Ưu và nhược điểm của việc dùng LLM trên đám mây so với chạy LLM cục bộ

Trong những tháng gần đây, chúng ta đã chứng kiến những bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như ChatGPT, Bard và LLaMA, vốn đã làm thay đổi cả ngành. Tìm hiểu quá trình phát triển của LLM qua bài viết GPT-4 là gì và vì sao nó quan trọng?

Sự xuất hiện của Open Assistant, Dolly 2.0, StableLM và các dự án mã nguồn mở khác đã giới thiệu những LLM có giấy phép thương mại với khả năng sánh ngang ChatGPT. Điều đó có nghĩa là những người có chuyên môn kỹ thuật hiện có cơ hội tinh chỉnh và triển khai LLM trên nền tảng đám mây hoặc máy chủ cục bộ. Tính dễ tiếp cận này đã dân chủ hóa việc sử dụng LLM, trao quyền cho nhiều nhóm người dùng hơn khai thác tiềm năng của chúng.

Khi việc tiếp cận các mô hình tiên tiến ngày càng mở, đã đến lúc xây dựng chiến lược triển khai tối ưu cho LLM. Để làm được điều này, cần cân nhắc ưu và nhược điểm của việc chạy LLM trên đám mây hoặc trên máy chủ cục bộ.

Ưu điểm của việc dùng LLM trên đám mây

Hãy cùng xem một số lợi ích của việc sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn trên đám mây:

Khả năng mở rộng

Việc huấn luyện và triển khai LLM đòi hỏi tài nguyên tính toán và lưu trữ dữ liệu rất lớn. Đôi khi, quá trình huấn luyện cần nhiều phiên bản GPU cao cấp, điều chỉ có thể đáp ứng thông qua các dịch vụ đám mây cung cấp tài nguyên mở rộng theo nhu cầu.

Hiệu quả chi phí

Nếu bạn thiếu phần cứng cao cấp để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn, chọn đám mây có thể là giải pháp tiết kiệm chi phí hơn. Với dịch vụ đám mây, bạn chỉ trả tiền cho tài nguyên đã sử dụng, và thường GPU và CPU có sẵn với mức giá phải chăng hơn.

Dễ sử dụng

Nền tảng đám mây cung cấp nhiều API, công cụ và khung ngôn ngữ giúp đơn giản hóa đáng kể quá trình xây dựng, huấn luyện và triển khai mô hình học máy.

Dịch vụ được quản lý

Nhà cung cấp đám mây chịu trách nhiệm thiết lập, bảo trì, bảo mật và tối ưu hạ tầng, từ đó giảm đáng kể gánh nặng vận hành cho người dùng.

Mô hình tiền huấn luyện

Các nền tảng đám mây hiện cung cấp quyền truy cập vào những mô hình ngôn ngữ lớn tiền huấn luyện mới nhất, có thể tinh chỉnh trên bộ dữ liệu tùy chỉnh và triển khai dễ dàng trên đám mây. Điều này rất hữu ích để tạo một pipeline học máy đầu-cuối.

Đọc 12 lựa chọn mã nguồn mở thay thế GPT-4 để tìm hiểu về các phát triển mã nguồn mở phổ biến khác trong công nghệ ngôn ngữ.

Xem danh sách các nền tảng đám mây cung cấp công cụ và mô hình tiền huấn luyện:

• NVIDIA: Dịch vụ Đám mây NeMo Large Language Models (LLM)
• Hugging Face: Inference Endpoints
• AWS: Amazon Titan
• MosaicML: Inference
• Paperspace: Đám mây GPU dành cho Machine Learning

Nhược điểm của việc dùng LLM trên đám mây

Tất nhiên, như mọi công nghệ khác, việc sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn trên đám mây cũng có một số hạn chế:

Mất quyền kiểm soát

Khi dùng dịch vụ ML được quản lý trên đám mây, bạn có ít quyền kiểm soát và khả năng quan sát hạ tầng cũng như cách triển khai.

