Skalowalne systemy wnioskowania uruchamiają modele AI w rozproszonej infrastrukturze chmurowej, która rośnie wraz z zapotrzebowaniem, podczas gdy zlokalizowane systemy wnioskowania przetwarzają dane na pobliskim sprzęcie lub na urządzeniu, co zapewnia mniejsze opóźnienia i większą kontrolę. Wybór między nimi zależy od rozmiaru obciążenia, potrzeb w zakresie prywatności oraz wymagań dotyczących wydajności w czasie rzeczywistym.
Platformy wnioskowania AI oparte na chmurze, które dynamicznie rozszerzają zasoby obliczeniowe, aby obsługiwać zmienne obciążenia na rozproszonych serwerach.
Konfiguracje wnioskowania AI, które uruchamiają modele na lokalnych serwerach, urządzeniach brzegowych lub sprzęcie użytkownika znajdującym się w pobliżu źródła danych.
| Funkcja | Skalowalne systemy wnioskowania | Lokalizowane systemy wnioskowania |
|---|---|---|
| Miejsce rozmieszczenia | Zdalne centra danych i regiony chmurowe | Serwery lokalne, urządzenia brzegowe lub sprzęt użytkownika |
| Skalowalność | Praktycznie nieograniczone dzięki elastycznemu obliczeniu | Ograniczone przez lokalną pojemność sprzętu |
| Utajenie | Wyższe ze względu na podróż sieciową, zwykle 100–500 ms | Niższy, często poniżej 50 ms dla małych modeli |
| Obsługa rozmiaru modelu | Możliwość uruchamiania modeli z setkami miliardów parametrów | Ogólnie rzecz biorąc, ograniczone do modeli o parametrach poniżej ~70B w sprzęcie konsumenckim |
| Prywatność i kontrola danych | Dane opuszczają sieć użytkownika i są przetwarzane przez osoby trzecie | Dane pozostają na lokalnym sprzęcie z pełną kontrolą użytkownika |
| Struktura kosztów | Płatność za użytkowanie lub subskrypcja, skalowalność w zależności od zapotrzebowania | Początkowa inwestycja w sprzęt, a następnie niemal zerowy koszt krańcowy |
| Uzależnienie od Internetu | Wymaga stabilnego połączenia o dużej przepustowości | Działa w trybie offline po pobraniu modeli |
| Konserwacja | Dostawca zajmuje się aktualizacjami, poprawkami zabezpieczeń i skalowaniem | Użytkownik odpowiedzialny za aktualizacje, sterowniki i konserwację sprzętu |
Skalowalne systemy wnioskowania wprowadzają dwukierunkowe transmisje sieciowe, które zwiększają opóźnienie, często osiągając od 100 do 500 milisekund, w zależności od lokalizacji i obciążenia. Systemy lokalne całkowicie pomijają ten przeskok sieciowy, co ma ogromne znaczenie dla aplikacji czasu rzeczywistego, takich jak asystenci głosowi czy robotyka. Jednak systemy skalowalne mogą obsługiwać znacznie większe modele, które po prostu nie mieszczą się na jednym urządzeniu, dlatego porównywanie opóźnień ma sens tylko wtedy, gdy rozmiar modelu jest stały.
Wnioskowanie w chmurze opiera się na modelu kosztów operacyjnych, w którym płaci się za token, żądanie lub godzinę pracy GPU. To rozwiązanie sprawdza się w przypadku nieprzewidywalnych obciążeń, ponieważ koszty skalują się wraz z przychodami. Lokalne wnioskowanie wymaga początkowych nakładów inwestycyjnych na GPU lub sprzęt brzegowy, ale koszt krańcowy każdego dodatkowego wnioskowania to w zasadzie koszt energii elektrycznej. W przypadku obciążeń o dużej objętości i stabilnych obciążeniach, wdrożenie lokalne często wygrywa pod względem kosztu wnioskowania po osiągnięciu progu rentowności.
Kiedy dane opuszczają urządzenie użytkownika lub sieć firmową, trafiają do infrastruktury innej osoby, co stwarza problemy regulacyjne w kontekście RODO, HIPAA i podobnych ram prawnych. Lokalne wnioskowanie utrzymuje wszystko na miejscu, co czyni je domyślnym wyborem w aplikacjach opieki zdrowotnej, prawnych i obronnych. Skalowalni dostawcy przeciwdziałają temu, oferując prywatne sieci VPC, klucze zarządzane przez klientów i gwarancje rezydencji danych, ale założenie o zaufaniu pozostaje niezmienne.
Skalowalne systemy sprawdzają się w przypadku nieprzewidywalnych wzrostów ruchu, takich jak witryna handlowa w Czarny Piątek czy premiera chatbota, która staje się viralem. Grupy autoskalujące potrafią uruchomić setki instancji GPU w ciągu kilku minut. Lokalne systemy osiągają limity związane z fizycznym sprzętem, a zwiększenie pojemności oznacza zakup i instalację nowych maszyn. W przypadku obciążeń dynamicznych, elastyczność chmury jest naprawdę trudna do odtworzenia lokalnie.
