In de afgelopen maanden hebben we opmerkelijke vooruitgang gezien op het gebied van Large Language Models (LLM’s), zoals ChatGPT, Bard en LLaMA, die de hele sector op zijn kop hebben gezet. Krijg inzicht in de evolutie van LLM’s door What is GPT-4 and Why Does it Matter? te lezen.
De opkomst van Open Assistant, Dolly 2.0, StableLM en andere open-sourceprojecten heeft commercieel gelicentieerde LLM’s geïntroduceerd die kunnen wedijveren met de capaciteiten van ChatGPT. Dat betekent dat mensen met technische expertise nu de mogelijkheid hebben om LLM’s te fine-tunen en te deployen op cloudplatforms of lokale servers. Deze toegankelijkheid heeft het gebruik van LLM’s gedemocratiseerd, waardoor een breder publiek hun potentieel kan benutten.
Nu de toegang tot toonaangevende modellen opener wordt, is het tijd om een optimale deploystrategie voor LLM’s te bepalen. Daarvoor is het cruciaal om de voor- en nadelen af te wegen van LLM’s draaien in de cloud of op lokale servers.
Voordelen van LLM’s in de cloud gebruiken
Laten we enkele voordelen verkennen van grote taalmodellen in de cloud gebruiken:
Schaalbaarheid
Het trainen en deployen van LLM’s vereist uitgebreide rekenkracht en dataopslag. Soms zijn er meerdere high-end GPU’s nodig voor trainingsprocessen, wat alleen kan worden ingevuld via clouddiensten die schaalbare resources on demand bieden.
Kostenefficiëntie
Als je geen high-end hardware hebt om grote taalmodellen te draaien, kan kiezen voor de cloud een kosteneffectievere oplossing zijn. Bij clouddiensten betaal je alleen voor de resources die je gebruikt, en vaak zijn GPU’s en CPU’s tegen scherpere tarieven beschikbaar.
Gebruiksgemak
Het cloudplatform biedt een reeks API’s, tools en taalframeworks die het bouwen, trainen en deployen van machinelearningmodellen sterk vereenvoudigen.
Beheerde services
Cloudproviders verzorgen het opzetten, onderhouden, beveiligen en optimaliseren van de infrastructuur, wat de operationele overhead voor gebruikers aanzienlijk vermindert.
Voorgetrainde modellen
Cloudplatforms bieden nu toegang tot de nieuwste voorgetrainde grote taalmodellen die je kunt fine-tunen op eigen datasets en moeiteloos in de cloud kunt deployen. Dat is erg handig voor het opzetten van een end-to-end machinelearningpijplijn.
Lees 12 GPT-4 Open-Source Alternatives om meer te weten over andere populaire open-sourceontwikkelingen in taaltechnologie.
Bekijk de lijst met cloudplatforms die tools en voorgetrainde modellen bieden:
- 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
Nadelen van LLM’s in de cloud gebruiken
Natuurlijk zijn er, zoals bij elke technologie, ook nadelen aan het gebruik van grote taalmodellen in de cloud:
Verlies van controle
Bij het gebruik van een cloud-managed ML-service heb je minder controle en zicht op de infrastructuur en implementatie.
Vendor lock-in
Als je LLM’s op één cloudplatform hebt getraind, is het lastig om over te stappen naar een ander platform. Bovendien brengt volledig vertrouwen op één cloudprovider inherente risico’s met zich mee, met name bij beleids- en prijswijzigingen.
Dataprivacy en beveiliging
Je data staat op de servers van de cloudprovider in verschillende regio’s wereldwijd, dus je moet erop vertrouwen dat zij je data veilig houden.
Hoge kosten
LLM’s op schaal trainen en draaien kan nog steeds behoorlijk duur zijn. De kosten voor reken- en opslagresources kunnen in de loop van de tijd oplopen.
Netwerklatentie
Er zijn vertragingen bij communicatie met modellen die in de cloud draaien, wat minder ideaal is voor realtime toepassingen.
Nieuw met cloud computing? Lees Cloud Computing and Architecture for Data Scientists en leer hoe je datascienceoplossingen in productie brengt.
Voordelen van LLM’s lokaal draaien
Nu we de voor- en nadelen van LLM’s in de cloud draaien hebben bekeken, kijken we naar dezelfde punten voor lokaal draaien. De voordelen zijn onder meer:
Meer controle
Je hebt meer controle over de hardware, het getrainde model, de data en de software die je gebruikt om de service te draaien. Je kunt de setup afstemmen op specifieke regelgeving, het trainings- en inferentieproces optimaliseren en de prestaties van de LLM’s verbeteren.
Lagere kosten
Als je al over de benodigde hardware beschikt, kan lokaal draaien goedkoper zijn dan cloudkosten betalen.
