如何在预算有限的情况下为AI Agent扩展基础设施？

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摘要

讨论了在预算有限的情况下为AI Agent管道扩展基础设施的实际挑战，强调了基于CPU/内存的自动扩展对于GPU推理工作负载的不足。

我们正在运行一个多模态文件处理的Agent管道——处理大文件，每个请求通常有数百MB。实际的Agent逻辑运行良好，但基础设施跟不上。高峰期队列迅速积压。但如果在低谷期也保持峰值容量全天候配置，又会消耗我们的资金储备。标准的基于CPU/内存的自动扩展在这里是错误的信号——推理工作负载下的GPU利用率与普通计算不同。你可能有一个节点在传统指标上看起来利用不足，而队列却实际上在积压。其他人是如何处理这个问题的？
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