Phụ thuộc nhà cung cấp

Nếu bạn đã huấn luyện LLM trên một nền tảng đám mây, việc chuyển sang nền tảng khác sẽ khó khăn. Hơn nữa, phụ thuộc hoàn toàn vào một nhà cung cấp đám mây tiềm ẩn rủi ro, đặc biệt liên quan đến thay đổi chính sách và giá cả.

Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Dữ liệu của bạn nằm trên máy chủ của nhà cung cấp đám mây ở nhiều khu vực trên thế giới, nên bạn phải đặt niềm tin vào họ trong việc bảo mật dữ liệu.

Chi phí cao

Việc huấn luyện và vận hành LLM ở quy mô lớn vẫn có thể khá tốn kém. Chi phí cho tài nguyên tính toán và lưu trữ có thể tăng dần theo thời gian.

Độ trễ mạng

Việc giao tiếp với các mô hình chạy trên đám mây có thể có độ trễ, khiến nó kém phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực.

Mới làm quen với điện toán đám mây? Hãy đọc Điện toán đám mây và Kiến trúc cho Nhà khoa học Dữ liệu để học cách triển khai giải pháp khoa học dữ liệu vào sản xuất.

Ưu điểm của việc chạy LLM cục bộ

Sau khi đã xem lợi ích và hạn chế của việc chạy mô hình ngôn ngữ lớn trên đám mây, hãy nhìn vào các điểm tương tự khi chạy cục bộ. Các ưu điểm gồm:

Kiểm soát tốt hơn

Bạn có nhiều quyền kiểm soát hơn đối với phần cứng, mô hình đã huấn luyện, dữ liệu và phần mềm dùng để vận hành dịch vụ. Bạn có thể thiết lập để tuân thủ các quy định cụ thể, tối ưu quy trình huấn luyện và suy luận, và cải thiện hiệu năng của LLM.

Chi phí thấp hơn

Nếu bạn đã có sẵn phần cứng cần thiết, chạy cục bộ có thể rẻ hơn so với trả chi phí đám mây.

Giảm độ trễ

Chạy mô hình ngôn ngữ lớn cục bộ có thể mang lại lợi thế đáng kể về độ trễ, giúp rút ngắn thời gian từ lúc gửi yêu cầu đến khi nhận phản hồi của mô hình. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng như chatbot hoặc dịch trực tiếp, nơi phụ thuộc nhiều vào phản hồi thời gian thực.

Riêng tư hơn

Bằng cách huấn luyện và chạy LLM cục bộ, bạn tăng cường quyền kiểm soát đối với dữ liệu và mô hình, cho phép thiết lập các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ để bảo vệ thông tin nhạy cảm.

Nhược điểm của việc chạy LLM cục bộ

Dưới đây là một số hạn chế khi chạy mô hình ngôn ngữ lớn cục bộ:

Chi phí ban đầu cao hơn

Thiết lập máy chủ cục bộ để chạy mô hình ngôn ngữ lớn có thể tốn kém nếu bạn thiếu phần cứng và phần mềm cao cấp.

Độ phức tạp

Chạy LLM cục bộ có thể phức tạp, tốn thời gian và đi kèm chi phí vận hành. Có nhiều thành phần phải phối hợp, và bạn phải thiết lập cũng như duy trì cả phần mềm lẫn hạ tầng.

Khả năng mở rộng hạn chế

Bạn không thể tăng/giảm quy mô theo nhu cầu. Chạy nhiều LLM có thể đòi hỏi sức mạnh tính toán vượt quá khả năng của một máy đơn lẻ.

Tính sẵn sàng

Máy chủ cục bộ kém bền bỉ hơn. Khi xảy ra sự cố hệ thống, việc truy cập LLM của bạn sẽ bị ảnh hưởng. Ngược lại, các nền tảng đám mây cung cấp nhiều lớp dự phòng và thường có thời gian ngừng hoạt động thấp hơn.

