Πολλοί οργανισμοί θέλουν να ενσωματώσουν την ΤΝ στο προϊόν τους ή στις εσωτερικές τους διαδικασίες, χωρίς όμως να θυσιάσουν το απόρρητο των δεδομένων. Για τους οργανισμούς αυτούς, η λύση είναι να κατεβάζουν και να αναπτύσσουν μοντέλα AI στους δικούς τους διακομιστές αντί να στέλνουν τα δεδομένα τους στο cloud. Σε αυτό το άρθρο θα συζητήσουμε αυτή τη στρατηγική on-premise (γνωστή και ως "edge AI").
Το on-premise ή edge computing αναφέρεται στην πρακτική της επεξεργασίας και αποθήκευσης δεδομένων πιο κοντά στην πηγή τους, αντί να τα στέλνει σε μια κεντρική υποδομή cloud. Σε αυτή την προσέγγιση, οι υπολογιστικοί πόροι βρίσκονται κοντά στα συστήματα που στέλνουν τα δεδομένα.
Με άλλα λόγια, το on-premise και το edge computing είναι μοντέρνες εκφράσεις που περιγράφουν το γεγονός ότι μια εφαρμογή αναπτύσσεται στους δικούς σας διακομιστές και όχι με τη χρήση μιας εξωτερικής υπηρεσίας cloud, όπως ένα SaaS API.
2 σενάρια μπορούν να θεωρηθούν ως on-premise: είτε έχετε τα δικά σας μηχανήματα που φιλοξενούνται στις δικές σας εγκαταστάσεις, είτε αξιοποιείτε έναν προμηθευτή cloud όπως AWS, GCP, Azure... Αυστηρά μιλώντας, το τελευταίο είναι λιγότερο "on-premise", επειδή δεν έχετε τον έλεγχο του υποκείμενου διακομιστή, αλλά γενικά και τα δύο μπορούν να θεωρηθούν έγκυρες λύσεις on-premise / edge.
Το on-premise ή edge computing προσφέρει πολλά πλεονεκτήματα. Πρώτον, το on-premise ή edge computing ενισχύει δραματικά το απόρρητο και την ασφάλεια των δεδομένων, διατηρώντας τις ευαίσθητες πληροφορίες πιο κοντά στην πηγή, μειώνοντας τον κίνδυνο μη εξουσιοδοτημένης πρόσβασης ή παραβίασης δεδομένων κατά τη μεταφορά τους στο σύννεφο και αποτρέποντας τους φορείς του σύννεφου από το να εκμεταλλευτούν τα δεδομένα σας για ανεπιθύμητους σκοπούς. Βοηθά επίσης τους οργανισμούς να συμμορφώνονται με τους κανονισμούς και τους νόμους για τα δεδομένα που απαιτούν τοπική αποθήκευση και επεξεργασία.
Επιπλέον, μειώνει την καθυστέρηση, καθώς τα δεδομένα δεν χρειάζεται να διανύουν μεγάλες αποστάσεις για να φτάσουν στο σύννεφο, επιτρέποντας ταχύτερη επεξεργασία και ανάλυση σε πραγματικό χρόνο. Επιπλέον, ελαχιστοποιεί την εξάρτηση από τη συνδεσιμότητα δικτύου, διασφαλίζοντας ότι οι λειτουργίες μπορούν να συνεχιστούν ακόμη και όταν το διαδίκτυο είναι αναξιόπιστο ή έχει διακοπεί.
Το AI είναι ένας πολύ καλός υποψήφιος για την εγκατάσταση.
Ο πρώτος λόγος είναι ότι οι οργανισμοί τείνουν να στέλνουν εξαιρετικά ευαίσθητα δεδομένα σε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα σε κρίσιμους τομείς όπως οι ιατρικές εφαρμογές, οι χρηματοοικονομικές εφαρμογές,... Αλλά όχι μόνο.
Ο δεύτερος λόγος είναι ότι οι φορείς ΤΝ που κυκλοφορούν σήμερα στην αγορά τείνουν να επαναχρησιμοποιούν τα δεδομένα των πελατών για τις δικές τους επιχειρήσεις. Το OpenAI είναι ένα καλό παράδειγμα: για παράδειγμα, όταν οι οργανισμοί στέλνουν δεδομένα στο ChatGPT, τα δεδομένα εξετάζονται και το OpenAI μπορεί να επαναχρησιμοποιήσει τα δεδομένα σας για να εκπαιδεύσει τα δικά του μοντέλα AI. Οι ανησυχίες για την προστασία της ιδιωτικής ζωής στο ChatGPT και το GPT-4 είναι κεντρικά ζητήματα που οδηγούν πολλούς οργανισμούς να επικεντρωθούν σε στρατηγικές on-premise.
Η εγκατάσταση μοντέλων ΤΝ on-premise περιλαμβάνει τη δημιουργία της υποδομής για τη φιλοξενία, τη διαχείριση και την εξυπηρέτηση του μοντέλου ΤΝ εντός του κέντρου δεδομένων ή της διαχειριζόμενης υποδομής ενός οργανισμού και όχι στο σύννεφο.
Ακολουθούν ορισμένα συνήθη βήματα που αφορούν την ανάπτυξη ενός μοντέλου AI on-premise:
Αυτά τα βήματα μπορούν να απλουστευθούν με το να βασιστείτε σε έναν εξειδικευμένο προμηθευτή όπως το NLP Cloud για το επιτόπιο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σας. Για παράδειγμα, όσον αφορά το NLP Cloud, θα έχετε πρόσβαση σε μια εικόνα Docker που περιέχει ένα έτοιμο προς χρήση μοντέλο AI, βελτιστοποιημένο για εξαγωγή συμπερασμάτων.
Το on-premise ή edge computing έχει περιορισμούς. Οι υπολογιστικοί πόροι που είναι διαθέσιμοι στην άκρη είναι συνήθως περιορισμένοι σε σύγκριση με την υποδομή νέφους, γεγονός που μπορεί να περιορίσει την πολυπλοκότητα των εφαρμογών που μπορούν να αναπτυχθούν. Επιπλέον, η συντήρηση και η διαχείριση κατανεμημένων υπολογιστικών πόρων σε πολλές τοποθεσίες μπορεί να είναι δύσκολη, απαιτώντας πρόσθετες επενδύσεις σε υποδομές και τεχνογνωσία ΤΠ.
Σε γενικές γραμμές, μια τέτοια στρατηγική είναι πιο δαπανηρή από το να βασιστείτε σε μια διαχειριζόμενη προσφορά SaaS όπως το OpenAI, το Anthropic, το NLP Cloud...
Τέλος, το απόρρητο των δεδομένων είναι εγγυημένο μόνο εάν η υποκείμενη επιτόπια υποδομή είναι σωστά ασφαλισμένη.
Το on-premise AI / edge AI αυξάνεται κατακόρυφα τώρα που το AI κερδίζει σταδιακά έδαφος μεταξύ των οργανισμών.
Μια τέτοια τάση είναι κατανοητή: Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται σε όλα τα είδη κρίσιμων εφαρμογών που έχουν αυστηρές απαιτήσεις προστασίας της ιδιωτικής ζωής και - εκ κατασκευής - οι τυπικοί φορείς του νέφους δεν μπορούν να ανταποκριθούν σε αυτές τις απαιτήσεις.
Εάν ενδιαφέρεστε για μια τέτοια στρατηγική για το δικό σας έργο ΤΝ, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να σας συμβουλεύσουμε: [email protected]
Maxime
Υπεύθυνος για τις στρατηγικές συνεργασίες στο NLP Cloud