W erze dynamicznego rozwoju technologii, automatyzacja i optymalizacja stają się kluczowymi elementami zarządzania infrastrukturą IT. Cast AI, firma działająca w obszarze automatyzacji Kubernetes, wychodzi naprzeciw wyzwaniom związanym z kosztami operacyjnymi generatywnej sztucznej inteligencji (AI). Dzięki swoim rozwiązaniom, firma oferuje narzędzia umożliwiające developerom i zespołom operacyjnym wybór najbardziej efektywnego kosztowo modelu AI. Zrozumienie, jak działa ta technologia, może być kluczem do znaczącego obniżenia kosztów i poprawy wydajności.

Automatyzacja Kubernetes i LLM: Nowy wymiar optymalizacji

Cast AI rozpoczęło swoją działalność kilka lat temu, koncentrując się na dostarczaniu rozwiązań automatyzujących zarządzanie Kubernetesem oraz kosztami z nim związanymi. W miarę jak Kubernetes staje się coraz bardziej integralny z projektami AI, firma naturalnie rozszerzyła swoje kompetencje na obszar generatywnej AI, oferując narzędzia do zarządzania i optymalizacji kosztów operacji wykorzystujących duże modele językowe (LLM).

Jednym z najnowszych produktów firmy jest AI Optimizer – usługa, która automatycznie redukuje koszty wdrażania modeli LLM. Narzędzie to współpracuje z dowolnym API zgodnym z OpenAI, analizując różne modele (zarówno komercyjne, jak i open-source), aby znaleźć optymalną równowagę między kosztami a wydajnością. AI Optimizer umożliwia zespołom DevOps oraz AIOps bardziej świadome zarządzanie zasobami, co pozwala na uniknięcie zbędnych wydatków.

Playground: Interaktywne testowanie i personalizacja LLM

Cast AI wprowadziło również Playground – narzędzie, które pozwala deweloperom testować i porównywać różne LLM pod względem kosztów i wydajności. Dzięki tej platformie użytkownicy mogą dostosowywać konfiguracje modeli bez konieczności modyfikacji kodu, co czyni proces testowania bardziej intuicyjnym i mniej czasochłonnym. Playground przekształciło się niedawno w pełnoprawny produkt pod nazwą AI Enabler, oferując jeszcze bardziej zaawansowane funkcje optymalizacji.

Laurent Gil, współzałożyciel i dyrektor ds. produktu w Cast AI, podkreśla, że narzędzie to eliminuje zgadywanie w procesie wyboru najlepszego modelu AI. „Dzięki Playground zespoły mogą bezpośrednio porównywać modele, analizować kompromisy między wydajnością a kosztami, i podejmować decyzje na podstawie danych, bez potrzeby pisania ani jednej linii kodu” – mówi Gil.

Wyzwania kosztowe generatywnej AI

Koszty związane z korzystaniem z LLM rosną w zastraszającym tempie. Modele te wymagają drogich komponentów, takich jak procesory graficzne Nvidia, oraz pochłaniają ogromne ilości energii. Na przykład, według Międzynarodowej Agencji Energetycznej, jedno zapytanie do ChatGPT zużywa 10 razy więcej energii niż typowe zapytanie w Google.

Gad Benram, założyciel TensorOps, zwraca uwagę na to, jak szybko koszty mogą eskalować. Dla organizacji, które chcą wykorzystać potencjał generatywnej AI, koszty wdrożenia LLM mogą wynosić nawet 20 000 dolarów miesięcznie. Na te wydatki składają się nie tylko utrzymanie modeli, ale również ich dostosowywanie, trenowanie, wyszukiwanie wektorowe i skalowanie.

Rozwiązania automatyzujące i redukujące koszty

Dzięki narzędziom takim jak AI Enabler, Cast AI pomaga organizacjom lepiej zarządzać kosztami operacyjnymi. Dashboardy wbudowane w tę platformę pozwalają użytkownikom monitorować wydatki, porównywać koszty różnych modeli oraz automatycznie wybierać najoptymalniejsze rozwiązania. Wszystko to odbywa się bez potrzeby dodatkowej konfiguracji, co znacznie upraszcza proces zarządzania.

AI Enabler umożliwia również wizualizację decyzji dotyczących routingu, a dzięki porównywaniu różnych LLM i dostawców pomaga zespołom podejmować bardziej przemyślane decyzje, które optymalizują wydajność i redukują koszty.

Migracja kontenerów w Kubernetes

Podczas konferencji KubeCon + CloudNative North America, Cast AI zaprezentowało również funkcję Commercially Supported Container Live Migration. Narzędzie to umożliwia automatyczną i nieprzerwaną migrację obciążeń stanowych, takich jak bazy danych MySQL i MongoDB, w obrębie Kubernetes. Dzięki temu organizacje mogą zapewnić ciągłość działania swoich aplikacji oraz obniżyć koszty infrastruktury.

Integracja tej funkcji z innymi narzędziami automatyzacyjnymi Cast AI, takimi jak Bin-Packing, Cluster i Node Rebalancing, czy Spot Instance Price Drift Rebalancing, pozwala na maksymalne wykorzystanie zasobów, co prowadzi do dalszych oszczędności.