Модели больших языков (LLM) становятся все более популярными за последний год или около того и уже являются силой, с которой нужно считаться, изменяя и трансформируя различные отрасли с помощью своих возможностей. LLM предлагает новые и безграничные возможности, начиная от разговорного искусственного интеллекта и заканчивая сложными аналитическими работами. Развертывание этих моделей в облаке, как и на других облачных платформах, сопровождается своим набором проблем и трудностей, на которые следует обратить внимание.
Принимая во внимание экономическую эффективность и масштабируемость
Такие функции, как масштабируемость, проявляются при развертывании LLM на облачных платформах, что позволяет им гибко распределять ресурсы при необходимости. Тем не менее, балансирование роста и затрат является приоритетной задачей для достижения увеличения выпуска без перерасхода средств. Одной из ключевых особенностей облачных сервисов является модель оплаты по мере использования, когда пользователи платят за использование определенного ресурса. Это делает управление затратами критически важным. Внедрение технологии автоматического масштабирования, глубокого планирования и выбора идеально подходящих типов инстансов доказало свою эффективность. Кроме того, необходимо также постоянное управление и корректировка ресурсов в соответствии с уровнем использования, чтобы избежать избыточного предоставления услуг.
Процесс развертывания LLM по сути связан с обработкой больших объемов данных, включая конфиденциальную или конфиденциальную информацию. Риск раскрытия данных возникает из-за публичных облаков из-за мультиарендности, что означает совместное использование одного и того же физического оборудования несколькими экземплярами. Хотя поставщики облачных услуг подчеркивают меры безопасности, снижение рисков имеет жизненно важное значение. Выбор поставщиков с жесткими стандартами безопасности, а также дополнительные меры безопасности, такие как шифрование и авторизация, являются важными шагами для защиты данных пациентов.
Управление развертыванием модели с отслеживанием состояния
LLM обычно считаются сохраняющими состояние, что означает, что они сохраняют информацию в течение серии разговоров с целью обучения. С другой стороны, проблема состояния этих моделей создает трудности при управлении ими в облачных средах. Инструменты оркестрации, такие как Kubernetes, могут обеспечивать поддержку развертываний с отслеживанием состояния, предоставляя варианты постоянного хранилища. Поддержание состояния LLM требует тщательной настройки этих инструментов, чтобы обеспечить непрерывность сеанса и более высокую производительность.
С ростом спроса на генеративный искусственный интеллект развертывание облачных платформ многими корпорациями стало основным методом реализации LLM для большинства компаний. Хотя удобство использования облачного подхода неоспоримо, необходимо учитывать и его подводные камни, чтобы обеспечить эффективность проекта и количество вложенных денег. Используя менее известные стратегии и сохраняя бдительность, компании могут в полной мере использовать преимущества технологий искусственного интеллекта без связанных с ними опасностей.
Необходимо отметить, что использование больших языковых моделей в облачных вычислениях открывает непревзойденные возможности для творчества и расширения во всех секторах. Хотя они предполагают значительный контроль затрат, конфиденциальность данных и развертывание модели с отслеживанием состояния, они все же могут способствовать успешному внедрению системы. При наличии адекватных стратегий управления рисками организации могут использовать LLM, избегая при этом ловушек.
Первоначально статья появилась на infoworld.com .
