По мере того, как модели ИИ, такие как «oasst-sft-6-llama-30b», становятся все более распространенными, пользователи сталкиваются с выбором: запускать эти модели локально или в облаке? В этой статье эти два варианта всесторонне сравниваются, включая необходимые обновления оборудования для локального выполнения и финансовые последствия облачных решений.
Локальное выполнение: обновление вашего оборудования
Запуск больших моделей ИИ локально может обеспечить повышенную конфиденциальность и контроль, но требует существенной модернизации оборудования для выполнения ресурсоемких задач. Чтобы с комфортом запускать такие модели, как `oasst-sft-6-llama-30b`, рассмотрите следующие обновления:
Графический процессор: перейдите на мощный графический процессор, предназначенный для глубокого обучения, например NVIDIA A100 или NVIDIA A40, который предлагает больше ядер CUDA и более высокую пропускную способность памяти.
Оперативная память. Увеличьте объем оперативной памяти как минимум до 64 ГБ, чтобы предотвратить сбои и обеспечить многозадачность во время работы модели.
ЦП. Обновите свой ЦП до более мощного варианта, например Intel Core i9 или AMD Ryzen 9, для улучшения обучения моделей и производительности логических выводов.
Хранилище. Добавьте твердотельный накопитель, чтобы повысить скорость чтения/записи и обеспечить достаточно места для хранения файлов моделей и временных данных.
Охлаждение. Внедрите адекватные решения для охлаждения, чтобы справляться с теплом, выделяемым обновленным оборудованием.
Блок питания: обновите блок питания, чтобы он соответствовал возросшим требованиям к питанию новых компонентов.
Плюсы локального исполнения
- Лучшая конфиденциальность и контроль, так как не требуется подключение к Интернету
- Отсутствие периодических затрат (кроме первоначальных вложений в оборудование и электроэнергии)
Минусы локального исполнения
- Высокая первоначальная стоимость обновления оборудования
- Ресурсоемкие задачи могут повлиять на общую производительность системы
- Облачное исполнение: финансовые последствия
Облачные решения, такие как Google Cloud Platform (GCP) и Amazon Web Services (AWS), предоставляют мощные вычислительные ресурсы для задач ИИ. Стоимость варьируется в зависимости от поставщика, используемых ресурсов и продолжительности использования. Например, вытесняемый графический процессор NVIDIA A100 на GCP стоит около 1,20 доллара в час, а экземпляр p4d.24xlarge (с 8 графическими процессорами NVIDIA A100) на AWS стоит примерно 32,77 доллара в час.
Плюсы облачного исполнения
- Доступ к мощным вычислительным ресурсам без предварительных инвестиций в оборудование
- Легко масштабируемые ресурсы для различных рабочих нагрузок
- Модель ценообразования с оплатой по мере использования
Минусы облачного исполнения
- Проблемы конфиденциальности данных
- Периодические расходы, которые могут накапливаться с течением времени
- Риск непреднамеренного продолжения работы экземпляров, что может привести к неожиданным списаниям средств.
Выбор между запуском больших моделей ИИ локально или в облаке в конечном итоге зависит от ваших приоритетов и требований. Если вас больше всего беспокоят конфиденциальность, контроль и разовые инвестиции, лучшим вариантом может быть локальное исполнение. Однако стоит рассмотреть облачные решения, если вы предпочитаете гибкие, масштабируемые ресурсы без предварительных затрат на оборудование. Тщательно взвесьте все «за» и «против» каждого подхода, чтобы определить наиболее подходящий вариант для ваших нужд.