私有LLM咨询服务

私有大型语言模型（LLM）在组织控制访问、数据处理和部署的环境中运行。它可以使用公司基础设施或专用托管环境来支持内部AI工具。

私有LLM的适用场景

• 内部知识搜索：帮助员工在公司文档、流程和技术手册中查找信息。答案应遵循现有的文档权限。
• 文档处理：总结报告、提取信息，并从内部材料中准备草稿。在错误可能影响业务决策的情况下，仍需人工审核。
• 软件开发：支持代码解释、文档编写和开发任务，同时将源代码保留在经批准的环境中。

部署选择与权衡

• 位置与控制：本地部署可直接控制硬件和网络访问。专用托管减少了物理基础设施工作，但需检查提供商访问权限和数据位置。
• 成本与容量：硬件、电力、托管和维护构成运营成本。所需容量取决于模型大小、文档长度和同时用户数。
• 性能与质量：较小的模型通常需要较少资源。用代表性任务测试它们，以确定其准确性和响应时间是否足够。
• 安全与维护：仅私有部署并不能保证安全。访问控制、日志记录、更新和对话存储保护仍需关注。

NobleConsul如何提供帮助

• NobleConsul可帮助评估用例、比较部署选项，并根据业务需求测试模型。
• NobleConsul还可为私有LLM部署提供服务器硬件，包括GPU、内存、存储和网络选项，基于工作负载和预算。
• 支持可能包括与内部系统的集成，以及规划持续运营、维护和容量升级。

私有LLM咨询常见问题

组织何时应考虑私有LLM咨询？

当组织希望使用敏感数据（如内部文档、源代码或客户信息）进行AI应用，而不依赖公共AI服务时。此外，在将AI试点项目投入生产并评估合适的模型、硬件和基础设施时，也很有用。

运行私有LLM需要哪些硬件？

主要是带有足够内存的GPU。一个小型模型（7-80亿参数）可在具有16-24GB内存的单个GPU上运行。大型模型（700亿参数）需要40GB或更多，通常跨多个GPU。更多用户和更长文档需要更大容量。

运行本地LLM的成本是多少？

成本取决于模型大小、用户数量和性能要求。较小的模型可在单个GPU服务器上运行，而较大的模型需要更昂贵的硬件。持续成本包括电力、冷却、软件更新和维护。使用真实工作负载进行试点有助于估算总投资。

私有LLM和ChatGPT Enterprise有什么区别？

私有LLM在组织自己的基础设施上运行，使您能够控制数据处理的方式和位置。ChatGPT Enterprise由OpenAI根据其合同条款托管。私有LLM通常使用开放模型，如Llama、Mistral或Qwen，由您的组织管理和维护。

在承诺之前，能否先看原型？

可以。在初次讨论您的需求和现有系统后，NobleConsul会基于实际任务（如搜索内部文档）构建原型。同时提供提案，显示实施成本、总拥有成本和培训。

之后谁拥有模型、硬件和数据？

您的组织。NobleConsul移交硬件、代码、凭据和文档，然后移除其自身访问权限。任何后续支持仅在您批准后使用访问权限。