Sistemet e shkallëzueshme të inferencës ekzekutojnë modele të inteligjencës artificiale në infrastrukturën e shpërndarë të reve që rritet me kërkesën, ndërsa sistemet e lokalizuara të inferencës përpunojnë të dhëna në harduerin aty pranë ose në pajisje për vonesë më të ulët dhe kontroll më të madh. Zgjedhja midis tyre varet nga madhësia e ngarkesës së punës, nevojat e privatësisë dhe kërkesat e performancës në kohë reale.
Platformat e nxjerrjes së përfundimeve të inteligjencës artificiale të bazuara në cloud që zgjerojnë dinamikisht burimet llogaritëse për të trajtuar ngarkesat e punës që luhaten në të gjithë serverët e shpërndarë.
Konfigurimet e përfundimeve të inteligjencës artificiale që ekzekutojnë modele në servera lokalë, pajisje skajore ose pajisje të përdoruesit afër vendit ku burojnë të dhënat.
| Veçori | Sisteme të Shkallëzueshme të Inferencës | Sistemet e Inferencës së Lokalizuar |
|---|---|---|
| Vendndodhja e vendosjes | Qendra të të dhënave në distancë dhe rajone cloud | Servera në vend, pajisje kufitare ose pajisje përdoruesi |
| Shkallëzueshmëria | Praktikisht i pakufizuar nëpërmjet llogaritjes elastike | I kufizuar nga kapaciteti lokal i pajisjeve |
| Latencia | Më i lartë për shkak të udhëtimit në rrjet, zakonisht 100-500ms | Më e ulët, shpesh nën 50ms për modelet e vogla |
| Mbështetje për Madhësinë e Modelit | Mund të ekzekutojë modele me qindra miliarda parametra | Përgjithësisht i kufizuar në modele nën parametra ~70B në pajisjet e konsumatorit |
| Privatësia dhe Kontrolli i të Dhënave | Të dhënat dalin nga rrjeti i përdoruesit dhe përpunohen nga palë të treta | Të dhënat qëndrojnë në harduerin lokal me kontroll të plotë nga përdoruesi |
| Struktura e Kostos | Pagesë për përdorim ose abonim, shkallëzohet me kërkesën | Investim fillestar në harduer, pastaj kosto marxhinale pothuajse zero |
| Varësia nga interneti | Kërkon lidhje të qëndrueshme dhe me gjerësi të lartë bande | Funksionon jashtë linje pasi të shkarkohen modelet |
| Mirëmbajtje | Ofruesi merret me përditësime, patch-e sigurie dhe shkallëzim | Përdoruesi përgjegjës për përditësimet, drajverët dhe mirëmbajtjen e pajisjeve |
Sistemet e shkallëzueshme të inferencës prezantojnë udhëtime vajtje-ardhje në rrjet që shtojnë vonesën, shpesh duke zbritur midis 100 dhe 500 milisekondave në varësi të gjeografisë dhe ngarkesës. Sistemet e lokalizuara e anashkalojnë plotësisht atë kalim në rrjet, gjë që ka shumë rëndësi për aplikacionet në kohë reale si asistentët zanorë ose robotika. Megjithatë, sistemet e shkallëzueshme mund të shërbejnë për modele shumë më të mëdha që thjesht nuk mund të përshtaten në një pajisje të vetme, kështu që krahasimet e latencës kanë kuptim vetëm kur madhësia e modelit mbahet konstante.
Përfundimi i reve ndjek një model shpenzimesh operative ku ju paguani për token, për kërkesë ose për orë GPU. Kjo funksionon mirë për ngarkesa të paparashikueshme sepse kostot shkallëzohen me të ardhurat. Përfundimi i lokalizuar kërkon shpenzime kapitale paraprakisht për GPU-të ose pajisjet e skajit, por kostoja marxhinale e çdo përfundimi shtesë është në thelb energjia elektrike. Për ngarkesa pune me volum të lartë dhe të qëndrueshme, vendosja lokale shpesh fiton në kosto-për-përfundim pas pikës së barazimit.
Kur të dhënat largohen nga pajisja ose rrjeti i një përdoruesi, ato hyjnë në infrastrukturën e dikujt tjetër, gjë që krijon probleme rregullatore sipas GDPR, HIPAA dhe kornizave të ngjashme. Inferenca e lokalizuar mban gjithçka në vend, duke e bërë atë zgjedhjen e parazgjedhur për aplikacionet e kujdesit shëndetësor, ligjor dhe të mbrojtjes. Ofruesit e shkallëzueshëm e kundërshtojnë këtë me VPC private, çelësa të menaxhuar nga klienti dhe garanci për qëndrimin e të dhënave, por supozimi i besimit mbetet.
Sistemet e shkallëzueshme shkëlqejnë kur trafiku rritet në mënyrë të paparashikueshme, si një faqe interneti me pakicë gjatë Black Friday ose një lançim chatbot që bëhet viral. Grupet me shkallëzim automatik mund të aktivizojnë qindra instanca GPU brenda pak minutash. Sistemet e lokalizuara arrijnë kufij të fortë të lidhur me harduerin fizik, dhe shtimi i kapacitetit do të thotë blerje dhe grumbullim makinash të reja. Për ngarkesa pune të mëdha, elasticiteti i cloud është vërtet i vështirë për t'u replikuar në vend.
