생성적 AI와 광활한 생태계의 마법

생성적 AI와 광활한 생태계의 마법

타임 스탬프 : 13 년 2024 월 10 일 오전 00시 XNUMX 분
생성적 AI와 폭넓은 개방형 생태계 PlatoBlockchain Data Intelligence의 마법. 수직 검색. 일체 포함.

의뢰받은 IT 리더는 성장하는 생성적 AI 생태계를 탐색하는 데 여러 가지 어려움에 직면해 있지만 비즈니스 사용 사례를 결실로 가져오는 데 도움이 될 수 있는 기술 스택을 선택하는 것이 가장 큰 과제 중 하나입니다.

독점 및 오픈 소스 모델의 수는 날마다 증가하고 있으며 이를 지원하도록 설계된 도구도 마찬가지입니다.

이러한 과제를 이해하려면 IT 리더를 거대한 마법 주문 라이브러리를 탐색하는 마법사로 상상해 보십시오(덤블도어 많은 경우 충분할 수 있음), 각각은 서로 다른 모델, 도구 또는 기술을 나타냅니다. 각 선반에는 텍스트 생성, 이미지 또는 비디오 합성 등 다양한 주문 카테고리가 포함되어 있습니다.

GenAI 모델에 문서, 매개변수 및 작동상의 미묘한 차이가 포함되어 있는 것처럼 주문서에는 다양한 다이어그램, 주문 및 지침이 포함되어 있습니다. GPT-4, Stable Diffusion 및 Llama 2는 가장 잘 알려진 모델 중 하나입니다. . 배우기 are 견인력을 얻다.

더욱이 이 "라이브러리"는 지속적으로 성장하고 있기 때문에 IT 리더가 열광적인 혁신 속도를 따라가는 것이 더 어려워지고 있습니다. 뭔가를 쫓는 것과 비슷해 에스컬레이터.

당신은 아이디어를 얻습니다. 확실하지 않다면 해리포터 책이나 영화를 살펴보세요. 그동안 미래를 위한 AI 인프라 설계를 시작할 때 고려해야 할 세 가지 주요 단계는 다음과 같습니다.

모델 및 모듈식 아키텍처 선택

IT 리더들이 더 많은 퍼블릭 클라우드 소프트웨어를 채택하면서 그들은 라이센스 조건, 독점 래퍼 및 데이터 중력으로 인해 일부 애플리케이션이 이동하기 까다롭고 비용이 많이 든다는 사실을 깨달았습니다. 이러한 조직은 성벽 내부에 앱을 유지하도록 설계된 해자가 있는 클라우드 플랫폼에 사실상 갇혀 있었습니다.

당신이 그것을 믿는다면 GenAI는 중요한 워크로드가 될 것입니다 귀하의 비즈니스를 위해 – 글로벌 CEO의 70%가 다음과 같이 말했습니다. PwC의 이는 기업이 가치를 창출, 전달 및 포착하는 방식을 변화시킬 것입니다. 그러면 고정 장애물을 제거해야 합니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 비즈니스에 더 나은 서비스를 제공하는 새로운 제품으로 전환할 수 있는 유연성을 제공하는 개방형 모델과 지원 스택을 선택하는 것입니다.

기술 분석가 팀 앤드류스 옹호 제품 "승자"를 예측하는 사고방식을 가능한 한 쉽게 종료할 수 있는 사고방식으로 재구성하기 위한 것입니다. 그리고 시스템의 일부가 격리된 모듈식 소프트웨어 아키텍처가 도움이 될 수 있습니다.

다행히, 많은 모델 당신에게 유연성과 자유를 선사할 것입니다. 그러나 조심스럽게 밟으십시오. 주문서에 숨겨진 저주가 있을 수 있는 것처럼 일부 모델은 조직의 자원을 고갈시키거나 편견이나 환각을 유발할 수 있습니다. 모델을 연구하고 장단점을 이해합니다.

인프라를 신중하게 선택하세요

GPU 강국 NVIDIA는 대부분의 대기업이 자체 AI 공장 세우기, 본질적으로 생산성과 고객 경험 향상을 목표로 하는 AI 워크로드만 실행하는 데 전념하는 데이터 센터입니다. 이는 이러한 AI 센터를 구축할 수 있는 탄탄한 현금 흐름을 보유한 기업을 제외한 모든 기업에게 열망이 될 것입니다.

퍼블릭 클라우드 모델은 빠르게 시작하고 실행하는 데 도움이 되지만, AI 모델의 크기를 적절하게 조정 데이터 개인정보 보호와 보안을 보장하는 것이 핵심이므로 온프레미스 경로가 귀하에게 적합할 수 있습니다. 인프라는 모델을 실행할 수 있게 해주는 마법의 지팡이입니다. 당신의 지팡이가 무엇으로 만들어졌는지도 중요합니다.

단기적으로 조직은 선택의 유연성을 제공하는 동시에 IT 리더가 성능, 대기 시간, 보안 및 기타 요소를 기반으로 운영 위치를 선택할 수 있도록 하는 하이브리드 또는 멀티클라우드 환경에서 AI 워크로드를 계속 실행할 것입니다. 미래의 IT 아키텍처는 멀티클라우드 설계, 인프라 및 참조 설계 활용 서비스로 제공됨. 해당 비전을 구축하면 다양한 장소에서 GenAI 워크로드를 실행할 수 있습니다.

이것을 알아두십시오: 조직이 여전히 GenAI 모델을 평가하거나 시험하고 있는 가운데 표준화 경로는 아직 나타나지 않았습니다. 그들이 건설하는 동안 조심해서 출발해야 ​​합니다 기술 부채 가능한 한 많이.

폭넓은 생태계 수용

마법사는 자신의 주문을 익히는 데 수년을 보낼 수 있지만 IT 리더에게는 그런 여유가 없습니다. 최고 경영진의 2024%가 XNUMX년에 AI 및 GenAI 투자 수준을 높일 것으로 예상한다고 답했습니다. 보스턴 컨설팅 그룹.

새로운 모델과 반복이 정기적으로 출시되더라도 비즈니스 이해관계자가 GenAI 배포에서 가치를 창출하는 방법을 파악하도록 돕는 것은 IT 리더의 의무입니다.

다행스럽게도 문제를 완화하는 데 도움이 되는 개방형 파트너 생태계가 있습니다. 개방형 생태계는 대부분의 성숙한 기술 팀의 진입 장벽을 낮추는 데 도움이 되기 때문에 매우 중요합니다.

개방형 생태계에서 LLM을 구축하거나 비용을 지불할 기술적 인력이나 재정적 수단이 부족한 조직은 이제 LLM을 구축하지 않는 기본 모델에 액세스할 수 있습니다. 귀중한 기술이 필요하다 모델을 훈련, 조정 또는 강화합니다. 신뢰할 수 있는 파트너는 해당 생태계를 탐색하는 열쇠 중 하나입니다.

Dell은 다음과 같은 파트너와 협력하고 있습니다. 메타, 포옹하는 얼굴 그리고 당신을 도와줄 다른 사람들 데이터에 AI를 가져오세요 과 고성능 서버, 저장, 클라이언트 장치 및 전문적인 서비스 당신은 신뢰할 수 있습니다.

GenAI 여정을 마법처럼 만들 비즈니스 결과를 제공하려면 옵션을 열어 두는 것이 중요합니다.

전단지에 포함된 링크에 대해 더 알아보기 Dell 생성적 AI 솔루션.

Dell Technologies에서 제공합니다.

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