Введение
Разработка и внедрение кастомизированных LLM (Large Language Models) в бизнес-процессы требует не только адаптации самой модели, но и выбора оптимальной инфраструктуры. Компании сталкиваются с ключевым вопросом: где развернуть модель — в облаке или на локальных серверах?
В статье разберем:
✔ Ключевые различия между облачными и локальными решениями
✔ Преимущества и недостатки каждого подхода
✔ Факторы выбора в зависимости от бизнес-задачи
✔ Примеры использования в разных отраслях
1. Облачные решения vs локальные серверы: ключевые различия
2. Облачные решения для LLM: плюсы и минусы
Преимущества облачных решений
✅ Масштабируемость – можно быстро увеличивать или уменьшать мощность, подстраиваясь под нагрузку.
✅ Гибкость – доступ к передовым GPU и TPU без необходимости покупки дорогостоящего оборудования.
✅ Быстрое развертывание – минимальное время на установку и настройку, поддержка готовых API.
✅ Меньшие затраты на обслуживание – обновления, мониторинг и резервное копирование осуществляет провайдер.
✅ Доступность из любой точки мира – сотрудники могут использовать модель, находясь в разных локациях.
💡 Популярные облачные решения для LLM
- AWS Bedrock, SageMaker – поддержка кастомных моделей и fine-tuning.
- Google Vertex AI – интеграция с BigQuery и AutoML.
- Azure OpenAI – корпоративные решения с высокой безопасностью.
Недостатки облачных решений
❌ Зависимость от провайдера – доступ к модели зависит от стабильности облачного сервиса.
❌ Постоянные затраты – ежемесячные платежи, которые увеличиваются при росте нагрузки.
❌ Ограничения на обработку чувствительных данных – персональные и финансовые данные могут потребовать локального хранения.
❌ Сетевые задержки – при больших объемах обработки данных может возникнуть latency.
3. Локальные серверы для LLM: плюсы и минусы
Преимущества локальных серверов
✅ Полный контроль над данными – важно для банков, медицинских организаций и предприятий с высокими требованиями к безопасности.
✅ Нет зависимости от интернет-соединения – работа модели не зависит от внешних сервисов.
✅ Разовая инвестиция – покупка оборудования требует значительных вложений, но нет постоянных облачных платежей.
✅ Оптимизация под конкретные задачи – возможность кастомизации аппаратного и программного стека.
💡 Типичные аппаратные решения
- NVIDIA DGX A100 – мощные GPU для глубокого обучения.
- TPU от Google – специализированные ускорители для нейросетей.
- Локальные серверные кластеры – комбинация CPU и GPU для вычислений.
Недостатки локальных серверов
❌ Высокие первоначальные затраты – покупка и настройка оборудования требуют инвестиций.
❌ Сложность в масштабировании – увеличение мощности требует покупки новых серверов.
❌ Требуются специалисты по обслуживанию – необходимо нанимать или обучать инженеров.
❌ Медленное обновление оборудования – железо устаревает, и его приходится обновлять через несколько лет.
4. Как выбрать инфраструктуру для кастомизированных LLM?
Выбор зависит от бизнес-задач, масштаба проекта и регуляторных требований.
5. Гибридные решения: лучшее из двух миров
Некоторые компании используют гибридную инфраструктуру:
📌 Чувствительные данные обрабатываются локально, а сложные вычисления выполняются в облаке.
📌 Модели хранятся локально, но обучаются на мощностях облака.
📌 Частные облака (private cloud) – серверная инфраструктура в ЦОДе компании.
💡 Пример гибридной схемы:
- Финансовая организация хранит данные клиентов локально, но использует облачные LLM для анализа рыночных трендов.
- Медицинский стартап обучает свою модель в облаке, но разворачивает её на локальных серверах в больницах.
6. Выводы
✅ Облачные решения подходят для стартапов, малого и среднего бизнеса, где важны масштабируемость и низкие первоначальные затраты.
