大型语言模型（LLM）在过去一年左右变得越来越受欢迎，并且已经成为一股不可忽视的力量，以其能力重塑和改变了不同的领域。 从对话式人工智能到复杂的分析人工智能，法学硕士提供了新的、无限的可能性。 将这些模型部署到云以及其他云平台都有其自身的一系列问题和困难，应该引起注意。
考虑成本效率和可扩展性
当法学硕士部署在云平台上时，可扩展性等特点就凸显出来，使他们能够在需要时灵活分配资源。 然而，为了在不超支的情况下实现产出增加，平衡增长与成本是一个优先事项。 云服务的主要特点之一是即用即付模式，即用户为使用某种资源付费。 这使得成本管理变得至关重要。 实践证明，采用自动伸缩技术、深度调度、选择完美匹配的实例类型是高效的。 此外，还需要根据使用水平对资源进行持续管理和调整，以避免提供过度服务。
LLM 的部署过程本质上是处理大量数据，其中包括敏感或专有信息。 公共云通过多租户引入数据暴露的风险，多租户是在多个实例之间共享相同物理硬件的情况。 虽然云提供商强调安全措施，但降低风险也至关重要。 选择具有严格安全标准的提供商以及加密和授权等附加安全措施是保护患者数据的重要步骤。
管理有状态模型部署
法学硕士通常被认为是有状态的，这意味着他们将出于学习目的保留一系列对话中的信息。 另一方面，这些模型的状态性质问题给在云环境中管理它们带来了困难。 Kubernetes 等编排工具可以通过配置持久存储选项来支持有状态部署。 维护法学硕士的状态需要仔细配置这些工具，以确保会话连续性和更高的性能。
随着生成式AI需求的激增，许多企业部署云平台已成为大多数企业实施LLM的主要方式。 虽然云方式上推的便利性是毋庸置疑的，但也要考虑到它的陷阱，以保证项目的效率和投入的资金量。 通过使用鲜为人知的策略并保持警惕，企业可以充分利用人工智能技术的优势，避免其带来的危害。
需要指出的是，在云计算上使用大型语言模型可以为各个领域的创造力和扩展带来无与伦比的可能性。 尽管这些涉及大量的成本控制、数据隐私和有状态模型部署，但它们仍然能够协助系统的成功实施。 如果制定了适当的风险管理策略，组织可以利用法学硕士，同时避免陷阱。
这篇文章最初发表在infoworld.com。
