设计持久耐用的人工智能服务线束

企业人工智能的下一个竞争优势与您选择的模型无关，而与您围绕该模型构建的内容有关。这是一个重要的转变。在过去的几年里，人工智能的大部分讨论都集中在模型能力上：更大的模型、更好的推理、更大的上下文窗口、更高的基准分数。这些进步是非同寻常的。但随着人工智能从实验转向生产，企业领导者面临的问题已经发生了变化——不再是“模型能做什么？”——现在是“我们能否可靠、经济、大规模地提供智能？”答案越来越依赖于服务工具——围绕模型的工程系统，包括架构、内存管理、调度和优化决策，这些决策决定了模型智能如何有效地成为生产能力。对于技术高管来说，这改变了人工智能投资的方向，以及他们对支持人工智能的架构的要求。不存在普遍的“最佳”模型或人工智能架构。对于业务问题，只有正确的解决方案。针对快速响应而优化的面向客户的助理与可以通宵运行的文档处理管道有着根本不同的要求。内部知识应用程序和大容量客户服务平台可能使用相同的基础模型，但需要截然不同的服务架构。工作负载定义了约束。约束应该决定架构。这听起来很简单，但它与许多组织早期人工智能部署的方式背道而驰。在概念验证过程中，模型准确性自然成为讨论的焦点。当只涉及少数用户时，生产引入的限制更容易被忽略：延迟、并发、内存压力、GPU 利用率、基础设施成本和不可预测的流量。如果模型的推理成本加倍或无法满足应用程序的延迟要求，则产生稍微更好的答案的模型不一定是更好的生产选择。并非所有工作负载都需要法拉利。有时，更明智的工程决策是能够准确提供业务所需的性能而无需为不具备的功能付费的模型。目标应该是以正确的成本为工作负载部署正确的情报。