أصبحت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ذات شعبية متزايدة خلال العام الماضي أو نحو ذلك، وهي بالفعل قوة لا يستهان بها، حيث تعيد تشكيل القطاعات المختلفة وتحويلها بقدراتها. بدءًا من الذكاء الاصطناعي للمحادثة وحتى الذكاء التحليلي المعقد، تقدم LLMs إمكانيات جديدة لا نهاية لها. يصاحب نشر هذه النماذج على السحابة وكذلك على الأنظمة الأساسية السحابية الأخرى مجموعة من المشكلات والصعوبات الخاصة بها والتي يجب الانتباه إليها.
مع الأخذ في الاعتبار كفاءة التكلفة وقابلية التوسع
تبرز ميزات مثل قابلية التوسع عند نشر حاملي شهادات LLM على الأنظمة الأساسية السحابية، مما يمكنهم من تخصيص الموارد بمرونة عند الضرورة. ومع ذلك، فإن موازنة النمو مع التكاليف تعتبر مسألة ذات أولوية من أجل تحقيق زيادة في الإنتاج دون الإفراط في الإنفاق. إحدى الميزات الرئيسية للخدمات السحابية هي نموذج الدفع أولاً بأول، حيث يدفع المستخدمون مقابل استخدام مورد معين. وهذا يجعل إدارة التكاليف أمر بالغ الأهمية. لقد ثبت أن اعتماد تقنية القياس التلقائي، والجدولة العميقة، واختيار أنواع المثيلات المطابقة تمامًا فعال. إلى جانب الإدارة المستمرة وتعديل الموارد وفقًا لمستوى الاستخدام، يعد ذلك ضروريًا أيضًا لتجنب الإفراط في تقديم الخدمة.
تتعلق عملية نشر LLM بشكل أساسي بمعالجة كميات كبيرة من البيانات، والتي تتضمن معلومات حساسة أو خاصة. يتم تقديم خطر التعرض للبيانات عن طريق السحابة العامة من خلال تعدد الإيجارات وهو حالة مشاركة نفس الأجهزة المادية بين مثيلات متعددة. في حين يشدد مقدمو الخدمات السحابية على التدابير الأمنية، إلا أن تخفيف المخاطر أمر حيوي. يعد اختيار مقدمي الخدمة بمعايير أمنية مشددة وكذلك إجراءات أمنية إضافية مثل التشفير والترخيص خطوات مهمة لتأمين بيانات المرضى.
إدارة نشر النموذج ذو الحالة
تعتبر LLMs بشكل عام ذات حالة مما يعني أنها ستحتفظ بالمعلومات عبر سلسلة من المحادثات لغرض التعلم. ومن ناحية أخرى، فإن مشكلة طبيعة هذه النماذج تؤدي إلى صعوبات عند إدارتها في البيئات السحابية. يمكن لأدوات التنسيق مثل Kubernetes تقديم الدعم لعمليات النشر ذات الحالة من خلال توفير خيارات التخزين المستمرة. يتطلب الحفاظ على حالة LLMs تكوينًا دقيقًا لهذه الأدوات لضمان استمرارية الجلسة والأداء العالي.
مع زيادة الطلب على الذكاء الاصطناعي التوليدي، أصبح نشر النظام الأساسي السحابي من قبل العديد من الشركات هو الطريقة الأساسية لتنفيذ ماجستير إدارة الأعمال لمعظم الشركات. على الرغم من أن ملاءمة الدفع نحو الأعلى للنهج السحابي أمر لا جدال فيه، فمن الضروري النظر في مخاطره أيضًا لضمان كفاءة المشروع ومقدار الأموال المستثمرة. ومن خلال استخدام استراتيجيات أقل شهرة والبقاء حذرين، يمكن للشركات استغلال مزايا تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل كامل دون مخاطرها.
هناك حاجة للإشارة إلى أن استخدام نماذج لغوية كبيرة في الحوسبة السحابية يؤدي إلى إمكانيات لا مثيل لها للإبداع والتوسع في جميع القطاعات. على الرغم من أن هذه تتضمن قدرًا كبيرًا من التحكم في التكلفة، وخصوصية البيانات، ونشر نموذج الحالة، إلا أنها لا تزال قادرة على المساعدة في التنفيذ الناجح للنظام. ونظرًا لاستراتيجيات إدارة المخاطر المناسبة، يمكن للمؤسسات الاستفادة من ماجستير إدارة الأعمال مع تجنب المخاطر.
ظهرت القصة الأصلية للمقالة على موقع infoworld.com .
