Pilvepõhised ja kohalikud tehisintellektimudelid

Mis vahe on pilvepõhisel ja kohalikul tehisintellektil?

Pilvepõhine tehisintellekt saadab sisendi kaugel asuvale arvutusinfrastruktuurile, kus mudel seda töötleb ja tulemuse tagastab. Infrastruktuuri võib hallata otse mudeli pakkuja või sellele võidakse ligi pääseda mõne muu teenuse kaudu.

Kohalik tehisintellekt teeb järeldamise riistvaras, mida kontrollib kasutaja või organisatsioon. Selleks võib olla personaalarvuti, privaatserver, mobiilseade või servasüsteem. Mudel võidakse paigaldada otse seadmesse või teha kättesaadavaks kohaliku rakenduse kaudu.

Järeldamine on protsess, mille käigus kasutatakse treenitud mudelit sisendi põhjal väljundi loomiseks. Keelemudeli puhul võib sisend olla küsimus ja väljund tekst. Teiste mudelite puhul võib väljund olla pilt, transkriptsioon, vektor-esitus, klassifikatsioonitulemus või midagi muud.

Piir nende kahe lähenemise vahel ei ole alati absoluutne. Toode võib pakkuda nii kohalikku kui ka pilvepõhist töötlemist ning kohalik rakendus võib siiski saata päringuid kaug-API-le. Töötlemiskoha kindlakstegemiseks kontrollige päringu sihtkohta, mitte rakenduse välimust või kaubamärki.

Kuidas pilvepõhine tehisintellekt töötab?

Pilvepõhise tehisintellekti korral saadab rakendus andmed võrgu kaudu kaugteenusele. Teenus suunab päringu mudelile, teeb arvutused oma riistvaras ja saadab tulemuse tagasi. Pakkuja haldab tavaliselt aluseks olevaid servereid, tarkvarakeskkonda, mudeli juurutamist, skaleerimist ja suurt osa operatiivsest hooldusest.

Kasutajad suhtlevad pilvepõhise tehisintellektiga enamasti veebirakenduse, mobiilirakenduse või rakenduse programmeerimisliidese (API) kaudu. API on määratletud viis, kuidas tarkvara saab teenusele päringuid saata ja vastuseid vastu võtta. Seega võib pilvepõhine ligipääs toetada nii tarbijatele suunatud tööriistu kui ka kohandatud rakendusi.

Pilvesüsteemid võimaldavad kasutada täiustatud mudeleid, ilma et kasutaja peaks ostma või seadistama nende käitamiseks vajalikku riistvara. Kogemus sõltub aga võrguühendusest, teenuse kättesaadavusest, pakkuja eeskirjadest, konto piirangutest ning kasutatavast konkreetsest mudelist või lõpp-punktist.

Kuidas kohalik tehisintellekt töötab?

Kohaliku tehisintellekti korral paigutatakse mudelifailid ja järeldamistarkvara riistvarasse, mida kasutaja või organisatsioon kontrollib. Seejärel saadab rakendus sisendid kaugpakkuja asemel kohalikule mudelile. Töötlemine võib toimuda ilma sisendit interneti kaudu edastamata, tingimusel et kogu töövoog – sealhulgas uuendused, integratsioonid ja valikulised tööriistad – jääb kohalikuks.

Kohalikke mudeleid levitatakse sageli avatud kaaludega mudelitena, mis tähendab, et treenitud parameetrite väärtused on teistele allalaadimiseks ja käitamiseks kättesaadavad. Avatud kaalud ei tähenda automaatselt, et mudeli treeningandmed, kood, dokumentatsioon või litsents oleksid avatud lähtekoodiga.

Mudeli kohapeal käitamine võib nõuda sobiva tarkvara valimist, mudelifailide allalaadimist, salvestusruumi haldamist ning mudeli sobitamist olemasoleva mälu ja arvutusriistvaraga. Mõned mudelid töötavad protsessoritel, integreeritud graafikalahendustel, mobiilikiirenditel või spetsiaalsel riistvaral, samas kui suuremad või nõudlikumad mudelid võivad vajada märksa võimekamat varustust. Jõudlus sõltub mudelist, riistvarast, tarkvarast ja konfiguratsioonist.

