Viele Unternehmen möchten KI in ihr Produkt oder in ihre internen Prozesse integrieren, ohne dabei den Datenschutz zu opfern. Für solche Unternehmen besteht die Lösung darin, KI-Modelle auf ihren eigenen Servern herunterzuladen und bereitzustellen, anstatt ihre Daten in die Cloud zu schicken. In diesem Artikel werden wir diese On-Premise-Strategie (auch bekannt als "Edge AI") diskutieren.
On-Premise- oder Edge-Computing bezieht sich auf die Verarbeitung und Speicherung von Daten näher an der Quelle, anstatt sie an eine zentrale Cloud-Infrastruktur zu senden. Bei diesem Ansatz befinden sich die Rechenressourcen in der Nähe der Systeme, die die Daten senden.
Mit anderen Worten: On-Premise und Edge Computing sind trendige Begriffe, die beschreiben, dass eine Anwendung auf Ihren eigenen Servern bereitgestellt wird und nicht über einen externen Cloud-Service wie eine SaaS-API.
Es gibt zwei Szenarien, die als vor Ort betrachtet werden können: Entweder haben Sie Ihre eigenen Maschinen in Ihren eigenen Einrichtungen gehostet, oder Sie nutzen einen Cloud-Anbieter wie AWS, GCP, Azure usw. Streng genommen ist letzteres weniger "vor Ort", da Sie keine Kontrolle über den zugrunde liegenden Server haben, aber im Allgemeinen können beide als gültige Vor-Ort-/Edge-Lösungen betrachtet werden.
On-Premise- oder Edge-Computing bietet mehrere Vorteile. Erstens wird durch On-Premise- oder Edge-Computing der Datenschutz und die Sicherheit erheblich verbessert, da sensible Informationen näher an der Quelle bleiben, das Risiko eines unbefugten Zugriffs oder einer Datenverletzung während des Transports in die Cloud verringert wird und verhindert wird, dass Cloud-Akteure Ihre Daten für unerwünschte Zwecke nutzen. Außerdem können Unternehmen so Datenvorschriften und Gesetze einhalten, die eine lokale Speicherung und Verarbeitung vorschreiben.
Außerdem wird die Latenzzeit verringert, da die Daten keine langen Wege zur Cloud zurücklegen müssen, was eine schnellere Verarbeitung und Echtzeitanalyse ermöglicht. Darüber hinaus wird die Abhängigkeit von der Netzwerkkonnektivität minimiert, so dass der Betrieb auch dann fortgesetzt werden kann, wenn das Internet unzuverlässig oder unterbrochen ist.
Künstliche Intelligenz ist ein sehr guter Kandidat für den Einsatz vor Ort.
Der erste Grund ist, dass Unternehmen dazu neigen, extrem sensible Daten an KI-Modelle zu senden. Dies gilt vor allem für kritische Bereiche wie medizinische Anwendungen, Finanzanwendungen,... Aber nicht nur.
Der zweite Grund ist, dass die KI-Akteure auf dem Markt heute dazu neigen, Kundendaten für ihr eigenes Geschäft wiederzuverwenden. OpenAI ist ein gutes Beispiel: Wenn Unternehmen beispielsweise Daten an ChatGPT senden, werden die Daten geprüft und OpenAI kann Ihre Daten wiederverwenden, um ihre eigenen KI-Modelle zu trainieren. ChatGPT und GPT-4 Datenschutzbedenken sind zentrale Fragen, die viele Unternehmen dazu veranlassen, sich auf On-Premise-Strategien zu konzentrieren.
Bei der Bereitstellung von KI-Modellen vor Ort wird die Infrastruktur zum Hosten, Verwalten und Bereitstellen des KI-Modells im eigenen Rechenzentrum oder in der verwalteten Infrastruktur eines Unternehmens eingerichtet und nicht in der Cloud.
Im Folgenden werden einige gängige Schritte für die Bereitstellung eines KI-Modells vor Ort beschrieben:
Diese Schritte können vereinfacht werden, wenn Sie sich für Ihr KI-Modell vor Ort auf einen speziellen Anbieter wie NLP Cloud verlassen. Bei NLP Cloud erhalten Sie beispielsweise Zugang zu einem Docker-Image, das ein gebrauchsfertiges, für Inferenzen optimiertes KI-Modell enthält.
On-Premise- oder Edge-Computing hat seine Grenzen. Die am Edge verfügbaren Rechenressourcen sind im Vergleich zur Cloud-Infrastruktur in der Regel begrenzt, was die Komplexität der Anwendungen, die bereitgestellt werden können, einschränken kann. Darüber hinaus kann die Wartung und Verwaltung verteilter Rechenressourcen über mehrere Standorte hinweg eine Herausforderung darstellen, die zusätzliche Investitionen in IT-Infrastruktur und Fachwissen erfordert.
Im Allgemeinen ist eine solche Strategie kostspieliger als ein verwaltetes SaaS-Angebot wie OpenAI, Anthropic, NLP Cloud...
Und schließlich ist der Datenschutz nur dann gewährleistet, wenn die zugrunde liegende Infrastruktur vor Ort richtig gesichert ist.
Vor-Ort-KI/Edge-KI ist in vollem Gange, da KI allmählich in den Unternehmen an Bedeutung gewinnt.
Ein solcher Trend ist verständlich: KI wird in allen möglichen kritischen Anwendungen eingesetzt, die hohe Anforderungen an den Schutz der Privatsphäre stellen, und Standard-Cloud-Akteure können diese Anforderungen von vornherein nicht erfüllen.
Wenn Sie an einer solchen Strategie für Ihr KI-Projekt interessiert sind, kontaktieren Sie uns bitte, damit wir Sie beraten können: [email protected]
Maxime
Verantwortlich für strategische Partnerschaften bei NLP Cloud