2. No menu kebab do endpoint do Foundation Model APIs que o senhor deseja editar, selecione view details.

  3. No menu kebab no canto superior direito da página de detalhes do endpoint, selecione Change rate limit (Alterar limite de taxa).

Limites de pagamento por tokens

A seguir, os limites relevantes para as APIs cargas de trabalho pay-per-tokens do Foundation Model:

  • As cargas de trabalho pay-per-tokens não são compatíveis com o perfil de segurança HIPAA ou compliance.

  • O Meta Llama 3.3 70B Instruct está disponível apenas em regiões com suporte de pay-per-tokens nos EUA.

provisionamento Taxa de transferência limits

Os limites a seguir são relevantes para as cargas de trabalho do modelo da Fundação APIs provisionamento Taxa de transferência:

Disponibilidade da região

Observação

Se o senhor precisar de um endpoint em uma região sem suporte, entre em contato com a equipe da Databricks account.

Se o seu workspace estiver implantado em uma região que ofereça suporte ao servindo modelo, mas for atendido por um plano de controle em uma região sem suporte, o workspace não oferece suporte ao servindo modelo. Se o senhor tentar usar o servindo modelo em tal workspace, verá uma mensagem de erro informando que o seu workspace não é compatível. Entre em contato com a equipe do Databricks account para obter mais informações.

Para obter mais informações sobre a disponibilidade regional do recurso, consulte servindo modelo de disponibilidade regional.