Sistem inferens boleh skala menjalankan model AI pada infrastruktur awan teragih yang berkembang mengikut permintaan, manakala sistem inferens setempat memproses data pada perkakasan berdekatan atau pada peranti untuk kependaman yang lebih rendah dan kawalan yang lebih besar. Memilih antara sistem ini bergantung pada saiz beban kerja, keperluan privasi dan keperluan prestasi masa nyata.
Platform inferens AI berasaskan awan yang mengembangkan sumber pengiraan secara dinamik untuk mengendalikan beban kerja yang berubah-ubah merentasi pelayan teragih.
Persediaan inferens AI yang menjalankan model pada pelayan setempat, peranti pinggir atau perkakasan pengguna berhampiran tempat data berasal.
| Ciri-ciri | Sistem Inferens Boleh Skala | Sistem Inferens Setempat |
|---|---|---|
| Lokasi Pelaksanaan | Pusat data jauh dan kawasan awan | Pelayan di premis, peranti pinggir atau perkakasan pengguna |
| Kebolehskalaan | Hampir tidak terhad melalui pengkomputeran elastik | Terhad oleh kapasiti perkakasan tempatan |
| Latensi | Lebih tinggi disebabkan oleh perjalanan rangkaian, biasanya 100-500ms | Lebih rendah, selalunya di bawah 50ms untuk model kecil |
| Sokongan Saiz Model | Boleh menjalankan model dengan ratusan bilion parameter | Secara amnya terhad kepada model di bawah parameter ~70B pada perkakasan pengguna |
| Privasi & Kawalan Data | Data meninggalkan rangkaian pengguna dan diproses oleh pihak ketiga | Data kekal pada perkakasan tempatan dengan kawalan pengguna penuh |
| Struktur Kos | Bayar setiap penggunaan atau langganan, diskalakan mengikut permintaan | Pelaburan perkakasan pendahuluan, kemudian kos marginal hampir sifar |
| Kebergantungan Internet | Memerlukan sambungan jalur lebar yang stabil dan tinggi | Berfungsi di luar talian sebaik sahaja model dimuat turun |
| Penyelenggaraan | Pembekal mengendalikan kemas kini, tampalan keselamatan dan penskalaan | Pengguna bertanggungjawab untuk kemas kini, pemacu dan penyelenggaraan perkakasan |
Sistem inferens boleh skala memperkenalkan perjalanan pergi balik rangkaian yang menambah kependaman, selalunya berada antara 100 dan 500 milisaat bergantung pada geografi dan beban. Sistem setempat melangkau lompatan rangkaian itu sepenuhnya, yang sangat penting untuk aplikasi masa nyata seperti pembantu suara atau robotik. Walau bagaimanapun, sistem boleh skala boleh digunakan untuk model yang jauh lebih besar yang tidak dapat dimuatkan pada satu peranti, jadi perbandingan kependaman hanya masuk akal apabila saiz model dikekalkan malar.
Inferens awan mengikuti model perbelanjaan operasi yang mana anda membayar setiap token, setiap permintaan atau setiap jam GPU. Ini berfungsi dengan baik untuk beban kerja yang tidak dapat diramalkan kerana kos diskalakan dengan hasil. Inferens setempat memerlukan perbelanjaan modal terlebih dahulu untuk GPU atau perkakasan pinggir, tetapi kos marginal bagi setiap inferens tambahan pada asasnya adalah elektrik. Untuk beban kerja yang stabil dan bervolum tinggi, penggunaan setempat selalunya menang berdasarkan kos setiap inferens selepas titik pulang modal.
Apabila data meninggalkan peranti atau rangkaian korporat pengguna, ia memasuki infrastruktur orang lain, yang menimbulkan masalah kawal selia di bawah GDPR, HIPAA dan rangka kerja yang serupa. Inferens setempat memastikan semuanya berada di tapak, menjadikannya pilihan lalai untuk aplikasi penjagaan kesihatan, perundangan dan pertahanan. Penyedia berskala mengatasi perkara ini dengan VPC persendirian, kunci yang diuruskan pelanggan dan jaminan pemastautin data, tetapi andaian kepercayaan kekal.
Sistem boleh skala menyerlah apabila trafik melonjak tanpa dijangka, seperti tapak runcit semasa Black Friday atau pelancaran chatbot yang menjadi tular. Kumpulan penskalaan automatik boleh memutarkan ratusan tika GPU dalam beberapa minit. Sistem setempat mencapai had yang tinggi yang terikat dengan perkakasan fizikal, dan menambah kapasiti bermakna membeli dan menggunakan mesin baharu. Untuk beban kerja yang tinggi, keanjalan awan benar-benar sukar untuk direplikasi di premis.
