Optimiziranje troškova generativne AI upotrebom AWS-a i RAG okvira
Brief news summary
Izvještaj McKinsey & Company ističe da generativna umjetna inteligencija može značajno poboljšati globalnu ekonomiju, potencijalno dodajući između 2,6 bilijuna i 4,4 bilijuna dolara. Očekuje se rast u sektorima kao što su korisnička podrška, marketing, prodaja, softversko inženjerstvo i istraživanje i razvoj. Uprkos ovom potencijalu, implementacija generativne umjetne inteligencije na platformama kao što je AWS nosi izazove u upravljanju troškovima. Novi vodič nudi strategije za kontrolisanje ovih troškova, ciljajući čitatelje koji imaju znanje o osnovnim modelima, velikim jezičkim modelima, tokenima, vektorskim ugrađivanjima i bazama podataka. Fokusira se na rješenja za pretraživanje poboljšano generisanjem (RAG) i naglašava Amazon Bedrock kao ključni resurs. Ključne tačke za optimizaciju troškova uključuju: 1. **Izbor i prilagođavanje modela**: Izaberite modele koji su usklađeni sa specifičnim podacima za obuku kako biste optimizirali troškove i performanse. 2. **Upravljanje korištenjem tokena**: Smanjite troškove praćenjem korištenja tokena i korištenjem keširanja za veću efikasnost. 3. **Planovi cijena za inferencu**: Izaberite između cijena na zahtjev i obezbijeđenih kapaciteta na osnovu potrebe za fleksibilnošću ili dosljednim performansama. 4. **Dodatna razmatranja**: Rješavajte sigurnosna pitanja, upravljajte rastom vektorske baze podataka i strateško dijeljenje podataka radi pozitivnog utjecaja na troškove i efikasnost. Amazon Bedrock podržava efikasno upravljanje radnim tokovima generativne umjetne inteligencije. Relevantni troškovni faktori uključuju obim upita, korištenje tokena i troškove baze podataka. Početak sa cijenama na zahtjev omogućava početnu procjenu performansi, sa opcijom prelaska na obezbijeđene kapacitete kako se potražnja povećava. Mjere štednje uključuju optimizaciju upita, podešavanje veličine dijelova baze podataka i postavljanje strateških ograničenja. Izabrani metod dijeljenja—semantički ili hijerarhijski—utječe na troškove i tačnost. Vodič služi kao uvod u Drugi dio, koji će se baviti procjenom poslovne vrijednosti i razumijevanjem ključnih troškovnih dinamika u kontekstu tehnološkog napretka.Izvještaj "Ekonomski potencijal generativne AI: Sljedeća produktivna granica" kompanije McKinsey & Company sugerira da bi generativna AI mogla dodati između 2, 6 biliona i 4, 4 biliona dolara vrijednosti globalnoj ekonomiji, značajno utičući na korisničke operacije, marketing i prodaju, softverski inženjering i istraživanje i razvoj. Kako kompanije razvijaju aplikacije za generativnu AI na AWS-u, sve više ih zanima razmatranje troškova i strategije optimizacije. Ovaj post istražuje aspekte povezane s troškovima kako bi se optimizirali troškovi generativne AI na AWS-u, fokusirajući se na korištenje okvira za Dohvaćanje Poboljšane Generacije (RAG) u Amazon Bedrocku. Ističe optimizacione stupove kao što su odabir modela, korištenje tokena, cijene inferencije i još mnogo toga za dizajniranje troškovno efikasnih AI aplikacija. Procesi generativne AI uključuju čitanje i segmentiranje podataka, generiranje vektorskih ugradnji i njihovo pohranjivanje u vektorskoj bazi podataka. Amazon Bedrock olakšava ove procese pružajući pristup modelima temeljnja visokih performansi (FM) putem API-ja.
Post također uključuje analizu troškova za razne operativne scenarije (od malih do ekstra velikih), naglašavajući troškove Amazon Bedrocka i vektorske baze podataka. Ključni faktori koji utiču na troškove uključuju broj i broj karaktera ulaznih/izlaznih tokena, troškove vektorskih ugradnji i Amazon Bedrock Guardrails, koji osiguravaju sigurnost sadržaja filtriranjem neželjenih tema i ličnih informacija. Različite strategije segmentiranja (standardne, hijerarhijske i semantičke) utiču na troškove i tačnost podataka, uz preporuke koje se daju za svaku. Zaključno, post rezimira faktore koji utiču na troškove aplikacija generativne AI na AWS-u, nudeći trenutni pregled mogućih troškova na osnovu pretpostavki. Drugi dio serije obećava da će istražiti izračunavanje poslovne vrijednosti i faktore koji na nju utiču. Vinnie Saini, viši stručnjak za generativnu AI i solucioni arhitekt u AWS-u s više od 15 godina iskustva u AI/ML rješenjima, autor je posta.
Watch video about
Optimiziranje troškova generativne AI upotrebom AWS-a i RAG okvira
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
