大型语言模型（LLMs）在过去一年左右已经变得越来越受欢迎，并且已经成为一个不可忽视的力量，通过其能力改变和转变不同的领域。从对话式人工智能到复杂的分析模型，LLMs提供了新的无限可能。将这些模型部署到云端以及其他云平台上伴随着一系列的问题和困难，需要引起注意。
考虑到成本效益和可扩展性
当LLMs部署在云平台上时，其可扩展性等特性显现出来，使其能够在需要时灵活地分配资源。然而，在平衡增长与成本方面是一项优先考虑的事项，以实现产出的增加而不过度支出。云服务的一个关键特征是按使用量付费的模式，用户支付对某个资源的使用费用。这使得成本管理至关重要。采用自动扩展技术、深度调度，并选择完全匹配的实例类型已被证明是有效的。此外，根据使用水平进行资源的持续管理和调整也是必要的，以避免过度提供服务。
LLM的部署过程本质上是处理大量的数据，其中包括敏感或专有信息。通过多租户的方式，在公共云中共享相同物理硬件的情况下，引入了数据曝露的风险。虽然云服务提供商强调安全措施，但风险缓解至关重要。选择具有严格安全标准以及额外的安全措施，如加密和授权，是确保患者数据安全的重要步骤。
管理有状态模型的部署
LLMs通常被认为是有状态的，这意味着它们会在一系列对话中保留信息以进行学习。另一方面，这些模型有状态的问题在管理它们时在云环境中引入了困难。像Kubernetes这样的编排工具可以通过提供持久存储选项来支持有状态的部署。维护LLMs的状态需要对这些工具进行仔细配置，以确保会话的连续性和更高的性能。
随着对生成式人工智能需求的激增，对许多公司来说，云平台部署已成为实施LLMs的主要方法。尽管云计算的便利性是不可争议的，但也有必要考虑其中的缺陷，以确保项目的效率和投资的金额。通过使用较少人知晓的策略并保持警惕，公司可以充分利用人工智能技术的优势而避免其危害。
有必要指出，将大型语言模型用于云计算为各个领域带来了无与伦比的创造力和扩展可能性。尽管这些涉及成本控制、数据隐私和有状态模型部署等重要问题，但它们仍然能够帮助成功实施系统。在采取充分的风险管理策略的情况下，组织可以利用LLMs而避免陷阱。
本文原始发布于infoworld.com。
