En el El arquitecto de rendimiento Sudhakar Reddy Narra demostró cómo las herramientas de prueba de rendimiento convencionales pierden todas las maneras en que los agentes de IA realmente rompen bajo carga. Conferencia de Estambul Conferencia de Estambul Cuando los ingenieros de rendimiento prueban aplicaciones web tradicionales, las métricas son sencillas: tiempo de respuesta, rendimiento y tasas de error. Pero los sistemas de IA no rompen de la misma manera. En la Conferencia TestIstanbul del mes pasado, el arquitecto de rendimiento Sudhakar Reddy Narra atrajo a una de las mayores multitudes del evento, 204 participantes de los 347 participantes totales, para explicar por qué los enfoques tradicionales de prueba de carga son fundamentalmente ciegos a cómo los agentes de IA fallan en la producción. "Un agente de IA puede devolver 200 respuestas HTTP perfectas en menos de 500 milisegundos mientras da respuestas completamente inútiles", dijo Narra a la audiencia. La brecha de inteligencia El problema central, según Narra, es que los sistemas de IA no son deterministas. alimenta la misma entrada dos veces, y puede obtener diferentes salidas, ambas técnicamente correctas, pero variando en calidad.Una IA de servicio al cliente podría resolver brillantemente una consulta un momento, luego dar una respuesta genérica, inútil la siguiente, aunque ambas transacciones parezcan idénticas al monitoreo de rendimiento estándar. Esta variabilidad crea desafíos de prueba que las herramientas convencionales no estaban diseñadas para manejar. las métricas de tiempo de respuesta no revelan si la IA realmente entendió la intención del usuario. los números de transmisión no muestran que el sistema está ardiendo a través de su "ventana de contexto", los modelos de memoria de trabajo de IA usan para mantener la coherencia de la conversación, y comienzan a perder el rastro de lo que los usuarios están pidiendo. "Estamos midiendo la velocidad cuando deberíamos estar midiendo la inteligencia bajo carga", argumentó Narra. Nuevas métricas para un nuevo problema La presentación de Narra delineó varias métricas de rendimiento específicas de la IA que los marcos de pruebas actualmente ignoran: Tiempo de resolución intencional: Cuánto tiempo tarda la IA en identificar lo que un usuario realmente quiere, separado de la latencia de respuesta en bruto. Escala de confusión: Una medida de la incertidumbre del sistema al generar respuestas.La confusión alta bajo carga a menudo precede a la degradación de la calidad que los usuarios notan, pero las herramientas de monitoreo no lo hacen. Token throughput: En lugar de medir las solicitudes por segundo, siga cuántos tokens las unidades fundamentales de procesamiento de texto que el sistema maneja. Utilización de la ventana de contexto: Cuán cerca está el sistema de agotar su memoria de trabajo.Un agente que opera con un 90% de capacidad de contexto es una conversación que se aleja del fracaso, pero el monitoreo tradicional no ve señales de advertencia. Límite de degradación: El nivel de carga en el que la calidad de la respuesta comienza a disminuir, incluso si los tiempos de respuesta siguen siendo aceptables. El ángulo económico también importa.A diferencia de las aplicaciones tradicionales, donde cada solicitud cuesta aproximadamente lo mismo para procesar, las interacciones de IA pueden variar de centavos a dólares dependiendo de cuánto "pensamiento" computacional ocurre. Probar lo impredecible Narra destacó un desafío práctico: generar datos de prueba realistas para sistemas de IA es considerablemente más difícil que para aplicaciones convencionales.Un test de inicio de sesión necesita un nombre de usuario y una contraseña.Testar un agente de servicio al cliente de IA requiere miles de preguntas diversas e impredecibles que imitan cómo las consultas de frase de los humanos reales, completadas con ambigüedad, tipografía y variación lingüística. Su enfoque implica extraer patrones de intención de los registros de producción, luego generar programáticamente variaciones: sinónimos, refrases, casos de borde. El objetivo es crear conjuntos de datos sintéticos que simulen la impredecibilidad humana a escala sin simplemente repetir las mismas consultas repetidamente. "No se puede cargar la prueba de una IA con 1.000 copias de la misma pregunta", explicó. "El sistema maneja la repetición de manera diferente a la variedad genuina. El problema del modelo Drift Otra complejidad enfatizó Narra: los sistemas de IA no permanecen estáticos.A medida que los modelos se retraen o actualizan, sus características de rendimiento cambian incluso cuando el código circundante permanece inalterado.Un agente que manejó 1.000 usuarios simultáneos cómodamente el mes pasado podría luchar con 500 después de una actualización del modelo, no debido a los errores, sino porque el nuevo modelo tiene diferentes patrones de consumo de recursos. "Esto significa que las pruebas de rendimiento no pueden ser una validación única", dijo Narra. "Necesitas pruebas continuas a medida que la IA evoluciona". Describió la extensión de las herramientas tradicionales de prueba de carga como Apache JMeter con capacidades conscientes de la IA: plugins personalizados que miden las tasas de procesamiento de token, rastrean la utilización del contexto y monitorean la precisión semántica durante la carga, no solo la velocidad. Resiliencia en el borde La presentación también cubrió las pruebas de resiliencia para los sistemas de IA, que dependen de APIs externos, motores de inferencia y hardware especializado, cada uno con un punto de fallo potencial.Narra describió enfoques para probar cómo los agentes se recuperan graciosamente de servicios degradados, corrupción de contexto o agotamiento de recursos. Los sistemas tradicionales o bien funcionan o lanzan errores. los sistemas de IA a menudo fallan gradualmente, degradándose de útil a genérico a confuso sin nunca técnicamente "romper". "Los problemas más difíciles de capturar son aquellos en los que todo se ve bien en los registros, pero la experiencia del usuario es terrible", señaló. Preguntas de adopción de la industria El mercado de pruebas de IA está naciendo, y la mayoría de las organizaciones todavía están descubriendo el despliegue básico de IA, por no hablar de la ingeniería de rendimiento sofisticada. Algunos practicantes argumentan que las herramientas de observabilidad existentes pueden simplemente ampliarse con nuevas métricas en lugar de requerir paradigmas de prueba completamente nuevos.Los principales proveedores de monitoreo como DataDog y New Relic han añadido características específicas de IA, lo que sugiere que el mercado se está moviendo incrementalmente en lugar de revolucionariamente. Narra reconoció que el campo es temprano: "La mayoría de los equipos no se dan cuenta de que necesitan esto hasta que ya han enviado algo que rompe la producción. Mirando hacia adelante La alta asistencia a la sesión de TestIstanbul de Narra, que atrajo casi el 60% de los participantes de la conferencia, sugiere que la comunidad de pruebas reconoce que hay una brecha entre cómo funcionan los sistemas de IA y cómo se validan actualmente. Ya sea que los enfoques específicos de Narra o las metodologías competidoras ganen, el desafío más amplio permanece: a medida que la IA pasa de las características experimentales a la infraestructura de producción, las prácticas de pruebas deben evolucionar en consecuencia. Por ahora, la pregunta a la que se enfrentan los equipos de ingeniería que desplegan la IA a escala es simple: ¿Cómo se prueba algo que está diseñado para ser impredecible? Según Narra, la respuesta comienza con admitir que las métricas tradicionales no capturan lo que realmente importa y construyen nuevas que lo hacen.

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Por qué las pruebas de carga tradicionales fallan para los sistemas modernos de IA

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