Dalam beberapa bulan terakhir, kita menyaksikan kemajuan luar biasa di ranah Large Language Models (LLM), seperti ChatGPT, Bard, dan LLaMA, yang telah merevolusi seluruh industri. Dapatkan wawasan tentang evolusi LLM dengan membaca Apa itu GPT-4 dan Mengapa Penting?
Munculnya Open Assistant, Dolly 2.0, StableLM, dan proyek open-source lainnya telah menghadirkan LLM berlisensi komersial yang menyaingi kemampuan ChatGPT. Artinya, individu dengan keahlian teknis kini memiliki kesempatan untuk melakukan fine-tuning dan menerapkan LLM di platform berbasis cloud atau server lokal. Aksesibilitas semacam ini telah mendemokratisasi penggunaan LLM, memberdayakan lebih banyak pengguna untuk memanfaatkan potensinya.
Seiring akses ke model mutakhir menjadi semakin terbuka, kini saatnya menyusun strategi penerapan LLM yang optimal. Untuk mencapainya, penting menimbang kelebihan dan kekurangan menjalankan LLM di server berbasis cloud atau lokal.
Kelebihan Menggunakan LLM di Cloud
Mari kita telusuri beberapa manfaat menggunakan large language model di cloud:
Skalabilitas
Pelatihan dan penerapan LLM memerlukan sumber daya komputasi dan penyimpanan data yang ekstensif. Kadang, proses pelatihan menuntut banyak instance GPU kelas atas, yang hanya dapat dipenuhi melalui layanan cloud yang menawarkan sumber daya skalabel sesuai permintaan.
Efisiensi biaya
Jika Anda tidak memiliki perangkat keras kelas atas untuk menjalankan large language model, memilih cloud bisa menjadi solusi yang lebih hemat biaya. Dengan layanan cloud, Anda hanya membayar sumber daya yang digunakan, dan sering kali GPU dan CPU tersedia dengan tarif lebih terjangkau.
Kemudahan penggunaan
Platform cloud menawarkan beragam API, alat, dan kerangka bahasa yang sangat menyederhanakan proses membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning.
Layanan terkelola
Penyedia cloud bertanggung jawab menangani penyiapan, pemeliharaan, keamanan, dan optimalisasi infrastruktur, sehingga secara signifikan mengurangi beban operasional bagi pengguna.
Model pra-latih
Platform cloud kini menyediakan akses ke large language model pra-latih terbaru yang dapat di-fine-tune pada dataset kustom dan dengan mudah diterapkan di cloud. Ini bisa sangat berguna untuk membuat pipeline machine learning end-to-end.
Baca 12 Alternatif Open-Source untuk GPT-4 untuk mempelajari pengembangan open-source populer lainnya dalam teknologi bahasa.
Simak daftar platform cloud yang menyediakan alat dan model pra-latih:
- NVIDIA: Layanan Cloud NeMo Large Language Models (LLM)
- Hugging Face: Inference Endpoints
- AWS: Amazon Titan
- MosaicML: Inference
- Paperspace: Cloud GPU yang Dibangun untuk Machine Learning
Kekurangan Menggunakan LLM di Cloud
Tentu saja, seperti teknologi lain, ada beberapa sisi kurang dari menggunakan large language model di cloud:
Kehilangan kendali
Saat menggunakan layanan ML terkelola di cloud, Anda memiliki kendali dan visibilitas yang lebih sedikit atas infrastruktur dan implementasi.
Terkunci pada vendor
Jika Anda melatih LLM di satu platform cloud, akan sulit untuk memindahkannya ke platform lain. Selain itu, bergantung hanya pada satu penyedia cloud mengandung risiko bawaan, terutama terkait perubahan kebijakan dan harga.
Privasi dan keamanan data
Data Anda berada di server penyedia cloud di berbagai wilayah di seluruh dunia, sehingga Anda harus mempercayakan keamanan data Anda kepada mereka.
Biaya tinggi
Melatih dan menjalankan LLM dalam skala besar masih bisa sangat mahal. Biaya sumber daya komputasi dan penyimpanan dapat menumpuk seiring waktu.
Latensi jaringan
Ada penundaan saat berkomunikasi dengan model yang berjalan di cloud, sehingga kurang ideal untuk aplikasi waktu nyata.
Baru mengenal komputasi cloud? Baca Cloud Computing dan Arsitektur untuk Data Scientist dan pelajari cara menerapkan solusi data science ke produksi.
Kelebihan Menjalankan LLM Secara Lokal
Setelah kita membahas kelebihan dan kekurangan menjalankan large language model di cloud, mari lihat poin yang sama saat menjalankannya secara lokal. Kelebihannya meliputi:
Kendali lebih besar
Anda memiliki kendali lebih besar atas perangkat keras, model terlatih, data, dan perangkat lunak yang digunakan untuk menjalankan layanan. Anda dapat menyiapkan agar patuh terhadap regulasi tertentu, mengoptimalkan proses pelatihan dan inferensi, serta meningkatkan kinerja LLM.
Biaya lebih rendah
Jika Anda sudah memiliki perangkat keras yang diperlukan, maka menjalankannya secara lokal bisa lebih murah daripada membayar biaya cloud.
