Zagon lokalnega strežnika modela umetne inteligence za nemškega odjemalca

Preberite 9 min.

Cilji in rezultati

Kontekst

V osrčju Nemčije, v živahnem tehnološkem središču, je bilo drzno zagonsko podjetje z vizijo, ki bi lahko spremenila digitalno krajino. To inovativno podjetje, znano po svojem vrhunskem delu na področju umetne inteligence, si je zastavilo nekaj resnično izjemnega. Želelo je ustvariti jezikovni model umetne inteligence, ki bi lahko tekmoval z legendarnim ChatGPT, vendar s preobratom - v celoti je moral delovati v njihovem lastnem omrežju.

To ni bil navaden projekt. Zagonsko podjetje je že poskrbelo za valove s svojo prelomno aplikacijo, elegantnim in prefinjenim klepetalnikom, ki je bil zasnovan za posnemanje pogovora, podobnega človeškemu. Predstavljajte si digitalnega spremljevalca, ki bi bil tako intuitiven in bister, da bi razumel vaša vprašanja ter odgovarjal z enakimi odtenki in globino kot izkušeni strokovnjak.

Toda kako jim je to uspelo? Skrivnost se skriva v njihovem obvladovanju strojnega učenja. Razvili so zapletene algoritme, ki so njihovi umetni inteligenci omogočili, da se je učila jezika iz velikih količin podatkov, prepoznavala vzorce in sproti sprejemala odločitve. V nasprotju s tradicionalno programsko opremo, ki jo je treba programirati za vse možne scenarije, je njuna umetna inteligenca lahko razmišljala sama, se prilagajala in razvijala ob vsaki novi interakciji.

Aplikacija si je že pridobila sloves, saj je zagotavljala bliskovite odgovore tudi na najzahtevnejše poizvedbe. Njena baza znanja je bila obsežna, črpala je iz interneta informacij in uporabnikom zagotavljala natančne, kontekstualno ozaveščene odgovore. Ne glede na to, ali ste spraševali o skrivnostih vesolja ali najnovejših tehnoloških trendih, vas je ta umetna inteligenca pokrila.

Ko je zagonsko podjetje še naprej izpopolnjevalo svojo stvaritev, je postalo jasno, da so na pragu nečesa revolucionarnega. Njihovo orodje umetne inteligence ni bilo namenjeno le odgovarjanju na vprašanja, temveč preoblikovanju načina, kako ljudje komunicirajo z informacijami. S svojim uporabniku prijaznim vmesnikom in neprimerljivo natančnostjo je hitro postalo nepogrešljiv vir za vse, ki potrebujejo hitre in zanesljive odgovore.

Sanje nemškega zagonskega podjetja so bile več kot le tehnični dosežek, pomenile so preskok v razumevanju in uporabi umetne inteligence, in ko so se pripravljali na uresničitev svoje vizije na lastnih strežnikih, so vedeli, da se bodo zapisali v zgodovino.

Problem

Vložki so bili visoki. Naročnik, vizionar v svetu umetne inteligence, je imel sanje, ki niso zahtevale nič manj kot vrhunsko tehnologijo. Potrebovali so strežnik, ki bi se lahko kosal s titani v svetu umetne inteligence: LLaMA podjetja Meta, Gemini podjetja Google in Mistral. To niso navadni jezikovni modeli, temveč vrhunski modeli sodobne umetne inteligence, ki zahtevajo ogromno računalniških zmogljivosti za natančno obdelavo in analizo podatkov, vrednih celega interneta.

V svetu umetne inteligence moč ni le razkošje, temveč nuja. Naročnik je vedel, da mora biti njegov strežnik za izkoriščanje celotnega potenciala teh modelov motor, ki bo zmogel obvladovati intenzivne delovne obremenitve brez najmanjšega utripa nestabilnosti. Najmanjša okvara bi lahko pomenila katastrofo, ki bi prekinila nemoten pretok informacij in povzročila neprijetne zamude ali, še huje, netočne rezultate. Toda s pravim strežnikom, ki je bil ustvarjen za vzdržljivost in odličnost, je stranka lahko izkoristila vso moč svoje rešitve umetne inteligence in vsakič zagotovila bliskovito hitre in zanesljive odzive.
Vendar pa se potreba po moči ni ustavila pri surovi zmogljivosti. Stranka se je zavedala tudi, da se svet umetne inteligence nenehno spreminja, saj se nova znanja in odkritja pojavljajo z nezmanjšano hitrostjo. Da bi ostali v ospredju, se je morala njihova rešitev umetne inteligence prav tako hitro razvijati in vključevati najnovejše dosežke, da bi ostala ostra, relevantna in presenetljivo natančna. To je pomenilo redno posodabljanje in nenehno prizadevanje za popolnost. Poleg tega je le strežnik z zmogljivostjo stalnih in učinkovitih posodobitev lahko zagotovil, da bo umetna inteligenca ostala na vrhuncu in vedno pripravljena odgovoriti na naslednje pomembno vprašanje.