Modelet më të mëdha dhe më të afta, duke përfshirë sistemet e klasës GPT-4 dhe modelet me peshë të hapur frontier si Llama 3.1 405B, kërkojnë grupe me shumë GPU që vetëm infrastruktura e shkallëzueshme mund t'i ofrojë. Sistemet e lokalizuara zakonisht ekzekutojnë modele më të vogla në diapazonin e parametrave 7B deri në 70B, shpesh të kuantizuara me saktësi 4-bit. Hendeku i aftësive është real, por po ngushtohet ndërsa shfaqen arkitektura efikase dhe teknika më të mira të kuantizimit.
Përfundimi lokal është gjithmonë më i lirë se përfundimi në re.
Përfundimi lokal bëhet më i lirë vetëm pasi të kaloni një prag përdorimi që justifikon blerjen e pajisjeve. Për trafik të ulët ose të lartë, pagesa për përdorim në cloud shpesh kushton më pak sesa blerja e GPU-ve që qëndrojnë në punë shumicën e kohës.
Përfundimi i reve është në thelb i pasigurt.
Ofruesit kryesorë të cloud-it ofrojnë enkriptim në qetësi dhe në tranzit, rrjetëzim privat, çelësa enkriptimi të menaxhuar nga klienti dhe certifikime përputhshmërie. Profili i rrezikut varet nga kontrollet e ofruesit dhe konfigurimi juaj, jo nga vetë cloud-i.
Modelet lokale janë shumë të vogla për të qenë të dobishme për punë serioze.
Modelet e kuantizuara me parametra 70B që funksionojnë në një GPU të vetme të nivelit të lartë tani përputhen ose i tejkalojnë modelet më të vjetra të nivelit të lartë në shumë teste. Për shumë detyra të ndërmarrjeve, një model lokal i akorduar mirë është më se i aftë.
Përfundimi i shkallëzueshëm gjithmonë ka latencë më të lartë sesa përfundimi lokal.
Kur hardueri lokal ka fuqi të pamjaftueshme ose modeli është shumë i madh për memorien e disponueshme, nxjerrja e përfundimeve mund të ngadalësohet. Një pikë fundore cloud e pajisur mirë me prani rajonale mund të tejkalojë një konfigurim lokal të vogël.
Duhet të zgjedhësh një qasje përgjithmonë.
Modelet hibride të nxjerrjes së përfundimeve janë gjithnjë e më të zakonshme, me logjikën e rrugëzimit që dërgon pyetje të thjeshta te modelet lokale dhe pyetje komplekse te API-të e cloud-it. Kjo balancon koston, vonesën dhe aftësinë në mënyrë dinamike.
Zgjidhni përfundim të shkallëzueshëm kur keni nevojë për cilësi të modelit në nivel të lartë, shkallëzim të paparashikueshëm ose kohë të shpejtë në treg pa prokurim hardueri. Zgjidhni përfundim të lokalizuar kur privatësia është e panegociueshme, buxhetet e latencës janë të ngushta ose trafiku i qëndrueshëm me volum të lartë e bën ekonominë lokale të favorshme. Shumë sisteme prodhimi tani i përziejnë të dyja, duke i drejtuar pyetjet e thjeshta në nivel lokal dhe duke i shkallëzuar ato komplekse në cloud.
Agregimi i telemetrisë konsolidon metrikat, regjistrat dhe gjurmët nga shumë burime në një tubacion të unifikuar, ndërsa regjistrimi i të dhënave me një burim të vetëm përqendrohet në kapjen dhe analizimin e të dhënave nga një origjinë specifike. Zgjedhja e duhur varet nga kompleksiteti i sistemit, objektivat e vëzhgueshmërisë dhe shkalla operacionale.
Ky krahasim shqyrton Amazon Web Services dhe Google Cloud duke analizuar ofertat e shërbimeve të tyre, modelet e çmimeve, infrastrukturën globale, performancën, përvojën e zhvilluesve dhe rastet ideale të përdorimit, duke ndihmuar organizatat të zgjedhin platformën cloud që përshtatet më së miri kërkesave të tyre teknike dhe të biznesit.
Balancimi i ngarkesës në sistemet ML menaxhon ngarkesat e punës së nxjerrjes së përfundimeve dhe trajnimit me shumë GPU në të gjithë harduerin e specializuar, ndërsa trajtimi i thjeshtë i kërkesave API shpërndan trafik të lehtë HTTP nëpër serverat me qëllim të përgjithshëm. Ato ndryshojnë në mënyrë dramatike në kompleksitet, kërkesa për burime dhe inteligjencë rrugëzimi.
Bazat e të dhënave vektoriale specializohen në ruajtjen dhe kërkimin e ngulitjeve me dimensione të larta për detyra të inteligjencës artificiale dhe ngjashmërisë, ndërsa bazat e të dhënave tradicionale relacionale shkëlqejnë në të dhënat e strukturuara me pyetje të sakta dhe transaksione ACID. Zgjedhja midis tyre varet nëse ngarkesa juaj e punës përqendrohet në kërkimin semantik apo në integritetin transaksional.
Bllokimet e transferimit të të dhënave ngadalësojnë kanalet e të mësuarit automatik duke kufizuar shpejtësinë e lëvizjes së informacionit midis ruajtjes, kujtesës dhe burimeve llogaritëse, ndërsa bllokimet e llogaritjes së modelit lindin kur fuqia e përpunimit të GPU-së ose CPU-së bëhet faktori kufizues. Të kuptuarit e ndryshimit i ndihmon ekipet të optimizojnë shpenzimet e infrastrukturës dhe efikasitetin e trajnimit.
