Številne organizacije želijo umetno inteligenco vključiti v svoje izdelke ali notranje procese, pri tem pa ne smejo žrtvovati zasebnosti podatkov. Za takšne organizacije je rešitev, da modele AI prenesejo in namestijo na lastne strežnike, namesto da svoje podatke pošljejo v oblak. V tem članku bomo obravnavali to strategijo na lokaciji (znano tudi kot "robna umetna inteligenca").
Računalništvo na lokaciji ali na robu se nanaša na obdelavo in shranjevanje podatkov bližje njihovemu viru, namesto da bi jih pošiljali v centralizirano infrastrukturo v oblaku. Pri tem pristopu so računalniški viri nameščeni v bližini sistemov, ki pošiljajo podatke.
Z drugimi besedami, lokalno in robno računalništvo sta modna izraza, ki opisujeta dejstvo, da je aplikacija nameščena na lastnih strežnikih in ne uporablja zunanje storitve v oblaku, kot je API SaaS.
Dva scenarija se lahko obravnavata kot lastna: ali imate lastne stroje, ki gostujejo v vaših prostorih, ali pa uporabljate ponudnika v oblaku, kot so AWS, GCP, Azure... Strogo gledano je slednji manj "on-premise", ker nimate nadzora nad osnovnim strežnikom, vendar se na splošno oba načina lahko štejeta za veljavna on-premise / robna rešitev.
Računalništvo na lokaciji ali na robu ima več prednosti. Prvič, lokalno ali robno računalništvo bistveno poveča zasebnost in varnost podatkov, saj ohranja občutljive informacije bližje viru, zmanjšuje tveganje nepooblaščenega dostopa ali kršitev podatkov med prenosom v oblak in preprečuje akterjem v oblaku, da bi uporabili vaše podatke v neželene namene. Organizacijam pomaga tudi pri izpolnjevanju predpisov in zakonov o podatkih, ki zahtevajo lokalno shranjevanje in obdelavo.
Poleg tega zmanjšuje zakasnitve, saj podatkom ni treba prepotovati dolgih razdalj do oblaka, kar omogoča hitrejšo obdelavo in analizo v realnem času. Poleg tega zmanjšuje odvisnost od omrežne povezljivosti, kar zagotavlja, da se operacije lahko nadaljujejo tudi, ko je internet nezanesljiv ali moten.
UI je zelo dober kandidat za lokalno namestitev.
Prvi razlog je, da organizacije modelom umetne inteligence običajno pošiljajo zelo občutljive podatke. To še posebej velja za kritična področja, kot so medicinske aplikacije, finančne aplikacije, ... Vendar ne samo to.
Drugi razlog je, da akterji umetne inteligence, ki so danes na trgu, običajno ponovno uporabijo podatke strank za svoje poslovanje. Dober primer je OpenAI: ko na primer organizacije pošljejo podatke ChatGPT, se ti podatki pregledajo in OpenAI lahko ponovno uporabi vaše podatke za usposabljanje svojih lastnih modelov umetne inteligence. Vprašanja zasebnosti ChatGPT in GPT-4 so osrednja vprašanja, zaradi katerih se številne organizacije osredotočajo na lokalne strategije.
Namestitev modelov umetne inteligence na lokaciji vključuje vzpostavitev infrastrukture za gostovanje, upravljanje in uporabo modela umetne inteligence v lastnem podatkovnem centru ali upravljani infrastrukturi organizacije in ne v oblaku.
V nadaljevanju je predstavljenih nekaj običajnih korakov pri uvajanju modela umetne inteligence na lokaciji:
Te korake lahko poenostavite tako, da se za svoj lokalni model umetne inteligence zanesete na namenskega ponudnika, kot je NLP Cloud. Pri NLP Cloud boste na primer dobili dostop do slike Docker, ki vsebuje za uporabo pripravljen model AI, optimiziran za sklepanje.
Računalništvo na lokaciji ali na robu je omejeno. Računalniški viri, ki so na voljo na robu, so običajno omejeni v primerjavi z infrastrukturo v oblaku, kar lahko omejuje kompleksnost aplikacij, ki jih je mogoče uvesti. Poleg tega sta lahko vzdrževanje in upravljanje porazdeljenih računalniških virov na več lokacijah zahtevna, kar zahteva dodatne naložbe v infrastrukturo IT in strokovno znanje.
Na splošno je takšna strategija dražja od upravljanja ponudbe SaaS, kot so OpenAI, Anthropic, NLP Cloud ...
Nenazadnje je zasebnost podatkov zagotovljena le, če je osnovna lokalna infrastruktura pravilno zaščitena.
Zdaj, ko se umetna inteligenca postopoma uveljavlja v organizacijah, je na voljo vse več umetne inteligence na lokaciji in na robu lokacije.
Takšen trend je razumljiv: UI se uporablja v vseh vrstah kritičnih aplikacij, ki imajo stroge zahteve glede zasebnosti, standardni akterji v oblaku pa teh zahtev po svoji zasnovi ne morejo izpolniti.
Če vas zanima takšna strategija za vaš projekt umetne inteligence, se obrnite na nas, da vam lahko svetujemo: [email protected]
Maxime
Vodja strateških partnerstev v NLP Cloud