Pilvepõhise ja kohaliku tehisintellekti võrdlus

Kumbki lähenemine ei ole universaalselt parem. Need on optimeeritud erinevate piirangute jaoks.

• Privaatsus ja kontroll: Kohalik töötlemine võib vähendada vajadust saata andmeid välisele teenusele, kuid see ei ole automaatselt privaatne ega turvaline. Tähtsad on endiselt seadmed, logid, varukoopiad, pistikprogrammid, võrguühendused ja juurdepääsukontroll. Pilvepõhise lahenduse privaatsus sõltub konkreetsest pakkujast, tootest, lõpp-punktist, lepingust ja seadistustest. Andmete säilitamine ja kasutamine treenimiseks on eraldi küsimused, mida tuleb iga juhtumi puhul kontrollida.
• Võimekus: Pilveteenused võivad pakkuda juurdepääsu mudelitele või funktsioonidele, mida oleks kohapeal ebapraktiline käitada. Kohalikud süsteemid võivad anda mudeli valiku, muutmise ja juurutamise üle suurema kontrolli, kuid saadaolev võimekus sõltub mudelist ja riistvarast.
• Kiirus ja töökindlus: Pilvepäringud sõltuvad võrgu latentsusest ja teenuse kättesaadavusest, samal ajal kui kohalik järeldamine väldib edasi-tagasi suhtlust kaugteenusega. Kohalik töötlemine võib siiski olla aeglasem, kui riistvara on piiratud. Ka pilveteenuste jõudlus võib koormuse, päringupiirangute või hoolduse tõttu muutuda.
• Kulu: Pilveteenused võivad küsida tasu tellimuse, kasutuspõhise hinnastamise või muude pakettide alusel. Kohalik tehisintellekt võib vältida päringupõhiseid tasusid, kuid riistvara, elekter, salvestusruum, seadistamine ja hooldus maksavad samuti. Kohalik süsteem ei ole automaatselt tasuta.
• Hooldus: Pilvepakkujad teevad suure osa infrastruktuuritööst ära. Kohalikud kasutajad vastutavad mudelite paigaldamise, tarkvara uuendamise, turbe haldamise, jõudluse jälgimise ning vajaduse korral riistvara väljavahetamise või uuendamise eest.
• Kohandamine: Kohalik juurutus võib hõlbustada käituskeskkonna kontrollimist ning lubatud juhtudel mudeli kohandamist või peenhäälestamist. Pilveplatvormid võivad pakkuda oma kohandamismehhanisme, kuid saadaolevad juhtimisvõimalused sõltuvad teenusest.

Privaatsus hõlmab kogu töövoogu

Levinud eksiarvamus on, et pilvepõhine tehisintellekt säilitab alati kasutaja päringud või treenib nende põhjal mudeleid või et kohalik tehisintellekt on automaatselt privaatne. Mõlemad väited on liiga üldised.

Pilvepõhise tehisintellekti puhul tutvuge pakkuja dokumentatsiooni ning konkreetse toote või API-lõpp-punkti tingimustega. Olulised küsimused on muu hulgas järgmised: kas päringuid säilitatakse, kui kaua neid säilitatakse, kas neid võidakse kasutada teenuse täiustamiseks või treenimiseks, kellel on neile juurdepääs ning kas kohaldatav äri- või ettevõtteleping muudab seda poliitikat.

Kohaliku tehisintellekti puhul kontrollige, kas järeldamine toimub tõepoolest kohapeal. Kohalik liides võib mõne päringu puhul siiski kasutada pilvemudelit, veebiotsingut, sünkroonimist, telemeetriat, varukoopiaid või valikulisi tööriistu. Kohalik privaatsus sõltub ka seadme turvalisusest ning inimestest või rakendustest, kellel on juurdepääs selle failidele.

Miks mudeli suurus ja kvantimine on kohapeal olulised?

Kohalike süsteemide mälu ja arvutusvõimsus on piiratud. Mudeli parameetrite arv on üks tegur, mis mõjutab selle ressursivajadust, kuid see ei näita täielikult mudeli võimekust ega kiirust. Olulised on ka arhitektuur, konteksti pikkus, tarkvara, riistvara ja ülesande ülesehitus.

