Много организации искат да интегрират изкуствен интелект в своя продукт или във вътрешните си процеси, но без да жертват поверителността на данните. За такива организации решението е да изтеглят и внедрят модели на ИИ на собствените си сървъри, вместо да изпращат данните си в облака. В тази статия ще обсъдим тази on-premise стратегия (известна още като "edge AI").
Изчисляването на място или на ръба на мрежата се отнася до обработката и съхранението на данни по-близо до техния източник, вместо да се изпращат в централизирана инфраструктура в облака. При този подход изчислителните ресурси са разположени близо до системите, които изпращат данните.
С други думи, on-premise и edge computing са модни изрази, които описват факта, че дадено приложение е внедрено на собствените ви сървъри, а не използва външна облачна услуга като SaaS API.
Два сценария могат да се разглеждат като локални: или разполагате със собствени машини, хоствани в собствените ви помещения, или използвате доставчик на облачни услуги като AWS, GCP, Azure... Строго погледнато, вторият вариант е по-малко "on-premise", защото нямате контрол върху основния сървър, но като цяло и двата могат да се считат за валидни on-premise/крайни решения.
Изчисленията на място или на ръба предлагат няколко предимства. На първо място, локалните или крайните изчисления значително повишават поверителността и сигурността на данните, като съхраняват чувствителната информация по-близо до източника, намаляват риска от неоторизиран достъп или нарушаване на сигурността на данните по време на транспортирането им до облака и не позволяват на участниците в облака да използват данните ви за нежелани цели. Това също така помага на организациите да спазват разпоредбите и законите за данните, които изискват локално съхранение и обработка.
Освен това тя намалява латентността, тъй като не се налага данните да изминават големи разстояния, за да достигнат до облака, което позволява по-бърза обработка и анализ в реално време. Освен това той свежда до минимум зависимостта от мрежовата свързаност, като гарантира, че операциите могат да продължат дори когато интернет е ненадежден или прекъснат.
ИИ е много добър кандидат за локално приложение.
Първата причина е, че организациите са склонни да изпращат изключително чувствителни данни на моделите с изкуствен интелект. Това е особено вярно в критични области като медицински приложения, финансови приложения... Но не само.
Втората причина е, че участниците в ИИ на пазара днес са склонни да използват повторно данните на клиентите за собствения си бизнес. OpenAI е добър пример: например, когато организациите изпращат данни на ChatGPT, те се разглеждат внимателно и OpenAI може да използва повторно вашите данни за обучение на собствените си модели на ИИ. Загрижеността за неприкосновеността на личния живот на ChatGPT и GPT-4 са основните въпроси, които карат много организации да се фокусират върху локални стратегии.
Внедряването на модели на ИИ на място включва създаването на инфраструктура за хостване, управление и обслужване на модела на ИИ в собствения център за данни на организацията или в управляваната инфраструктура, а не в облака.
Ето някои общи стъпки, свързани с внедряването на модел на ИИ на място:
Тези стъпки могат да бъдат опростени, като се доверите на специализиран доставчик като NLP Cloud за вашия локален модел на AI. Например, що се отнася до NLP Cloud, ще получите достъп до образ на Docker, който съдържа готов за използване модел на ИИ, оптимизиран за изводи.
Изчисленията на място или на границата имат ограничения. Наличните изчислителни ресурси на границата обикновено са ограничени в сравнение с инфраструктурата в облака, което може да ограничи сложността на приложенията, които могат да бъдат внедрени. Освен това поддръжката и управлението на разпределени изчислителни ресурси на няколко места може да бъде предизвикателство, което изисква допълнителни инвестиции в ИТ инфраструктура и експертен опит.
Като цяло подобна стратегия е по-скъпа, отколкото да се разчита на управлявано SaaS предложение като OpenAI, Anthropic, NLP Cloud...
И накрая, поверителността на данните е гарантирана само ако основната локална инфраструктура е правилно защитена.
ИИ на място / ИИ на ръба се разраства сега, когато ИИ постепенно набира популярност сред организациите.
Подобна тенденция е разбираема: ИИ се използва във всички видове критични приложения, които имат високи изисквания за поверителност, а стандартните участници в облака не могат да отговорят на тези изисквания.
Ако се интересувате от такава стратегия за вашия проект за изкуствен интелект, свържете се с нас, за да ви посъветваме: [email protected]
Maxime
Отговорник за стратегическите партньорства в NLP Cloud