Новый уровень продуктивности: Технологии машинного обучения в бизнесе

В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта (ИИ) и обработки естественного языка, модели языков стали неотъемлемой частью многих бизнес-процессов. Одним из наиболее инновационных и удобных подходов к использованию таких моделей является концепция "Модели как сервис" (Model-as-a-Service, MaaS). В основе этого подхода лежит использование облачных ресурсов для развертывания и эксплуатации языковых моделей, что освобождает организации от необходимости самостоятельно создавать и поддерживать инфраструктуру. Вместо этого компании могут сосредоточиться на своих основных задачах, оплачивая услуги облачного провайдера по мере использования модели. Такой подход предоставляет гибкость, масштабируемость и удобство, делая передовые технологии доступными для широкого круга пользователей.

Одно из ключевых преимуществ использования моделей как сервиса - возможность избежать затрат и сложности, связанных с созданием и поддержанием собственной инфраструктуры. Организациям не нужно нанимать команду разработчиков и инженеров для настройки и обслуживания оборудования, что значительно снижает начальные затраты и усилия. Вместо этого они могут воспользоваться услугами облачных провайдеров, которые предлагают готовые решения для развертывания языковых моделей.

Примером успешного применения MaaS является компания OpenAI с моделью GPT-3.5 и её более новыми версиями. OpenAI предоставляет доступ к своей модели через облачную платформу, позволяя разработчикам интегрировать мощные языковые способности в свои приложения без необходимости создания собственной инфраструктуры. В результате, компании, такие как Kira Systems и Element AI, смогли значительно сократить время разработки и снизить затраты, используя готовые решения от OpenAI.

Тарификация при использовании облачных ресурсов может зависеть от объема использования модели, режима работы (использование "как есть" или дообучение), а также от дополнительных услуг, таких как поддержка и обслуживание. Точные тарифы различаются в зависимости от провайдера, но в целом использование облачных ресурсов позволяет организациям платить только за те ресурсы, которые они действительно используют.

Точные тарифы различаются в зависимости от провайдера, но в целом использование облачных ресурсов позволяет организациям платить только за те ресурсы, которые они действительно используют. По данным Gartner, рынок облачных вычислений достиг $332 миллиардов в 2021 году, и ожидается, что к 2024 году он вырастет до $482 миллиардов, что подчеркивает рост популярности облачных решений.

Несмотря на удобство облачных решений, некоторые организации предпочитают иметь полную независимость и контроль над своими данными и процессами. В этом случае они выбирают развертывание собственной инфраструктуры. Такой подход требует значительных инвестиций в оборудование и специалистов, но обеспечивает более полный контроль и конфиденциальность данных.

Для реализации собственного решения нужна компетентная команда разработчиков и инженеров, а также специалисты по безопасности информации. Эти профессионалы помогут выбрать оптимальное оборудование, настроить и поддерживать инфраструктуру, а также обеспечат защиту данных. Оценка стоимости такого проекта должна включать не только затраты на оборудование, но и на команду специалистов, обучение персонала и постоянную поддержку инфраструктуры.

При использовании моделей как сервиса важно учитывать политику безопасности и конфиденциальности данных, особенно если обрабатываются чувствительные данные клиентов. Облачные провайдеры предлагают различные уровни защиты данных, но организации все равно должны следить за соответствием используемых решений их требованиям безопасности.

При развертывании собственной инфраструктуры организация имеет полный контроль над данными и может внедрять собственные меры безопасности. Однако это также увеличивает ответственность и требует дополнительных ресурсов для обеспечения защиты данных.

Для успешной реализации проекта, связанного с внедрением языковых моделей, необходима компетентная команда специалистов. В неё должны входить разработчики, инженеры, специалисты по безопасности информации и тестировщики. Они будут отвечать за настройку и поддержку инфраструктуры, разработку и интеграцию моделей, а также за тестирование и отладку систем.

Оценка затрат на проект должна учитывать не только стоимость оборудования и инфраструктуры, но и затраты на команду специалистов, обучение персонала и поддержку инфраструктуры. Важно провести детальный анализ и планирование, чтобы избежать непредвиденных расходов и задержек в реализации проекта.

На сегодняшний день рынок оборудования, особенно графических карт, находится в состоянии дефицита. Это вызвано высоким спросом на видеоускорители, особенно от компании NVIDIA. Альтернативные поставщики, такие как AMD и Huawei, также предлагают свои решения, но они пока не могут полностью конкурировать с продукцией NVIDIA.

Дефицит оборудования приводит к увеличению стоимости и задержкам в поставках, что может существенно повлиять на сроки и бюджет проектов.

Для некоторых проектов облачные решения могут быть более выгодным вариантом, чем покупка оборудования напрямую. Использование облачных ресурсов позволяет избежать затрат на покупку и обслуживание оборудования, а также обеспечивает гибкость в использовании ресурсов.

Возможные альтернативы включают лизинг серверов и использование готовых облачных решений. Однако, не все компании готовы размещать свои данные в облаке, особенно если речь идет о конфиденциальной информации. В таких случаях необходимо обезличивать данные и применять методы шифрования для обеспечения безопасности.

Языковые модели позволяют автоматизировать многие бизнес-процессы, что приводит к повышению эффективности и сокращению издержек. Важно интегрировать технологические решения с бизнес-процессами компании и нацеливаться на оптимизацию времени, ресурсов и денег.

Примером успешной автоматизации является компания H&M, которая внедрила чат-ботов для улучшения обслуживания клиентов. Это позволило сократить время обработки запросов на 30% и повысить удовлетворенность клиентов на 20%. Кроме того, компании, такие как Amazon и Netflix, используют языковые модели для рекомендаций товаров и контента, что увеличивает продажи и удержание клиентов.

Однако внедрение новых технологий требует внимательного анализа, грамотного управления и интеграции с бизнес-стратегией компании. Риски затягивания проектов, потери бюджета и другие негативные последствия должны быть учтены и минимизированы.

Заключение о выборе подхода к реализации проекта зависит от множества факторов. При строгих требованиях к обработке данных, предпочтительным является использование локальной инфраструктуры. В отсутствии таких ограничений модель как сервис (MaaS) оказывается более выгодным решением, поскольку снижает финансовые и организационные издержки. В случае необходимости масштабирования, возможна плавная миграция с облачного на локальное решение, что останется незаметным для конечных пользователей.

Использование языковых моделей и технологий машинного обучения открывает новые возможности для бизнеса, позволяя повысить продуктивность и сократить издержки. Концепция "Модели как сервис" предоставляет гибкость и удобство, освобождая организации от необходимости самостоятельно создавать и поддерживать инфраструктуру. В то же время, развертывание собственной инфраструктуры обеспечивает полный контроль и конфиденциальность данных, что также может быть важным для некоторых организаций.

Авторы: Максим Милков, лидер направления ИИ Softline Digital, Дмитрий Зборошенко, ML/AI архитектор Softline Digital