Pengantar

Dengan terus berkembangnya penggunaan kecerdasan buatan, para pengembang semakin mencari cara untuk memanfaatkan kekuatan dan fleksibilitas arsitektur serverless, seperti AWS Lambda, untuk mendeploy aplikasi bertenaga AI.

Meskipun AWS Lambda menawarkan banyak keuntungan, seperti efisiensi biaya dan skalabilitas otomatis, tetapi juga memiliki tantangan-tantangan unik saat membangun produk AI.

Dalam artikel ini, saya akan menjelaskan beberapa tantangan ini, termasuk batasan ukuran paket, memori, waktu eksekusi, dan dukungan multiprocessing, serta strategi untuk mengatasi tantangan tersebut.

Tidak Bisa Mengimpor Pustaka Besar

Lambda memiliki batasan ukuran paket sebesar 50 MB (dikompresi) dan 250 MB (tidak dikompresi). Jika pustaka AI Anda, seperti TensorFlow atau PyTorch, melebihi batas tersebut, Anda mungkin perlu:

• Menggunakan gambar kontainer untuk fungsi Lambda Anda, sehingga Anda dapat menyertakan dependensi yang lebih besar.
• Menggunakan runtime khusus dan mengoptimalkan dependensi Anda hanya dengan menyertakan komponen yang diperlukan.
• Mempertimbangkan untuk menggunakan Amazon SageMaker untuk beban kerja AI yang lebih kompleks yang membutuhkan pustaka besar.

Memori Lebih dari 10.240 MB

Fungsi Lambda dibatasi hingga maksimal 3008 MB memori. Jika model AI Anda memerlukan lebih banyak memori, pertimbangkan layanan AWS alternatif:

• Amazon SageMaker
  Layanan yang sepenuhnya dikelola yang dirancang untuk mendeploy, melatih, dan menjalankan model pembelajaran mesin.

• AWS Batch
  Layanan untuk menjalankan beban kerja komputasi batch, yang dapat menangani kebutuhan memori besar.

• Instance Amazon EC2
  Menjalankan instance EC2 dengan resource yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan model AI Anda.

Batasan Waktu Eksekusi

Fungsi Lambda memiliki waktu eksekusi maksimal selama 15 menit. Jika model AI Anda membutuhkan waktu lebih lama untuk memproses data, Anda mungkin perlu:

• Mengoptimalkan model Anda untuk mengurangi waktu pemrosesan.
• Memecah tugas Anda menjadi unit-unit kecil yang dapat dijalankan secara parallel dan memenuhi batas waktu eksekusi Lambda.
• Mempertimbangkan untuk menggunakan instance Amazon EC2 atau AWS Batch untuk tugas yang berjalan lama.

Latensi Start Dingin

Fungsi AWS Lambda mungkin mengalami "latensi start dingin" ketika mereka dijalankan untuk pertama kalinya atau setelah jangka waktu tidak aktif. Latensi start dingin terjadi karena AWS perlu menyiapkan kontainer baru untuk menjalankan fungsi, sehingga memperkenalkan latensi tambahan. Hal ini dapat menjadi masalah terutama untuk aplikasi AI yang sensitif terhadap latensi, seperti sistem prediksi atau rekomendasi real-time. Untuk mengurangi latensi start dingin, pertimbangkan strategi berikut:

• Provisioned concurrency
  AWS Lambda menawarkan fitur yang disebut provisioned concurrency, yang memungkinkan Anda untuk menjaga sejumlah instance fungsi "hangat" dan siap untuk melayani permintaan. Dengan mengonfigurasi provisioned concurrency, Anda dapat mengurangi latensi start dingin untuk produk AI Anda. Ingatlah bahwa provisioned concurrency menghasilkan biaya tambahan berdasarkan jumlah instance dan durasi mereka dihangatkan.

• Mekanisme pemanasan
  Implementasikan mekanisme "pemanasan" khusus dengan secara berkala memanggil fungsi Lambda Anda. Pendekatan ini menjaga instance fungsi Anda "hangat" dan dapat membantu mengurangi kemungkinan start dingin. Namun, metode ini dapat meningkatkan jumlah pemanggilan fungsi dan mungkin memengaruhi biaya keseluruhan.

• Optimalkan inisialisasi fungsi
  Kurangi waktu inisialisasi fungsi Lambda Anda dengan meminimalkan ukuran paket deployment Anda dan mengoptimalkan kode inisialisasi. Misalnya, Anda dapat menggunakan lazy loading untuk pustaka yang jarang digunakan atau menghindari tugas yang membutuhkan komputasi yang mahal selama inisialisasi fungsi.

• Meningkatkan alokasi memori
  Latensi start dingin cenderung berkurang dengan alokasi memori yang lebih tinggi, karena AWS mengalokasikan lebih banyak daya CPU dan bandwidth jaringan secara proporsional dengan memori. Eksperimen dengan konfigurasi memori yang berbeda untuk menemukan keseimbangan terbaik antara kinerja dan biaya untuk produk AI Anda.

Dukungan GPU

Fungsi Lambda tidak mendukung pemrosesan berbasis GPU. Jika beban kerja AI Anda memerlukan resource GPU, pertimbangkan menggunakan:

• Instance Amazon EC2 dengan dukungan GPU, seperti instance seri P atau G.
• Amazon SageMaker, yang menyediakan dukungan GPU untuk pelatihan dan penyebaran model pembelajaran mesin.

Dukungan Terbatas untuk Multiprocessing

Fungsi AWS Lambda dijalankan dalam lingkungan single-threaded dengan dukungan terbatas untuk concurrency. Meskipun Anda dapat menggunakan multiprocessing.Pool Python untuk memparallelkan tugas dalam fungsi Lambda, ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan:

• Batasan concurrency
  Fungsi Lambda mengalokasikan resource CPU secara proporsional dengan memori yang dikonfigurasi. Karena Lambda single-threaded, manfaat menggunakan multiprocessing.Pool mungkin terbatas, terutama untuk tugas yang CPU-bound.

• Konsumsi memori yang meningkat
  Menggunakan multiprocessing.Pool dapat meningkatkan konsumsi memori karena setiap subproses dapat memerlukan memori tambahan. Pastikan alokasi memori fungsi Lambda Anda mencukupi untuk menangani peningkatan penggunaan memori.

• Bottle neck potensial
  Melahirkan beberapa proses dapat memperkenalkan bottle necks potensial atau mempengaruhi kinerja komponen lain dalam aplikasi AI Anda. Pertimbangkan untuk menguji dan memprofil fungsi Lambda Anda untuk menilai dampak penggunaan multiprocessing.Pool.

• Alternatif untuk multiprocessing
  Alih-alih menggunakan multiprocessing.Pool dalam satu fungsi Lambda, pertimbangkan memparallelkan tugas di beberapa fungsi Lambda. Anda dapat mendistribusikan beban kerja di seluruh pemanggilan Lambda dan memanfaatkan kemampuan skalabilitas bawaan AWS Lambda.