Cloudové nebo lokální neuronové sítě: zjištění výhod pro váš projekt

S rostoucím využíváním umělé inteligence (AI) v různých odvětvích stojí před firmami a vývojáři stále více otázek: nasadit modely AI lokálně na vlastních zařízeních, na serverech v datovém centru, nebo využít cloudových služeb poskytovatelů?

Volba mezi lokálním a cloudovým nasazením má pro podniky nebo vývojáře softwaru dalekosáhlé důsledky. Ovlivňuje otázky výkonu, ochrany osobních údajů, závislosti na externích službách, flexibility přizpůsobení, škálovatelnosti řešení a dlouhodobých nákladů pro podnik. Správný přístup má přímý dopad na celkovou efektivitu, náklady a úspěšnost nasazení umělé inteligence v organizaci.

Lokální modely AI běží přímo na koncových zařízeních uživatelů, jako jsou chytré telefony, vestavěné systémy nebo servery v datovém centru. Naproti tomu modely AI založené na cloudu jsou hostovány a udržovány v infrastruktuře veřejných cloudových platforem, jako jsou Amazon Web Services, Google Cloud nebo Microsoft Azure. Vývojáři s těmito modely komunikují prostřednictvím rozhraní API, odesílají data do cloudu a dostávají zpět výsledky.

V tomto článku se podíváme na výhody a kompromisy lokálních a cloudových modelů umělé inteligence, na klíčová kritéria pro výběr správné možnosti a na možnosti hybridního přístupu, který kombinuje to nejlepší z obou světů. Jasné pochopení možností vám pomůže učinit informované rozhodnutí o nasazení systémů AI, které nejlépe vyhovují konkrétním výzvám a potřebám vaší společnosti.

Lokální modely v uživatelských zařízeních

Nasazení modelů neuronových sítí umělé inteligence lokálně na zařízeních koncových uživatelů, například na serveru v datovém centru, otevírá možnost plné kontroly nad výkonem, zabezpečením soukromí a správou životního cyklu modelů. Tento přístup se používá pro kritické obchodní aplikace, big data, průmyslová řešení a další scénáře, kde musí zpracování dat probíhat v bezpečném prostředí.

Technologičtí giganti, jako jsou Google, Apple, Qualcomm a další, nabízejí optimalizované knihovny a nástroje pro integraci předtrénovaných modelů počítačového vidění, zpracování přirozeného jazyka, rozpoznávání řeči a dalších úloh do mobilních aplikací. Například rozhraní Mobile Vision API společnosti Google umožňuje používat modely rozpoznávání obličeje, textu, objektů a čárových kódů v chytrých telefonech se systémy Android a iOS.

Největší výrobci, jako je Nvidia nebo Intel, nabízejí hardwarové akcelerátory a platformy pro optimální nasazení modelů AI v datových centrech. Lokální modely mohou využívat veškerý dostupný výpočetní výkon včetně GPU.

Pro lokální běh se běžně používají kompaktní neuronové sítě, speciálně optimalizované a komprimované pro běh na zařízeních s omezenými kapacitami zdrojů. Modely jako MobileNet, SqueezeNet, YOLO poskytují dostatečnou přesnost při malých rozměrech a nízkých nárocích na paměť a výpočetní výkon.

Klíčové výhody lokálních modelů AI v datovém centru jsou:

1. Vysoký výkon a nízká latence díky blízkosti zdrojů dat a lokálních zdrojů.
Zvýšená bezpečnost a dodržování přísných zásad ochrany osobních údajů díky izolaci citlivých dat v soukromé infrastruktuře.
2. Nezávislost na externích poskytovatelích cloudových služeb a připojení k internetu.
3. Možnost hlubokého přizpůsobení, optimalizace a přizpůsobení modelů pro konkrétní úkoly.

Lokální modely umělé inteligence však mají také svá omezení. Jejich velikost a výkon jsou omezeny dostupnými lokálními výpočetními zdroji. Jejich přesnost a funkčnost je obvykle nižší než u složitějších modelů založených na cloudu. Rovněž je nutné vynaložit dodatečné úsilí na šíření aktualizací lokálních modelů do všech zařízení.

Obecně je lokální přístup vhodný pro aplikace kritické z hlediska latence a soukromí. Správný kompaktní lokální model může efektivně běžet přímo v zařízení.

Proprietární cloudové modely

Na rozdíl od lokálního přístupu poskytují cloudové služby AI přístup k výkonným vlastním modelům neuronových sítí prostřednictvím rozhraní API v cloudové infrastruktuře poskytovatelů. Hlavními hráči na trhu cloudových služeb AI jsou Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure, IBM Watson a další technologičtí giganti.

Tyto společnosti investují obrovské prostředky do výzkumu a vývoje pokročilých modelů strojového učení pro různé úkoly — počítačové vidění, zpracování přirozeného jazyka, rozpoznávání řeči, syntézu obrazu a mnoho dalších. Nejpokročilejší a nejpřesnější architektury neuronových sítí vyškolené na obrovském množství dat jsou nasazeny v cloudu.

