Bauen gegen Kaufen

Da Unternehmen zunehmend generative KI-Anwendungen einsetzen, stehen Unternehmen vor der kritischen Entscheidung, ob sie ihre eigenen Lösungen entwickeln oder bestehende Produkte kaufen wollen. Diese Entscheidung ist komplex und wird von verschiedenen Faktoren beeinflusst, darunter den individuellen Bedürfnissen des Unternehmens, der sich entwickelnden Technologielandschaft und den damit verbundenen Risiken.

TL; DR- In der Welt der generativen KI geht es nicht um Bauen oder Kaufen. Es heißt bauen, kaufen und noch mehr bauen.

Wie sollten Unternehmen über das Dilemma zwischen Entwicklung und Kauf von GenAI-Anwendungen nachdenken?

Im Folgenden finden Sie einige wichtige Überlegungen, die Sie bei der Entscheidung zwischen Entwicklung und Kauf von generativen KI-Anwendungen berücksichtigen sollten.‍

Zentralisierte Verwaltung

• Datenrisiken: Hohes Risiko einer Datenexposition bei der Verwendung von gehosteten oder Closed-Source-APIs.
• Zutrittskontrolle: Sicherstellung einer angemessenen Kontrolle über den Zugriff auf Modelle, Datenabfragen und Vervollständigungen in verschiedenen Anwendungen.
• Regierungsführung und Leitplanken: Eine zentrale Verwaltung ist erforderlich, um Sicherheits- und Compliance-Risiken zu managen und die notwendigen Schutzmaßnahmen einzurichten.
• Prüfprotokolle: Audit-Trails sind für die Aufrechterhaltung von Transparenz und Rechenschaftspflicht ein Muss für generative KI-Anwendungen.

Auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten

• Einzigartige Bedürfnisse aller Teams: Verschiedene Teams in verschiedenen Organisationen entwickeln generative KI-Anwendungen, von denen jede ihre eigenen spezifischen Anforderungen hat.
• Keine Einheitslösung: Es gibt kein universelles Modell, das Genauigkeit, Latenz und Kosten in Einklang bringt. Dies gilt auch für GPU-Hardware, Modellserver, Entwicklungsframeworks, Bewertungssysteme und mehr.
• Föderierte Ausführung: Teams müssen die Flexibilität haben, die richtigen Komponenten für ihre spezifischen Bedürfnisse auszuwählen und dabei Faktoren wie Datensensitivität, Anwendungsbereich, Modellanpassung, Risikotoleranz und Skalierbarkeit zu berücksichtigen.

Schnell wachsender Technologie-Stack

• Spezialisiertes Wissen: Der generative KI-Stack entwickelt sich schnell, und kein einziger Anbieter kann alle Aspekte abdecken. Fachwissen ist in Bereichen wie: etwas Text erforderlich
  • Verteilte GPU-Infrastruktur für Modelltraining und Hosting.
  • Effizientes Caching großer Modelle und Docker-Images sowie Bearbeitung lang andauernder Feinabstimmungsjobs.
  • Einsatz komplexer, mehrkomponentiger KI-Systeme.
  • Anpassung an die ständigen Änderungen von Modellen, Hardware und Frameworks.
• Zukunftssicher: Der ideale generative KI-Stack befindet sich noch in der Entwicklung, daher ist es wichtig, dass Ihr Ansatz an zukünftige Innovationen anpassbar bleibt.

Anbieter-Lock-In

Angesichts des raschen technologischen Wandels ist das Risiko einer Anbieterbindung höher denn je. Daher ist es unerlässlich, Flexibilität zu wahren. Es ist wichtig, dass Sie sich alle Optionen offen halten und vermeiden, an einen einzigen Anbieter gebunden zu sein, während sich die Technologie weiterentwickelt.

