多租户AI成本管理方案解析

使用应用推理配置文件管理多租户AI服务成本

成功的生成式AI软件即服务（SaaS）系统需要在服务可扩展性和成本管理之间取得平衡。这在构建多租户生成式AI服务时尤为关键，这类服务需要面向庞大且多样化的客户群体，同时保持严格的成本控制和全面的使用监控。

传统方法的局限性

传统成本管理方法往往存在明显缺陷。运营团队难以准确归因各个租户的成本，特别是在使用模式呈现极端波动的情况下。企业客户可能表现出不同的消费行为——有些在高峰时段出现突发使用峰值，而其他则保持稳定的资源消耗模式。

解决方案架构

应用推理配置文件可实现部署层面的精细化成本跟踪。通过为每个推理请求关联元数据，可以在访问基础模型（FMs）的不同应用、团队或客户之间建立逻辑隔离。实施一致的标记策略后，就能系统性地跟踪每个API调用的责任租户及其相应消耗。

例如，可以定义键值对标签（如TenantID、business-unit或ApplicationID），并通过每个请求发送这些标签来划分使用数据。结合资源标记功能，这些支持标签的配置文件可提供模型利用率的可视化洞察。这种标记方法引入了准确的成本分摊机制，帮助基于实际使用情况按比例分配成本，而非采用任意分配方式。

实施步骤

先决条件

• 活跃的云服务账户，具有创建和管理资源（如Lambda函数、API网关端点、监控仪表板和消息通知服务）的权限
• Python 3.12或更高版本本地环境
• 推荐使用虚拟环境管理项目依赖

部署流程

1. 克隆GitHub代码库或复制代码到新项目
2. 更新models.json文件以反映正确的输入输出token定价
3. 修改config.json定义成本跟踪配置文件
4. 运行设置命令创建推理配置文件、监控仪表板和告警机制
5. 通过API网关端点使用模型服务，并在请求中发送配置文件中定义的标签或应用推理配置文件ID

监控与告警

解决方案创建以下监控机制：

• 令牌成本告警：当指定配置文件的总令牌成本在5分钟内超过阈值时触发
• 每分钟令牌数告警：监控每分钟令牌消耗量
• 每分钟请求数告警：跟踪请求频率异常

告警系统采用三级状态机制：

• 正常状态：指标在定义阈值内
• 告警状态：指标超出定义阈值
• 数据不足状态：监控刚开始或没有足够数据确定状态

注意事项

虽然API网关最大集成超时（30秒）低于Lambda超时（15分钟），但长时间运行的模型推理调用可能被API网关中断。需要确保请求和响应符合负载和令牌大小限制，如同步Lambda调用的最大负载大小为6MB，API网关负载的请求行和头值总和不能超过10,240字节。

清理资源

运行卸载命令即可删除所有创建的资源资产。

该解决方案提供了构建智能系统的框架，能够区分表明业务健康增长的渐进使用量增加和可能预示问题的突发峰值。有效的告警系统需要考虑历史模式、时间因素和客户层级来确定告警级别，并根据告警级别触发不同类型的自动响应：从简单通知到自动客户沟通，再到立即的速率限制行动。
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