Multe organizații doresc să integreze inteligența artificială în produsul lor sau în procesele lor interne, dar fără a sacrifica confidențialitatea datelor. Pentru astfel de organizații, soluția este să descarce și să implementeze modele de AI pe propriile servere, în loc să trimită datele în cloud. Vom discuta în acest articol despre această strategie on-premise (cunoscută și sub numele de "edge AI").
On-premise sau edge computing se referă la practica de a procesa și stoca datele mai aproape de sursă, în loc să le trimitem către o infrastructură cloud centralizată. În cadrul acestei abordări, resursele de calcul sunt situate în apropierea sistemelor care trimit datele.
Cu alte cuvinte, "on-premise" și "edge computing" sunt expresii la modă care descriu faptul că o aplicație este implementată pe propriile servere, mai degrabă decât folosind un serviciu cloud extern, cum ar fi un API SaaS.
2 scenarii pot fi considerate ca fiind on-premise: fie aveți propriile mașini găzduite în propriile facilități, fie folosiți un furnizor de cloud precum AWS, GCP, Azure... Strict vorbind, acesta din urmă este mai puțin "on-premise", deoarece nu aveți control asupra serverului de bază, dar, în general, ambele pot fi considerate soluții on-premise / edge valabile.
Calculul la fața locului sau edge computing oferă mai multe avantaje. În primul rând, on-premise sau edge computing îmbunătățește în mod dramatic confidențialitatea și securitatea datelor, menținând informațiile sensibile mai aproape de sursă, reducând riscul de acces neautorizat sau de încălcare a datelor în timpul transportului către cloud și împiedicând actorii din cloud să folosească datele dumneavoastră în scopuri nedorite. De asemenea, ajută organizațiile să respecte reglementările și legile privind datele care impun stocarea și procesarea locală.
În plus, reduce latența, deoarece datele nu trebuie să parcurgă distanțe lungi pentru a ajunge în cloud, ceea ce permite o procesare mai rapidă și o analiză în timp real. În plus, reduce la minimum dependența de conectivitatea rețelei, asigurându-se că operațiunile pot continua chiar și atunci când internetul nu este fiabil sau este întrerupt.
AI este un candidat foarte bun pentru un sistem on-premise.
Primul motiv este că organizațiile tind să trimită date extrem de sensibile către modelele de inteligență artificială. Acest lucru este valabil mai ales în domenii critice, cum ar fi aplicațiile medicale, aplicațiile financiare,... Dar nu numai.
Al doilea motiv este că actorii de inteligență artificială de pe piață au tendința de a reutiliza datele clienților pentru propria afacere. OpenAI este un bun exemplu: de exemplu, atunci când organizațiile trimit date către ChatGPT, datele sunt analizate, iar OpenAI poate reutiliza datele dvs. pentru a-și antrena propriile modele de inteligență artificială. Preocupările legate de confidențialitatea ChatGPT și GPT-4 sunt întrebări centrale care determină multe organizații să se concentreze pe strategiile on-premise.
Implementarea modelelor de inteligență artificială la fața locului implică configurarea infrastructurii pentru a găzdui, gestiona și servi modelul de inteligență artificială în cadrul centrului de date sau al infrastructurii gestionate de o organizație, mai degrabă decât în cloud.
Iată câțiva pași obișnuiți implicați în implementarea unui model de inteligență artificială la fața locului:
Acești pași pot fi simplificați dacă vă bazați pe un furnizor specializat, cum ar fi NLP Cloud, pentru modelul de inteligență artificială la fața locului. De exemplu, în ceea ce privește NLP Cloud, veți avea acces la o imagine Docker care conține un model AI gata de utilizare, optimizat pentru inferență.
Calculul la fața locului sau edge computing are limitări. Resursele de calcul disponibile la periferie sunt de obicei limitate în comparație cu infrastructura cloud, ceea ce poate restricționa complexitatea aplicațiilor care pot fi implementate. În plus, întreținerea și gestionarea resurselor de calcul distribuite în mai multe locații poate fi o provocare, necesitând investiții suplimentare în infrastructura și expertiza IT.
În general, o astfel de strategie este mai costisitoare decât să te bazezi pe o ofertă SaaS gestionată, cum ar fi OpenAI, Anthropic, NLP Cloud...
În cele din urmă, confidențialitatea datelor este garantată numai dacă infrastructura de bază la fața locului este securizată corect.
Inteligența Artificială la fața locului / edge AI este în creștere fulminantă acum că AI câștigă treptat teren în rândul organizațiilor.
O astfel de tendință este de înțeles: Inteligența artificială este utilizată în tot felul de aplicații critice care au cerințe puternice de confidențialitate și - prin concepție - actorii cloud standard nu pot îndeplini aceste cerințe.
Dacă sunteți interesat de o astfel de strategie pentru proiectul dvs. de inteligență artificială, vă rugăm să ne contactați pentru a vă oferi consultanță: [email protected]
Maxime
Responsabil de parteneriate strategice la NLP Cloud