Mnoho organizací chce integrovat umělou inteligenci do svých produktů nebo interních procesů, ale bez obětování ochrany osobních údajů. Pro takové organizace je řešením stažení a nasazení modelů AI na vlastních serverech namísto odesílání dat do cloudu. V tomto článku se budeme zabývat touto on-premise strategií (známou také jako "edge AI").
On-premise nebo edge computing označuje praxi zpracování a ukládání dat blíže jejich zdroji namísto jejich odesílání do centralizované cloudové infrastruktury. Při tomto přístupu jsou výpočetní zdroje umístěny v blízkosti systémů, které data odesílají.
Jinými slovy, on-premise a edge computing jsou módní výrazy, které popisují skutečnost, že aplikace je nasazena na vlastních serverech, a nikoli pomocí externí cloudové služby, jako je SaaS API.
Za on-premise lze považovat dva scénáře: buď máte vlastní stroje hostované ve vlastních zařízeních, nebo využíváte cloudového dodavatele, jako je AWS, GCP, Azure... Přísně vzato je druhá varianta méně "on-premise", protože nemáte kontrolu nad základním serverem, ale obecně lze obě považovat za platná on-premise / edge řešení.
On-premise nebo edge computing nabízí několik výhod. Zaprvé, on-premise nebo edge computing výrazně zvyšuje soukromí a bezpečnost dat tím, že udržuje citlivé informace blíže ke zdroji, snižuje riziko neoprávněného přístupu nebo narušení dat během transportu do cloudu a zabraňuje subjektům v cloudu využívat vaše data k nežádoucím účelům. Pomáhá také organizacím dodržovat předpisy a zákony týkající se dat, které vyžadují lokální ukládání a zpracování.
Kromě toho snižuje latenci, protože data nemusí cestovat na dlouhé vzdálenosti, aby se dostala do cloudu, což umožňuje rychlejší zpracování a analýzu v reálném čase. Navíc minimalizuje závislost na síťovém připojení, takže provoz může pokračovat i v případě nespolehlivého nebo přerušeného internetu.
UI je velmi vhodným kandidátem pro on-premise.
Prvním důvodem je, že organizace mají tendenci posílat modelům umělé inteligence velmi citlivá data. To platí zejména v kritických oblastech, jako jsou lékařské aplikace, finanční aplikace... Ale nejen to.
Druhým důvodem je skutečnost, že subjekty AI na současném trhu mají tendenci znovu využívat data zákazníků pro své vlastní podnikání. Dobrým příkladem je společnost OpenAI: když například organizace zašlou data společnosti ChatGPT, data jsou podrobena kontrole a společnost OpenAI může vaše data znovu použít k trénování svých vlastních modelů AI. Obavy z ochrany soukromí ChatGPT a GPT-4 jsou ústřední otázkou, která vede mnoho organizací k zaměření na lokální strategie.
Nasazení modelů AI on-premise zahrnuje nastavení infrastruktury pro hostování, správu a obsluhu modelu AI v rámci vlastního datového centra nebo spravované infrastruktury organizace, nikoli v cloudu.
Zde jsou uvedeny některé běžné kroky při nasazení modelu AI on-premise:
Tyto kroky lze zjednodušit tím, že se pro svůj lokální model AI spolehnete na specializovaného dodavatele, jako je NLP Cloud. Pokud jde například o NLP Cloud, získáte přístup k obrazu Docker, který obsahuje model AI připravený k použití a optimalizovaný pro odvozování.
On-premise nebo edge computing má svá omezení. Výpočetní zdroje dostupné na okraji jsou obvykle omezené ve srovnání s cloudovou infrastrukturou, což může omezovat složitost aplikací, které lze nasadit. Navíc údržba a správa distribuovaných výpočetních zdrojů na více místech může být náročná a vyžaduje další investice do IT infrastruktury a odborných znalostí.
Obecně je taková strategie nákladnější než spoléhání se na spravovanou nabídku SaaS, jako je OpenAI, Anthropic, NLP Cloud...
Soukromí dat je zaručeno pouze v případě, že je podkladová infrastruktura on-premise správně zabezpečena.
V současné době, kdy se umělá inteligence postupně dostává do popředí zájmu organizací, je umělá inteligence na pracovišti / na okraji pracoviště na vzestupu.
Tento trend je pochopitelný: Umělá inteligence se používá v nejrůznějších kritických aplikacích, které mají vysoké požadavky na ochranu soukromí, a standardní cloudové subjekty je ze své podstaty nemohou splnit.
Pokud máte zájem o takovou strategii pro svůj projekt AI, kontaktujte nás, abychom vám mohli poradit: [email protected]
Maxime
Odpovědnost za strategické partnerství ve společnosti NLP Cloud