✅ Локальные серверы оптимальны для финансового, медицинского и оборонного сектора, где важны безопасность и соответствие регуляциям.
✅ Гибридный подход позволяет объединить гибкость облака и безопасность локальной инфраструктуры, что часто является оптимальным вариантом.
🔹 Выбор инфраструктуры должен основываться на конкретных требованиях бизнеса – доступность, стоимость, безопасность, масштабируемость.
🔹 Для стартапов и динамичных проектов облачные решения выгоднее, так как позволяют запускать LLM без больших инвестиций в оборудование.
🔹 Для крупных компаний с чувствительными данными локальные серверы обеспечивают лучший контроль над безопасностью.
🔹 Гибридные решения позволяют комбинировать лучшие стороны двух подходов: локальное хранение данных и облачные вычисления.
7. Рекомендации по выбору серверов для ИИ: процессоры, видеокарты, память
При обучении и дообучении LLM (Large Language Models) производительность во многом зависит от графических процессоров (GPU), оперативной памяти (RAM) и вычислительных возможностей CPU.
1. Видеокарты (GPU)
Графические процессоры критичны для эффективного обучения нейросетей. Основные параметры:
- Объем памяти (VRAM) – модели требуют от 24 ГБ до 80 ГБ памяти на карту.
- FP16/BF16 производительность – важна для ускоренного обучения.
- NVLink или PCIe – позволяет объединять несколько GPU.
🔹 Лучшие GPU для обучения LLM:
💡 Совет: если бюджет ограничен, RTX 4090 или A6000 подойдут для небольших моделей. Для промышленных LLM A100/H100 – лучший выбор.
2. Процессоры (CPU)
Хотя основная нагрузка ложится на GPU, мощные CPU необходимы для предобработки данных и координации вычислений.
🔹 Лучшие процессоры для серверов ИИ:
💡 Совет: если требуется работа с распределёнными вычислениями, лучше использовать многопоточные серверные CPU (EPYC, Xeon Platinum).
3. Оперативная память (RAM)
LLM требует огромных объемов RAM для загрузки весов модели и обработки данных.
🔹 Рекомендации:
- Минимально – 128 ГБ RAM (для малых моделей).
- Рекомендуется – 256–512 ГБ RAM (для fine-tuning и inference).
- Для больших LLM – от 1 ТБ RAM и выше (особенно при работе с несколькими GPU).
💡 Совет: Используйте DDR5 или DDR4 с высокой частотой и ECC-память для серверных решений.
4. Хранилище (SSD/NVMe)
Для загрузки огромных датасетов и быстрой обработки данных нужны быстрые накопители.
🔹 Рекомендации:
- NVMe SSD (4–8 ТБ) – высокая скорость доступа (Gen4 или Gen5).
- RAID-массивы SSD – для отказоустойчивости.
- HDD (для архивных данных) – если нужно хранить большие датасеты.
💡 Совет: Используйте NVMe SSD с высокой скоростью чтения/записи для работы с большими датасетами.
5. Сеть и интерконнект
При работе с несколькими GPU и серверами важна высокоскоростная сеть:
- InfiniBand 200G/400G – для кластерных вычислений.
- Ethernet 10G/25G – для подключения серверов к облачным хранилищам.
- NVLink/NVSwitch – для связи нескольких GPU в одном сервере.
💡 Совет: При работе с несколькими GPU используйте NVLink, чтобы избежать узких мест.
8. Пример серверной конфигурации для обучения LLM
🔹 Базовый сервер (для небольших моделей, fine-tuning)
- GPU: NVIDIA RTX 4090 (2 шт.)
- CPU: AMD Threadripper PRO 5995WX
- RAM: 256 ГБ DDR5
- Хранилище: 4 ТБ NVMe SSD
- Сеть: 10G Ethernet
🔹 Средний сервер (для fine-tuning крупных моделей)
- GPU: NVIDIA A100 80 ГБ (4 шт.)
