大規模言語モデル (LLM) はここ 1 年ほどでますます人気が高まっており、すでに無視できない力となり、その機能でさまざまなセクターを再構築し、変革しています。 会話型 AI から複雑な分析 AI まで、LLM は新たな無限の可能性を提供します。 これらのモデルをクラウドや他のクラウド プラットフォームに展開するには、注意が必要な独自の問題や困難が伴います。
コスト効率と拡張性を考慮して
LLM をクラウド プラットフォームに展開すると、スケーラビリティなどの機能が発揮され、必要なときにいつでも柔軟にリソースを割り当てることができます。 それにもかかわらず、過剰な支出をせずに生産量の増加を達成するには、成長とコストのバランスをとることが優先事項です。 クラウド サービスの重要な機能の 1 つは、ユーザーが特定のリソースの使用に対して料金を支払う従量課金制モデルです。 そのため、コスト管理が重要になります。 自動スケーリング テクノロジー、ディープ スケジューリング、および完全に一致するインスタンス タイプの選択の採用が効率的であることが証明されています。 過剰なサービス提供を避けるためには、使用レベルに応じたリソースの継続的な管理と調整も必要です。
LLM の展開プロセスは基本的に、機密情報や専有情報を含む大量のデータを処理することを目的としています。 データ漏洩のリスクは、複数のインスタンス間で同じ物理ハードウェアを共有するマルチテナンシーを通じてパブリック クラウドによってもたらされます。 クラウドプロバイダーはセキュリティ対策を強調していますが、リスクを軽減することが不可欠です。 厳しいセキュリティ基準を備えたプロバイダーの選択と、暗号化や認可などの追加のセキュリティ対策は、患者のデータを保護するための重要なステップです。
ステートフル モデルのデプロイメントの管理
LLM は一般にステートフルであると考えられており、学習目的で一連の会話にわたって情報を保持することを意味します。 一方で、これらのモデルのステートフルな性質の問題により、クラウド環境でモデルを管理する際に困難が生じます。 Kubernetes などのオーケストレーション ツールは、永続ストレージ オプションをプロビジョニングすることでステートフル デプロイメントのサポートを提供できます。 LLM の状態を維持するには、セッションの継続性とより高いパフォーマンスを確保するために、これらのツールを慎重に構成する必要があります。
生成 AI の需要の急増に伴い、多くの企業によるクラウド プラットフォームの導入が、ほとんどの企業にとって LLM を実装する主な方法となっています。 クラウドアプローチの推進の利便性には議論の余地がありませんが、プロジェクトの効率性と投資額を確保するには、その落とし穴についても考慮する必要があります。 あまり知られていない戦略を使用し、警戒を続けることで、企業は危険を冒さずに人工知能テクノロジーの利点を最大限に活用できます。
クラウド コンピューティングで大規模な言語モデルを使用すると、あらゆる分野で創造性と拡張性の比類のない可能性がもたらされることを指摘する必要があります。 これらにはかなりのコスト管理、データ プライバシー、ステートフル モデルの展開が伴いますが、それでもシステムの実装を成功させるのに役立ちます。 適切なリスク管理戦略が整備されていれば、組織は落とし穴を回避しながら LLM を活用できます。
この記事の元の記事はinfoworld.com。
