Ölçeklenebilir çıkarım sistemleri, talebe göre büyüyen dağıtılmış bulut altyapısında yapay zeka modellerini çalıştırırken, yerelleştirilmiş çıkarım sistemleri daha düşük gecikme süresi ve daha fazla kontrol için verileri yakındaki veya cihaz üzerindeki donanımda işler. Bunlar arasında seçim yapmak, iş yükü boyutuna, gizlilik ihtiyaçlarına ve gerçek zamanlı performans gereksinimlerine bağlıdır.
Dağıtılmış sunucular genelinde dalgalanan iş yüklerini yönetmek için işlem kaynaklarını dinamik olarak genişleten bulut tabanlı yapay zeka çıkarım platformları.
Verilerin kaynağına yakın yerel sunucularda, uç cihazlarda veya kullanıcı donanımlarında modelleri çalıştıran yapay zeka çıkarım kurulumları.
| Özellik | Ölçeklenebilir Çıkarım Sistemleri | Yerelleştirilmiş Çıkarım Sistemleri |
|---|---|---|
| Dağıtım Yeri | Uzak veri merkezleri ve bulut bölgeleri | Şirket içi sunucular, uç cihazlar veya kullanıcı donanımı |
| Ölçeklenebilirlik | Esnek hesaplama yoluyla neredeyse sınırsız | Yerel donanım kapasitesiyle sınırlıdır. |
| Gecikme | Ağ üzerinden iletim nedeniyle daha yüksek, tipik olarak 100-500 ms. | Küçük modeller için genellikle 50 ms'nin altında olan daha düşük bir değer. |
| Model Boyutu Desteği | Yüz milyarlarca parametre içeren modelleri çalıştırabilir. | Genellikle tüketici donanımlarında ~70B parametrelerinin altındaki modellerle sınırlıdır. |
| Gizlilik ve Veri Kontrolü | Veriler kullanıcının ağından ayrılır ve üçüncü taraflarca işlenir. | Veriler, kullanıcının tam kontrolüyle yerel donanımda kalır. |
| Maliyet Yapısı | Kullanım başına ödeme veya abonelik, talebe göre ölçeklenebilir. | İlk donanım yatırımı, ardından neredeyse sıfır ek maliyet. |
| İnternet Bağımlılığı | Kararlı ve yüksek bant genişliğine sahip bir bağlantı gerektirir. | Modeller indirildikten sonra çevrimdışı çalışır. |
| Bakım | Sağlayıcı güncellemeleri, güvenlik yamalarını ve ölçeklendirmeyi yönetir. | Kullanıcı, güncellemelerden, sürücülerden ve donanım bakımından sorumludur. |
Ölçeklenebilir çıkarım sistemleri, coğrafi konuma ve yüke bağlı olarak genellikle 100 ila 500 milisaniye arasında değişen gecikmeye neden olan ağ gidiş-dönüşlerini içerir. Yerelleştirilmiş sistemler bu ağ atlamasını tamamen atlar; bu da sesli asistanlar veya robotik gibi gerçek zamanlı uygulamalar için son derece önemlidir. Bununla birlikte, ölçeklenebilir sistemler tek bir cihaza sığmayacak kadar büyük modelleri işleyebilir, bu nedenle gecikme karşılaştırmaları yalnızca model boyutu sabit tutulduğunda anlamlıdır.
Bulut tabanlı çıkarım, token başına, istek başına veya GPU saati başına ödeme yapılan bir işletme gideri modelini takip eder. Bu, maliyetler gelirle orantılı olarak arttığı için öngörülemeyen iş yükleri için iyi çalışır. Yerelleştirilmiş çıkarım, GPU'lar veya uç donanım için önceden sermaye harcaması gerektirir, ancak her ek çıkarımın marjinal maliyeti esasen elektriktir. Yüksek hacimli, istikrarlı iş yükleri için, yerel dağıtım genellikle başabaş noktasından sonra çıkarım başına maliyet açısından daha avantajlıdır.
Veriler bir kullanıcının cihazından veya kurumsal ağından ayrıldığında, başkasının altyapısına girer ve bu da GDPR, HIPAA ve benzeri çerçeveler kapsamında düzenleyici sorunlara yol açar. Yerelleştirilmiş çıkarım, her şeyi yerinde tutarak sağlık, hukuk ve savunma uygulamaları için varsayılan seçenek haline gelir. Ölçeklenebilir sağlayıcılar bunu özel VPC'ler, müşteri tarafından yönetilen anahtarlar ve veri yerleşimi garantileriyle karşılar, ancak güven varsayımı devam eder.
Ölçeklenebilir sistemler, Kara Cuma sırasında bir perakende sitesi veya viral hale gelen bir chatbot lansmanı gibi trafik beklenmedik şekilde arttığında öne çıkar. Otomatik ölçeklendirme grupları, dakikalar içinde yüzlerce GPU örneği oluşturabilir. Yerelleştirilmiş sistemler, fiziksel donanıma bağlı olarak katı sınırlara ulaşır ve kapasite eklemek, yeni makineler satın almak ve yerleştirmek anlamına gelir. Ani iş yükleri için bulut esnekliğini şirket içi sistemlerde kopyalamak gerçekten zordur.