- CPU: AMD EPYC 9654 (96 ядер)
- RAM: 512 ГБ DDR5
- Хранилище: 8 ТБ NVMe SSD + 50 ТБ HDD
- Сеть: InfiniBand 200G
🔹 Продвинутый кластер (для обучения больших LLM, GPT-4 уровня)
- GPU: NVIDIA H100 (8 шт. на сервер)
- CPU: 2× AMD EPYC 9654
- RAM: 1 ТБ DDR5
- Хранилище: 32 ТБ NVMe SSD + 100 ТБ HDD
- Сеть: InfiniBand 400G + NVLink
9. Заключение
📌 Выбор между облаком и локальными серверами зависит от бюджета, безопасности и требований к масштабируемости.
📌 Малые компании и стартапы чаще выбирают облачные решения (AWS, Azure, GCP) за счет гибкости.
📌 Крупные корпорации, финансовые и медицинские компании предпочитают локальные серверы из-за контроля над данными.
📌 Гибридный подход — лучший вариант для балансировки безопасности и производительности.
📌 При выборе оборудования важно учитывать GPU (A100, H100), CPU (EPYC, Xeon), объем RAM и SSD.
💡 Главный совет: если у вас стартап или проект с небольшими моделями — начинайте с облака. Если работаете с конфиденциальными данными или разрабатываете собственную LLM — выбирайте мощные локальные серверы. 🚀
Больше статей, глубоко раскрывающих тонкости обучения больших языковых моделей (LLM) на специализированных датасетах и их кастомизации под конкретные задачи, читайте на нашем канале по следующим ссылкам:
Как бороться с проблемами смещения (bias) и недостаточного объема данных- https://dzen.ru/a/Z6o5NsAFhAdFoxfp
Выбор и подготовка специализированного датасета для обучения LLM: методы сбора, разметки и очистки данных- https://dzen.ru/a/Z6o6ElSRfBqKJ6IW
Выбор и подготовка специализированного датасета для обучения LLM- https://dzen.ru/a/Z6o4oGfDPh4V9OG0
Примеры кастомизации LLM под разные задачи: медицина, финансы, юридическая сфера и др.- https://dzen.ru/a/Z6o325PpvHkGw-8T
Что такое дообучение LLM и чем оно отличается от обучения с нуля- https://dzen.ru/a/Z6o299L6LFgFT0iJ
Обзор типов кастомизации LLM: дообучение, адаптация с LoRA, инжиниринг промптов- https://dzen.ru/a/Z6o2N6yfbxrS_Nck
Использование LoRA и других методов адаптации без полного fine-tuning: сравнение LoRA, QLoRA, P-Tuning, Adapter Layers- https://dzen.ru/a/Z6sPdqyfbxrSAAyZ
Тонкости fine-tuning LLM: стратегии и лучшие практики- https://dzen.ru/a/Z6sMG0FvPVkTx6K4
Хотите создать уникальный и успешный продукт? СМС – ваш надежный партнер в мире инноваций! Закажи разработки ИИ-решений, LLM-чат-ботов, моделей генерации изображений и автоматизации бизнес-процессов у профессионалов.
Почему стоит выбрать нас:
- Индивидуальный подход: мы создаем решения, адаптированные под уникальный дизайн вашего бизнеса.
- Высокое качество: наши разработки обеспечивают точность и надежность работы.
- Инновационные технологии: использовать передовые технологии и методы, чтобы предложить вам лучшее из мира ИИ.
- Экономия времени и ресурсов: автоматизация процессов и внедрение умных решений помогают снизить затраты и повысить производительность.
- Профессиональная поддержка: Наша команда экспертов всегда готова обеспечить качественную поддержку и консультации на всех этапах проекта.
В использовании искусственного интеллекта уже сегодня — будущее для вас!
Тел. +7 (985) 982-70-55
E-mail sms_systems@inbox.ru