Sistemele de inferență scalabile rulează modele de inteligență artificială pe infrastructură cloud distribuită care crește odată cu cererea, în timp ce sistemele de inferență localizate procesează date pe hardware din apropiere sau pe dispozitiv pentru o latență mai mică și un control sporit. Alegerea între ele depinde de dimensiunea volumului de lucru, de nevoile de confidențialitate și de cerințele de performanță în timp real.
Platforme de inferență AI bazate pe cloud care extind dinamic resursele de calcul pentru a gestiona sarcini de lucru fluctuante pe servere distribuite.
Configurații de inferență bazate pe inteligență artificială care rulează modele pe servere locale, dispozitive edge sau hardware de utilizator în apropierea locului de origine a datelor.
| Funcție | Sisteme de inferență scalabile | Sisteme de inferență localizate |
|---|---|---|
| Locația de implementare | Centre de date la distanță și regiuni cloud | Servere locale, dispozitive edge sau hardware de utilizator |
| Scalabilitate | Practic nelimitat prin intermediul calculului elastic | Limitat de capacitatea hardware-ului local |
| Latență | Mai mare din cauza deplasării prin rețea, de obicei 100-500 ms | Mai mic, adesea sub 50 ms pentru modelele mici |
| Suport pentru dimensiunea modelului | Poate rula modele cu sute de miliarde de parametri | În general, limitat la modele sub parametri de ~70B pe hardware de consum |
| Confidențialitate și controlul datelor | Datele părăsesc rețeaua utilizatorului și sunt prelucrate de terți | Datele rămân pe hardware local, cu control deplin al utilizatorului |
| Structura costurilor | Plată pe utilizare sau abonament, se adaptează la cerere | Investiție inițială în hardware, apoi cost marginal aproape zero |
| Dependența de internet | Necesită o conexiune stabilă, cu lățime de bandă mare | Funcționează offline odată ce modelele sunt descărcate |
| Întreţinere | Furnizorul se ocupă de actualizări, corecții de securitate și scalare | Utilizator responsabil pentru actualizări, drivere și întreținerea hardware-ului |
Sistemele de inferență scalabile introduc tranziții dus-întors în rețea care adaugă latență, adesea între 100 și 500 de milisecunde, în funcție de geografie și sarcină. Sistemele localizate sar complet peste acest salt de rețea, ceea ce contează enorm pentru aplicațiile în timp real, cum ar fi asistenții vocali sau robotica. Cu toate acestea, sistemele scalabile pot deservi modele mult mai mari care pur și simplu nu se pot potrivi pe un singur dispozitiv, așa că comparațiile de latență au sens doar atunci când dimensiunea modelului este menținută constantă.
Inferența în cloud urmează un model de cheltuieli operaționale în care plătiți per token, per solicitare sau per oră GPU. Acest lucru funcționează bine pentru sarcini de lucru imprevizibile, deoarece costurile cresc odată cu veniturile. Inferența localizată necesită cheltuieli de capital inițiale pentru GPU-uri sau hardware edge, dar costul marginal al fiecărei inferențe suplimentare este, în esență, electricitatea. Pentru sarcini de lucru constante și cu volum mare, implementarea locală este adesea câștigătoare în ceea ce privește costul per inferență după punctul de rentabilitate.
Când datele părăsesc dispozitivul sau rețeaua corporativă a unui utilizator, acestea intră în infrastructura altcuiva, ceea ce creează dificultăți de reglementare în cadrul GDPR, HIPAA și cadre similare. Inferența localizată păstrează totul la fața locului, ceea ce o face alegerea implicită pentru aplicațiile din domeniul sănătății, juridic și de apărare. Furnizorii scalabili contracarează acest lucru cu VPC-uri private, chei gestionate de clienți și garanții de rezidență a datelor, dar presupunerea de încredere rămâne.
Sistemele scalabile ies în evidență atunci când traficul crește brusc în mod imprevizibil, cum ar fi un site de retail în timpul Black Friday sau lansarea unui chatbot care devine virală. Grupurile de scalare automată pot crea sute de instanțe GPU în câteva minute. Sistemele localizate ating limite stricte legate de hardware-ul fizic, iar adăugarea de capacitate înseamnă cumpărarea și instalarea de noi mașini. Pentru sarcini de lucru intense, elasticitatea cloud-ului este cu adevărat greu de reprodus local.
