
Selbstgehostete Large Language Models für den Unternehmenseinsatz
Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT sind weiterhin auf dem Vormarsch, doch die Nutzung solcher Modelle innerhalb von Unternehmen befindet sich oft in einer Grauzone. Unternehmen stehen vor der schwierigen Aufgabe, die richtige Infrastruktur zu wählen und sicherzustellen, dass sie den hohen Anforderungen der LLMs gerecht wird, ohne dabei die Sicherheit und Vertraulichkeit ihrer Daten zu gefährden.Selbstgehostete LLMs, die auf der eigenen Cloud oder Hardware laufen, bieten eine optimale Lösung für diesen Bedarf.
Herausforderung
Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT sind weiterhin auf dem Vormarsch, doch die Nutzung solcher Modelle innerhalb von Unternehmen befindet sich oft in einer Grauzone. Selbstgehostete LLMs, die auf der eigenen Cloud oder Hardware laufen, bieten eine optimale Lösung für diesen Bedarf. Die größte Herausforderung besteht in der Bereitstellung passender und lauffähiger Hardware oder Cloud-Infrastruktur. Diese muss nicht nur verfügbar sein, sondern auch die notwendigen Treiber und den Zugriff auf mehrere Grafikkarten gewährleisten, um die Modelle effektiv zu betreiben. Unternehmen stehen vor der schwierigen Aufgabe, die richtige Infrastruktur zu wählen und sicherzustellen, dass sie den hohen Anforderungen der LLMs gerecht wird, ohne dabei die Sicherheit und Vertraulichkeit ihrer Daten zu gefährden.
Methoden
Um die Herausforderungen der Implementierung selbstgehosteter LLMs zu bewältigen, haben wir verschiedene Modelle anhand von drei spezifischen Anwendungsfällen getestet: IT-Support, Ausschreibungsanalyse und Content Creation. Diese Tests wurden auf unterschiedlichen Plattformen durchgeführt, darunter Python, olama, Azure, eigene Hardware und AWS. Zunächst richteten wir die erforderliche Hardware oder Cloud-Infrastruktur ein, um sicherzustellen, dass sie die notwendigen technischen Anforderungen erfüllt.
Nach der Einrichtung der Infrastruktur wurden die Modelle schnell und effizient gehostet. Wir nutzten selbsterstellte Daten, die von GPT-4 generiert wurden, um automatisierte Tests durchzuführen und die Leistungsfähigkeit der Modelle in den verschiedenen Anwendungsfällen zu bewerten. Diese automatisierten Tests ermöglichten es uns, die Modelle unter realen Bedingungen zu prüfen und ihre Effektivität zu messen. Anschließend führten wir eine manuelle Evaluationsphase durch, in der die Modelle detailliert verglichen wurden. Dabei wurden die Testdaten verwendet, um einen umfassenden Überblick über die Leistungsfähigkeit der verschiedenen Modelle zu erhalten und festzustellen, welche Modelle für die jeweiligen Anwendungsfälle am besten geeignet sind.
Lösung
Unsere Lösung bietet Ihrem Unternehmen zahlreiche Vorteile. Durch die Verwendung selbstgehosteter LLMs auf unternehmenseigener Hardware oder Cloud-Infrastruktur konnte eine schnelle Implementierung und ein stabiler Betrieb der Modelle gewährleistet werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Kontrolle über ihre Daten zu behalten und gleichzeitig die Effizienz und Produktivität zu steigern. Selbstgehostete LLMs bieten den Vorteil, dass sensible Unternehmensdaten nicht an externe Dienstleister übermittelt werden müssen, was die Datensicherheit erhöht und Compliance-Anforderungen erfüllt. Unternehmen haben die volle Kontrolle über die Modelle und können diese individuell an ihre spezifischen Anforderungen und Anwendungsfälle anpassen. Langfristig können selbstgehostete LLMs kosteneffizienter sein, da keine laufenden Gebühren für die Nutzung externer Dienste anfallen. Die Modelle können je nach Bedarf skaliert und flexibel für verschiedene Anwendungsbereiche wie IT-Support, Ausschreibungsanalyse und Content Creation eingesetzt werden. Die Implementierung selbstgehosteter LLMs im Unternehmenskontext führte zu einer verbesserten Effizienz und Produktivität, indem Routineaufgaben automatisiert und qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielt wurden.
- Schnelle Implementierung und Betrieb: Durch die Verwendung selbstgehosteter LLMs auf unternehmenseigener Hardware oder Cloud-Infrastruktur konnte eine schnelle Implementierung und ein stabiler Betrieb der Modelle gewährleistet werden.
- Datenschutz und Sicherheit: Selbstgehostete LLMs bieten den Vorteil, dass sensible Unternehmensdaten nicht an externe Dienstleister übermittelt werden müssen, was die Datensicherheit erhöht und Compliance-Anforderungen erfüllt.
- Anpassungsfähigkeit und Kontrolle: Unternehmen haben die volle Kontrolle über die Modelle und können diese individuell an ihre spezifischen Anforderungen und Anwendungsfälle anpassen.
- Kostenersparnis: Langfristig können selbstgehostete LLMs kosteneffizienter sein, da keine laufenden Gebühren für die Nutzung externer Dienste anfallen.
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Die Modelle können je nach Bedarf skaliert und flexibel für verschiedene Anwendungsbereiche wie IT-Support, Ausschreibungsanalyse und Content Creation eingesetzt werden.
- Erhöhte Effizienz und Produktivität: Die Implementierung selbstgehosteter LLMs im Unternehmenskontext führte zu einer verbesserten Effizienz und Produktivität, indem Routineaufgaben automatisiert und qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielt wurden.
Bei BREDEX setzen wir modernste KI-Technologien ein, um maßgeschneiderte Lösungen für unsere Kunden zu entwickeln. Unsere Expertise in der Implementierung und Evaluierung von Large Language Models ermöglicht es uns, innovative und effektive Lösungen anzubieten, die echten Mehrwert schaffen. Kontaktieren Sie uns, um mehr über unsere Projekte und unsere Herangehensweise zu erfahren.