Lagere latentie
Een groot taalmodel lokaal draaien kan aanzienlijke voordelen bieden qua latentie, waardoor de tijd tussen een verzoek en het antwoord van het model afneemt. Dit is vooral belangrijk in toepassingen zoals chatbots of live vertaalservices die sterk leunen op realtime reacties.
Grotere privacy
Door LLM’s lokaal te trainen en te draaien, krijg je meer controle over je data en modellen, zodat je robuuste waarborgen kunt instellen om gevoelige informatie te beschermen.
Nadelen van LLM’s lokaal draaien
Hier zijn enkele nadelen van grote taalmodellen lokaal draaien:
Hogere initiële kosten
Het opzetten van lokale servers voor het draaien van grote taalmodellen kan kostbaar zijn als je geen high-end hardware en software hebt.
Complexiteit
LLM’s lokaal draaien kan uitdagend en tijdrovend zijn en brengt operationele overhead met zich mee. Er zijn veel bewegende onderdelen, en je moet zowel de software als de infrastructuur opzetten en onderhouden.
Beperkte schaalbaarheid
Je kunt niet on demand op- of afschalen. Meerdere LLM’s draaien kan meer rekenkracht vereisen dan haalbaar is op één machine.
Beschikbaarheid
Lokale servers zijn minder veerkrachtig. Bij systeemstoringen komt de toegang tot je LLM’s in het geding. Cloudplatforms bieden daarentegen meerdere lagen van redundantie en hebben minder downtime.
Toegang tot voorgetrainde modellen
Toegang tot de nieuwste state-of-the-art grote taalmodellen voor fine-tuning en deployment is mogelijk niet direct beschikbaar voor jou.
Lees over ChatGPT and The Future of AI Regulations om meer te weten over nieuwe AI-regelgeving en de potentiële gevaren van next-gen AI aan te pakken.
Factoren om te overwegen bij het kiezen van een deploystrategie voor LLM’s
Schaalbaarheidsbehoeften
Hoeveel gebruikers heb je momenteel, en hoeveel modellen moet je draaien om aan de vereisten te voldoen? Ben je daarnaast van plan de data te gebruiken voor modelverbetering? Deze informatie bepaalt of een cloudoplossing nodig is.
Eisen rond dataprivacy en beveiliging
Werk je in een domein waar gebruikersprivacy en gegevensbescherming essentieel zijn? Zijn er strikte privacywetten of bedrijfsbeleid van kracht? Als het antwoord ja is, is het noodzakelijk een on-premises oplossing te ontwikkelen.
Budgetbeperkingen
Als je met een beperkt budget werkt en toegang hebt tot hardware die de taak aankan, kan het lokaal draaien van de modellen kosteneffectiever zijn.
Gebruiksgemak
Als je minder technische vaardigheden hebt of een klein team, kan het deployen en beheren van modellen uitdagend zijn. In zulke gevallen bieden cloudplatforms vaak plug-and-playtools die het proces vereenvoudigen, waardoor het toegankelijker en beter beheersbaar wordt.
Behoefte aan de nieuwste modellen
Heb je toegang tot Large Language Models? Cloudplatforms bieden doorgaans toegang tot de nieuwste state-of-the-art modellen, zodat je de meest geavanceerde mogelijkheden kunt benutten.
Voorspelbaarheid
Je kunt de kosten van on-premise infrastructuur beheren. Hierdoor kun je het budget beter voorspellen, in tegenstelling tot de variabele kosten die gepaard gaan met het gebruik van clouddiensten.
Vendor lock-in-problemen
On-premises infrastructuur verkleint dit risico op vendor lock-in, maar vereist meer eigen beheer.
Tolerantie voor netwerklatentie
Als je toepassing realtime reacties en lagere latentie vereist, is een lokale setup de beste keuze om de gewenste prestaties te behalen.
Teamexpertise
Als je team al vertrouwd is met cloudtools en -services, is kiezen voor de cloud de ideale keuze. Een nieuwe oplossing implementeren en nieuwe tools leren kost tijd, geld en menskracht.
Conclusie
In deze post hebben we zowel de voor- als nadelen besproken van LLM’s in de cloud draaien versus lokaal. De optimale deploystrategie voor LLM’s hangt af van de grootte en complexiteit van de LLM, de specifieke behoeften van de toepassing, het budget en de eisen rond beveiliging en privacy.
Kort samengevat,
- Bedrijven met budgetbeperkingen of de voorkeur voor meer controle kunnen ervoor kiezen LLM’s lokaal te draaien.
- Bedrijven die op zoek zijn naar gestroomlijnde LLM-deployoplossingen en gebruiksgemak kunnen voor de cloud kiezen.
Uiteindelijk is de keuze aan jou. Het is cruciaal om de voor- en nadelen van elke aanpak zorgvuldig te evalueren en af te wegen voordat je een goed onderbouwde beslissing neemt.
Wil je je kennis over dit onderwerp uitbreiden? Bekijk dan het artikel Private Cloud vs. Public Cloud: Which One to Choose?.
