LLM privato Servizi di consulenza

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

In quali casi sono utili gli LLM privati

• Ricerca di conoscenza interna: Aiuta i dipendenti a trovare informazioni in documenti aziendali, procedure e manuali tecnici. Le risposte devono rispettare i permessi esistenti sui documenti.
• Elaborazione dei documenti: Riepiloga i rapporti, estrae informazioni e prepara bozze a partire da materiale interno. La revisione umana rimane necessaria laddove gli errori potrebbero influire sulle decisioni aziendali.
• Sviluppo software: Supporta la spiegazione del codice, la documentazione e i task di sviluppo mantenendo il codice sorgente all'interno di un ambiente approvato.

Opzioni di deployment e compromessi

• Posizione 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 posizione dei dati.
• Costi e capacità: Hardware, elettricità, hosting e manutenzione contribuiscono ai costi operativi. La capacità necessaria dipende dalle dimensioni del modello, dalla lunghezza dei documenti e dal numero di utenti simultanei.
• Prestazioni e qualità: I modelli più piccoli richiedono generalmente meno risorse. Sperimentarli con task rappresentativi aiuta a determinare se la loro accuratezza e i tempi di risposta sono sufficienti.
• Sicurezza e manutenzione: Un deployment privato da solo non garantisce la sicurezza. Sono ancora necessari controlli degli accessi, logging, aggiornamenti e protezione delle conversazioni archiviate.

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 workload e sul budget.
• Il supporto può includere l'integrazione con i sistemi interni e la pianificazione delle operazioni continuative, 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'IA con dati sensibili, come documenti interni, codice sorgente o informazioni sui clienti, senza fare affidamento su servizi di IA pubblici. È utile anche quando si passa da una pilot di IA alla produzione e si valutano i modelli, l'hardware e l'infrastruttura corretti.

Quale hardware è necessario per eseguire un LLM privato?

Principalmente GPU con memoria sufficiente per il modello. Un modello piccolo (7–8 miliardi di parametri) può essere eseguito su una GPU con 16–24 GB di memoria. Un modello grande (70 miliardi di parametri) richiede 40 GB o più, solitamente distribuiti su più GPU. Più utenti e documenti più lunghi richiedono maggiore capacità.

Quanto costa eseguire un LLM on-premise?

I costi dipendono dalla dimensione del modello, dal numero di utenti e dai requisiti prestazionali. Modelli più piccoli possono essere eseguiti su un server GPU singolo, mentre quelli più grandi richiedono hardware più costoso. I costi continuativi includono elettricità, raffreddamento, aggiornamenti software e manutenzione. Una pilot utilizzando workload reali aiuta a stimare l'investimento totale.

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

Un LLM privato viene eseguito sull'infrastruttura dell'organizzazione, permettendoti di controllare come e dove vengono elaborati i dati. ChatGPT Enterprise è hosted da OpenAI secondo i termini contrattuali. Gli LLM privati tipicamente utilizzano modelli open source come Llama, Mistral o Qwen, che la tua organizzazione gestisce e mantiene.

Può visionare un prototipo prima di impegnarsi?

Sì. Dopo una prima chiamata per discutere le tue esigenze e i sistemi attuali, NobleConsul costruisce un prototipo su un task reale, come la ricerca in documenti interni. Viene fornito insieme a una proposta che mostra il costo di implementazione, il total cost of ownership e la formazione.

Chi possiede il modello, l'hardware e i dati successivamente?

La tua organizzazione. NobleConsul consegna l'hardware, il codice, le credenziali e la documentazione, quindi rimuove il proprio accesso. Un eventuale supporto successivo utilizza l'accesso solo con il tuo consenso.