Desafios de operacionalização
A implantação de LLMs em ambientes empresariais envolve considerações complexas de IA e gerenciamento de dados e a operacionalização de infraestruturas complexas, especialmente aquelas que usam GPUs. O provisionamento eficiente de recursos de GPU e o monitoramento de seu uso apresentam desafios contínuos para equipes de Devops empresariais. Este cenário complexo exige vigilância e adaptação constantes, à medida que as tecnologias e as melhores práticas evoluem rapidamente.
Para se manterem à frente, é crucial que as equipes Devops nas empresas de software empresarial avaliem continuamente os desenvolvimentos mais recentes no gerenciamento de recursos de GPU. Embora este campo esteja longe de estar maduro, é essencial reconhecer os riscos associados e construir uma estratégia de implementação bem informada. Além disso, as empresas também devem considerar alternativas às soluções exclusivamente baseadas em GPU. Explorar outros recursos computacionais ou arquiteturas híbridas pode simplificar os aspectos operacionais dos ambientes de produção e mitigar possíveis gargalos causados pela disponibilidade limitada da GPU. Esta diversificação estratégica garante uma implementação mais suave e um desempenho mais robusto de LLMs em diferentes aplicações empresariais.
Eficiência de custos
A implantação bem-sucedida de aplicativos orientados por IA, como aqueles que usam grandes modelos de linguagem em produção, depende, em última análise, do retorno do investimento. Como defensor da tecnologia, é fundamental demonstrar como os LLMs podem afetar positivamente tanto os lucros quanto os resultados financeiros do seu negócio. Um fator crítico que muitas vezes é subestimado neste cálculo é o custo total de propriedade, que abrange vários elementos, incluindo os custos de treinamento do modelo, desenvolvimento de aplicativos, despesas computacionais durante as fases de treinamento e inferência, custos de gerenciamento contínuos e a experiência necessária para gerenciar o ciclo de vida do aplicativo de IA.