Latensi berkurang
Menjalankan large language model secara lokal dapat menawarkan keunggulan nyata dalam hal latensi, sehingga waktu respons antara membuat permintaan dan menerima jawaban model berkurang. Aspek ini sangat penting, terutama pada aplikasi seperti chatbot atau layanan terjemahan langsung yang sangat bergantung pada respons waktu nyata.
Privasi lebih baik
Dengan melatih dan menjalankan LLM secara lokal, Anda memperoleh kendali lebih besar atas data dan model, sehingga memungkinkan Anda membangun perlindungan yang kuat untuk menjaga informasi sensitif.
Kekurangan Menjalankan LLM Secara Lokal
Berikut beberapa sisi kurang dari menjalankan large language model secara lokal:
Biaya awal lebih tinggi
Menyiapkan server lokal untuk menjalankan large language model dapat mahal jika Anda tidak memiliki perangkat keras dan perangkat lunak kelas atas.
Kompleksitas
Menjalankan LLM secara lokal bisa menantang, memakan waktu, dan menambah beban operasional. Ada banyak komponen yang bergerak, dan Anda harus menyiapkan serta memelihara perangkat lunak dan infrastruktur.
Skalabilitas terbatas
Anda tidak dapat melakukan skala naik atau turun sesuai permintaan. Menjalankan banyak LLM mungkin memerlukan daya komputasi lebih dari yang memungkinkan pada satu mesin.
Ketersediaan
Server lokal kurang tangguh. Jika terjadi kegagalan sistem, akses ke LLM Anda terancam. Di sisi lain, platform cloud menawarkan banyak lapisan redundansi dan waktu henti yang lebih rendah.
Akses ke model pra-latih
Akses ke large language model mutakhir untuk fine-tuning dan penerapan mungkin tidak mudah tersedia bagi Anda.
Baca ChatGPT dan Masa Depan Regulasi AI untuk mempelajari regulasi AI baru dan mengatasi potensi bahaya AI generasi berikutnya.
Faktor yang Perlu Dipertimbangkan Saat Memilih Strategi Penerapan LLM
Kebutuhan skalabilitas
Berapa banyak pengguna yang Anda miliki saat ini, dan berapa banyak model yang perlu Anda jalankan untuk memenuhi kebutuhan? Selain itu, apakah Anda berencana memanfaatkan data untuk peningkatan model? Informasi ini akan menentukan apakah solusi berbasis cloud diperlukan.
Persyaratan privasi dan keamanan data
Apakah Anda beroperasi di domain yang menempatkan privasi pengguna dan perlindungan data sebagai hal utama? Apakah ada undang-undang privasi data yang ketat atau kebijakan korporat yang berlaku? Jika jawabannya ya, perlu dikembangkan solusi on-premise.
Keterbatasan biaya
Jika Anda bekerja dengan anggaran terbatas dan memiliki akses ke perangkat keras yang mampu menangani tugasnya, menjalankan model secara lokal bisa lebih hemat biaya.
Kemudahan penggunaan
Jika keterampilan teknis Anda lebih rendah atau tim Anda terbatas, penerapan dan pengelolaan model bisa menjadi tantangan. Dalam kasus seperti ini, platform cloud sering menawarkan alat plug-and-play yang menyederhanakan proses, sehingga lebih mudah diakses dan dikelola.
Kebutuhan akan model terbaru
Apakah Anda memiliki akses ke Large Language Models? Platform cloud biasanya menyediakan akses ke model mutakhir, memastikan Anda dapat memanfaatkan kemampuan paling canggih yang tersedia.
Prediktabilitas
Anda dapat mengelola biaya infrastruktur on-premise. Ini memungkinkan Anda memprediksi anggaran, berbeda dengan biaya variabel yang terkait dengan penggunaan layanan cloud.
Isu terkunci pada vendor
Infrastruktur on-premise mengurangi risiko terkunci pada vendor, tetapi memerlukan lebih banyak pemeliharaan mandiri.
Toleransi latensi jaringan
Jika aplikasi Anda memerlukan respons waktu nyata dan latensi yang lebih rendah, maka memilih penyiapan lokal adalah pilihan paling optimal untuk mencapai kinerja yang diinginkan.
Keahlian tim
Jika tim Anda sudah akrab dengan alat dan layanan cloud, memilih opsi cloud adalah pilihan ideal. Menerapkan solusi baru dan mempelajari alat baru dapat menimbulkan biaya dalam hal waktu, uang, dan sumber daya manusia.
Kesimpulan
Dalam tulisan ini, kami telah membahas kelebihan dan kekurangan menjalankan LLM di cloud versus secara lokal. Strategi penerapan LLM yang optimal bergantung pada ukuran dan kompleksitas LLM, kebutuhan spesifik aplikasi, anggaran, serta persyaratan keamanan dan privasi.
Singkatnya,
- Bisnis dengan keterbatasan anggaran atau preferensi kendali yang lebih besar dapat memilih menjalankan LLM secara lokal.
- Bisnis yang mencari solusi penerapan LLM yang lebih ringkas dan mudah digunakan dapat memilih Cloud.
Pada akhirnya, keputusan ada di tangan Anda. Penting untuk mengevaluasi dengan cermat dan menimbang kelebihan serta kekurangan dari masing-masing pendekatan sebelum mengambil keputusan yang matang.
Jika Anda ingin memperluas pengetahuan tentang topik ini, lihat artikel Private Cloud vs. Public Cloud: Mana yang Harus Dipilih?.
