選擇自行託管或托管解決方案進行AI應用開發,討論了部署AI應用所涉及的考慮因素,尤其聚焦於使用大型語言模型(LLMs)。文章主要涵蓋了以下重點:文章旨在指導開發人員和IT決策者在選擇托管解決方案(如Vertex AI)和自行託管選項(在Google Kubernetes Engine(GKE)上)之間做出選擇,強調將AI採用與業務需求保持一致並了解項目要求的重要性。
文章重點
1. 概觀
– 文章旨在指導開發人員和IT決策者,在部署AI應用時選擇管理解決方案(如Vertex AI)或自行託管在Google Kubernetes Engine(GKE)上的選項。
– 強調將AI採用與業務需求對齊,並了解項目需求的重要性。
2. Google Cloud在AI開發中的優勢
– 選擇性:用戶可以選擇管理的LLMs或部署他們自己的開源模型。
– 靈活性:在Vertex AI上部署或在GKE上自定義基礎設施的選項。
– 可擴展性:能夠根據需求擴展基礎設施。
– 端到端支持:為整個LLM生命周期提供全面的工具和服務。
3. 管理解決方案 vs. 自行託管解決方案
– 管理解決方案(例如Vertex AI)
– 優點:易於部署,自動擴展,管理更新和安全性。
– 缺點:定制性有限,可能會出現供應商鎖定,以及在規模化時成本較高。
– 自行託管解決方案(例如GKE)
– 優點:對環境具有完全控制權,可能節省成本,並提供定制選項。
– 缺點:需要大量DevOps專業知識,負責更新,以及較高的初始設置複雜性。
4. 實際案例
– 文章提供了一個實際範例,建立一個從書籍中檢索引言的Java應用程式,利用管理和自行託管的LLMs。
– 詳細說明了在Cloud Run和GKE上的部署過程,包括Hugging Face訪問和API令牌的設置說明。
5. 結論
– 文章總結認為,管理解決方案適合尋求快速部署並具有最小運營負擔的團隊,而自行託管解決方案則適合具有強大技術專業知識並需要定制的團隊。