Avantages et inconvénients de l'utilisation des LLM dans le cloud par rapport à l'exécution locale des LLM

Ces derniers mois, nous avons assisté à des avancées remarquables dans le domaine des grands modèles linguistiques (LLM), tels que ChatGPT, Bard et LLaMA, qui ont révolutionné l'ensemble du secteur. Découvrez l'évolution des LLM en lisant Qu'est-ce que le GPT-4 et pourquoi est-il important ?

L'émergence d'Open Assistant, de Dolly 2.0, de StableLM et d'autres projets à code source ouvert ont introduit des LLM sous licence commerciale qui rivalisent avec les capacités de ChatGPT. Cela signifie que les personnes disposant d'une expertise technique ont désormais la possibilité de peaufiner et de déployer des LLM sur des plateformes basées sur le cloud ou sur des serveurs locaux. Cette accessibilité a démocratisé l'utilisation des LLM, permettant à un plus grand nombre d'utilisateurs d'exploiter leur potentiel.

L'accès aux modèles de pointe étant de plus en plus ouvert, le moment est venu de concevoir une stratégie de déploiement optimale pour les LLM. Pour y parvenir, il est crucial de peser les avantages et les inconvénients de l'exécution des LLM sur des serveurs locaux ou basés sur le cloud.

Avantages de l'utilisation des LLM dans le cloud

Explorons quelques-uns des avantages de l'utilisation de modèles linguistiques de grande taille dans le cloud :

Évolutivité

La formation et le déploiement des LLM nécessitent des ressources informatiques et un stockage de données importants. Parfois, les processus de formation exigent plusieurs instances de GPU haut de gamme, ce qui ne peut être satisfait que par des services basés sur le cloud qui offrent des ressources évolutives à la demande.

Rentabilité

Si vous ne disposez pas du matériel haut de gamme nécessaire à l'exécution de modèles linguistiques volumineux, opter pour le cloud peut s'avérer une solution plus rentable. Avec les services cloud, vous ne payez que pour les ressources que vous utilisez, et souvent, les GPU et les CPU sont disponibles à des tarifs plus abordables.

Facilité d'utilisation

La plateforme cloud offre une gamme d'API, d'outils et de cadres linguistiques qui simplifient considérablement le processus de construction, d'entraînement et de déploiement des modèles d'apprentissage automatique.

Services gérés

Les fournisseurs de cloud sont chargés de gérer la mise en place, la maintenance, la sécurité et l'optimisation de l'infrastructure, ce qui réduit considérablement les frais généraux d'exploitation pour les utilisateurs.

Modèles pré-entraînés

Les plateformes cloud offrent désormais un accès aux derniers modèles de langage volumineux pré-entraînés qui peuvent être affinés sur des ensembles de données personnalisés et déployés sans effort sur le cloud. Il peut être très utile pour créer un pipeline d'apprentissage automatique de bout en bout.

Lisez 12 alternatives open-source au GPT-4 pour en savoir plus sur d'autres développements open-source populaires dans le domaine des technologies linguistiques.

Consultez la liste des plateformes cloud qui fournissent des outils et des modèles pré-entraînés :

• NVIDIA : Service cloud de NeMo pour les grands modèles linguistiques (LLM)
• Hugging Face : Critères d'inférence
• AWS : Amazon Titan
• MosaicML : Inférence
• Espace papier : Le cloud GPU conçu pour l'apprentissage automatique (Machine Learning)

Inconvénients de l'utilisation des LLM dans le cloud

Bien sûr, comme pour toute technologie, l'utilisation de grands modèles linguistiques dans le cloud présente des inconvénients :

Perte de contrôle

Lorsque vous utilisez un service de ML géré dans le cloud, vous avez moins de contrôle et de visibilité sur l'infrastructure et la mise en œuvre.

Verrouillage des fournisseurs

Si vous avez formé des LLM sur une plateforme cloud, il sera difficile de les porter sur une plateforme différente. En outre, dépendre d'un seul fournisseur de cloud comporte des risques inhérents, notamment en ce qui concerne la politique et les fluctuations de prix.

Confidentialité et sécurité des données

Vos données résident sur les serveurs du fournisseur de cloud répartis dans différentes régions du monde, vous devez donc leur faire confiance pour assurer la sécurité de vos données.

Coûts élevés

La formation et le fonctionnement des LLM à grande échelle peuvent encore s'avérer très coûteux. Les coûts des ressources informatiques et de stockage peuvent s'accumuler au fil du temps.

Latence du réseau

Il y a quelques retards lors de la communication avec les modèles s'exécutant dans le cloud, ce qui le rend moins idéal pour les applications en temps réel.

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Les avantages d'une gestion locale des programmes d'éducation et de formation tout au long de la vie

Maintenant que nous avons exploré les avantages et les inconvénients de l'exécution de modèles de langage volumineux dans le cloud, examinons les mêmes points lorsqu'il s'agit de les exécuter localement. Les avantages sont les suivants :

Plus de contrôle

Vous avez plus de contrôle sur le matériel, le modèle formé, les données et les logiciels que vous utilisez pour faire fonctionner le service. Vous pouvez vous conformer à des réglementations spécifiques, optimiser le processus de formation et d'inférence et améliorer les performances des LLM.

Réduction des coûts

Si vous disposez déjà du matériel nécessaire, il peut être moins coûteux de l'exploiter localement que de payer les coûts du cloud.

