Wiele organizacji chce zintegrować sztuczną inteligencję ze swoimi produktami lub procesami wewnętrznymi, ale bez poświęcania prywatności danych. Dla takich organizacji rozwiązaniem jest pobieranie i wdrażanie modeli AI na własnych serwerach zamiast wysyłania danych do chmury. W tym artykule omówimy tę strategię on-premise (znaną również jako "edge AI").
On-premise lub edge computing odnosi się do praktyki przetwarzania i przechowywania danych bliżej ich źródła, zamiast wysyłania ich do scentralizowanej infrastruktury chmury. W tym podejściu zasoby obliczeniowe znajdują się w pobliżu systemów wysyłających dane.
Innymi słowy, on-premise i edge computing to modne wyrażenia opisujące fakt, że aplikacja jest wdrażana na własnych serwerach, a nie przy użyciu zewnętrznej usługi w chmurze, takiej jak SaaS API.
2 scenariusze można uznać za on-premise: albo masz własne maszyny hostowane we własnych obiektach, albo korzystasz z dostawcy usług w chmurze, takiego jak AWS, GCP, Azure.... Ściśle rzecz biorąc, ten drugi scenariusz jest mniej "lokalny", ponieważ nie masz kontroli nad serwerem bazowym, ale ogólnie oba można uznać za ważne rozwiązania lokalne / brzegowe.
Przetwarzanie lokalne lub brzegowe oferuje kilka korzyści. Po pierwsze, przetwarzanie lokalne lub brzegowe znacznie zwiększa prywatność i bezpieczeństwo danych, utrzymując wrażliwe informacje bliżej źródła, zmniejszając ryzyko nieautoryzowanego dostępu lub naruszenia danych podczas transportu do chmury oraz zapobiegając wykorzystywaniu danych przez podmioty działające w chmurze do niepożądanych celów. Pomaga również organizacjom zachować zgodność z przepisami i regulacjami dotyczącymi danych, które wymagają lokalnego przechowywania i przetwarzania.
Ponadto zmniejsza opóźnienia, ponieważ dane nie muszą pokonywać dużych odległości, aby dotrzeć do chmury, co pozwala na szybsze przetwarzanie i analizę w czasie rzeczywistym. Ponadto minimalizuje zależność od łączności sieciowej, zapewniając ciągłość operacji nawet w przypadku zawodności lub zakłóceń w Internecie.
Sztuczna inteligencja jest bardzo dobrym kandydatem do pracy w środowisku lokalnym.
Pierwszym powodem jest to, że organizacje mają tendencję do wysyłania niezwykle wrażliwych danych do modeli AI. Jest to szczególnie prawdziwe w krytycznych dziedzinach, takich jak aplikacje medyczne, finansowe... Ale nie tylko.
Drugim powodem jest to, że podmioty zajmujące się sztuczną inteligencją na dzisiejszym rynku mają tendencję do ponownego wykorzystywania danych klientów do własnej działalności. Dobrym przykładem jest OpenAI: na przykład, gdy organizacje wysyłają dane do ChatGPT, dane te są analizowane, a OpenAI może ponownie wykorzystać dane do trenowania własnych modeli sztucznej inteligencji. Obawy dotyczące prywatności ChatGPT i GPT-4 są głównymi kwestiami, które prowadzą wiele organizacji do skupienia się na strategiach lokalnych.
Wdrażanie modeli AI on-premise obejmuje konfigurację infrastruktury do hostowania, zarządzania i obsługi modelu AI w ramach własnego centrum danych organizacji lub zarządzanej infrastruktury, a nie w chmurze.
Oto kilka typowych kroków związanych z wdrożeniem modelu AI on-premise:
Kroki te można uprościć, polegając na dedykowanym dostawcy, takim jak NLP Cloud, w zakresie lokalnego modelu sztucznej inteligencji. Na przykład, jeśli chodzi o NLP Cloud, uzyskasz dostęp do obrazu Docker, który zawiera gotowy do użycia model AI, zoptymalizowany pod kątem wnioskowania.
Przetwarzanie lokalne lub brzegowe ma swoje ograniczenia. Zasoby obliczeniowe dostępne na brzegu sieci są zazwyczaj ograniczone w porównaniu z infrastrukturą chmurową, co może ograniczać złożoność aplikacji, które można wdrożyć. Ponadto utrzymanie i zarządzanie rozproszonymi zasobami obliczeniowymi w wielu lokalizacjach może być trudne, wymagając dodatkowych inwestycji w infrastrukturę IT i wiedzę specjalistyczną.
Ogólnie rzecz biorąc, taka strategia jest bardziej kosztowna niż poleganie na zarządzanej ofercie SaaS, takiej jak OpenAI, Anthropic, NLP Cloud....
Wreszcie, prywatność danych jest gwarantowana tylko wtedy, gdy podstawowa infrastruktura lokalna jest prawidłowo zabezpieczona.
AI on-premise / edge AI gwałtownie rośnie teraz, gdy AI stopniowo zyskuje na popularności wśród organizacji.
Taki trend jest zrozumiały: Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana we wszelkiego rodzaju krytycznych aplikacjach, które mają silne wymagania dotyczące prywatności i - z założenia - standardowe podmioty działające w chmurze nie mogą spełnić tych wymagań.
Jeśli jesteś zainteresowany taką strategią dla swojego projektu AI, skontaktuj się z nami, abyśmy mogli doradzić: [email protected]
Maxime
Odpowiedzialny za partnerstwa strategiczne w NLP Cloud