Kostenoptimierung

• Steigende Kosten: Die Kosten für Prototypen können bei der Umstellung auf die Produktion sprunghaft ansteigen. Die Kostenstruktur umfangreicher Sprachmodelle entspricht nicht immer den Produktionsanforderungen, was häufig zu Ineffizienzen führt.
• Optimierung der Ressourcen: Für ein effektives Kostenmanagement ist es von entscheidender Bedeutung, die Auswahl und Nutzung der Ressourcen zu optimieren, einschließlich der richtigen Modelle und GPUs.

Beste SRE-Praktiken und schnelles Prototyping

• Bewährte Softwarepraktiken: Setzen Sie Best Practices wie GitOps, Zugriffskontrolle, Protokollierung, Überwachung, Audit-Trails, Rollbacks, Autoscaling und Skalierung auf Null ein, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.
• Schnelles Experimentieren: Innovation hängt eng damit zusammen, wie schnell Sie mit neuen Modellen und Technologie-Stacks experimentieren können. Schnelles Prototyping ist der Schlüssel, um die Nase vorn zu haben.

Lehren aus MLOps

Ausgehend von der Entwicklung des MLOps-Stacks können Unternehmen mithilfe spezieller Tools, die auf verschiedene Phasen des Lebenszyklus zugeschnitten sind — wie Databricks für die Datenentwicklung, SageMaker für das Modelltraining und andere Kubernetes-basierte Plattformen für die Bereitstellung — ihre Arbeitsabläufe optimieren und die Effizienz steigern.

Anstatt sich auf eine einzige Plattform zu verlassen, ermöglicht die Integration der Stärken mehrerer Plattformen eine bessere Ressourcenzuweisung, Kostenkontrolle und Skalierbarkeit.

Diese sich entwickelnde Landschaft veranlasst Plattformteams dazu, einen hybriden Ansatz zu verfolgen, der sowohl die Entwicklung interner Lösungen als auch den Kauf von Tools von Drittanbietern kombiniert, um den idealen generativen KI-Stack zu erstellen.

Wie TrueFoundry die Entwicklung von GenAI-Anwendungen ermöglicht

Entwicklerorientiertes Design

TrueFoundry wurde mit einer Denkweise entwickelt, bei der Entwickler an erster Stelle stehen, und bietet ein nahtloses und flexibles Entwicklererlebnis. Es bietet mehrere Möglichkeiten, um loszulegen:

• Benutzerdefinierter Code und Modelle: Entwickler können ihren eigenen Code und ihre eigenen Modelle mitbringen, was maximale Flexibilität und einfache Einrichtung gewährleistet.
• Vorlagen und GitHub-Integration: Für eine schnellere Bereitstellung können Entwickler aus vorgefertigten Vorlagen wählen oder eine direkte Verbindung zu ihren GitHub-Repositorys herstellen, um eine nahtlose Modellintegration zu gewährleisten.

Kernabstraktionen

TrueFoundry vereinfacht den KI-Lebenszyklus mit leistungsstarken Abstraktionen:

• Dienstleistungen: Stellen Sie KI-Modelle einfach als skalierbare Dienste bereit und vereinfachen Sie so Inferenz- und Betriebsaufgaben.
• Jobs: Verwalten Sie geplante oder On-Demand-Aufgaben, ideal für Stapelverarbeitung, Schulungen und automatisierte Workflows.
• Arbeitsabläufe: Erstellen Sie komplexe KI-Pipelines, indem Sie mehrere Aufgaben miteinander verbinden.
• Open-Source-Helm-Charts: Mithilfe von Helm-Diagrammen können Sie KI-Workloads mühelos auf Kubernetes verpacken und bereitstellen.

Module für den Aufbau zusammengesetzter KI-Systeme

• Modell als Service: Stellen Sie KI-Modelle mit integrierter Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit bereit und minimieren Sie so Infrastrukturprobleme.
• Feinabstimmung von Modellen ohne Code: Einfache Feinabstimmung vortrainierter Modelle ohne Codierung.
• Agenten und RAG Framework: Erstellen Sie Agenten- und RAG-Anwendungen mit integrierten Frameworks, um loszulegen
• KI-Gateway: Prompt Management, zentralisiertes Schlüsselmanagement, einheitliche API für Modelle und mehr für bessere Kontrolle und Sicherheit in allen Teams.

