Google Cloud опубликовала запись в блоге, в которой обсуждаются варианты, с которыми сталкиваются разработчики при выборе инфраструктуры для размещения моделей ИИ, уделяя особое внимание большим языковым моделям (LLM). В статье освещаются относительные достоинства и недостатки самостоятельных решений, таких как Google Kubernetes Engine (GKE), и полностью управляемых решений, таких как Vertex AI.
Один из интересных аспектов, который подчеркивается в статье, — это важность понимания требований и потребностей проекта при принятии решения об инфраструктуре LLM. Для команд, которые отдают приоритет простоте использования и скорости внедрения, Vertex AI представляет собой привлекательное решение с управляемыми функциями, такими как автоматическое масштабирование и обновления безопасности. С другой стороны, GKE предлагает больший контроль, возможности настройки и потенциальную экономию средств для организаций с сильными командами DevOps и особыми требованиями.
В статье также приведен практический пример приложения Java, развернутого в Cloud Run для эффективного вывода LLM. Этот пример иллюстрирует, как организации могут использовать бессерверную инфраструктуру Cloud Run для упрощения развертывания и достижения масштабируемости. Кроме того, в статье подробно рассматриваются шаги по развертыванию модели с открытым исходным кодом в GKE с помощью vLLM, что представляет собой исчерпывающее руководство для организаций, стремящихся размещать собственные модели.
В целом, статья предлагает глубокий анализ соображений, связанных с выбором инфраструктуры LLM. Выделяя плюсы и минусы как Vertex AI, так и GKE, статья дает разработчикам, инженерам DevOps и ИТ-специалистам, принимающим решения, знания, необходимые для принятия обоснованных решений, соответствующих их конкретным потребностям. Баланс между простотой использования и настройкой, как показано в статье, имеет решающее значение для успешного развертывания LLM и использования возможностей генеративного ИИ.