Za to stranko strežnik ni bil le strojna oprema, temveč um njenega imperija umetne inteligence, ključ za preoblikovanje vizije v resničnost. S strežnikom, ki bi lahko izpolnil te ogromne zahteve, stranka ne bi le premikala meja zmogljivosti umetne inteligence, temveč bi tudi na novo opredelila prihodnost inteligentne tehnologije.

Rešitev

V svetu umetne inteligence, kjer gre za visoke stave, je hitrost vse. Ko gre za delovanje jezikovnega modela umetne inteligence, lahko sposobnost bliskovite obdelave informacij pomeni razliko med odličnostjo in povprečnostjo. Izziv je ogromen: presejati internet podatkov, jih analizirati v realnem času in natančno posredovati vpoglede - vse to v hipu.

Da bi se spopadli s tem izzivom, smo vedeli, da potrebujemo več kot le zmogljiv sistem; potrebovali smo tehnološko mojstrovino. Zato smo izbrali strežnik z grafičnim procesorjem NVIDIA Tesla V100, ki je znan po svoji izjemni zmogljivosti. To ni navaden grafični procesor - gre za vrhunec linije NVIDIA, ki ga poganja napredna tehnologija Tensor Core, ki obdelavo umetne inteligence dviguje na višjo raven.

Predstavljajte si tako zmogljiv stroj, ki se z lahkoto spopade z najzahtevnejšimi nalogami umetne inteligence in brez truda obdeluje podatke z osupljivo hitrostjo. Tesla V100 je zasnovana za obvladovanje zahtev sodobne umetne inteligence, zato je popolna izbira za vse scenarije, kjer je hitra in obsežna obdelava podatkov nepogrešljiva. S tem grafičnim procesorjem v jedru postane jezikovni model umetne inteligence sila, s katero je treba računati in ki lahko zagotavlja rezultate hitreje in natančneje kot kdaj koli prej.

V rokah te moči umetna inteligenca ni le odzivna - je nadgrajena in pripravljena, da se s prefinjenostjo spopade z najbolj zapletenimi izzivi. Tesla V100 ne izpolnjuje le zahtev umetne inteligence, temveč jih tudi presega in postavlja nove standarde za to, kaj je mogoče v svetu inteligentne tehnologije.

Postopek izbire konfiguracije strežnika

Če se vrnemo k postopku izbire idealne konfiguracije strežnika za našo stranko, je bil ta videti takole:

Potem ko smo od stranke skrbno zbrali potrebne informacije o njenih želenih nalogah, smo zagotovili prilagojeno konfiguracijo, ki izpolnjuje posebne zahteve in zagotavlja učinkovito obdelavo velikih količin podatkov za usposabljanje modelov umetne inteligence.

Začetna konfiguracija, ki smo jo predlagali, je bila naslednja (upoštevajte, da jo je mogoče prilagoditi glede na želje stranke):

-Procesor: 2 x Intel Xeon Gold 6248R

-POMNILNIK RAM: 512 GB DDR4

- Pomnilnik: 2 x 2,5 GB DDR4: 4 TB SSD NVMe

- Grafične kartice: Grafične kartice: 4x NVIDIA Tesla V100

Pred dobavo končne strežniške rešitve je bilo treba še dodatno izpopolniti konfiguracijo strežnika, ki je bila usmerjena k stranki. V ta namen smo sprožili poizvedbo, da bi zbrali informacije o naslednjih vidikih:

• Načrtovana količina podatkov, ki jih je treba obdelati in usposobiti na modelu umetne inteligence.
• želje glede določenih grafičnih procesorjev in drugih pomembnih komponent.

