In den vergangenen Monaten gab es beeindruckende Fortschritte bei Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Bard und LLaMA, die die gesamte Branche auf den Kopf gestellt haben. Verschaffe dir einen Überblick über die Entwicklung von LLMs in What is GPT-4 and Why Does it Matter?.
Mit Open Assistant, Dolly 2.0, StableLM und weiteren Open-Source-Projekten sind kommerziell lizenzierte LLMs entstanden, die mit den Fähigkeiten von ChatGPT mithalten. Das bedeutet: Wer technisch versiert ist, kann LLMs feinabstimmen und entweder in der Cloud oder auf eigenen Servern betreiben. Diese Zugänglichkeit hat die Nutzung von LLMs demokratisiert und mehr Menschen ermöglicht, ihr Potenzial zu nutzen.
Da der Zugang zu Spitzentechnologien immer offener wird, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, eine optimale Bereitstellungsstrategie für LLMs zu entwickeln. Dafür gilt es, die Vor- und Nachteile eines Cloud-Betriebs gegenüber der lokalen Ausführung sorgfältig abzuwägen.
Vorteile der Nutzung von LLMs in der Cloud
Schauen wir uns zunächst die Pluspunkte an, wenn du große Sprachmodelle in der Cloud einsetzt:
Skalierbarkeit
Training und Bereitstellung von LLMs benötigen enorme Rechenressourcen und Datenspeicher. Teilweise erfordern Trainingsprozesse mehrere High-End-GPUs – ein Bedarf, den nur Cloud-Services mit skalierbaren Ressourcen auf Abruf zuverlässig decken.
Kosteneffizienz
Fehlt dir die High-End-Hardware für große Sprachmodelle, kann die Cloud die günstigere Lösung sein. Du zahlst nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen, und GPUs sowie CPUs sind dort oft zu attraktiveren Konditionen verfügbar.
Einfache Nutzung
Cloud-Plattformen bieten eine Vielzahl an APIs, Tools und Frameworks, die Aufbau, Training und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen deutlich vereinfachen.
Managed Services
Cloud-Anbieter übernehmen Einrichtung, Wartung, Sicherheit und Optimierung der Infrastruktur – das reduziert deinen Betriebsaufwand erheblich.
Vorgefertigte Modelle
Cloud-Plattformen bieten Zugang zu aktuellen, vortrainierten Large Language Models, die du auf eigenen Datensätzen feinabstimmen und direkt in der Cloud ausrollen kannst – ideal für durchgängige ML-Pipelines.
Lies 12 GPT-4 Open-Source Alternatives, um weitere populäre Open-Source-Entwicklungen in der Sprachverarbeitung kennenzulernen.
Hier findest du Cloud-Plattformen mit passenden Tools und vortrainierten Modellen:
- NVIDIA: NeMo Large Language Models (LLM) Cloud Service
- Hugging Face: Inference Endpoints
- AWS: Amazon Titan
- MosaicML: Inference
- Paperspace: The GPU cloud built for Machine Learning
Nachteile der Nutzung von LLMs in der Cloud
Wie jede Technologie hat auch der Cloud-Einsatz großer Sprachmodelle Schattenseiten:
Weniger Kontrolle
Bei verwalteten Cloud-ML-Services hast du weniger Kontrolle und Transparenz über Infrastruktur und Implementierung.
Vendor-Lock-in
Wenn du LLMs auf einer Cloud-Plattform trainierst, ist der spätere Wechsel schwer. Zudem birgt die Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter Risiken – etwa bei Richtlinien- oder Preisänderungen.
Datenschutz und Sicherheit
Deine Daten liegen auf den Servern des Cloud-Anbieters in verschiedenen Regionen weltweit. Du musst darauf vertrauen, dass sie sicher verwahrt werden.
Hohe Kosten
Training und Betrieb von LLMs im großen Maßstab können weiterhin teuer sein. Rechen- und Speicherkosten summieren sich über die Zeit.
Netzwerklatenz
Die Kommunikation mit in der Cloud laufenden Modellen bringt Verzögerungen mit sich – für Echtzeitanwendungen ist das nicht ideal.
Neu in der Cloud-Welt? Lies Cloud Computing and Architecture for Data Scientists und lerne, wie du Data-Science-Lösungen in die Produktion bringst.
Vorteile der lokalen Ausführung von LLMs
Nach den Vor- und Nachteilen der Cloud schauen wir nun auf die lokale Ausführung. Dafür sprechen insbesondere:
Mehr Kontrolle
Du steuerst Hardware, trainiertes Modell, Daten und die eingesetzte Software. So kannst du gezielt Compliance-Anforderungen erfüllen, Training und Inferenz optimieren und die Leistung deiner LLMs steigern.
Geringere Kosten
Verfügst du bereits über geeignete Hardware, ist der lokale Betrieb oft günstiger als fortlaufende Cloud-Kosten.