Truy cập mô hình tiền huấn luyện

Bạn có thể không dễ dàng tiếp cận các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến nhất để tinh chỉnh và triển khai.

Đọc về ChatGPT và Tương lai của các quy định AI để tìm hiểu các quy định AI mới và cách đối phó các rủi ro của AI thế hệ tiếp theo.

Các yếu tố cần cân nhắc khi chọn chiến lược triển khai LLM

Nhu cầu mở rộng

Hiện bạn có bao nhiêu người dùng và cần chạy bao nhiêu mô hình để đáp ứng yêu cầu? Ngoài ra, bạn có dự định sử dụng dữ liệu để cải thiện mô hình không? Thông tin này sẽ quyết định liệu có cần giải pháp dựa trên đám mây hay không.

Yêu cầu về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Bạn có hoạt động trong lĩnh vực đặt nặng quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu người dùng không? Có luật hoặc chính sách doanh nghiệp nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu không? Nếu có, cần phát triển giải pháp on-premises.

Hạn chế chi phí

Nếu bạn làm việc với ngân sách hạn chế và có sẵn phần cứng đủ đáp ứng, chạy mô hình cục bộ có thể tiết kiệm chi phí hơn.

Mức độ dễ sử dụng

Nếu bạn có kỹ năng kỹ thuật hạn chế hoặc đội ngũ nhỏ, việc triển khai và quản lý mô hình có thể là thách thức. Trong những trường hợp này, nền tảng đám mây thường cung cấp công cụ dạng cắm-là-chạy giúp đơn giản hóa quy trình, dễ tiếp cận và dễ quản lý hơn.

Nhu cầu về các mô hình mới nhất

Bạn có thể truy cập các Mô hình Ngôn ngữ Lớn không? Các nền tảng đám mây thường cung cấp quyền truy cập vào những mô hình tối tân nhất, đảm bảo bạn tận dụng được năng lực tiên tiến nhất hiện có.

Tính dự đoán

Bạn có thể quản lý chi phí hạ tầng on-premises. Điều này cho phép dự trù ngân sách, trái ngược với chi phí biến động khi sử dụng dịch vụ đám mây.

Vấn đề phụ thuộc nhà cung cấp

Hạ tầng on-premises giúp giảm rủi ro phụ thuộc nhà cung cấp nhưng đòi hỏi tự quản trị nhiều hơn.

Mức chịu đựng độ trễ mạng

Nếu ứng dụng của bạn yêu cầu phản hồi thời gian thực và độ trễ thấp, thì chọn thiết lập cục bộ là tối ưu để đạt hiệu năng mong muốn.

Chuyên môn của đội ngũ

Nếu đội ngũ của bạn đã quen với công cụ và dịch vụ đám mây, chọn phương án đám mây là lựa chọn phù hợp. Triển khai giải pháp mới và học công cụ mới có thể tốn kém thời gian, tiền bạc và nguồn lực.

Kết luận

Trong bài viết này, chúng tôi đã thảo luận cả ưu và nhược điểm của việc chạy LLM trên đám mây so với chạy cục bộ. Chiến lược triển khai tối ưu cho LLM phụ thuộc vào quy mô và độ phức tạp của LLM, nhu cầu cụ thể của ứng dụng, ngân sách, cũng như yêu cầu về bảo mật và quyền riêng tư.

Tóm lại,

• Doanh nghiệp có hạn chế ngân sách hoặc muốn kiểm soát nhiều hơn có thể chọn chạy LLM cục bộ.
• Doanh nghiệp muốn giải pháp triển khai LLM tinh gọn và dễ sử dụng có thể chọn Đám mây.

Quyết định cuối cùng là ở bạn. Hãy cân nhắc kỹ và đánh giá ưu, nhược điểm của từng hướng trước khi đưa ra quyết định sáng suốt.

Nếu bạn muốn mở rộng kiến thức về chủ đề này, hãy xem bài viết Đám mây riêng so với đám mây công cộng: Nên chọn cái nào?.