Google Cloud menerbitkan postingan blog yang membahas pilihan yang dihadapi pengembang saat memilih infrastruktur untuk menghosting model AI, dengan fokus khusus pada model bahasa besar (LLM). Artikel tersebut menyoroti keunggulan dan kelemahan relatif dari solusi yang dikelola sendiri seperti Google Kubernetes Engine (GKE) dan solusi yang dikelola sepenuhnya seperti Vertex AI.

Salah satu aspek menarik yang ditekankan artikel ini adalah pentingnya memahami persyaratan dan kebutuhan proyek saat memutuskan infrastruktur LLM. Untuk tim yang memprioritaskan kemudahan penggunaan dan kecepatan implementasi, Vertex AI menghadirkan solusi yang menarik dengan fitur yang dikelola seperti penskalaan otomatis dan pembaruan keamanan. Di sisi lain, GKE menawarkan kontrol, penyesuaian, dan potensi penghematan biaya yang lebih besar untuk organisasi dengan tim DevOps yang kuat dan persyaratan khusus.

Artikel ini juga memberikan contoh praktis aplikasi Java yang diterapkan di Cloud Run untuk inferensi LLM yang efisien. Contoh ini mengilustrasikan bagaimana organisasi dapat memanfaatkan infrastruktur tanpa server Cloud Run untuk menyederhanakan penerapan dan mencapai skalabilitas. Lebih lanjut, artikel ini membahas langkah-langkah penerapan model sumber terbuka di GKE menggunakan vLLM, memberikan panduan komprehensif untuk organisasi yang ingin menghosting model mereka sendiri.

Secara keseluruhan, artikel ini menawarkan analisis yang mendalam tentang pertimbangan yang terlibat dalam memilih infrastruktur LLM. Dengan menyoroti pro dan kontra dari Vertex AI dan GKE, artikel ini membekali pengembang, engineer DevOps, dan pengambil keputusan TI dengan pengetahuan untuk membuat keputusan berdasarkan informasi yang selaras dengan kebutuhan spesifik mereka. Keseimbangan antara kemudahan penggunaan dan penyesuaian, seperti yang diilustrasikan dalam artikel, sangat penting untuk keberhasilan penerapan LLM dan memanfaatkan kekuatan AI generatif.