Lokal LLM - Self-hosted LLMs

Büyük dil modelleri (LLM), genellikle çalıştırmak için ciddi derecede GPU (grafik işlem birimi) altyapısına ihtiyaç duyar. Ancak, bu modellerin daha mütevazı donanımlar üzerinde çalışabilmesi için yoğun bir çaba var. Bir modelin "kuantizasyonu" adı verilen bir işlemle, modelin bellek gereksinimleri azaltılabilir. Bu sayede, daha ucuz donanımlar veya hatta sadece bir CPU (merkezi işlem birimi) üzerinde yüksek kaliteli bir model çalıştırılabilir. "llama.cpp" gibi girişimler sayesinde, büyük dil modelleri Raspberry Pi'ler, dizüstü bilgisayarlar ve standart sunucular gibi donanımlarda çalıştırılabilir.

Birçok kuruluş, güvenlik veya gizlilik endişeleri nedeniyle ya da bazen modelleri kenar cihazlarda (edge devices) çalıştırma ihtiyacı nedeniyle kendi büyük dil modellerini barındırıyor. Açık kaynaklı örnekler arasında GPT-J, GPT-Neo ve Llama bulunuyor. Bu yaklaşım, belirli bir kullanım durumu için modele daha iyi ayar yapma, geliştirilmiş güvenlik ve gizlilik ile çevrimdışı erişim imkanı sunar. Kod tamamlama için bazı müşterilerimizin açık kaynaklı LLM'leri kendileri barındırmalarına yardımcı olduk ancak, böyle bir LLM'yi kendi bünyenizde barındırmadan önce kurumsal yeteneklerinizi ve bu tür LLM'leri çalıştırmanın maliyetini dikkatlice değerlendirmenizi öneririz.

Örnek bir senaryo verir misin?

Tabii, işte büyük dil modellerinin (LLM) kullanımına yönelik basit bir senaryo:

Senaryo: Sağlık Sektöründe Veri Gizliliği için Kendi Bünyesinde LLM Barındıran Bir Hastane

Kurum: Bir hastane, hasta kayıtları ve sağlık verileri üzerinde çalışan bir yapay zeka (AI) sistemine ihtiyaç duyar.

Gereksinim: Hastane, bu verilerin gizliliğini korumak istediğinden, verilerin dışarıya sızmasını önlemek adına kendi sunucularında bir LLM barındırmaya karar verir.

Çözüm: Hastane, GPT-J gibi açık kaynak bir LLM seçer ve bu modeli, hastanenin kendi veri merkezinde bulunan sunuculara kurar.

Uygulama: Model, hasta kayıtlarını analiz eder, doktorlara teşhis koymada yardımcı olur ve tıbbi araştırmalar için veri sağlar. Hastane personeli, modeli özel ihtiyaçlarına göre ayarlayabilir (fine-tuning).

Avantajlar:

Gizlilik: Hasta verileri hastanenin kendi ağı içinde kalır, dışarı sızma riski azalır.

Özelleştirme: Model, hastanenin spesifik ihtiyaçlarına göre özelleştirilir.

Çevrimdışı Erişim: İnternet bağlantısı olmadan da model çalışabilir, bu da sistem kesintilerinde avantaj sağlar.

Değerlendirme: Hastane, bu sistemin kurulum ve işletme maliyetlerini, sağladığı faydalarla kıyaslayarak modelin verimliliğini ve uygulanabilirliğini değerlendirir.

Bu senaryo, bir kurumun neden kendi bünyesinde bir LLM barındırmayı tercih edebileceğini ve bunun nasıl gerçekleştirilebileceğini basit bir şekilde açıklar.