Stora språkmodeller (LLM) har blivit allt mer populära under det senaste året eller så och är redan en kraft att räkna med, som omformar och förvandlar de olika sektorerna med deras kapacitet. Allt från konversations-AI till komplexa analytiska, erbjuder LLM nya och oändliga möjligheter. Att distribuera dessa modeller till molnet såväl som till andra molnplattformar åtföljs av en egen uppsättning problem och svårigheter som bör uppmärksammas.
Med hänsyn till kostnadseffektivitet och skalbarhet
Sådana funktioner som skalbarhet lyser upp när LLM:er distribueras på molnplattformar, vilket gör det möjligt för dem att flexibelt allokera resurser när det behövs. Ändå är det en prioritering att balansera tillväxten med kostnaderna för att uppnå en ökning av produktionen utan överutgifter. En av nyckelfunktionerna i molntjänster är pay-as-you-go-modellen, där användare betalar för användningen av en viss resurs. Detta gör kostnadshanteringen kritisk. Antagandet av automatisk skalningsteknik, djup schemaläggning och valet av perfekt matchade instanstyper har visat sig vara effektivt. Förutom den löpande förvaltningen och anpassningen av resurserna enligt användningsnivån är det också nödvändigt för att undvika överservice.
Distributionsprocessen av LLM handlar i huvudsak om att bearbeta stora mängder data, vilket inkluderar känslig eller proprietär information. Risken för dataexponering introduceras av offentliga moln genom multitenancy, vilket är fallet med delning av samma fysiska hårdvara mellan flera instanser. Medan molnleverantörerna betonar säkerhetsåtgärderna, men riskreduceringen är avgörande. Valet av leverantörer med stränga säkerhetsstandarder och även ytterligare säkerhetsåtgärder som kryptering och auktorisering är viktiga steg för att säkra patienternas data.
Hantera tillståndsbestämd modellimplementering
LLM:er anses allmänt vara tillståndsfulla, vilket innebär att de kommer att behålla information under en serie samtal i syfte att lära sig. Å andra sidan introducerar problemet med dessa modellers tillståndsfulla karaktär svårigheter när man hanterar dem i molnmiljöer. Orkestreringsverktyg som Kubernetes kan erbjuda stöd för stateful distributioner genom att tillhandahålla beständiga lagringsalternativ. Att upprätthålla tillståndet för LLM:er kräver en noggrann konfiguration av dessa verktyg för att säkerställa sessionskontinuitet och högre prestanda.
Med den ökande efterfrågan på generativ AI har implementering av molnplattformar av många företag blivit den primära metoden för att implementera LLM:er för de flesta företag. Även om det inte går att diskutera bekvämligheten med uppåtgående av molnets tillvägagångssätt, är det nödvändigt att även överväga dess fallgropar för att säkerställa projektets effektivitet och mängden investerade pengar. Genom att använda mindre kända strategier och hålla sig bevakade kan företag till fullo utnyttja fördelarna med artificiellt intelligent teknik utan dess risker.
Det finns ett behov att påpeka att användning av stora språkmodeller på molnberäkning resulterar i oöverträffade möjligheter till kreativitet och expansion inom alla sektorer. Även om dessa involverar avsevärd kostnadskontroll, datasekretess och statistisk modelldistribution, kan de fortfarande hjälpa till med en framgångsrik implementering av systemet. Med adekvata riskhanteringsstrategier på plats kan organisationer utnyttja LLM:er samtidigt som de undviker fallgropar.
Artikeln publicerades ursprungligen på infoworld.com .
