O Google Cloud publicou uma postagem no blog discutindo as opções que os desenvolvedores enfrentam ao selecionar uma infraestrutura para hospedar modelos de IA, com foco específico em grandes modelos de linguagem (LLMs). O artigo destaca os méritos e desvantagens relativas de soluções autogerenciadas como o Google Kubernetes Engine (GKE) e soluções totalmente gerenciadas como o Vertex AI.
Um aspecto interessante que o artigo enfatiza é a importância de entender os requisitos e necessidades do projeto ao decidir sobre a infraestrutura do LLM. Para equipes que priorizam a facilidade de uso e a velocidade de implementação, o Vertex AI apresenta uma solução atraente com recursos gerenciados, como dimensionamento automático e atualizações de segurança. Por outro lado, o GKE oferece maior controle, personalização e economia de custos em potencial para organizações com equipes de DevOps fortes e requisitos específicos.
O artigo também fornece um exemplo prático de um aplicativo Java implantado no Cloud Run para inferência eficiente de LLM. Este exemplo ilustra como as organizações podem aproveitar a infraestrutura sem servidor do Cloud Run para simplificar as implantações e alcançar escalabilidade. Além disso, o artigo se aprofunda nas etapas de implantação de um modelo de código aberto no GKE usando o vLLM, fornecendo um guia abrangente para organizações que procuram hospedar seus próprios modelos.
No geral, o artigo oferece uma análise perspicaz das considerações envolvidas na escolha da infraestrutura do LLM. Ao destacar os prós e contras do Vertex AI e do GKE, o artigo equipa desenvolvedores, engenheiros de DevOps e tomadores de decisão de TI com o conhecimento para tomar decisões informadas que se alinhem com suas necessidades específicas. O equilíbrio entre facilidade de uso e personalização, conforme ilustrado no artigo, é crucial para a implantação bem-sucedida do LLM e para aproveitar o poder da IA generativa.