Réduction du temps de latence

L'exécution locale d'un modèle linguistique de grande taille peut offrir des avantages notables en termes de latence, ce qui permet de réduire le temps de réponse entre la formulation d'une requête et la réception de la réponse du modèle. Cet aspect revêt une grande importance, en particulier dans les applications telles que les chatbots ou les services de traduction en direct qui dépendent fortement des réponses en temps réel.

Plus de respect de la vie privée

En formant et en gérant les LLM localement, vous bénéficiez d'un meilleur contrôle sur vos données et vos modèles, ce qui vous permet de mettre en place des garanties solides pour protéger les informations sensibles.

Les inconvénients d'une gestion locale des programmes d'éducation et de formation tout au long de la vie

Voici quelques-uns des inconvénients de l'exécution locale de modèles linguistiques de grande taille :

Des coûts initiaux plus élevés

La mise en place de serveurs locaux pour l'exécution de grands modèles linguistiques peut être coûteuse si vous ne disposez pas de matériel et de logiciels haut de gamme.

Complexité

L'exécution locale des LLM peut être un défi, prendre du temps et s'accompagner d'une surcharge opérationnelle. Il y a beaucoup de pièces mobiles, et vous devez mettre en place et maintenir à la fois le logiciel et l'infrastructure.

Extensibilité limitée

Il n'est pas possible de monter ou de descendre en gamme à la demande. L'exécution de plusieurs LLM peut nécessiter une puissance de calcul supérieure à ce qui est possible sur une seule machine.

Disponibilité

Les serveurs locaux sont moins résistants. En cas de défaillance du système, l'accès à vos MLD est compromis. D'autre part, les plateformes cloud offrent plusieurs couches de redondance et présentent des temps d'arrêt plus faibles.

Accès aux modèles pré-entraînés

Il se peut que vous n'ayez pas facilement accès aux derniers modèles linguistiques de pointe pour les affiner et les déployer.

Lisez ChatGPT et L'avenir des réglementations sur l' IA pour en savoir plus sur les nouvelles réglementations sur l'IA et vous attaquer aux dangers potentiels de l'IA de nouvelle génération.

Facteurs à prendre en compte lors du choix d'une stratégie de déploiement pour les LLM

Besoins d'évolutivité

Combien d'utilisateurs avez-vous actuellement et combien de modèles devez-vous utiliser pour répondre aux exigences ? En outre, prévoyez-vous d'utiliser les données pour améliorer le modèle ? Ces informations permettront de déterminer si une solution basée sur le cloud est nécessaire.

Exigences en matière de confidentialité et de sécurité des données

Vous travaillez dans un domaine où la protection de la vie privée et des données des utilisateurs est primordiale ? Existe-t-il des lois ou des politiques d'entreprise strictes en matière de confidentialité des données ? Si la réponse est oui, il est nécessaire de développer une solution sur place.

Contraintes de coût

Si vous disposez d'un budget limité et que vous avez accès à du matériel capable d'accomplir cette tâche, il peut s'avérer plus rentable d'exécuter les modèles localement.

Facilité d'utilisation

Si vous possédez peu de compétences techniques ou si vous disposez d'une équipe restreinte, le déploiement et la gestion des modèles peuvent s'avérer difficiles. Dans ce cas, les plateformes cloud offrent souvent des outils prêts à l'emploi qui simplifient le processus, le rendant plus accessible et plus facile à gérer.

Besoin de modèles plus récents

Avez-vous accès à de grands modèles linguistiques ? Les plateformes cloud donnent généralement accès aux derniers modèles de pointe, ce qui vous garantit de pouvoir exploiter les capacités les plus avancées disponibles.

Prévisibilité

Vous pouvez gérer le coût de l'infrastructure sur site. Vous pouvez ainsi prévoir le budget, contrairement aux coûts variables liés à l'utilisation des services cloud.

Verrouillage des fournisseurs Problèmes

L'infrastructure sur site atténue ce risque d'enfermement dans un fournisseur, mais nécessite davantage de maintenance.

Tolérance au temps de latence du réseau

Si votre application nécessite des réponses en temps réel et une faible latence, le choix d'une configuration locale est la meilleure solution pour obtenir les performances souhaitées.

Expertise de l'équipe

Si votre équipe est déjà familiarisée avec les outils et services cloud, le choix de l'option cloud est idéal. La mise en œuvre d'une nouvelle solution et l'apprentissage de nouveaux outils peuvent entraîner des coûts en termes de temps, d'argent et de ressources humaines.

Conclusion

Dans ce billet, nous avons discuté des avantages et des inconvénients de l'exécution des LLM dans le cloud par rapport à l'exécution locale. La stratégie de déploiement optimale pour les LLM dépend de la taille et de la complexité du LLM, des besoins spécifiques de l'application, du budget et des exigences en matière de sécurité et de respect de la vie privée.

En bref,

• Les entreprises qui ont des contraintes budgétaires ou qui préfèrent exercer un plus grand contrôle peuvent choisir de mettre en place des programmes d'éducation et de formation tout au long de la vie au niveau local.
• Les entreprises qui recherchent des solutions de déploiement de LLM rationalisées et une facilité d'utilisation peuvent opter pour le Cloud.

En fin de compte, la décision vous appartient. Il est essentiel d'évaluer et de peser soigneusement les avantages et les inconvénients de chaque approche avant de prendre une décision en connaissance de cause.

Si vous souhaitez approfondir vos connaissances sur ce sujet, consultez le site Private Cloud vs. Cloud public : Lequel choisir ? article.