GPT-4 sınıfı sistemler ve Llama 3.1 405B gibi öncü açık ağırlıklı modeller de dahil olmak üzere en büyük ve en yetenekli modeller, yalnızca ölçeklenebilir altyapının sağlayabileceği çoklu GPU kümeleri gerektirir. Yerelleştirilmiş sistemler genellikle 7B ila 70B parametre aralığında daha küçük modelleri çalıştırır ve genellikle 4 bit hassasiyetinde nicelleştirilir. Yetenek açığı gerçektir ancak verimli mimariler ve daha iyi nicelleştirme teknikleri ortaya çıktıkça daralmaktadır.
Yerel çıkarım her zaman bulut tabanlı çıkarımdan daha ucuzdur.
Yerel çıkarım, ancak donanım satın alımını haklı çıkaracak bir kullanım eşiğini aştıktan sonra daha ucuz hale gelir. Düşük veya dalgalı trafik durumlarında, bulut tabanlı kullanım başına ödeme modeli, çoğu zaman boşta duran GPU'ları satın almaktan genellikle daha ucuzdur.
Bulut tabanlı çıkarım, doğası gereği güvensizdir.
Büyük bulut sağlayıcıları, verilerin depolanması ve iletilmesi sırasında şifreleme, özel ağ oluşturma, müşteri tarafından yönetilen şifreleme anahtarları ve uyumluluk sertifikaları sunmaktadır. Risk profili, bulutun kendisinden ziyade sağlayıcının kontrollerine ve yapılandırmanıza bağlıdır.
Yerel modeller, ciddi çalışmalar için kullanılamayacak kadar küçüktür.
Tek bir yüksek performanslı GPU üzerinde çalışan nicelleştirilmiş 70B parametreli modeller, birçok kıyaslama testinde eski öncü modellerle aynı veya daha iyi performans gösteriyor. Birçok kurumsal görev için, iyi ayarlanmış yerel bir model fazlasıyla yeterlidir.
Ölçeklenebilir çıkarım, yerel çıkarıma göre her zaman daha yüksek gecikme süresine sahiptir.
Yerel donanım yetersiz olduğunda veya model mevcut belleğe göre çok büyük olduğunda, çıkarım işlemi çok yavaşlayabilir. Bölgesel varlığa sahip, iyi yapılandırılmış bir bulut uç noktası, yetersiz kapasiteli yerel bir kurulumdan daha iyi performans gösterebilir.
Ömür boyu tek bir yaklaşımı seçmek zorundasınız.
Hibrit çıkarım modelleri giderek yaygınlaşıyor; yönlendirme mantığı basit sorguları yerel modellere, karmaşık olanları ise bulut API'lerine gönderiyor. Bu, maliyet, gecikme ve yetenek arasında dinamik bir denge sağlıyor.
Sınır ötesi model kalitesine, öngörülemeyen ölçeklendirmeye veya donanım tedariki olmadan hızlı pazara giriş süresine ihtiyaç duyduğunuzda ölçeklenebilir çıkarımı seçin. Gizlilik tartışılmaz olduğunda, gecikme bütçeleri kısıtlı olduğunda veya sürekli yüksek hacimli trafik yerel çözümleri ekonomik olarak daha avantajlı hale getirdiğinde yerelleştirilmiş çıkarımı seçin. Birçok üretim sistemi artık her ikisini de birleştirerek basit sorguları yerel olarak yönlendirirken karmaşık olanları buluta taşıyor.
Araçlardaki uç bilişim, anlık yanıtlar için verileri araç içinde yerel olarak işlerken, bulut tabanlı işlem ise daha kapsamlı analizler için bilgileri uzaktaki veri merkezlerine gönderir. Her yaklaşım, modern otomotiv sistemleri için gecikme süresi, güvenilirlik ve işlem gücü açısından farklı avantajlar ve dezavantajlar sunar.
Bu karşılaştırma, Amazon Web Services ve Google Cloud'un hizmet tekliflerini, fiyatlandırma modellerini, küresel altyapısını, performansını, geliştirici deneyimini ve ideal kullanım senaryolarını analiz ederek, kuruluşların teknik ve iş gereksinimlerine en uygun bulut platformunu seçmelerine yardımcı olmaktadır.
Bayt ofset kontrol noktası oluşturma ve durumsuz kurtarma, dağıtık sistemlerde hata toleransına yönelik temelde farklı yaklaşımları temsil eder; ilki kesin devam etme yeteneği için tam akış konumlarını korurken, ikincisi depolama yükünü yeniden yapılandırma kolaylığıyla takas ederek, değişmez veri kaynaklarını kullanarak durumu sıfırdan yeniden oluşturur.
Blockchain altyapı planlaması, değiştirilemez defterler ve mutabakat mekanizmalarına sahip merkeziyetsiz, dağıtılmış ağların tasarlanmasına odaklanırken, bulut altyapı planlaması ise AWS, Azure ve Google Cloud gibi merkezi sağlayıcılar aracılığıyla ölçeklenebilir, isteğe bağlı bilgi işlem kaynaklarının oluşturulmasına odaklanır.
Bulut işleme, verileri merkezi uzak veri merkezlerinde işleyerek muazzam ölçeklenebilirlik ve hesaplama gücü sunar. Uç işleme ise hesaplamayı verinin üretildiği yere daha yakın hale getirerek gecikmeyi ve bant genişliği kullanımını azaltır. Her iki yaklaşım da modern dağıtık sistemlerde farklı ihtiyaçlara hizmet eder.
