LLM privato Servizi di consulenza

Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) privato opera in un ambiente in cui l'organizzazione controlla l'accesso, la gestione dei dati e il deployment. Può supportare gli strumenti AI interni utilizzando l'infrastruttura aziendale o un ambiente host dedicato.

In quali casi i LLM privati sono utili

Ricerca della conoscenza interna: Aiutare i dipendenti a trovare informazioni nei documenti aziendali, nelle procedure e nei manuali tecnici. Le risposte devono rispettare le autorizzazioni esistenti sui documenti.
Elaborazione dei documenti: Riassumere report, estrarre informazioni e preparare bozze da materiale interno. La revisione umana rimane necessaria laddove gli errori potrebbero influenzare le decisioni aziendali.
Sviluppo del software: Supportare la spiegazione del codice, la documentazione e i compiti di sviluppo mantenendo il codice sorgente all'interno di un ambiente approvato.

Scelte di deployment e compromessi

Ubicazione e controllo: Il deployment on-premise offre un controllo diretto sull'hardware e sull'accesso alla rete. L'hosting dedicato riduce il lavoro sull'infrastruttura fisica ma richiede di verificare l'accesso del provider e la ubicazione dei dati.
Costi e capacità: L'hardware, l'elettricità, l'hosting e la manutenzione contribuiscono ai costi operativi. La capacità richiesta dipende dalla dimensione del modello, dalla lunghezza dei documenti e dal numero di utenti simultanei.
Prestazioni e qualità: I modelli più piccoli richiedono generalmente meno risorse. Testarli su rappresentativi per determinare se la loro accuratezza e i tempi di risposta sono sufficienti.
Sicurezza e manutenzione: Il deployment privato da solo non garantisce la sicurezza. Le autorizzazioni di accesso, la logging, gli aggiornamenti e la protezione delle conversazioni memorizzate richiedono comunque attenzione.

Come NobleConsul può aiutare

NobleConsul può aiutare a valutare i casi d'uso, confrontare le opzioni di deployment e testare i modelli rispetto ai requisiti aziendali.
NobleConsul può anche fornire l'hardware server per i deployment di LLM privati, con scelte di GPU, memoria, archiviazione e networking basate sul carico di lavoro e sul budget.
Il supporto può includere l'integrazione con i sistemi interni e la pianificazione della gestione operativa continuativa, della manutenzione e degli upgrade di capacità.

Domande frequenti sulla consulenza per LLM privati

Quando un'organizzazione dovrebbe considerare la consulenza per LLM privati?

Quando desidera utilizzare l'AI con dati sensibili, come documenti interni, codice sorgente o informazioni sui clienti, senza affidarsi a servizi AI pubblici. È inoltre utile quando si passa da un pilota AI alla produzione e si valutano i modelli, l'hardware e l'infrastruttura giusti.

Quale hardware è necessario per eseguire un LLM privato?

I requisiti di memoria GPU dipendono dalla dimensione del modello. I modelli più piccoli (7–8 miliardi di parametri) possono essere eseguiti su una singola GPU con 16–24 GB di memoria, mentre i modelli più grandi (70 miliardi di parametri) necessitano di circa 40 GB o più, spesso su più GPU. Più utenti concorrenti e documenti più lunghi richiedono anche memoria aggiuntiva.

Quanto costa l'esecuzione di un LLM on-premise?

I costi dipendono dalla dimensione del modello, dal numero di utenti e dai requisiti prestazionali. I modelli più piccoli possono funzionare su un singolo server GPU, mentre quelli più grandi necessitano di hardware più costoso. I costi continuativi includono elettricità, raffreddamento, aggiornamenti software e manutenzione. Un pilota utilizzando carichi di lavoro reali aiuta a stimare l'investimento totale.

Qual è la differenza tra un LLM privato e ChatGPT Enterprise?

Un LLM privato opera sull'infrastruttura dell'organizzazione, offrendo il controllo su come e dove vengono elaborati i dati. ChatGPT Enterprise è ospitato da OpenAI secondo i termini contrattuali. I LLM privati utilizzano tipicamente modelli open source come Llama, Mistral o Qwen, che l'organizzazione gestisce e mantiene.