ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಖಾಸಗಿ LLM ಎಂಬುದು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಅಥವಾ ಮೀಸಲಾದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಅದರ ಡೇಟಾ, ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ಅನುಮತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೆಯ ಮೋಡ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಳುಹಿಸುವ ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಪರಿಕರಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಖಾಸಗಿ ಸೆಟಪ್ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನಿಮ್ಮ ಗೋಡೆಗಳ ಒಳಗೆ ಇಡುತ್ತದೆ -- ಅಕ್ಷರಶಃ ಅಥವಾ ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ.

ಜನಪ್ರಿಯ AI ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗ್ರಾಹಕ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಅಂಟಿಸುವ ಮೊದಲು ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಹಿಂಜರಿದಿದ್ದರೆ, ಇದು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೂಲ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಖಾಸಗಿ LLM ಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಅವುಗಳ ವೆಚ್ಚ ಎಷ್ಟು, ಯಾವ ಆಯ್ಕೆಗಳು ನಿಮ್ಮ ಗಮನಕ್ಕೆ ಯೋಗ್ಯವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಈ ಮಾರ್ಗವು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಈಗ ಅರ್ಥವಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.

ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಖಾಸಗಿ LLM ಎಂದರೇನು, ನಿಖರವಾಗಿ?

ಈ ಪದವನ್ನು ಸಡಿಲವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಖರವಾಗಿರುವುದು ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ. ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಖಾಸಗಿ LLM ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ಸಂರಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ: ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುವ ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಮಾದರಿ, ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆ ಮಾತ್ರ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಚಲಿಸುವ ಮೀಸಲಾದ ಮೋಡ ನಿದರ್ಶನ, ಅಥವಾ ಮಾರಾಟಗಾರರೊಂದಿಗೆ ಖಾಸಗಿ ಒಪ್ಪಂದದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿದ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಮಾದರಿ.

ಮೂರೂ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಒಂದೇ ಮೂಲಭೂತ ಭರವಸೆ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಇತರ ಕಂಪನಿಗಳ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೆರೆಸುವುದಿಲ್ಲ, ಬೇರೆ ಯಾರೋ ಒಬ್ಬರ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತುಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಒಂದು ದಿನ ಮಾರಾಟಗಾರರ ನೌಕರರು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಹಂಚಿಕೆಯ ಅನುಮಾನ ಲಾಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.

ಇದು ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಪರಿಕರಕ್ಕೆ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಚಂದಾದಾರಿಕೆಯನ್ನು ಪಾವತಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಬಹಳ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕ AI ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಶ್ರೇಣಿಗಳು ಸಹ ಹಂಚಿಕೆಯ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಹರಿವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. "ಖಾಸಗಿ" ಎಂಬುದು "ಪಾವತಿಸಲಾಗಿದೆ" ಎನ್ನುವುದಕ್ಕಿಂತ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮತ್ತು ಬಲವಾದದ್ದನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ.

ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಏಕೆ ಬದಲಾವಣೆ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ

ಖಾಸಗಿ AI ನಿಯೋಜನೆಗಳತ್ತ ಬದಲಾವಣೆಯು ಬಹಳ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾಳಜಿಗಳ ಒಂದು ಬೆರಳೆಣಿಕೆಯಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತಿದೆ, ಕೇವಲ ಅಮೂರ್ತ ಗೌಪ್ಯತೆ ತತ್ತ್ವಶಾಸ್ತ್ರವಲ್ಲ.

ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ದೊಡ್ಡ ಚಾಲಕವಾಗಿದೆ. ಕಾನೂನು, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣಾ ಮುಂತಾದ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪರಿಸರಗಳಿಂದ ಬಿಡಲಾಗದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಾಡಿಕೆಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಗ್ರಾಹಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ AI ಪರಿಕರಕ್ಕೆ ಆಹಾರಿಸುವುದು ಒಪ್ಪಂದದ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳು, ವೃತ್ತಿಪರ ನೈತಿಕತೆ ನಿಯಮಗಳು, ಅಥವಾ HIPAA ಅಥವಾ GDPR ನಂತಹ ನೇರ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಬಹುದು. ಖಾಸಗಿ ನಿಯೋಜನೆಯು ಆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಸ್ಟಮೈಸೇಶನ್ ಎರಡನೇ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರಣ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾದಿಗಳಾಗಿರಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಖಾಸಗಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯ ಆಂತರಿಕ ದಸ್ತಾವೇಜುಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್, ಅನುಸರಣಾ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಇತಿಹಾಸದ ಮೇಲೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಫಲಿತಾಂಶವು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವಂತೆ ನಿಜವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸುವ AI ಆಗಿದೆ, ಸಹಾಯಕವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಹಾಯಕನಿಗಿಂತ.

ಪೂರ್ವಸೂಚನೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯ. ನೀವು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ API ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿಸಿರುವಾಗ, ನೀವು ಆ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಬೆಲೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ನಿಲುಗಡೆಗಳು, ಮಾದರಿ ನವೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ನೀತಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಸಹ ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತೀರಿ. ಖಾಸಗಿ ನಿಯೋಜನೆಯು ನಿಮ್ಮ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಕ್ಕೆ ಅವರು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದ, ಆವೃತ್ತಿಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಿಸಬಹುದಾದ ಏನನ್ನಾದರೂ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೊದಲು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ವಿಷಯಗಳು

ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಖಾಸಗಿ LLM ಗೆ ಬದ್ಧವಾಗುವ ಮೊದಲು, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಯೋಗ್ಯವಾದ ಹಲವಾರು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಾಸ್ತವಗಳಿವೆ:

• LLaMA, Mistral ಮತ್ತು Falcon ನಂತಹ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಮಾದರಿಗಳು ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಗೆ ಅನುಮತಿ ಪರವಾನಗಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಆದರೆ ಯಂತ್ರಾಂಶ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವೆಚ್ಚಗಳು ನಿಜವಾದವು ಮತ್ತು ಕ್ಷುಲ್ಲಕವಲ್ಲ.
• ಸಮರ್ಥ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹ GPU ಮೆಮೊರಿ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. 7-ಬಿಲಿಯನ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮಾದರಿಗೆ ಯೋಗ್ಯ ಅನುಮಾನ ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಕನಿಷ್ಠ ಸುಮಾರು 14GB VRAM ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
• ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವುದು ಒಂದನ್ನು ಕೇವಲ ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್‌ಗೆ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ, ಗಣನಾ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
• ಖಾಸಗಿ ಸೆಟಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ನವೀಕರಣಗಳು ನಿಮ್ಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಸೇವೆಯೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಪಡೆಯುವಂತೆ ನಿಮಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಸಿಗುವುದಿಲ್ಲ.
• ಖಾಸಗಿ ನಿಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಭದ್ರತೆಯು ನಿಮ್ಮ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದಷ್ಟೇ ಬಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿದ ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುವುದು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪರಿಕರವನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಲ್ಲ.

ಈಗ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮುಖ್ಯ ಆಯ್ಕೆಗಳು

ಖಾಸಗಿ AI ನಿಯೋಜನೆಯ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು 2023 ರಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪ್ರಬುದ್ಧವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಇಂದು ಹಿಂದೆಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ನೈಜ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ, ಇದು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಬಜೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಒಳ್ಳೆಯ ಸುದ್ದಿಯಾಗಿದೆ.

ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾದರಿಗಳು

Meta ಯ LLaMA ಸರಣಿ, Mistral, Falcon ಮತ್ತು Microsoft ನಿಂದ Phi ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಗೆ ಲಭ್ಯವಿದೆ. Ollama ಮತ್ತು LM Studio ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಮೀಸಲಾದ ML ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಲ್ಲದ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಹ ಸ್ಥಳೀಯ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿಸಿವೆ. ಸಮರ್ಥ ವರ್ಕ್‌ಸ್ಟೇಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಾಹ್ನದೊಳಗೆ ನೀವು ಮೂಲಭೂತ ಸೆಟಪ್ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು.

ವ್ಯಾಪಾರವೆಂದರೆ ನೀವು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಂತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಯಂತ್ರಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಭದ್ರತಾ ಪ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಎಲ್ಲವೂ ನಿಮ್ಮ ತಂಡದ ಮೇಲೆ ಬೀಳುತ್ತದೆ.

ಮೀಸಲಾದ ಮೋಡ ನಿಯೋಜನೆಗಳು

AWS, Azure ಮತ್ತು Google Cloud ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಮೋಡ ಪೂರೈಕೆದಾರರು, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಎಂದಿಗೂ ಹಂಚಿಕೆಯ ಗಣಕವನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಭೌತಿಕ ಯಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸದೆ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಬಯಸುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಇದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮಧ್ಯಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.

