Privát LLM Konzultációs szolgáltatások

A privát nagy nyelvi modell (LLM) olyan környezetben fut, ahol a szervezet ellenőrzi a hozzáférést, az adatkezelést és az üzembe helyezést. Támogathat belső AI-eszközöket a vállalati infrastruktúra vagy egy dedikált hosztolt környezet használatával.

Ahol a privát LLM-ek hasznosak

• Belső tudáskeresés: Segíti a munkatársakat abban, hogy a vállalati dokumentumokban, eljárásokban és műszaki kézikönyvekben találjanak információt. A válaszoknak tiszteletben kell tartaniuk a meglévő dokumentumjogosultságokat.
• Dokumentumfeldolgozás: Jelentések összegzése, információk kinyerése és vázlatok készítése belső anyagokból. Az emberi felülvizsgálat továbbra is szükséges, ahol a hibák befolyásolhatják az üzleti döntéseket.
• Szoftverfejlesztés: Támogatja a kódmagyarázatot, a dokumentációt és a fejlesztési feladatokat, miközben a forráskód jóváhagyott környezetben marad.

Üzembe helyezési lehetőségek és kompromisszumok

• Elhelyezés és ellenőrzés: A helyszíni üzembe helyezés közvetlen ellenőrzést biztosít a hardver és a hálózati hozzáférés felett. A dedikált hosztolás csökkenti a fizikai infrastruktúrával kapcsolatos munkát, de ellenőrizni kell a szolgáltató hozzáférését és az adatok helyét.
• Költség és kapacitás: A hardver, az áram, a hosztolás és a karbantartás mind hozzájárulnak a működési költségekhez. A szükséges kapacitás a modell méretétől, a dokumentumok hosszától és az egyidejű felhasználók számától függ.
• Teljesítmény és minőség: A kisebb modellek általában kevesebb erőforrást igényelnek. Reprezentatív feladatokon kell tesztelni őket annak megállapításához, hogy a pontosságuk és a válaszidejük megfelelő-e.
• Biztonság és karbantartás: A privát üzembe helyezés önmagában nem garantálja a biztonságot. A hozzáférés-szabályozásra, a naplózásra, a frissítésekre és a tárolt beszélgetések védelmére továbbra is figyelmet kell fordítani.

Hogyan segíthet a NobleConsul

• A NobleConsul segíthet a felhasználási esetek felmérésében, az üzembe helyezési lehetőségek összehasonlításában és a modellek üzleti követelmények szerinti tesztelésében.
• A NobleConsul szerverhardvert is biztosíthat privát LLM-üzembe helyezésekhez, GPU-, memória-, tárolási és hálózati választási lehetőségekkel a munkaterhelés és a költségvetés alapján.
• A támogatás magában foglalhatja a belső rendszerekkel való integrációt, valamint a folyamatos üzemeltetés, karbantartás és kapacitásbővítés tervezését.

Privát LLM-tanácsadás – Gyakran ismételt kérdések

Mikor érdemes egy szervezetnek privát LLM-tanácsadást igénybe vennie?

Amikor érzékeny adatokkal – például belső dokumentumokkal, forráskóddal vagy ügyfélinformációkkal – szeretne AI-t használni anélkül, hogy nyilvános AI-szolgáltatásokra támaszkodna. Akkor is hasznos, amikor egy AI-pilotot éles környezetbe helyeznek át, és felmérik a megfelelő modelleket, hardvert és infrastruktúrát.

Milyen hardver szükséges egy privát LLM futtatásához?

Elsősorban elegendő memóriával rendelkező GPU-kra van szükség a modellhez. Egy kis modell (7–8 milliárd paraméter) egyetlen, 16–24 GB memóriájú GPU-n fut. Egy nagy modell (70 milliárd paraméter) 40 GB-ot vagy többet igényel, általában több GPU-n elosztva. Több felhasználó és hosszabb dokumentumok esetén nagyobb kapacitásra van szükség.

Mennyibe kerül egy helyszíni LLM üzemeltetése?

A költségek a modell méretétől, a felhasználók számától és a teljesítménykövetelményektől függenek. A kisebb modellek egyetlen GPU-szerveren is futhatnak, míg a nagyobbak drágább hardvert igényelnek. A folyamatos költségek közé tartozik az áram, a hűtés, a szoftverfrissítések és a karbantartás. A valós munkaterhelést használó pilot segít megbecsülni a teljes beruházást.

Mi a különbség a privát LLM és a ChatGPT Enterprise között?

A privát LLM a szervezet saját infrastruktúráján fut, így Ön ellenőrizheti, hogyan és hol történik az adatfeldolgozás. A ChatGPT Enterprise-t az OpenAI hosztolja a saját szerződéses feltételei szerint. A privát LLM-ek jellemzően nyílt modelleket használnak, például a Llama, a Mistral vagy a Qwen modellt, amelyeket a szervezet kezel és tart karban.

Látható-e prototípus a kötelezettségvállalás előtt?

Igen. Az igényekről és a jelenlegi rendszerekről szóló első megbeszélés után a NobleConsul egy valós feladaton – például belső dokumentumok keresésén – prototípust készít. Ehhez ajánlat is tartozik, amely bemutatja a megvalósítás költségét, a teljes birtoklási költséget és a képzést.

Kié a modell, a hardver és az adatok a projekt után?

Az Ön szervezetéé. A NobleConsul átadja a hardvert, a kódot, a hozzáférési adatokat és a dokumentációt, majd megszünteti saját hozzáférését. A későbbi támogatás során csak az Ön jóváhagyásával fér hozzá a rendszerhez.