Многие организации хотят внедрить искусственный интеллект в свой продукт или во внутренние процессы, но при этом не жертвовать конфиденциальностью данных. Для таких организаций решением является загрузка и развертывание моделей ИИ на собственных серверах, а не передача данных в облако. В данной статье мы рассмотрим эту стратегию локального ИИ (также известную как "краевой ИИ").
Под локальными или пограничными вычислениями понимается практика обработки и хранения данных ближе к их источнику, а не передача их в централизованную облачную инфраструктуру. При таком подходе вычислительные ресурсы располагаются рядом с системами, передающими данные.
Другими словами, on-premise и edge computing - это модные выражения, описывающие тот факт, что приложение развертывается на собственных серверах, а не с помощью внешнего облачного сервиса, например SaaS API.
В качестве локальных можно рассматривать два сценария: либо вы используете собственные машины, размещенные на собственных площадях, либо привлекаете облачных поставщиков, таких как AWS, GCP, Azure... Строго говоря, последний вариант является менее "локальным", поскольку вы не имеете контроля над базовым сервером, но в целом оба варианта можно рассматривать как правильные локальные / граничные решения.
Местные или граничные вычисления обладают рядом преимуществ. Во-первых, локальные или граничные вычисления значительно повышают уровень конфиденциальности и безопасности данных, поскольку позволяют сохранить конфиденциальную информацию ближе к источнику, снизить риск несанкционированного доступа или утечки данных при транспортировке в облако, а также предотвратить использование данных в нежелательных целях. Это также помогает организациям соответствовать требованиям нормативных документов и законов, требующих локального хранения и обработки данных.
Кроме того, снижается время задержки, поскольку данным не нужно преодолевать большие расстояния, чтобы попасть в облако, что позволяет ускорить обработку и анализ в режиме реального времени. Кроме того, минимизируется зависимость от сетевого подключения, что позволяет продолжать работу даже в условиях ненадежности или перебоев в работе Интернета.
AI является очень хорошим кандидатом на размещение.
Первая причина заключается в том, что организации, как правило, передают моделям ИИ чрезвычайно чувствительные данные. Это особенно актуально в таких критических областях, как медицинские приложения, финансовые приложения... Но не только.
Вторая причина заключается в том, что субъекты ИИ, представленные сегодня на рынке, стремятся повторно использовать данные клиентов для собственного бизнеса. В качестве примера можно привести OpenAI: например, когда организации отправляют данные в ChatGPT, эти данные тщательно изучаются, и OpenAI может использовать их для обучения своих собственных моделей ИИ. Вопросы конфиденциальности ChatGPT и GPT-4 являются основными вопросами, которые заставляют многие организации ориентироваться на локальные стратегии.
Развертывание локальных моделей ИИ предполагает создание инфраструктуры для размещения, управления и обслуживания моделей ИИ в собственном центре обработки данных или управляемой инфраструктуре организации, а не в облаке.
Вот некоторые общие шаги, связанные с развертыванием локальной модели искусственного интеллекта:
Эти шаги можно упростить, если прибегнуть к услугам специализированного поставщика, например NLP Cloud, для создания локальной модели ИИ. Например, при использовании NLP Cloud вы получаете доступ к Docker-образу, содержащему готовую к использованию модель ИИ, оптимизированную для выводов.
Местные или граничные вычисления имеют свои ограничения. Вычислительные ресурсы, доступные на границе, как правило, ограничены по сравнению с облачной инфраструктурой, что может ограничивать сложность развертываемых приложений. Кроме того, обслуживание и управление распределенными вычислительными ресурсами в нескольких местах может быть сложной задачей, требующей дополнительных инвестиций в ИТ-инфраструктуру и специалистов.
В целом такая стратегия более затратна, чем использование управляемых SaaS-предложений, таких как OpenAI, Anthropic, NLP Cloud...
И, наконец, конфиденциальность данных гарантируется только в том случае, если базовая локальная инфраструктура правильно защищена.
В настоящее время, когда искусственный интеллект постепенно завоевывает все большую популярность среди организаций, наблюдается резкое увеличение числа локальных систем искусственного интеллекта (ИИ).
Такая тенденция вполне объяснима: ИИ используется во всевозможных критически важных приложениях, предъявляющих жесткие требования к конфиденциальности, и стандартные облачные исполнители по своей природе не могут их удовлетворить.
Если вы заинтересованы в такой стратегии для своего проекта в области искусственного интеллекта, пожалуйста, свяжитесь с нами, и мы сможем проконсультировать вас: [email protected]
Maxime
Ответственный за стратегические партнерские отношения в NLP Cloud