ಹಂಚಿಕೆಯ API ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಿಂತ ವೆಚ್ಚವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಮೊದಲಿನಿಂದ ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ GPU ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಖಾಸಗಿ AI ಮಾರಾಟಗಾರರು

ವಿಶೇಷ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಈಗ ಖಾಸಗಿ LLM ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸೇವೆಯಾಗಿ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಂದ ಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆಳವಾದ ತಾಂತ್ರಿಕ ತಂಡಗಳಿಲ್ಲದ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ, ಈ ಆಯ್ಕೆಯು ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಸರಳತೆಗಾಗಿ ಸ್ವಲ್ಪ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಈ ನಿಯೋಜನಾ ಮಾದರಿಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಲಭ್ಯವಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಮ್ಮ ಮೋಡ ಪೂರೈಕೆದಾರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನಿಯೋಜನಾ ಪ್ರಕಾರ	ನಿಯಂತ್ರಣ ಮಟ್ಟ	ತಾಂತ್ರಿಕ ಅವಶ್ಯಕತೆ	ವಿಶಿಷ್ಟ ವೆಚ್ಚ ಶ್ರೇಣಿ
ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟ್ ಮುಕ್ತ ಮೂಲ	ಅತ್ಯಧಿಕ	ಹೆಚ್ಚು (ML/DevOps ತಂಡ ಬೇಕು)	ಯಂತ್ರಾಂಶ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಸಮಯ
ಮೀಸಲಾದ ಮೋಡ ನಿದರ್ಶನ	ಹೆಚ್ಚು	ಮಧ್ಯಮ (ಮೋಡ ಪರಿಣತಿ)	ತಿಂಗಳಿಗೆ $500 ರಿಂದ $5,000+
ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಖಾಸಗಿ ಮಾರಾಟಗಾರ	ಮಧ್ಯಮ-ಹೆಚ್ಚು	ಕಡಿಮೆ (ಮಾರಾಟಗಾರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾನೆ)	ತಿಂಗಳಿಗೆ $1,000 ರಿಂದ $20,000+
ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿದ ಖಾಸಗಿ ಮಾದರಿ	ಅತ್ಯಧಿಕ	ಹೆಚ್ಚು (ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ತಂಡ)	ಯೋಜನಾ ವೆಚ್ಚ $10,000 ರಿಂದ $100,000+

ಇದು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಎಷ್ಟು ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ?

ಬೇರೆ ಏನಾದರೂ ಮುಂದುವರಿಯುವ ಮೊದಲು ಪ್ರತಿ ಹಣಕಾಸಿನ ತಂಡವು ಉತ್ತರವನ್ನು ಬಯಸುವ ಪ್ರಶ್ನೆ ಇದು. ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಉತ್ತರವೆಂದರೆ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ವೆಚ್ಚಗಳು ಭಾರೀ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಕೆಳಗಿನ ಶ್ರೇಣಿಗಳು ವಾಸ್ತವಿಕ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.

ಒಂದು ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ವರ್ಕ್‌ಸ್ಟೇಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ 7B ಅಥವಾ 13B ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಣ್ಣ ತಂಡಕ್ಕೆ, ಸಮರ್ಥ GPU ಸೆಟಪ್‌ಗಾಗಿ ಯಂತ್ರಾಂಶ ಹೂಡಿಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ $3,000 ರಿಂದ $8,000 ರ ನಡುವೆ ಇರುತ್ತದೆ. ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ವೆಚ್ಚಗಳು ಕನಿಷ್ಠವಾಗಿರುತ್ತವೆ -- ವಿದ್ಯುತ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ.

ಬಹು ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಮೀಸಲಾದ ಮೋಡ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತಿರುವ ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ಕಂಪನಿಗೆ, ಬಳಕೆಯ ಪರಿಮಾಣ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಮಾಸಿಕ ವೆಚ್ಚಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ $2,000 ರಿಂದ $8,000 ರ ನಡುವೆ ಇರುತ್ತವೆ.

ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಗಳು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆ, ಅನುಸರಣಾ ದಾಖಲಾತಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಭದ್ರತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್‌ಗೆ, ಅನುಷ್ಠಾನ, ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಸಮಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿದಾಗ ಮೊದಲ ವರ್ಷದ ಒಟ್ಟು ಹೂಡಿಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ $50,000 ರಿಂದ $250,000 ರ ನಡುವೆ ಇರುತ್ತದೆ.

ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಲಹೆ: ಯಾವುದೇ ನಿಯೋಜನಾ ಮಾರ್ಗಕ್ಕೆ ಬದ್ಧವಾಗುವ ಮೊದಲು, ಮೊದಲು ಮೋಡ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಪೈಲಟ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ. ಇದು ನಿಮಗೆ ಯಂತ್ರಾಂಶ ಅಥವಾ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಒಪ್ಪಂದಗಳಿಗೆ ಖರ್ಚು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಮಾದರಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ವಿಭಿನ್ನ ನಿಯೋಜನಾ ಆಯ್ಕೆಗಳ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವು ಲೋಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು 10 ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಆದರೆ 200 ರಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಗೆ ಯೋಗ್ಯವಲ್ಲದ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಯಾವ ಆಯ್ಕೆ ಸರಿಯಾಗಿದೆ?

ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮೂರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಎಷ್ಟು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿದೆ? ನಿಮ್ಮ ತಂಡಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿದೆ? ಮತ್ತು ನೀವು ಎಷ್ಟು ಬೇಗನೆ ಚಲಿಸಬೇಕು?

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಆಳವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟ್ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಹೂಡಿಕೆಗೆ ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಗರಿಷ್ಠ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಯಾವುದೇ ಮಾರಾಟಗಾರ ಅವಲಂಬನೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೊಮೇನ್‌ಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಕಟವಾಗಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿದ್ದರೆ ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ತಾಂತ್ರಿಕ ತಂಡವು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ, ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಖಾಸಗಿ ಮಾರಾಟಗಾರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ನೀವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಸರಳತೆಗಾಗಿ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಪಾವತಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ, ಆ ವ್ಯಾಪಾರವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತರ್ಕಬದ್ಧವಾಗಿದೆ.

ನೀವು ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೆಯ ತರಬೇತಿ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಿಂದ ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರಗಿಡುವ ಬಗ್ಗೆ ಚಿಂತಿಸಿದ್ದರೆ ಆದರೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸದಿದ್ದರೆ, ಬಲವಾದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಂದ ಮೀಸಲಾದ ಮೋಡ ನಿದರ್ಶನವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಡುವ ಒಂದು ಪ್ರದೇಶವೆಂದರೆ ಭದ್ರತಾ ಯೋಜನೆ. ಖಾಸಗಿ ನಿಯೋಜನೆಯು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದರ್ಥವಲ್ಲ. ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು, ವಿಶ್ರಾಂತಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸಾಗಾಣಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಷನ್, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನಾ ಲಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಘಟನೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಯೋಜನೆ ನಂತರ ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸಲ್ಪಡುವ ಬದಲು ಮೊದಲ ದಿನದಿಂದ ಸೆಟಪ್‌ನ ಭಾಗವಾಗಿರಬೇಕು.

ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಲಹೆಗಳು

ಒಮ್ಮೆ ನೀವು ನಿಯೋಜನಾ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ ನಂತರ, ಕೆಲವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹಂತಗಳು ರೋಲ್‌ಔಟ್ ಅನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.

ಎಲ್ಲಾ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಬದಲು ಒಂದು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಸ್ಪಷ್ಟ ROI ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಸಂವೇದನಶೀಲತೆ ಕಾಳಜಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಮೊದಲು ಅಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿ.

ನೀವು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೊದಲು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ನಿಜವಾದ ವ್ಯವಹಾರ ಸಂದರ್ಭದಿಂದ ಪಡೆದ ನೈಜ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಪರ್ಯಾಯಕ್ಕಿಂತ ನಿಮ್ಮ ಖಾಸಗಿ ಮಾದರಿಯು ನಿಜವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಊಹಿಸುವ ಬದಲು ಅಳೆಯಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣಾ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ದಾಖಲಿಸಿ. ನೀವು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ಯಾವ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸಿತು, ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಎಂದು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರಿಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ತೋರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆ ದಾಖಲಾತಿಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದಲೇ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ನಂತರ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.

ನಿಯೋಜನೆಯ ನಂತರ ಮೂಲಭೂತ ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್ ವ್ಯಾಯಾಮವನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ. ಕೆಲವು ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ವರ್ತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲಿ. ನೀವು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ದುರ್ಬಲತೆಗಳು ನಂತರ ಆಕ್ರಮಣಕಾರ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವವುಗಳಿಗಿಂತ ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಾಯಕವಾಗಿವೆ. ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಯೋಜನಾ ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು ಘನವಾದ ಸೆಟಪ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಖಾಸಗಿ LLM ಬಗ್ಗೆ ಅಂತಿಮ ತೀರ್ಪು

ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಖಾಸಗಿ LLM ನ ಪ್ರಕರಣವು ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ, ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆ ಅಥವಾ ಆಳವಾದ ಕಸ್ಟಮೈಸೇಶನ್ ನೈಸ್-ಟು-ಹ್ಯಾವ್‌ಗಳ ಬದಲಿಗೆ ನಿಜವಾದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಾಗಿರುವಾಗ ಪ್ರಬಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆ ಯಾವುದೇ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಹೂಡಿಕೆ ಕೇವಲ ರಕ್ಷಿಸಲು ಯೋಗ್ಯವಲ್ಲ -- AI ಕೋರ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಕಳೆದ ಎರಡು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕೆ ಅಡ್ಡಿಯು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕುಸಿದಿದೆ. ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ, ನಿಯೋಜನಾ ಉಪಕರಣಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿವೆ, ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಮಾರಾಟಗಾರರು 2022 ರಲ್ಲಿ ಪಡೆಯಲಾಗದ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಖಾಸಗಿ AI ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ.

ನೀವು ಇನ್ನೂ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಪರಿಕರಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದರೆ, ಖಾಸಗಿ ನಿಯೋಜನೆಯು ನಿಮ್ಮ ಅಪಾಯದ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮತ್ತು ಬಜೆಟ್‌ಗೆ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಇದು ಸರಿಯಾದ ಸಮಯವಾಗಿದೆ. ನೀವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರ ಹೌದು.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಯಾವುದೇ ಖಾಸಗಿ LLM ಇದೆಯೇ?

ಹೌದು, Meta ಯ LLaMA ಸರಣಿ, Mistral ಮತ್ತು Falcon ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಬಲವಾದ ಆಯ್ಕೆಗಳಿವೆ, ಇವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಮೀಸಲಾದ ಮೋಡ ಪರಿಸರಗಳ ಮೂಲಕ ಖಾಸಗಿಯಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು.

ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾಗಿವೆ, ಅಂದರೆ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪೂರೈಕೆದಾರನಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸದೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದು.

ಖಾಸಗಿ LLM ಎಷ್ಟು ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ?

ಸಣ್ಣ ಸ್ಥಳೀಯ ಸೆಟಪ್‌ಗೆ ಕೆಲವು ಸಾವಿರ ಡಾಲರ್‌ಗಳಿಂದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ದರ್ಜೆಯ ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ವಾರ್ಷಿಕವಾಗಿ $100,000 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನವರೆಗೆ ವೆಚ್ಚಗಳು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ.

ದೊಡ್ಡ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ, ಬಳಕೆಯ ಪರಿಮಾಣ, ಮತ್ತು ನೀವು ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿರುವಿರಾ ಅಥವಾ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಮಾರಾಟಗಾರನನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರುವಿರಾ.

ಖಾಸಗಿ LLM ಯಾವುದೇ ಒಳ್ಳೆಯದು?

ಹೌದು -- LLaMA 3 ಮತ್ತು Mistral ನಂತಹ ಆಧುನಿಕ ಖಾಸಗಿ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯವಹಾರ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿದಾಗ.

ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ಅವು ಇನ್ನೂ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ವಿಶೇಷ ಆಂತರಿಕ ಬಳಕೆಗಾಗಿ, ಅವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತವೆ.

ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಗೆ ಯಾವುದೇ LLM ಉಚಿತವಿದೆಯೇ?

ಹೌದು, Mistral 7B, LLaMA 3 (Meta ಯ ವಾಣಿಜ್ಯ ಪರವಾನಗಿ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ) ಮತ್ತು Falcon ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳು ಕಂಪನಿಯ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಕೆಲವು ಷರತ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ಉಚಿತವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.

ಮಾದರಿ ಕುಟುಂಬಗಳಲ್ಲಿ ಷರತ್ತುಗಳು ಬದಲಾಗುವುದರಿಂದ ವಾಣಿಜ್ಯ ನಿಯೋಜನೆಯ ಮೊದಲು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರವಾನಗಿ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

LLM ಅನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಉಚಿತವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದೇ?

ಹೌದು, Ollama ಮತ್ತು LM Studio ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ವೆಚ್ಚವಿಲ್ಲದೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ LLM ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಆದರೂ ಅವುಗಳನ್ನು ಸುಗಮವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಯಂತ್ರಾಂಶ ಬೇಕು.

ಕನಿಷ್ಠ 8-16GB VRAM ಹೊಂದಿರುವ ಆಧುನಿಕ GPU ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ಥಳೀಯ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ತಂಡಗಳಿಗೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿಸುತ್ತದೆ.