Gdzie powinien działać Twój LLM? Lokalnie czy w chmurze

To brzmi jak rozwiązanie idealne dla dużych, świadomych graczy. Ale czuję, że zaraz powiesz o drugiej stronie medalu. Jakie są główne wyzwania i koszty związane z tym podejściem? Masz rację, to nie jest droga dla każdego. Głównym wyzwaniem są koszty początkowe i złożoność techniczna. Potrzebujemy naprawdę wydajnego sprzętu. Mówimy tu przede wszystkim o specjalistycznych kartach graficznych, czyli GPU. Serce systemu AI. Dokładnie. I one stanowią znaczącą inwestycję. Do tego dochodzą mocne serwery, duża ilość pamięci RAM, często 64 giga, 128 giga albo i więcej dla tych większych modeli. Szybkie dyski, najlepiej NVMe, no i cała infrastruktura zapewniająca odpowiednie zasilanie i chłodzenie.

Nawet na laptopie? Tak, mniejsze modele całkiem nieźle działają. Do bardziej zaawansowanych zastosowań mamy biblioteki takie jak lama.cpp, która optymalizuje działanie modeli na różnych procesorach, czyli CPU, i kartach graficznych. Z kolei narzędzia jak OpenLLM pozwalają na wystawienie lokalnie uruchomionego modelu jako punkt końcowy API, często kompatybilny ze standardem OpenAI. Czyli można udawać API OpenAI lokalnie. W pewnym sensie tak. To bardzo ułatwia integrację z istniejącymi aplikacjami, które już korzystają z API chmułowych. No i nie można zapomnieć o Hugging Face. To jest prawdziwe centrum wszechświata Open Source AI.

OK. A jednocześnie do analizy wrażliwych danych klientów, przetwarzania poufnych dokumentów finansowych czy medycznych wykorzystuje się model działający w bezpiecznym, lokalnym środowisku. Open Source, ale na serwerach powiedzmy Amazona? Dokładnie. Mam na myśli wykorzystanie dedykowanych instancji z mocnymi GPU oferowanych przez iOS, Azure czy Google Cloud. W ten sposób zyskujemy kontrolę nad modelem i danymi, bo model działa w naszej wirtualnej, prywatnej chmurze, a jednocześnie korzystamy ze skalowalności i elastyczności infrastruktury chmurowej, nie musząc inwestować we własny sprzęt fizyczny. To jest taki kompromis, który dla wielu organizacji okazuje się optymalny. Badania rynkowe pokazują, że większość firm, zdrażających generatywną AI na poważnie, korzysta właśnie z jakiejś formy podejścia hybrydowego.