Ko smo od stranke prejeli dodatne podatke o količini podatkov in željah glede strojne opreme, smo predlagali končno konfiguracijo strežnika, ki je izpolnjevala naslednje posebne zahteve.

• Najem strežnika: Glede na začetne zahteve stranke je konfiguracija potrebovala zmogljive procesorje, veliko količino pomnilnika RAM in več grafičnih kartic.

• Uporaba programske opreme za virtualizacijo: Da bi izpolnili potrebe stranke, smo uvedli infrastrukturo, ki temelji na virtualizaciji. Ta konfiguracija je vključevala več virtualnih računalnikov, od katerih je bil vsak opremljen s svojimi grafičnimi karticami.

• Namestitev strežnikov za jezikovne modele: V virtualne stroje smo namestili strežnike jezikovnih modelov Ollama in OpenWebUI ter strežnik, ki zagotavlja dostop do uporabniku prijaznega in varnega spletnega uporabniškega vmesnika za upravljanje jezikovnih modelov, kot je AnythingLLM. AnythingLLM je ponujal tudi dostop do API-ja za integracijo z drugimi odjemalskimi programi.

• Zagon modela: Stranka je uspešno zagnala svoj model umetne inteligence ter zagotovila stabilno delovanje in visoko zmogljivost strežnika.

Zaključek

V trenutku, ko je bil model Tesla V100 integriran v strežnik stranke, je bilo to, kot da bi sprostili mirujočo moč. Zmogljivost strežnika se ni samo izboljšala - temveč je skokovito narasla in razbila omejitve tradicionalnih procesorjev. Z izjemnimi zmogljivostmi grafičnega procesorja Tesla V100 je strežnik pridobil moč in prepustnost brez primere ter zlahka presegel omejitve sistemov z enim procesorjem.

Pri tem tehnološkem skoku ni šlo le za strojno opremo, temveč za preoblikovanje celotnega naročnikovega projekta umetne inteligence. Naš inovativni pristop k optimizaciji konfiguracije strežnika je postal temelj njihovega uspeha. Ko je na tem turbo strežniku začel delovati jezikovni model umetne inteligence, so bili rezultati naravnost spektakularni:

• Kakovost storitev brez primere

Sposobnost umetne inteligence, da zagotavlja hitre in natančne odzive, se je močno povečala. Uporabniki so začeli dobivati hitrejše in natančnejše odgovore, saj je model spretno obvladoval tudi najbolj zapletene poizvedbe. To ni bila le nadgradnja, temveč revolucija na področju zadovoljstva uporabnikov in učinkovitosti storitev.

• Povečana zmogljivost

Usposabljanje modela umetne inteligence je zaradi ogromne računalniške moči, ki je bila na voljo, postalo poenostavljen in učinkovit postopek. Veliki nabori podatkov, ki so nekoč zavirali sisteme, so se zdaj obdelovali z izjemno hitrostjo, kar je skrajšalo čas usposabljanja in pospešilo razvoj modela. Izvajanje umetne inteligence je bilo hitrejše, nemoteno in učinkovitejše kot kdaj koli prej.

• Neomejena razširljivost

Strežniška arhitektura, ki smo jo izdelali, ni bila zasnovana samo za danes, temveč tudi za prihodnost. Z razširljivostjo, ki je bila vgrajena v njeno jedro, je lahko stranka brez težav razširila svoj projekt, ko se je povečala baza uporabnikov in zahteve. Ta prilagodljivost je zagotavljala, da se je umetna inteligenca razvijala skupaj z ambicijami stranke, ne da bi bile potrebne drastične tehnične prenove.

Na koncu to ni bil le projekt - to je bil triumf. Z vključitvijo jezikovnega modela umetne inteligence v lasten strežnik je stranka dosegla trojček prednosti: znatno izboljšano kakovost storitev, izboljšano zmogljivost in dodatno robustno razširljivost. Ti dosežki niso le izpolnili pričakovanj, temveč so postavili nov standard za to, kaj je mogoče, ko se vrhunska tehnologija sreča z vizionarsko izvedbo. Prihodnost umetne inteligence je prišla in je bila svetlejša kot kdaj koli prej.