Google Cloud publicó una entrada de blog en la que se analizan las opciones a las que se enfrentan los desarrolladores a la hora de seleccionar una infraestructura para alojar modelos de IA, centrándose específicamente en los grandes modelos lingüísticos (LLM). El artículo destaca las ventajas e inconvenientes relativos de las soluciones autogestionadas como Google Kubernetes Engine (GKE) y las soluciones totalmente gestionadas como Vertex AI.
Un aspecto interesante que destaca el artículo es la importancia de comprender los requisitos y necesidades del proyecto a la hora de decidir la infraestructura del LLM. Para los equipos que priorizan la facilidad de uso y la rapidez de implementación, Vertex AI presenta una solución convincente con funciones gestionadas como el escalado automático y las actualizaciones de seguridad. Por otro lado, GKE ofrece un mayor control, personalización y potencial ahorro de costes para las organizaciones con equipos DevOps sólidos y requisitos específicos.
El artículo también proporciona un ejemplo práctico de una aplicación Java implementada en Cloud Run para una inferencia LLM eficiente. Este ejemplo ilustra cómo las organizaciones pueden aprovechar la infraestructura sin servidor de Cloud Run para simplificar las implementaciones y lograr escalabilidad. Además, el artículo profundiza en los pasos para implementar un modelo de código abierto en GKE utilizando vLLM, proporcionando una guía completa para las organizaciones que buscan alojar sus propios modelos.
En general, el artículo ofrece un análisis perspicaz de las consideraciones que intervienen en la elección de la infraestructura LLM. Al destacar los pros y los contras tanto de Vertex AI como de GKE, el artículo equipa a los desarrolladores, ingenieros de DevOps y responsables de la toma de decisiones de TI con los conocimientos necesarios para tomar decisiones informadas que se ajusten a sus necesidades específicas. El equilibrio entre la facilidad de uso y la personalización, como se ilustra en el artículo, es crucial para una implementación exitosa de LLM y para aprovechar el poder de la IA generativa.
