Molte organizzazioni vogliono integrare l'IA nei loro prodotti o nei loro processi interni, ma senza sacrificare la privacy dei dati. Per queste organizzazioni, la soluzione è scaricare e distribuire i modelli di IA sui propri server invece di inviare i dati al cloud. In questo articolo parleremo di questa strategia on-premise (nota anche come "edge AI").
Il termine "on-premise" o "edge computing" si riferisce alla pratica di elaborare e archiviare i dati più vicino alla loro origine, anziché inviarli a un'infrastruttura cloud centralizzata. In questo approccio, le risorse informatiche sono situate vicino ai sistemi che inviano i dati.
In altre parole, on-premise ed edge computing sono espressioni di tendenza che descrivono il fatto che un'applicazione viene distribuita sui propri server piuttosto che utilizzare un servizio cloud esterno come un'API SaaS.
Due scenari possono essere considerati on-premise: o si dispone di macchine proprie ospitate nelle proprie strutture, o si sfrutta un fornitore di cloud come AWS, GCP, Azure... A rigore, quest'ultimo è meno "on-premise" perché non si ha il controllo sul server sottostante, ma in generale entrambi possono essere considerati soluzioni on-premise/edge valide.
L'elaborazione on-premise o edge offre diversi vantaggi. In primo luogo, l'elaborazione on-premise o edge migliora notevolmente la privacy e la sicurezza dei dati, mantenendo le informazioni sensibili più vicine all'origine, riducendo il rischio di accesso non autorizzato o di violazione dei dati durante il trasporto verso il cloud e impedendo agli attori del cloud di sfruttare i dati per scopi indesiderati. Inoltre, aiuta le organizzazioni a rispettare le normative e le leggi sui dati che richiedono l'archiviazione e l'elaborazione locale.
Inoltre, riduce la latenza poiché i dati non devono percorrere lunghe distanze per raggiungere il cloud, consentendo un'elaborazione più rapida e un'analisi in tempo reale. Inoltre, riduce al minimo la dipendenza dalla connettività di rete, garantendo la continuità delle operazioni anche in caso di inaffidabilità o interruzione di Internet.
L'AI è un ottimo candidato on-premise.
Il primo motivo è che le organizzazioni tendono a inviare dati estremamente sensibili ai modelli di intelligenza artificiale. Questo è particolarmente vero in campi critici come le applicazioni mediche, le applicazioni finanziarie... Ma non solo.
La seconda ragione è che gli attori dell'IA presenti oggi sul mercato tendono a riutilizzare i dati dei clienti per le proprie attività. OpenAI è un buon esempio: ad esempio, quando le organizzazioni inviano dati a ChatGPT, questi vengono esaminati e OpenAI può riutilizzare i dati per addestrare i propri modelli di IA. I problemi di privacy di ChatGPT e GPT-4 sono questioni centrali che portano molte organizzazioni a concentrarsi su strategie on-premise.
L'implementazione di modelli di IA on-premise comporta la creazione dell'infrastruttura per ospitare, gestire e servire il modello di IA all'interno del data center o dell'infrastruttura gestita di un'organizzazione, piuttosto che nel cloud.
Ecco alcune fasi comuni dell'implementazione di un modello di IA on-premise:
Questi passaggi possono essere semplificati affidandosi a un fornitore dedicato come NLP Cloud per il modello di IA on-premise. Ad esempio, per quanto riguarda NLP Cloud, si ottiene l'accesso a un'immagine Docker che contiene un modello di intelligenza artificiale pronto all'uso, ottimizzato per l'inferenza.
Il calcolo on-premise o edge ha delle limitazioni. Le risorse di elaborazione disponibili nell'edge sono in genere limitate rispetto all'infrastruttura cloud, il che può limitare la complessità delle applicazioni che possono essere implementate. Inoltre, la manutenzione e la gestione di risorse informatiche distribuite su più sedi può essere impegnativa e richiede investimenti aggiuntivi in infrastrutture IT e competenze.
In generale, una strategia di questo tipo è più costosa che affidarsi a un'offerta SaaS gestita come OpenAI, Anthropic, NLP Cloud...
Infine, la privacy dei dati è garantita solo se l'infrastruttura on-premise sottostante è protetta correttamente.
L'AI on-premise / edge AI sta aumentando vertiginosamente ora che l'AI sta gradualmente guadagnando terreno tra le organizzazioni.
Questa tendenza è comprensibile: L'intelligenza artificiale viene utilizzata in tutti i tipi di applicazioni critiche che hanno forti requisiti di privacy e che, per loro stessa natura, gli attori standard del cloud non sono in grado di soddisfare.
Se siete interessati a una strategia di questo tipo per il vostro progetto di IA, contattateci e vi consiglieremo: [email protected]
Maxime
Responsabile delle partnership strategiche presso NLP Cloud