Cele mai mari și mai capabile modele, inclusiv sistemele din clasa GPT-4 și modelele open-weight de frontieră, precum Llama 3.1 405B, necesită clustere multi-GPU pe care doar o infrastructură scalabilă le poate oferi. Sistemele localizate rulează de obicei modele mai mici în intervalul de parametri de la 7B la 70B, adesea cuantificate la o precizie de 4 biți. Decalajul de capacitate este real, dar se reduce pe măsură ce apar arhitecturi eficiente și tehnici de cuantizare mai bune.
Inferența locală este întotdeauna mai ieftină decât inferența în cloud.
Inferența locală devine mai ieftină doar după ce depășești un prag de utilizare care justifică achiziționarea de hardware. Pentru trafic redus sau intens, plata per utilizare în cloud costă adesea mai puțin decât achiziționarea de GPU-uri care stau inactive cea mai mare parte a timpului.
Inferența în cloud este în mod inerent nesigură.
Furnizorii majori de cloud oferă criptare în repaus și în tranzit, rețele private, chei de criptare gestionate de client și certificări de conformitate. Profilul de risc depinde de controalele furnizorului și de configurația dvs., nu de cloud-ul în sine.
Modelele locale sunt prea mici pentru a fi utile în scopuri serioase.
Modelele cu parametri cuantificați de 70B care rulează pe un singur GPU de înaltă performanță se potrivesc acum cu modelele mai vechi de la frontieră sau chiar le depășesc în multe teste de performanță. Pentru multe sarcini de întreprindere, un model local bine reglat este mai mult decât capabil.
Inferența scalabilă are întotdeauna o latență mai mare decât inferența locală.
Când hardware-ul local este insuficient de puternic sau modelul este prea mare pentru memoria disponibilă, inferența poate încetini considerabil. Un endpoint cloud bine furnizat, cu prezență regională, poate depăși performanța unei configurații locale subdimensionate.
Trebuie să alegi o singură abordare pentru totdeauna.
Modelele de inferență hibride sunt din ce în ce mai frecvente, logica de rutare trimițând interogări simple către modele locale și interogări complexe către API-uri în cloud. Acest lucru echilibrează dinamic costul, latența și capacitatea.
Alegeți inferența scalabilă atunci când aveți nevoie de o calitate a modelului de frontieră, scalare imprevizibilă sau un timp rapid de lansare pe piață fără achiziții de hardware. Alegeți inferența localizată atunci când confidențialitatea nu este negociabilă, bugetele de latență sunt strânse sau traficul constant de volum mare face ca economia locală să fie favorabilă. Multe sisteme de producție combină acum ambele, direcționând interogările simple local și escaladând cele complexe către cloud.
Agregarea telemetriei consolidează indicatorii, jurnalele și urmele din mai multe surse într-o rețea unificată, în timp ce înregistrarea în jurnal cu o singură sursă se concentrează pe capturarea și analizarea datelor dintr-o anumită origine. Alegerea corectă depinde de complexitatea sistemului, obiectivele de observabilitate și scara operațională.
Această comparație examinează Amazon Web Services și Google Cloud prin analizarea ofertelor de servicii, modelelor de prețuri, infrastructurii globale, performanței, experienței dezvoltatorilor și cazurilor de utilizare ideale, ajutând organizațiile să aleagă platforma cloud care se potrivește cel mai bine cerințelor lor tehnice și de afaceri.
Bazele de date vectoriale sunt specializate în stocarea și căutarea de embedding-uri de înaltă dimensiune pentru sarcini de inteligență artificială și similaritate, în timp ce bazele de date relaționale tradiționale excelează la date structurate cu interogări precise și tranzacții ACID. Alegerea dintre ele depinde de concentrarea volumului de lucru pe căutarea semantică sau pe integritatea tranzacțională.
Blocajele de transfer de date încetinesc canalele de învățare automată prin limitarea vitezei cu care informațiile se deplasează între stocare, memorie și resurse de calcul, în timp ce blocajele de calcul al modelelor apar atunci când puterea de procesare a GPU-ului sau a CPU-ului devine factorul limitator. Înțelegerea diferenței ajută echipele să optimizeze cheltuielile cu infrastructura și eficiența instruirii.
Cache-ul local stochează datele direct pe serverele de aplicații pentru acces cu latență ultra-scăzută, în timp ce clusterele centralizate de cache implementează o infrastructură dedicată, partajată, la care mai multe servicii pot accesa simultan pentru o gestionare consistentă a stării.
