Mnohé organizácie chcú integrovať umelú inteligenciu do svojich produktov alebo interných procesov, ale bez toho, aby obetovali ochranu osobných údajov. Pre takéto organizácie je riešením stiahnuť a nasadiť modely AI na vlastných serveroch namiesto odosielania údajov do cloudu. V tomto článku sa budeme zaoberať touto on-premise stratégiou (známou aj ako "edge AI").
On-premise alebo edge computing sa vzťahuje na spracovanie a ukladanie údajov bližšie k ich zdroju namiesto ich odosielania do centralizovanej cloudovej infraštruktúry. Pri tomto prístupe sú výpočtové zdroje umiestnené v blízkosti systémov, ktoré odosielajú údaje.
Inými slovami, on-premise a edge computing sú módne výrazy, ktoré opisujú skutočnosť, že aplikácia je nasadená na vlastných serveroch, a nie pomocou externej cloudovej služby, ako je napríklad SaaS API.
Dva scenáre sa dajú považovať za on-premise: buď máte vlastné stroje umiestnené vo vlastných zariadeniach, alebo využívate cloudového dodávateľa, napríklad AWS, GCP, Azure... Prísne vzaté, druhý prípad je menej "on-premise", pretože nemáte kontrolu nad základným serverom, ale vo všeobecnosti možno oba považovať za platné on-premise / edge riešenia.
On-premise alebo edge computing ponúka niekoľko výhod. Po prvé, on-premise alebo edge computing výrazne zvyšuje súkromie a bezpečnosť údajov tým, že udržiava citlivé informácie bližšie k zdroju, znižuje riziko neoprávneného prístupu alebo narušenia údajov počas prenosu do cloudu a zabraňuje aktérom cloudu využívať vaše údaje na neželané účely. Pomáha tiež organizáciám dodržiavať predpisy a zákony týkajúce sa údajov, ktoré vyžadujú lokálne ukladanie a spracovanie.
Okrem toho znižuje latenciu, pretože údaje nemusia prekonávať veľké vzdialenosti, aby sa dostali do cloudu, čo umožňuje rýchlejšie spracovanie a analýzu v reálnom čase. Okrem toho minimalizuje závislosť od sieťového pripojenia, čím zabezpečuje, že operácie môžu pokračovať aj v prípade nespoľahlivého alebo prerušeného internetu.
UI je veľmi dobrým kandidátom na lokálne použitie.
Prvým dôvodom je, že organizácie majú tendenciu posielať modelom umelej inteligencie mimoriadne citlivé údaje. Platí to najmä v kritických oblastiach, ako sú lekárske aplikácie, finančné aplikácie... Ale nielen v nich.
Druhým dôvodom je, že subjekty AI na súčasnom trhu majú tendenciu opätovne používať údaje zákazníkov pre svoje vlastné podnikanie. Dobrým príkladom je OpenAI: keď napríklad organizácie pošlú údaje do ChatGPT, údaje sa podrobia kontrole a OpenAI môže vaše údaje opätovne použiť na trénovanie svojich vlastných modelov AI. Obavy o ochranu osobných údajov ChatGPT a GPT-4 sú hlavnými otázkami, ktoré vedú mnohé organizácie k tomu, aby sa zamerali na lokálne stratégie.
Nasadenie modelov umelej inteligencie on-premise zahŕňa vytvorenie infraštruktúry na hosťovanie, správu a obsluhu modelu umelej inteligencie vo vlastnom dátovom centre alebo spravovanej infraštruktúre organizácie, a nie v cloude.
Tu je niekoľko bežných krokov pri nasadení modelu AI on-premise:
Tieto kroky sa dajú zjednodušiť tým, že sa spoľahnete na špecializovaného dodávateľa, ako je napríklad NLP Cloud, pre váš lokálny model AI. Pokiaľ ide napríklad o NLP Cloud, získali by ste prístup k obrazu Docker, ktorý obsahuje model AI pripravený na použitie, optimalizovaný na odvodzovanie.
On-premise alebo edge computing má obmedzenia. Výpočtové zdroje dostupné na okraji sú zvyčajne obmedzené v porovnaní s cloudovou infraštruktúrou, čo môže obmedzovať zložitosť aplikácií, ktoré možno nasadiť. Okrem toho môže byť náročná údržba a správa distribuovaných výpočtových zdrojov na viacerých miestach, čo si vyžaduje ďalšie investície do IT infraštruktúry a odborných znalostí.
Vo všeobecnosti je takáto stratégia nákladnejšia ako spoliehanie sa na spravovanú ponuku SaaS, ako je OpenAI, Anthropic, NLP Cloud...
Ochrana osobných údajov je zaručená len vtedy, ak je základná infraštruktúra na mieste správne zabezpečená.
Umelá inteligencia na pracovisku / okrajová umelá inteligencia je teraz na vzostupe, pretože umelá inteligencia postupne získava popularitu medzi organizáciami.
Takýto trend je pochopiteľný: UI sa používa vo všetkých druhoch kritických aplikácií, ktoré majú prísne požiadavky na ochranu súkromia a štandardné cloudové subjekty nemôžu tieto požiadavky splniť.
Ak máte záujem o takúto stratégiu pre svoj projekt AI, kontaktujte nás, aby sme vám mohli poradiť: [email protected]
Maxime
Zodpovedný za strategické partnerstvá v spoločnosti NLP Cloud