Największe i najbardziej wydajne modele, w tym systemy klasy GPT-4 i zaawansowane modele o otwartej architekturze, takie jak Llama 3.1 405B, wymagają klastrów wieloprocesorowych, które może zapewnić jedynie skalowalna infrastruktura. Zlokalizowane systemy zazwyczaj obsługują mniejsze modele o parametrach od 7B do 70B, często kwantyzowane z precyzją 4-bitową. Różnica w wydajności jest realna, ale zmniejsza się wraz z pojawianiem się wydajnych architektur i lepszych technik kwantyzacji.
Wnioskowanie lokalne jest zawsze tańsze niż wnioskowanie w chmurze.
Lokalne wnioskowanie staje się tańsze dopiero po przekroczeniu progu wykorzystania, który uzasadnia zakup sprzętu. W przypadku niskiego lub dynamicznego ruchu, płatność za użytkowanie w chmurze często kosztuje mniej niż zakup procesorów graficznych, które przez większość czasu pozostają bezczynne.
Wnioskowanie w chmurze jest z natury niebezpieczne.
Wiodący dostawcy usług chmurowych oferują szyfrowanie danych w spoczynku i w ruchu, sieci prywatne, klucze szyfrujące zarządzane przez klienta oraz certyfikaty zgodności. Profil ryzyka zależy od mechanizmów kontroli dostawcy i konfiguracji, a nie od samej chmury.
Lokalne modele są zbyt małe, by nadawać się do poważnych prac.
Skwantyzowane modele o parametrach 70B działające na jednym, zaawansowanym procesorze graficznym GPU dorównują teraz, a nawet przewyższają, starsze modele z czołówki w wielu testach porównawczych. W przypadku wielu zadań korporacyjnych dobrze dostrojony model lokalny jest więcej niż wystarczający.
Wnioskowanie skalowalne zawsze charakteryzuje się większym opóźnieniem niż wnioskowanie lokalne.
Gdy lokalny sprzęt jest niewystarczający lub model jest zbyt duży dla dostępnej pamięci, wnioskowanie może być powolne. Dobrze skonfigurowany punkt końcowy w chmurze z lokalną obecnością może przewyższyć wydajność zbyt małej konfiguracji lokalnej.
Musisz wybrać jedno podejście na zawsze.
Hybrydowe wzorce wnioskowania są coraz powszechniejsze, a logika routingu wysyła proste zapytania do modeli lokalnych, a złożone do interfejsów API w chmurze. Pozwala to dynamicznie równoważyć koszty, opóźnienia i możliwości.
Wybierz skalowalne wnioskowanie, gdy potrzebujesz pionierskiej jakości modeli, nieprzewidywalnego skalowania lub szybkiego wprowadzania produktów na rynek bez konieczności zakupu sprzętu. Wybierz lokalne wnioskowanie, gdy prywatność jest nie do negocjacji, budżety na opóźnienia są ograniczone lub gdy stały, wysoki ruch sprawia, że opłacalność instalacji lokalnej jest korzystna. Wiele systemów produkcyjnych łączy obecnie oba te aspekty, kierując proste zapytania lokalnie i eskalując złożone do chmury.
Agregacja danych telemetrycznych konsoliduje metryki, logi i ślady z wielu źródeł w ujednolicony kanał, podczas gdy logowanie z jednego źródła koncentruje się na przechwytywaniu i analizowaniu danych z jednego konkretnego źródła. Właściwy wybór zależy od złożoności systemu, celów w zakresie obserwowalności oraz skali operacyjnej.
Porównanie analizuje Amazon Web Services i Google Cloud, badając ich ofertę usług, modele cenowe, globalną infrastrukturę, wydajność, doświadczenie deweloperów oraz optymalne przypadki użycia, pomagając organizacjom wybrać platformę chmurową najlepiej dopasowaną do ich wymagań technicznych i biznesowych.
Bazy danych wektorowe specjalizują się w przechowywaniu i wyszukiwaniu wielowymiarowych osadzeń na potrzeby zadań związanych ze sztuczną inteligencją i podobieństwem, podczas gdy tradycyjne relacyjne bazy danych doskonale radzą sobie ze strukturalnymi danymi, precyzyjnymi zapytaniami i transakcjami ACID. Wybór między nimi zależy od tego, czy Twoje obciążenie koncentruje się na wyszukiwaniu semantycznym, czy na integralności transakcyjnej.
Lokalna pamięć podręczna przechowuje dane bezpośrednio na serwerach aplikacji, co zapewnia dostęp z bardzo niskim opóźnieniem, podczas gdy scentralizowane klastry pamięci podręcznej wdrażają dedykowaną, współdzieloną infrastrukturę, do której wiele usług może uzyskiwać dostęp jednocześnie, co pozwala na spójne zarządzanie stanem.
Debugowanie systemów rozproszonych rozwiązuje problemy w wielu maszynach i usługach sieciowych, podczas gdy debugowanie systemów lokalnych koncentruje się na problemach w obrębie jednej maszyny lub aplikacji. Każde podejście wymaga innych narzędzi, modeli mentalnych i strategii, aby skutecznie izolować i rozwiązywać problemy.