Poskytovatelé nabízejí přístup ke svým vlastním modelům prostřednictvím pohodlných cloudových rozhraní API a služeb. Vývojáři mohou tato výkonná řešení umělé inteligence snadno integrovat do svých aplikací tak, že odesílají dotazy do cloudu a dostávají zpět výsledky. Příkladem jsou Amazon Rekognition pro počítačové vidění, Google Cloud Natural Language pro zpracování textu, Microsoft Azure Cognitive Speech Services a mnoho dalších.

Klíčové výhody používání cloudových modelů AI jsou:

1. Přístup k pokročilým algoritmům a vysoce věrným modelům, které poskytovatelé neustále zdokonalují.
2. Škálovatelnost a vysoká dostupnost díky cloudové infrastruktuře, automatické vyrovnávání zátěže.
3. Není třeba nasazovat a udržovat modely, o vše se postará poskytovatel cloudu.

Cloudové služby AI však mají i své slabé stránky:

1. Závislost na dostupnosti cloudových služeb a internetového připojení.
2. Konfidenciální údaje jsou sdíleny s třetí stranou, což může vyvolat obavy o bezpečnost.
3. Omezení v možnosti přizpůsobit a optimalizovat proprietární modely pro konkrétní úkoly.
4. Riziko vendor lock a přeplácení cloudových zdrojů při škálování.

Vlastní modely AI založené na cloudu jsou vhodné pro projekty, kde je rozhodující maximální přesnost a výkon a kde otázky ochrany osobních údajů nejsou prioritou. Výhody používání pokročilých modelů převažují nad závislostí na cloudové infrastruktuře. Při rozumné volbě mohou cloudové služby AI poskytnout výkonné možnosti řešení složitých problémů.

Kritéria pro výběr typu nasazení

Při volbě mezi lokálním a cloudovým nasazením modelů umělé inteligence je třeba pečlivě vyhodnotit několik klíčových faktorů, aby bylo možné určit nejlepší přístup pro konkrétní projekt nebo podnikový požadavek.

• Požadavky na výkon a zdroje

  Lokální modely jsou omezeny dostupnými výpočetními prostředky zařízení. Modely založené na cloudu lze škálovat téměř neomezeně. Pokud tedy projekt vyžaduje maximální výkon a přesnost modelů umělé inteligence, může být vhodnější cloudový přístup. Pokud jsou požadavky na výkon mírné, je zcela použitelný lokální přístup.

• Bezpečnostní a důvěrnostní aspekty

  U aplikací, které zpracovávají citlivá nebo soukromá data, poskytují vyšší úroveň zabezpečení lokální modely, u nichž informace neopouštějí zařízení. U cloudových služeb vždy existuje riziko úniku dat. Volbu přístupu významně ovlivňuje požadovaná úroveň ochrany soukromí.

• Finanční omezení

  Využívání cloudových služeb AI s sebou nese stálé náklady na cloudové zdroje a často i vysoké náklady na škálování. Nasazení lokálních modelů vyžaduje jednorázovou investici do hardwaru. V malých rozpočtových projektech může být lokální varianta z dlouhodobého hlediska nákladově efektivnější.

• Potřeba detailního nastavení a specializace modelů

  Lokální řešení poskytují více příležitostí pro hloubkovou optimalizaci a jemné vyladění modelů umělé inteligence tak, aby splňovaly konkrétní obchodní výzvy.

Volba mezi lokální a cloudovou AI je v podstatě kompromisem mezi výkonem, zabezpečením, náklady a flexibilitou. Pro projekty s vysokými nároky na přesnost, zabezpečení dat a omezenými rozpočty jsou vhodnější lokální modely. Pokud je rozhodující maximální výkon, škálovatelnost a žádná přísná omezení ochrany osobních údajů, může být optimální volbou model založený na cloudu.

Hybridní přístup

Zatímco lokální a cloudové nasazení modelů AI jsou často považovány za vzájemně se vylučující možnosti, v praxi mnoho společností a vývojářů volí hybridní přístup, který kombinuje výhody obou paradigmat.

Hybridní architektura umožňuje kombinovat lokální modely v zařízeních uživatelů s cloudovými službami AI a vytvářet tak efektivní a škálovatelná řešení. Klíčovou myšlenkou je rozdělení zátěže mezi lokální a cloudové komponenty v závislosti na zadaných podmínkách.

Zde je několik příkladů použití hybridního přístupu:

1. Předběžné zpracování lokálně, závěrečné zpracování v cloudu.
2. Lokální modely mohou provádět předzpracování dat, například detekci obličejů/objektů na obrazech, zatímco složité úkoly klasifikace nebo rozpoznávání jsou odesílány do cloudu.
3. Práce lokálně, učení v cloudu.
4. Předtrénované modely jsou nasazeny lokálně pro rychlý provoz a pravidelné přeškolování modelů se provádí v cloudových prostředích s velkými výpočetními zdroji.
5. Lokální provoz, cloudové zálohování/škálování.
6. Ve výchozím nastavení se používají lokální modely a při špičkovém zatížení se část provozu přesměruje do cloudových služeb pro škálování.
7. Lokální práce offline, synchronizace v cloudu.
8. Mobilní aplikace používají lokální modely pro offline provoz a synchronizace dat s cloudem probíhá, když je k dispozici internet.

