Beispiel · KI-Dienstleister
Ausgangslage
Ein KI-Dienstleister betreibt eine GPU-Flotte, auf der mehrere Kunden ihre Modelle nutzen. Zu Spitzenzeiten überschreiten die Antwortzeiten die vereinbarten Werte, obwohl die GPUs im Tagesmittel nicht voll ausgelastet sind. Zusätzliche GPUs würden die Marge je Kunde weiter drücken.
Was wir messen
- Ausbringung innerhalb der vereinbarten Antwortzeiten
- Lastspitzen und Wartezeiten aus echten Anfragespuren
- Wechselwirkung der Kunden bei gemeinsamer Last
Was wir anpassen
- Batching und Prefix-Cache für wiederkehrende Anfragen
- Scheduling und Priorisierung je Kunde
- Trennung der Mandanten im Cache
Was Sie erhalten
- Messbericht zur Ausbringung je Kunde und Lastprofil
- Nachweis des Mandantentests
- Betriebshandbuch mit Konfigurationsregister und Rollback
Ergebnis im Beispiel
Der Dienstleister weiß genau, wie viele Anfragen seine Flotte innerhalb der vereinbarten Antwortzeiten schafft. Die Engpässe sind benannt, bevor er über neue GPUs entscheidet.