Niedrigere Latenz
Ein lokal betriebenes LLM punktet mit geringerer Latenz – die Antwortzeit zwischen Anfrage und Modellreaktion sinkt. Das ist vor allem bei Chatbots oder Live-Übersetzungen wichtig, die auf Echtzeitreaktionen angewiesen sind.
Mehr Privatsphäre
Wenn du LLMs lokal trainierst und betreibst, behältst du die volle Kontrolle über Daten und Modelle und kannst starke Schutzmechanismen für sensible Informationen etablieren.
Nachteile der lokalen Ausführung von LLMs
Diese Punkte sprechen gegen den lokalen Betrieb großer Sprachmodelle:
Hohe Anfangsinvestitionen
Die Einrichtung lokaler Server kann teuer werden, wenn dir High-End-Hardware und passende Software fehlen.
Komplexität
LLMs lokal zu betreiben ist anspruchsvoll, zeitintensiv und mit Betriebsaufwand verbunden. Es gibt viele Stellschrauben, und du musst sowohl Software als auch Infrastruktur einrichten und warten.
Begrenzte Skalierbarkeit
Ein spontanes Hoch- oder Runterskalieren ist nicht möglich. Mehrere LLMs parallel können mehr Rechenleistung verlangen, als eine einzelne Maschine liefern kann.
Verfügbarkeit
Lokale Server sind weniger ausfallsicher. Bei Systemfehlern ist der Zugriff auf deine LLMs gefährdet. Cloud-Plattformen bieten dagegen mehrere Redundanzebenen und geringere Ausfallzeiten.
Zugang zu vortrainierten Modellen
Der Zugriff auf die neuesten State-of-the-Art-Modelle zum Finetuning und für den Einsatz ist lokal nicht immer ohne Weiteres gegeben.
Lies ChatGPT and The Future of AI Regulations, um mehr über neue KI-Regulierungen zu erfahren und Risiken der nächsten KI-Generation anzugehen.
Wichtige Faktoren bei der Wahl der Bereitstellungsstrategie für LLMs
Skalierungsbedarf
Wie viele Nutzer hast du aktuell, und wie viele Modelle müssen laufen, um die Anforderungen zu erfüllen? Planst du außerdem, Daten zur Modellverbesserung zu nutzen? Diese Punkte entscheiden, ob eine Cloud-Lösung notwendig ist.
Anforderungen an Datenschutz und Sicherheit
Arbeitest du in einem Umfeld, in dem Nutzerprivatsphäre und Datenschutz an erster Stelle stehen? Gelten strenge Gesetze oder Konzernrichtlinien? Dann ist eine On-Premises-Lösung erforderlich.
Budgetgrenzen
Hast du ein begrenztes Budget und verfügbare Hardware, die die Aufgabe stemmen kann, ist der lokale Betrieb oft kostengünstiger.
Nutzerfreundlichkeit
Fehlt dir technisches Know-how oder ist dein Team klein, sind Bereitstellung und Betrieb anspruchsvoll. In solchen Fällen bieten Cloud-Plattformen oft Plug-and-Play-Tools, die den Prozess vereinfachen.
Bedarf an neuesten Modellen
Brauchst du Zugriff auf Large Language Models der neuesten Generation? Cloud-Plattformen stellen in der Regel die aktuellsten State-of-the-Art-Modelle bereit – inklusive modernster Fähigkeiten.
Planbarkeit
On-Premises-Infrastruktur verursacht planbare, kontrollierbare Kosten – im Gegensatz zu variablen Ausgaben bei der Cloud-Nutzung.
Vendor-Lock-in vermeiden
Eigene Infrastruktur reduziert das Risiko von Vendor-Lock-in, erfordert aber mehr Selbstbetrieb und Wartung.
Toleranz für Netzwerklatenz
Benötigt deine Anwendung Echtzeitreaktionen und minimale Latenz, ist ein lokales Setup die beste Wahl für die gewünschte Performance.
Team-Expertise
Ist dein Team bereits mit Cloud-Tools und -Services vertraut, spricht viel für die Cloud. Neue Lösungen und Tools einzuführen kostet Zeit, Geld und Personalkapazität.
Fazit
Wir haben die Vor- und Nachteile von LLMs in der Cloud gegenüber lokalem Betrieb beleuchtet. Die optimale Bereitstellungsstrategie hängt von Größe und Komplexität des Modells, den Anforderungen deiner Anwendung, dem Budget sowie Sicherheits- und Datenschutzvorgaben ab.
Kurz gesagt,
- Unternehmen mit engem Budget oder dem Wunsch nach mehr Kontrolle setzen eher auf lokale LLMs.
- Unternehmen, die eine schlanke Bereitstellung und einfache Handhabung bevorzugen, fahren mit der Cloud besser.
Am Ende entscheidest du. Wichtig ist, die jeweiligen Vor- und Nachteile sorgfältig abzuwägen und auf dieser Basis fundiert zu handeln.
Wenn du tiefer einsteigen möchtest, lies den Artikel Private Cloud vs. Public Cloud: Which One to Choose?.