RAG, agentes y aplicaciones multimodales: elección de computación para diferentes productos AI

Los productos AI a menudo parecen similares desde el exterior, pero sus cuellos de botella informáticos pueden ser muy diferentes. RAG, la automatización de agentes y la generación multimodal necesitan diferentes criterios de evaluación.

Por qué es importante

RAG puede estar limitado por la calidad del documento, el rendimiento de incrustación, la latencia de recuperación o la reclasificación. Los Agent pueden estar limitados por llamadas a herramientas de varios pasos y recuperación de fallas. Las cargas de trabajo multimodales pueden estar limitadas por la memoria y el rendimiento de generación sostenido. Tratarlos como un problema genérico de GPU conduce a malas decisiones.

Cómo aplicarlo

Anote el volumen de solicitudes, el tamaño del modelo, la longitud del contexto, el tipo de entrada y salida, si los trabajos pueden ponerse en cola y si las respuestas deben ser en tiempo real. Utilice un alquiler breve para medir la latencia real, la presión de la memoria y los modos de falla antes de seleccionar una configuración más grande o de mayor duración.

Próximos pasos

Deje que la etapa del producto guíe la etapa del recurso. Utilice alquileres más pequeños o flexibles para la validación y luego escale solo el cuello de botella que exponen los datos. Vuelva a verificar la elección cada vez que cambie el tráfico, el tamaño del modelo o el formato de salida.