Introduction

Les grands modèles linguistiques comme GPT (Generative Pre-trained Transformer) sont devenus des outils puissants pour un large éventail d’applications dans le monde de l’intelligence artificielle (IA). Cependant, les entreprises doivent faire preuve de prudence quant à une dépendance excessive à ces modèles. Bien qu’ils offrent précision et évolutivité, ils présentent également des limites. Ils peuvent produire des réponses biaisées ou incorrectes en raison des limites de leurs données d’entraînement, et ils ne sont pas capables de comprendre pleinement le contexte et les nuances humaines.

Ce billet de blog explorera les avantages des modèles IA auto-hébergés. Les modèles auto-hébergés offrent aux entreprises un contrôle accru sur leur infrastructure IA, ce qui conduit à de meilleures performances, une meilleure adaptabilité et une meilleure confidentialité des données. En hébergeant le modèle sur leurs propres serveurs, les entreprises peuvent garantir que leurs données propriétaires restent sous leur contrôle et répondre aux préoccupations concernant la sécurité et la confidentialité des données.

Cependant, l’auto-hébergement présente également des défis. Il nécessite des investissements importants dans le matériel et l’expertise pour gérer et maintenir l’infrastructure. De plus, la responsabilité de mettre à jour le modèle pour intégrer de nouvelles informations et de se protéger contre les vulnérabilités de sécurité incombe entièrement à l’entreprise. Compte tenu des progrès rapides de l’IA et de la cybersécurité, cela peut être une tâche exigeante.

Dans l’ensemble, les grands modèles linguistiques représentent un progrès significatif en IA, offrant aux entreprises la possibilité d’innover et d’accroître leur efficacité. Mais leurs limitations et la complexité du réglage fin et de l’auto-hébergement exigent une approche prudente. Les entreprises doivent peser les avantages de ces outils puissants contre les risques de dépendance excessive, d’inexactitudes et de préoccupations éthiques. En ce faisant, elles peuvent exploiter le potentiel des modèles IA auto-hébergés tout en atténuant les risques associés à ces technologies révolutionnaires.

Pourquoi ne pas simplement utiliser un modèle cloud ?

Plusieurs raisons peuvent amener les entreprises et les particuliers à choisir d’auto-héberger des modèles IA. L’une des raisons principales est la sécurité des données. Lorsqu’on utilise des modèles de fournisseurs comme OpenAI, il existe un risque que les données d’entrée soient utilisées comme matériel d’entraînement. En auto-hébergeant, les entreprises peuvent garantir que leurs données sensibles restent sous leur contrôle et ne soient pas utilisées à des fins d’entraînement.

Astuce : Pour éviter que vos données ne soient utilisées par les fournisseurs américains d’IA comme OpenAI, envisagez d’exploiter un modèle IA “auto-hébergé”. Cela nécessite un serveur avec une carte graphique Nvidia et la configuration “torch” appropriée. Pour un système DIY, le projet open-source Ollama (https://ollama.com ) est recommandé. Vous pouvez également envisager un fournisseur KI allemand comme Doku-Chat.de (https://doku-chat.de ) ou DataFortress Cloud (https://datafortress.cloud ). Doku-Chat.de offre également une organisation par projet, des fonctionnalités de partage/équipe utiles et plus encore !

Un autre aspect important est la réduction des coûts. Les modèles auto-hébergés sont généralement gratuits ou exigent des frais de licence minimes comparés aux coûts élevés associés à l’utilisation de modèles tiers. Cela fait des modèles auto-hébergés une option financièrement attrayante pour les entreprises de toutes tailles.

La protection de la confidentialité est un autre facteur crucial. En auto-hébergeant, les entreprises conservent le contrôle de leurs données et peuvent garantir qu’elles ne sont pas partagées avec des tiers. Ceci est particulièrement important dans les secteurs régis par des réglementations strictes en matière de confidentialité des données.

En résumé, l’auto-hébergement de modèles IA présente des avantages tels qu’une meilleure sécurité des données, une réduction des coûts et une meilleure protection de la confidentialité. Les entreprises peuvent maintenir un contrôle total sur leur infrastructure IA tout en profitant des avantages de cette technologie puissante.

De quoi ai-je besoin pour exploiter un modèle IA auto-hébergé ?

Pour exploiter un modèle IA auto-hébergé, vous avez besoin de ressources spécifiques. Un composant crucial est un serveur avec carte graphique Nvidia, car les cartes graphiques offrent une puissance de traitement élevée pour l’entraînement et l’exécution des modèles IA. Cependant, il est important de noter que les serveurs avec cartes graphiques Nvidia peuvent être assez coûteux, représentant un investissement important.

Heureusement, il existe des projets open-source, tels qu’Ollama (https://github.com/ollama/ollama) , qui simplifient l’hébergement de modèles. Ollama offre un moyen facile et convivial d’héberger vous-même des modèles. Il fournit des outils et des ressources pour simplifier et automatiser le processus d’auto-hébergement.

Avec Ollama et un serveur avec une carte graphique Nvidia appropriée, vous pouvez exécuter votre propre modèle IA et profiter des avantages de l’auto-hébergement sans le fardeau financier complet d’un serveur dédié.

Il est essentiel de reconnaître qu’exploiter un modèle IA auto-hébergé nécessite toujours une expertise technique. Posséder des connaissances en apprentissage automatique et en administration de serveurs, ou consulter des experts, peut être utile pour la configuration et la maintenance du système.

Avec les ressources et outils appropriés comme Ollama, vous pouvez exécuter votre propre modèle IA et tirer parti des avantages de l’auto-hébergement pour maintenir le contrôle, protéger les données et réduire les coûts.

Et quel type de serveur ai-je besoin pour les modèles ?

Tout d’abord, évaluez vos besoins. Les “assistants de codage” comme GitHub Copilot nécessitent moins de ressources et peuvent fonctionner avec une carte graphique ayant environ 8 Go de VRAM. Pour les modèles plus importants se comportant de manière similaire à ChatGPT, au moins 16 Go de VRAM sont nécessaires. Si vous prévoyez des performances comparables à GPT-4, vous aurez besoin de ressources plus importantes, idéalement un cluster de cartes graphiques avec au moins 64 Go de VRAM.

Un petit aperçu des modèles et de leurs besoins en mémoire est présenté ci-dessous :