Hybridní řešení kombinují výhody lokálních komponent, jako je nízká latence, ochrana soukromí a energetická účinnost, se škálovatelností, vysokou kapacitou a možností aktualizace cloudových služeb.

Zavedení hybridní architektury však vyžaduje další úsilí při návrhu, integraci a orchestraci interakce mezi lokálními a cloudovými komponentami. Je zapotřebí jasných strategií pro vyrovnávání zátěže a odolnost proti chybám.

Hybridní přístupy nabízejí to nejlepší z obou světů — výkon, nákladovou efektivitu a přizpůsobivost různým prostředím. Pro komplexní nasazení umělé inteligence s mnohostrannými požadavky je hybrid často optimálním řešením.

Vyhlídky na vývoj

S rozvojem technologií strojového učení a umělé inteligence se zdokonalí paradigmata nasazení modelů v lokálním prostředí i v cloudu.

Na straně lokálních modelů se neustále zlepšují kompresní algoritmy a optimalizace neuronových sítí pro efektivní provoz v prostředí s omezenými zdroji. Objevují se nové kompaktní architektury speciálně navržené pro provoz na vestavěných zařízeních, jako jsou mikrokontroléry a inteligentní senzory. Koncept umělé inteligence na periferii (Edge AI) je stále žádanější.

V případě lokálního nasazení v datových centrech bude docházet k nárůstu specializovaných hardwarových akcelerátorů, jako jsou GPU a čipy AI. Vzniknou nové distribuované systémové architektury, které usnadní správu klastrů AI v rámci celého podniku.

Poskytovatelé cloudových služeb budou také pokračovat ve vývoji svých modelů neuronových sítí a zlepšovat jejich přesnost a výkon. Budeme svědky vzniku vylepšených prostředí pro trénování modelů, vizualizaci experimentů a automatizaci základních pracovních postupů strojového učení. Rozvíjejí se také technologie federativního učení, které umožňují společné trénování modelů na distribuovaných datech bez nutnosti jejich sdružování.

Vedle klasických cloudových služeb se objevují decentralizovaná řešení založená na blockchainu a distribuovaných systémech, která umožňují nasazení modelů umělé inteligence se zvýšenou bezpečností a zárukami soukromí.

Kromě toho se stále více prosazuje hybridní přístup k umělé inteligenci, který zahrnuje integraci lokálních a cloudových komponent do jediné platformy. Automatické vyrovnávání zátěže, orchestrace datových toků a možnost kombinovat různé modely maximalizují efektivitu nasazení AI.

Závěr

Volba mezi lokálním a cloudovým nasazením modelů AI určuje architekturu, výkon, zabezpečení a nákladovou efektivitu řešení AI. Pochopení výhod a kompromisů jednotlivých přístupů je pro úspěšné nasazení technologií AI zásadní.

Lokální modely nabízejí kontrolu výkonu, lepší soukromí a nezávislost, ale vyžadují počáteční investice do infrastruktury. Cloudové služby nabízejí přístup k pokročilým, škálovatelným modelům umělé inteligence, ale jsou spojeny s riziky v oblasti bezpečnosti dat a závislostí na poskytovatelích cloudových služeb.

Hybridní architektury, které kombinují lokální a cloudové komponenty, jsou často optimálním řešením pro vyvážení výkonu, flexibility a nákladové efektivity komplexních systémů AI.

Při výběru mezi různými možnostmi je důležité pečlivě posoudit požadavky projektu na výkon, soukromí, rozpočet a další kritické faktory. Výběr správného paradigmatu nasazení může být klíčem k úspěšnému využití výhod umělé inteligence a vytvoření konkurenceschopných produktů a služeb na jejím základě.

Pokud zvažujete lokální nasazení modelů umělé inteligence pro svůj podnik, nabízíme nejmodernější výkonné servery, které jsou pro tento účel ideální. Jako oficiální partner společnosti GIGABYTE vám můžeme poskytnout ten nejlepší hardware pro vaše projekty AI, který je k dispozici na pronájem nebo ke koupi za nejvýhodnější cenu.

Pronájem serveru vám umožní rychle nasadit potřebnou infrastrukturu bez velkých počátečních investic. Budete mít možnost snadno rozšiřovat zdroje tak, aby vyhovovaly rostoucím potřebám vašeho podnikání.

Zakoupením vlastního serveru od společnosti GIGABYTE získáte plnou kontrolu nad zařízením a můžete realizovat jakékoli, i ty nejsložitější projekty.

Nenechte si ujít příležitost posunout své podnikání na vyšší úroveň! Kontaktujte naše manažery a my vám pomůžeme najít to nejlepší řešení pro vaše potřeby.