Mudeli kvantimine esitab mudeli väärtused väiksema arvulise täpsusega, et vähendada mälu- või arvutusvajadust. See võib muuta mõne mudeli kohapeal käitamise lihtsamaks, kuid kvantimine hõlmab kompromisse. See ei säilita igal juhul kvaliteeti täiuslikult ning ükski bitilaius ei ole alati optimaalne. Praktiline tulemus sõltub mudelist, ülesandest, riistvarast ja valitud kvantimismeetodist.

Millal pilvepõhine tehisintellekt sobib?

Pilvepõhine tehisintellekt on sageli praktiline siis, kui vajate juurdepääsu võimekale mudelile ilma infrastruktuuri haldamata, eeldate nõudluse muutumist või soovite rakenduse jaoks hallatud API-t. See võib olla kasulik ka siis, kui ülesanne nõuab mudelit või väljunditüüpi, mida olemasolevas kohalikus riistvaras ei ole otstarbekas kasutada.

Pilvepõhine juurdepääs võib olla vähem sobiv siis, kui päring ei tohi kontrollitud keskkonnast lahkuda, ühendus on ebakindel, korduvad kasutuskulud ei ole vastuvõetavad või rakendus vajab käituskeskkonna ja mudelifailide üksikasjalikku kontrolli.

Millal kohalik tehisintellekt sobib?

Kohalik tehisintellekt võib olla hea valik siis, kui andmed peavad jääma seadmesse või organisatsiooni, oluline on võrguühenduseta töö, tähtis on prognoositav juurdepääs või kasutaja vajab kontrolli mudeliversioonide ja juurutamise üle. See võib olla kasulik ka avatud kaaludega mudelite katsetamisel ning töökoormuste puhul, mille korral on korduvate võrgupäringute vältimine väärtuslik.

Kohalik juurutus võib olla vähem sobiv siis, kui vajalik mudel on olemasoleva riistvara jaoks liiga suur, meeskond ei suuda süsteemi hooldada või töökoormus vajab hallatud skaleerimist ja spetsiaalset pilveinfrastruktuuri.

Hübriidne tehisintellekt: mõlema lähenemise kasutamine

Paljud tegelikud süsteemid kasutavad hübriidset ülesehitust. Kohalik mudel võib töödelda tavapäraseid või tundlikke ülesandeid, samal ajal kui pilvemudel tegeleb suuremat võimekust vajavate päringutega. Organisatsioon võib hoida dokumendid ja otsingusüsteemid kohapeal ning saata pilveteenusele ainult valitud ja minimeeritud sisendeid.

Hübriidne lahendus võib tasakaalustada kontrolli ja võimekust, kuid toob kaasa täiendavaid kavandamisküsimusi. Süsteem peaks määratlema, millised päringud kuhu lähevad, millistel andmetel lubatakse piiri ületada, kuidas tõrkeid käsitletakse ning kuidas kasutajad saavad teada, milline mudel päringut töötles.

Kuidas valida pilvepõhise ja kohaliku tehisintellekti vahel?

Alustage nõuetest, mitte juurutusviisi nimetusest. Tehke kindlaks andmete tundlikkus, kas internetiühendus on vastuvõetav, vajalik vastamisaeg, eeldatav töökoormus, saadaolev riistvara ning hoolduse tase, mida teie meeskond suudab pakkuda.

Seejärel kontrollige konkreetset mudelit ja teenust. Vaadake üle selle tegelikud sisendi- ja väljundivõimalused, litsentsi- või kasutustingimused, konteksti piirangud, säilitusseaded, hinnastruktuur, riistvaranõuded ja kättesaadavus. Mudeli nimetus, parameetrite arv või avatud kaaludega olek ei ole piisav, et ennustada, kas see teie ülesande puhul hästi töötab.

Juurutusviiside laiemat võrdlust vaadake artiklist Kohalikud LLM-id vs. pilve-LLM-id. Seotud mõisted, näiteks mudeli kvantimine, aitavad selgitada, miks mõnda mudelit on isiklikus riistvaras lihtsam käitada kui teisi.