私有LLM 咨询服务

私有大型語言模型（LLM）在組織控制存取、資料處理和部署的環境中運行。它可以使用公司基礎設施或專用託管環境來支援內部AI工具。

私有LLM的適用場景

• 內部知識搜尋：協助員工在公司文件、流程和技術手冊中尋找資訊。答案應尊重現有的文件權限。
• 文件處理：摘要報告、提取資訊，並從內部材料中準備草稿。在錯誤可能影響業務決策的地方，人工審查仍是必要的。
• 軟體開發：支援程式碼說明、文件撰寫和開發任務，同時將原始碼保持在核准的環境中。

部署選擇與取捨

• 位置與控制：內部部署提供對硬體和網路存取的直接控制。專用託管減少實體基礎設施工作，但需檢查供應商存取和資料位置。
• 成本與容量：硬體、電力、託管和維護構成營運成本。所需容量取決於模型大小、文件長度和同時使用者數。
• 效能與品質：較小的模型通常需要較少資源。針對代表性任務進行測試，以確定其準確性和回應時間是否足夠。
• 安全與維護：僅私有部署並不能保證安全。存取控制、日誌記錄、更新和儲存對話的保護仍需關注。

NobleConsul如何提供協助

• NobleConsul可協助評估使用案例、比較部署選項，並根據業務需求測試模型。
• NobleConsul也可為私有LLM部署提供伺服器硬體，包括GPU、記憶體、儲存和網路選擇，根據工作負載和預算進行配置。
• 支援可能包括與內部系統整合，以及規劃持續營運、維護和容量升級。

私有LLM諮詢常見問題

組織何時應考慮私有LLM諮詢？

當它希望使用AI處理敏感資料（如內部文件、原始碼或客戶資訊）而不依賴公共AI服務時。此外，在將AI試點專案投入生產並評估合適的模型、硬體和基礎設施時，此諮詢也很有用。

運行私有LLM需要什麼硬體？

主要需求是GPU記憶體，這取決於AI模型的大小。較小的模型（70-80億參數）可以在配備16-24 GB記憶體的單一GPU上運行。較大的模型（700億參數）需要約40 GB或更多記憶體，通常需要多個GPU。如果同時有更多人使用系統或處理更長文件，可能需要額外記憶體。

運行內部部署LLM的成本是多少？

成本取決於模型大小、使用者數量以及系統回應速度。小型內部AI助手可能只需單一GPU伺服器，而較大模型則需要更強大且昂貴的硬體。您還需考慮持續成本，如電力、冷卻、軟體更新和維護。使用真實工作負載進行試點是估算總成本的最佳方式。

私有LLM與ChatGPT Enterprise有何不同？

私有LLM在您組織控制的基礎設施上運行，讓您對資料儲存和處理位置有更大控制。ChatGPT Enterprise由OpenAI託管，其基礎設施上的資料處理依其合約條款進行。私有LLM通常使用開放模型，如Llama、Mistral或Qwen，您的組織需負責管理、維護和更新這些模型。