Jak oceniać lokalne AI przed wdrożeniem
Lokalne środowisko trzeba porównywać z alternatywą dla konkretnego procesu. Sama możliwość uruchomienia modelu nie oznacza, że rozwiązanie spełni wymagania jakości, dostępności i kosztu.
Profil obciążenia
Ustal średnią i szczytową liczbę zadań, rozmiar wejścia, długość kontekstu, wymagany czas odpowiedzi oraz udział pracy batchowej. Bez tego trudno dobrać pojemność i policzyć wykorzystanie zasobów.
| Obszar | Pytanie testowe |
|---|---|
| Jakość | Czy lokalnie dostępny model spełnia wymagania procesu? |
| Wydajność | Czy opóźnienie i przepustowość są wystarczające przy szczycie? |
| Dostępność | Co dzieje się po awarii hosta, modelu lub storage? |
| Prywatność | Gdzie pojawiają się dane, logi, cache i kopie? |
| TCO | Jaki jest koszt sprzętu, energii, administracji, aktualizacji i przestojów? |
Test operacyjny
Poza pojedynczym benchmarkiem sprawdź dłuższe obciążenie, restart usługi, odtworzenie po awarii, aktualizację modelu i monitorowanie zasobów. System lokalny wymaga odpowiedzialności operacyjnej, której część w usłudze zewnętrznej przejmuje dostawca.
Porównuj całe warianty
Local, cloud i hybrid należy porównywać na tym samym zestawie zadań i kryteriach. Inaczej łatwo zestawić koszt jednego wariantu z samą ceną API drugiego, pomijając utrzymanie lub niewykorzystane zasoby.
Źródła referencyjne
- NIST AI Risk Management Framework 1.0 — zarządzanie ryzykiem w cyklu życia systemu AI.
- NIST Cybersecurity Framework 2.0 — wysokopoziomowe wyniki zarządzania ryzykiem cyberbezpieczeństwa.