LLM privé Services de conseil
Un grand modèle de langage (LLM) privé fonctionne dans un environnement où l'organisation contrôle l'accès, le traitement des données et le déploiement. Il peut soutenir les outils d'IA internes en utilisant l'infrastructure de l'entreprise ou un environnement d'hébergement dédié.
Domaines d'application des LLM privés
- Recherche interne de connaissances : Aide les employés à trouver des informations dans les documents, procédures et manuels techniques de l'entreprise. Les réponses doivent respecter les permissions d'accès existantes aux documents.
- Traitement des documents : Résume les rapports, extrait des informations et prépare des brouillons à partir de matériel interne. Une révision humaine reste nécessaire lorsque des erreurs pourraient affecter les décisions métier.
- Développement logiciel : Soutient l'explication de code, la documentation et les tâches de développement, tout en maintenant le code source dans un environnement approuvé.
Choix de déploiement et compromis associés
- Localisation et contrôle : Le déploiement sur site offre un contrôle direct sur le matériel et l'accès au réseau. L'hébergement dédié réduit la charge liée à l'infrastructure physique, mais nécessite de vérifier l'accès du fournisseur et la localisation des données.
- Coût et capacité : Le matériel, l'électricité, l'hébergement et la maintenance contribuent aux coûts opérationnels. La capacité requise dépend de la taille du modèle, de la longueur des documents et du nombre d'utilisateurs simultanés.
- Performance et qualité : Les modèles plus petits nécessitent généralement moins de ressources. Il convient de les tester sur des tâches représentatives pour déterminer si leur précision et leurs temps de réponse sont suffisants.
- Sécurité et maintenance : Le simple déploiement privé ne garantit pas la sécurité. Le contrôle des accès, la journalisation, les mises à jour et la protection des conversations stockées nécessitent toujours une attention particulière.
Comment NobleConsul peut vous aider
- NobleConsul peut vous aider à évaluer les cas d'usage, à comparer les options de déploiement et à tester les modèles par rapport aux exigences métier.
- NobleConsul peut également fournir le matériel serveur pour les déploiements de LLM privés, avec des choix en matière de GPU, mémoire, stockage et réseau basés sur la charge de travail et le budget.
- Le soutien peut inclure l'intégration avec les systèmes internes ainsi que la planification de l'exploitation, de la maintenance et des mises à niveau de capacité continues.
Questions fréquentes sur le conseil en LLM privé
Quand une organisation devrait-elle envisager un conseil en LLM privé ?
Lorsqu'elle souhaite utiliser l'IA avec des données sensibles, telles que des documents internes, du code source ou des informations clients, sans s'appuyer sur des services d'IA publics. C'est également utile lors du passage d'un pilote IA à la production et lors de l'évaluation des bons modèles, du matériel et de l'infrastructure.
Quel matériel est nécessaire pour exécuter un LLM privé ?
Les exigences en matière de mémoire GPU dépendent de la taille du modèle. Les modèles plus petits (7 à 8 milliards de paramètres) peuvent fonctionner sur un seul GPU avec 16 à 24 Go de mémoire, tandis que les modèles plus grands (70 milliards de paramètres) nécessitent environ 40 Go ou plus, souvent répartis sur plusieurs GPU. Un nombre plus élevé d'utilisateurs simultanés et des documents plus longs nécessitent également une mémoire supplémentaire.
Quel est le coût d'exécution d'un LLM sur site ?
Les coûts dépendent de la taille du modèle, du nombre d'utilisateurs et des exigences de performance. Les modèles plus petits peuvent fonctionner sur un serveur GPU unique, tandis que les modèles plus grands nécessitent un matériel plus coûteux. Les coûts récurrents incluent l'électricité, le refroidissement, les mises à jour logicielles et la maintenance. Un pilote utilisant des charges de travail réelles aide à estimer l'investissement total.
Quelle est la différence entre un LLM privé et ChatGPT Enterprise ?
Un LLM privé fonctionne sur l'infrastructure propre à l'organisation, offrant un contrôle sur la manière et le lieu de traitement des données. ChatGPT Enterprise est hébergé par OpenAI selon ses termes contractuels. Les LLM privés utilisent généralement des modèles ouverts tels que Llama, Mistral ou Qwen, que votre organisation gère et entretient.