Enhance Pixiu to an AI proxy/gateway #656
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Enhance Pixiu to an AI proxy/gateway.
Why is this needed:
大模型服务在响应时间、连接管理、服务治理和监控等方面都与传统服务有显著差异，尤其在服务的响应时长和监控运维指标等方面存在较大差异。这些差异需要我们在开发、部署和运维大模型服务时进行充分考虑，并采取相应的优化措施。
以下是对这些特点的详细解释：
1. 响应时间长：
- 原因：
- 大模型通常包含数十亿甚至数千亿的参数，计算复杂度极高。
- 生成文本、图像或其他内容时，需要进行大量的推理计算，导致响应时间较长。
- 复杂的自然语言处理任务，如对话生成、文本摘要等，需要更多的时间来处理和生成结果。
- 影响：
- 实时性要求高的应用，如在线客服、实时推荐等，可能面临挑战。
- 用户体验可能受到影响，需要优化交互设计，减轻用户等待焦虑。
2. 长连接多：
- 原因：
- 大模型服务通常需要维护与客户端的长时间连接，以支持多轮对话、实时交互等功能。
- 例如，聊天机器人、在线助手等应用，需要保持与用户的持续对话。
- 流式数据处理和实时反馈也依赖于长连接。
- 影响：
- 服务器需要更高的并发处理能力，以支持大量的长连接。
- 网络资源消耗增加，需要优化网络架构和协议。
- 需要更复杂的连接管理机制，以保证连接的稳定性和可靠性。
3. 以 Token 作为服务治理指标：
- 原因：
- 大模型处理文本时，通常将文本分解为“token”（词元），例如单词、子词或标点符号。
- Token 数量直接影响计算量和响应时间，因此成为衡量服务负载的重要指标。
- 服务提供商通常根据 token 数量收费，因此 token 也成为计费的重要依据。
- 影响：
- 服务治理需要关注 token 的使用情况，例如限制请求的 token 数量、优化文本生成策略等。
- 监控和报警系统需要支持 token 相关的指标，例如每秒处理的 token 数量、平均 token 响应时间等。
- 需要设计合理的计费模型，以平衡服务成本和用户需求。
4. 监控指标差异大：
- 原因：
- 大模型服务的监控指标与传统服务有很大差异，除了传统的 CPU、内存、网络等指标外，还需要关注以下指标：
- Token 处理速度：衡量模型处理文本的效率。
- 生成质量：评估模型生成文本、图像等内容的质量。
- 上下文理解能力：评估模型理解对话或文本上下文的能力。
- 模型延迟：衡量模型生成响应的延迟。
- 这些指标需要专门的工具和方法进行监控和分析。
- 大模型服务的监控指标与传统服务有很大差异，除了传统的 CPU、内存、网络等指标外，还需要关注以下指标：
- 影响：
- 传统的监控系统可能无法满足大模型服务的需求，需要进行升级或改造。
- 需要建立新的监控指标体系，以全面了解大模型服务的运行状态。
- 需要开发新的监控工具，以支持对大模型相关指标的实时监控和分析。
** 5. 总结 **
希望 Pixiu 充分考虑 AI 服务的服务治理与可观测性等方面的独特特性，基于 K8s 底座，接入 Istio 的同时，在 AI 数据统计、AI 限流、AI 请求体转换、AI 内容审计、AI 代理 等方面作出自己的特色。