Model terbesar dan paling berkemampuan, termasuk sistem kelas GPT-4 dan model pemberat terbuka sempadan seperti Llama 3.1 405B, memerlukan kluster berbilang GPU yang hanya infrastruktur berskala sahaja yang boleh menyediakannya. Sistem setempat biasanya menjalankan model yang lebih kecil dalam julat parameter 7B hingga 70B, selalunya dikuantitikan kepada ketepatan 4-bit. Jurang keupayaan adalah nyata tetapi semakin sempit apabila seni bina yang cekap dan teknik kuantisasi yang lebih baik muncul.
Inferens tempatan sentiasa lebih murah daripada inferens awan.
Kesimpulan setempat hanya menjadi lebih murah selepas anda melepasi ambang penggunaan yang mewajarkan pembelian perkakasan. Untuk trafik yang rendah atau tinggi, bayar setiap penggunaan awan selalunya lebih murah daripada membeli GPU yang terbiar hampir sepanjang masa.
Inferens awan sememangnya tidak selamat.
Penyedia awan utama menawarkan penyulitan semasa penyimpanan dan dalam transit, rangkaian persendirian, kunci penyulitan yang diuruskan pelanggan dan pensijilan pematuhan. Profil risiko bergantung pada kawalan penyedia dan konfigurasi anda, bukan pada awan itu sendiri.
Model tempatan terlalu kecil untuk digunakan bagi kerja-kerja yang serius.
Model parameter 70B terkuantiti yang dijalankan pada GPU mewah tunggal kini sepadan atau mengatasi model sempadan lama pada banyak penanda aras. Bagi banyak tugasan perusahaan, model tempatan yang ditala dengan baik adalah lebih daripada berkemampuan.
Inferens boleh skala sentiasa mempunyai kependaman yang lebih tinggi daripada inferens setempat.
Apabila perkakasan tempatan kurang berkuasa atau model terlalu besar untuk memori yang tersedia, inferens boleh menjadi perlahan. Titik akhir awan yang disediakan dengan baik dengan kehadiran serantau boleh mengatasi persediaan tempatan yang bersaiz kecil.
Anda perlu memilih satu pendekatan selama-lamanya.
Corak inferens hibrid semakin biasa, dengan logik penghalaan menghantar pertanyaan mudah kepada model tempatan dan pertanyaan kompleks kepada API awan. Ini mengimbangi kos, latensi dan keupayaan secara dinamik.
Pilih inferens yang boleh diskala apabila anda memerlukan kualiti model sempadan, penskalaan yang tidak dapat diramalkan atau masa ke pasaran yang pantas tanpa perolehan perkakasan. Pilih inferens setempat apabila privasi tidak boleh dirundingkan, bajet latensi adalah ketat atau trafik volum tinggi yang stabil menjadikan ekonomi di premis menguntungkan. Banyak sistem pengeluaran kini menggabungkan kedua-duanya, menghalakan pertanyaan mudah secara setempat dan meningkatkan pertanyaan kompleks ke awan.
Pengagregatan telemetri menggabungkan metrik, log dan jejak daripada pelbagai sumber ke dalam saluran paip yang disatukan, manakala pembalakan sumber tunggal memberi tumpuan kepada penangkapan dan analisis data daripada satu asalan tertentu. Pilihan yang tepat bergantung pada kerumitan sistem, matlamat kebolehcerapan dan skala operasi.
Aliran data masa nyata memproses maklumat secara berterusan sebaik sahaja ia tiba, memberikan pandangan dalam milisaat, manakala pemprosesan kelompok mengendalikan sejumlah besar data terkumpul secara berjadual. Setiap pendekatan sesuai dengan keperluan perniagaan yang berbeza bergantung pada keperluan latensi, jumlah data dan kerumitan kes penggunaan.
Perbandingan ini mengkaji Amazon Web Services dan Google Cloud dengan menganalisis tawaran perkhidmatan, model harga, infrastruktur global, prestasi, pengalaman pembangun, dan kes penggunaan yang ideal, membantu organisasi memilih platform awan yang paling sesuai dengan keperluan teknikal dan perniagaan mereka.
Caching tempatan menyimpan data secara langsung pada pelayan aplikasi untuk akses latensi ultra rendah, manakala kluster cache berpusat menggunakan infrastruktur khusus dan dikongsi yang boleh diakses oleh pelbagai perkhidmatan secara serentak untuk pengurusan keadaan yang konsisten.
Penyahduplikasi peringkat permintaan memproses setiap permintaan masuk secara individu untuk menghapuskan pendua dalam masa nyata, manakala penyahduplikasi peringkat kelompok mengumpulkan berbilang permintaan bersama dan menghapuskan redundansi selepas pengumpulan. Kedua-dua pendekatan mengurangkan redundansi data tetapi berbeza dengan ketara dalam kependaman, penggunaan sumber dan kes penggunaan ideal.
