Många organisationer vill integrera AI i sin produkt eller i sina interna processer, men utan att göra avkall på dataintegriteten. För sådana organisationer är lösningen att ladda ner och distribuera AI-modeller på sina egna servrar istället för att skicka sina data till molnet. Vi kommer att diskutera denna on-premise-strategi i den här artikeln (även känd som "edge AI").
On-premise eller edge computing innebär att data bearbetas och lagras närmare källan i stället för att skickas till en centraliserad molninfrastruktur. I detta tillvägagångssätt är datorresurserna placerade nära de system som skickar data.
Med andra ord är on-premise och edge computing trendiga uttryck som beskriver det faktum att en applikation distribueras på dina egna servrar snarare än att använda en extern molntjänst som ett SaaS API.
2 scenarier kan betraktas som on-premise: antingen har du dina egna maskiner i dina egna lokaler, eller så utnyttjar du en molnleverantör som AWS, GCP, Azure ... Strikt taget är det senare mindre "on-premise" eftersom du inte har kontroll över den underliggande servern, men i allmänhet kan båda betraktas som giltiga on-premise / edge-lösningar.
On-premise eller edge computing erbjuder flera fördelar. För det första innebär on-premise eller edge computing en dramatisk förbättring av dataintegriteten och datasäkerheten genom att känslig information hålls närmare källan, risken för obehörig åtkomst eller dataintrång under transporten till molnet minskar och molnaktörer hindras från att utnyttja dina data för oönskade syften. Det hjälper också organisationer att följa dataregler och lagar som kräver lokal lagring och bearbetning.
Dessutom minskar latensen eftersom data inte behöver färdas långa sträckor för att nå molnet, vilket möjliggör snabbare bearbetning och realtidsanalys. Dessutom minimeras beroendet av nätverksanslutning, vilket säkerställer att verksamheten kan fortsätta även när internet är opålitligt eller störs.
AI är en mycket bra on-premise-kandidat.
Det första skälet är att organisationer tenderar att skicka extremt känsliga data till AI-modeller. Detta gäller särskilt inom kritiska områden som medicinska tillämpningar, finansiella tillämpningar, ... Men inte bara.
Det andra skälet är att AI-aktörer på marknaden idag tenderar att återanvända kunddata för sin egen verksamhet. OpenAI är ett bra exempel: när organisationer skickar data till ChatGPT granskas datan och OpenAI kan återanvända din data för att träna sina egna AI-modeller. Integritetsfrågorna kring ChatGPT och GPT-4 är centrala frågor som får många organisationer att fokusera på on-premise-strategier.
Att distribuera AI-modeller på plats innebär att man inrättar infrastrukturen för att vara värd för, hantera och betjäna AI-modellen i en organisations eget datacenter eller hanterade infrastruktur, snarare än i molnet.
Här är några vanliga steg som ingår i implementeringen av en AI-modell på plats:
Dessa steg kan förenklas genom att du förlitar dig på en dedikerad leverantör som NLP Cloud för din lokala AI-modell. När det gäller NLP Cloud skulle du till exempel få tillgång till en Docker-image som innehåller en färdig AI-modell som är optimerad för inferens.
On-premise eller edge computing har begränsningar. De datorresurser som finns tillgängliga i edge är vanligtvis begränsade jämfört med molninfrastruktur, vilket kan begränsa komplexiteten i de applikationer som kan distribueras. Dessutom kan det vara svårt att underhålla och hantera distribuerade datorresurser på flera platser, vilket kräver ytterligare investeringar i IT-infrastruktur och expertis.
I allmänhet är en sådan strategi dyrare än att förlita sig på ett hanterat SaaS-erbjudande som OpenAI, Anthropic, NLP Cloud ...
Sist men inte minst garanteras datasekretess endast om den underliggande lokala infrastrukturen är korrekt säkrad.
On-premise AI / edge AI är på stark frammarsch nu när AI gradvis börjar få fäste bland organisationer.
En sådan trend är förståelig: AI används i alla typer av kritiska applikationer som har starka integritetskrav och - av naturliga skäl - kan standardmolnaktörer inte uppfylla dessa krav.
Om du är intresserad av en sådan strategi för ditt AI-projekt, vänligen kontakta oss så att vi kan ge dig råd: [email protected]
Maxime
Ansvarig för strategiska partnerskap på NLP Cloud