Worum geht es?
Die Nutzung von Large Language Models (LLMs) auf Cloud-Plattformen nimmt in der Ära der Generativen Künstlichen Intelligenz (AI) rapide zu. Unternehmen greifen auf diese leistungsstarken Modelle zurück, angezogen von der Verfügbarkeit und Flexibilität, die Public-Cloud-Ökosysteme bieten. Jedoch bringt dieser Trend nicht nur Vorteile, sondern auch einige Herausforderungen, die oft übersehen werden. Insbesondere aus der Perspektive des Deployments großer Sprachmodelle zeigt sich, dass einige Fallstricke existieren, die für den Erfolg oder Misserfolg entscheidend sind. Ein zentraler Beweggrund, LLMs in der Cloud zu hosten, ist die Möglichkeit der Skalierbarkeit. Unternehmen können Ressourcen dynamisch anpassen, was eine umfangreiche Planung überflüssig macht. Doch die Kostenkontrolle wird häufig vernachlässigt. Da die Nutzung mehrerer Cloud-Services ansteigt, wachsen auch die Rechnungen. Hohe Grund- und Stromkosten, insbesondere für grafische Prozessoren (GPUs), können eine erhebliche Belastung darstellen. Eine Lösung besteht darin, effektive Kostenmanagement-Tools zu integrieren, sowohl von Cloud-Anbietern als auch von Drittanbietern. Vor allem Auto-Scaling und die Auswahl geeigneter Instanztypen sind entscheidend, um eine kostenoptimale Nutzung zu gewährleisten. Ein weiteres wichtiges Thema ist die Datensicherheit in Multitenant-Umgebungen. LLMs arbeiten mit großen Datenmengen, die häufig sensible Informationen enthalten. In Public Clouds gibt es immer die Möglichkeit, dass mehrere Maschinen auf derselben physischen Hardware betrieben werden, was potenzielle Risiken hinsichtlich der Datenintegrität birgt. Daher ist es ratsam, Anbieter auszuwählen, die strengen Sicherheitsstandards genügen und die Daten sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung verschlüsseln. Zusätzlich gibt es den Aspekt des Stateful Model Deployments. Viele LLMs behalten Informationen von einer Interaktion zur nächsten, was die Effizienz erhöht, jedoch Herausforderungen in Cloud-Umgebungen, die häufig "stateless" sind, mit sich bringt. Der Einsatz von Orchestrierungs-Tools wie Kubernetes kann hier hilfreich sein, da sie eine persistente Speicherung von Daten ermöglichen und die Konsistenz der Modelle sicherstellen.Zusammenfassung
- Die Nutzung von Large Language Models in Public Clouds verlangt eine sorgfältige Kostenmanagement-Strategie, um unerwartete Ausgaben zu vermeiden.
- Datensicherheit in Multitenant-Umgebungen erfordert die Wahl eines Anbieters mit strengen Sicherheitsstandards und geeigneten Verschlüsselungsmethoden.
- Stateful Deployments von LLMs können effektiv mit Orchestrierungs-Tools wie Kubernetes verwaltet werden, um die Effizienz zu steigern.
Was heißt das genau?
Für Tech-Interessierte ist es wichtig, die Herausforderungen beim Deployment von LLMs in der Cloud zu verstehen. Der Hype um Generative AI kann dazu führen, dass Unternehmen nicht ausreichend über die finanziellen und sicherheitstechnischen Implikationen nachdenken. Es ist entscheidend, sich mit entsprechenden Kostenmanagement-Tools auseinanderzusetzen und einen Cloud-Anbieter zu wählen, der die nötigen Sicherheitsstandards erfüllt. Um in der heutigen schnelllebigen digitalen Landschaft erfolgreich zu sein, ist es unerlässlich, ein tiefes Verständnis für die speziellen Bedürfnisse und Herausforderungen beim Deployment großer Sprachmodelle in Cloud-Umgebungen zu entwickeln. So stellen Unternehmen sicher, dass sie nicht nur von den technischen Möglichkeiten der Cloud profitieren, sondern auch sicher und kostenbewusst arbeiten können.Quelle
Diese Zusammenfassung basiert auf dem Beitrag Große Sprachmodelle in der Cloud: 3 Tipps für bessere LLM-Deployments
Quelle: COMPUTERWOCHE startet mit neuem Web-Auftritt durch | Computerwoche
Thu, 24 Apr 2025 03:51:07 +0000
