LLM Privat Layanan Konsultasi
Model bahasa besar (LLM) privat berjalan di lingkungan tempat organisasi mengendalikan akses, penanganan data, dan penerapannya. Model ini dapat mendukung perangkat AI internal menggunakan infrastruktur perusahaan atau lingkungan hosting khusus.
Tempat LLM privat berguna
- Pencarian pengetahuan internal: Membantu karyawan menemukan informasi dalam dokumen perusahaan, prosedur, dan panduan teknis. Jawaban harus menghormati izin dokumen yang ada.
- Pemrosesan dokumen: Merangkum laporan, mengekstrak informasi, dan menyiapkan draf dari materi internal. Tinjauan manusia tetap diperlukan jika kesalahan dapat memengaruhi keputusan bisnis.
- Pengembangan perangkat lunak: Mendukung penjelasan kode, dokumentasi, dan tugas pengembangan sambil menjaga kode sumber tetap berada dalam lingkungan yang disetujui.
Pilihan penerapan dan komprominya
- Lokasi dan kendali: Penerapan on-premise memberikan kendali langsung atas perangkat keras dan akses jaringan. Hosting khusus mengurangi pekerjaan infrastruktur fisik tetapi memerlukan pemeriksaan akses penyedia dan lokasi data.
- Biaya dan kapasitas: Perangkat keras, listrik, hosting, dan pemeliharaan berkontribusi pada biaya operasional. Kapasitas yang dibutuhkan bergantung pada ukuran model, panjang dokumen, dan jumlah pengguna simultan.
- Kinerja dan kualitas: Model yang lebih kecil umumnya membutuhkan lebih sedikit sumber daya. Uji model tersebut terhadap tugas-tugas representatif untuk menentukan apakah akurasi dan waktu responsnya memadai.
- Keamanan dan pemeliharaan: Penerapan privat saja tidak menjamin keamanan. Kontrol akses, pencatatan log, pembaruan, dan perlindungan percakapan yang tersimpan tetap memerlukan perhatian.
Bagaimana NobleConsul dapat membantu
- NobleConsul dapat membantu menilai kasus penggunaan, membandingkan opsi penerapan, dan menguji model terhadap persyaratan bisnis.
- NobleConsul juga dapat menyediakan perangkat keras server untuk penerapan LLM privat, dengan pilihan GPU, memori, penyimpanan, dan jaringan berdasarkan beban kerja dan anggaran.
- Dukungan dapat mencakup integrasi dengan sistem internal serta perencanaan operasi, pemeliharaan, dan peningkatan kapasitas yang berkelanjutan.
Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Konsultasi LLM Privat
Kapan organisasi sebaiknya mempertimbangkan konsultasi LLM privat?
Saat ingin menggunakan AI dengan data sensitif, seperti dokumen internal, kode sumber, atau informasi pelanggan, tanpa bergantung pada layanan AI publik. Konsultasi ini juga berguna saat memindahkan pilot AI ke produksi dan menilai model, perangkat keras, serta infrastruktur yang tepat.
Perangkat keras apa yang dibutuhkan untuk menjalankan LLM privat?
Kebutuhan memori GPU bergantung pada ukuran model. Model yang lebih kecil (7–8 miliar parameter) dapat berjalan pada satu GPU dengan memori 16–24 GB, sementara model yang lebih besar (70 miliar parameter) membutuhkan sekitar 40 GB atau lebih, sering kali di beberapa GPU. Lebih banyak pengguna simultan dan dokumen yang lebih panjang juga memerlukan memori tambahan.
Berapa biaya untuk menjalankan LLM on-premise?
Biaya bergantung pada ukuran model, jumlah pengguna, dan persyaratan kinerja. Model yang lebih kecil dapat berjalan pada satu server GPU, sementara model yang lebih besar membutuhkan perangkat keras yang lebih mahal. Biaya berkelanjutan mencakup listrik, pendinginan, pembaruan perangkat lunak, dan pemeliharaan. Pilot menggunakan beban kerja nyata membantu memperkirakan total investasi.
Apa perbedaan antara LLM privat dan ChatGPT Enterprise?
LLM privat berjalan di infrastruktur organisasi Anda sendiri, memberi Anda kendali atas bagaimana dan di mana data diproses. ChatGPT Enterprise dihosting oleh OpenAI berdasarkan ketentuan kontraktualnya. LLM privat biasanya menggunakan model terbuka seperti Llama, Mistral, atau Qwen, yang dikelola dan dipelihara oleh organisasi Anda.