Large Language Models (LLMs) erfreuen sich im letzten Jahr immer größerer Beliebtheit und sind bereits eine Kraft, mit der man rechnen muss, da sie mit ihren Fähigkeiten die verschiedenen Sektoren neu gestalten und transformieren. Von der Konversations-KI bis hin zu komplexen analytischen Lösungen bieten LLMs neue und endlose Möglichkeiten. Die Bereitstellung dieser Modelle in der Cloud sowie auf anderen Cloud-Plattformen bringt eigene Probleme und Schwierigkeiten mit sich, die beachtet werden sollten.
Unter Berücksichtigung der Kosteneffizienz und Skalierbarkeit
Bei der Bereitstellung von LLMs auf Cloud-Plattformen kommen Funktionen wie Skalierbarkeit zum Tragen, die es ihnen ermöglichen, Ressourcen bei Bedarf flexibel zuzuweisen. Dennoch ist es vorrangig, das Wachstum mit den Kosten in Einklang zu bringen, um eine Steigerung des Outputs ohne Mehrausgaben zu erreichen. Eines der Hauptmerkmale von Cloud-Diensten ist das Pay-as-you-go-Modell, bei dem Benutzer für die Nutzung einer bestimmten Ressource bezahlen. Daher ist das Kostenmanagement von entscheidender Bedeutung. Der Einsatz von Autoskalierungstechnologie, Deep Scheduling und die Auswahl perfekt aufeinander abgestimmter Instanztypen haben sich als effizient erwiesen. Darüber hinaus ist auch die laufende Verwaltung und Anpassung der Ressourcen entsprechend dem Auslastungsgrad erforderlich, um eine übermäßige Bereitstellung von Diensten zu vermeiden.
Beim Bereitstellungsprozess von LLM geht es im Wesentlichen um die Verarbeitung großer Datenmengen, darunter sensible oder geschützte Informationen. Das Risiko der Offenlegung von Daten entsteht durch öffentliche Clouds durch Mandantenfähigkeit, also durch die gemeinsame Nutzung derselben physischen Hardware durch mehrere Instanzen. Während die Cloud-Anbieter Wert auf Sicherheitsmaßnahmen legen, ist die Risikominderung von entscheidender Bedeutung. Die Auswahl von Anbietern mit strengen Sicherheitsstandards sowie zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Autorisierung sind wichtige Schritte zur Sicherung der Patientendaten.
Verwalten der zustandsbehafteten Modellbereitstellung
LLMs gelten im Allgemeinen als zustandsbehaftet, was bedeutet, dass sie Informationen über eine Reihe von Gesprächen hinweg zu Lernzwecken behalten. Andererseits führt das Problem der zustandsbehafteten Natur dieser Modelle zu Schwierigkeiten bei deren Verwaltung in Cloud-Umgebungen. Orchestrierungstools wie Kubernetes können durch die Bereitstellung persistenter Speicheroptionen Unterstützung für zustandsbehaftete Bereitstellungen bieten. Um den Status von LLMs aufrechtzuerhalten, ist eine sorgfältige Konfiguration dieser Tools erforderlich, um Sitzungskontinuität und höhere Leistung sicherzustellen.
Angesichts der steigenden Nachfrage nach generativer KI ist die Bereitstellung einer Cloud-Plattform für viele Unternehmen zur primären Methode zur Implementierung von LLMs geworden. Auch wenn die Vorteile des Up-Pushing des Cloud-Ansatzes unbestreitbar sind, ist es notwendig, auch seine Fallstricke zu berücksichtigen, um die Effizienz des Projekts und die Höhe des investierten Geldes sicherzustellen. Durch den Einsatz weniger bekannter Strategien und die Wahrung der Vorsicht können Unternehmen die Vorteile der Technologie der künstlichen Intelligenz ohne deren Gefahren voll ausschöpfen.
Es muss darauf hingewiesen werden, dass die Verwendung großer Sprachmodelle im Cloud Computing branchenübergreifend zu beispiellosen Möglichkeiten für Kreativität und Expansion führt. Obwohl diese erhebliche Kostenkontrolle, Datenschutz und die Bereitstellung eines zustandsbehafteten Modells erfordern, können sie dennoch zur erfolgreichen Implementierung des Systems beitragen. Wenn geeignete Risikomanagementstrategien vorhanden sind, können Unternehmen LLMs nutzen und gleichzeitig Fallstricke vermeiden.
Der Artikel erschien ursprünglich auf infoworld.com .