Funktionen für Skalierbarkeit und Kostenoptimierung

• GPU-Verwaltung: Optimieren Sie die GPU-Nutzung für effizientes Modelltraining und Inferenz.
• Kostenoptimierung: Verwaltet automatisch Ressourcen zur Senkung der Betriebskosten mithilfe von Spot-Instances, GPUs in Bruchteilen, wodurch kostspielige Fehler vermieden werden, und Tools für Überwachung und Warnmeldungen.
• Automatische Skalierung: Skaliert die Rechenressourcen dynamisch auf der Grundlage der Workload-Anforderungen, um eine optimale Leistung zu gewährleisten.
• Geheime Verwaltung: Behandelt vertrauliche Informationen, einschließlich API-Schlüssel und Tokens, sicher.
• CI/CD-Integration: Integrieren Sie nahtlos in CI/CD-Pipelines, um die Modellentwicklung und -bereitstellung zu optimieren.
• Auf Null skalieren: Reduziert automatisch den Ressourcenverbrauch in Ruhephasen, um die Kosten zu minimieren.

Zugrundeliegende Infrastruktur

TrueFoundry basiert im Kern auf Kubernetes und bietet eine hohe Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und effizientes Ressourcenmanagement.

Es unterstützt Multi-Cloud- und On-Premise-Workloads und bietet Flexibilität in jeder Umgebung.

Wann ist es sinnvoll, im eigenen Haus zu bauen?

Die interne Entwicklung ist eine intelligente Option, wenn Sie proprietäre KI-Lösungen entwickeln, die Ihre Angebote von anderen abheben und die langfristigen Kosten in großem Maßstab optimieren. Dies erfordert jedoch eine erhebliche Vorabinvestition in die Rekrutierung hochqualifizierter Talente und die Zusammenstellung eines fähigen technischen Teams. Darüber hinaus gibt es eine erhebliche Lernkurve, da das Team eine komplexe KI-Infrastruktur entwerfen, aufbauen und warten, sie in bestehende Systeme integrieren und Skalierbarkeit, Sicherheit und Compliance gewährleisten muss.

Interne Plattform im Vergleich zu TrueFoundry

Wie verhindern wir Vendor Lockin?

TrueFoundry wurde mit einer Kernphilosophie entwickelt, um eine Anbieterbindung zu vermeiden, sodass Sie bei Bedarf problemlos von der Plattform wechseln können.

• Wir bieten Zugriff auf die Kubernetes-Manifestdatei, sodass Sie die vollständige Kontrolle und Transparenz über Ihre Infrastruktur haben.
• Ihr Anwendungscode bleibt unberührt, sodass für die Migration kein umfangreiches Refactoring erforderlich ist.
• Im Gegensatz zu Cloud-Anbietern oder Plattformen wie Databricks, bei denen die Preise auf der Nutzung basieren, ist unsere sitzbasierte Preisgestaltung auf die Produktivität der Entwickler ausgerichtet und stellt sicher, dass Sie bei der Skalierung nicht benachteiligt werden.
• Darüber hinaus lässt sich TrueFoundry mühelos in Ihren vorhandenen Tech-Stack integrieren und ermöglicht Workflows wie das Training auf Plattformen wie SageMaker und die Bereitstellung auf TrueFoundry. Eine vollständige Systemmigration ist nicht erforderlich — unser API-gesteuerter Ansatz funktioniert nahtlos mit dem, was Sie bereits haben.

Entwicklungs- und Kaufansatz

In der Welt der generativen KI ist es nicht einfach eine Wahl zwischen Build oder Buy — es ist eine Kombination aus beidem. Unternehmen verfolgen einen hybriden Ansatz, kaufen Tools und entwickeln gleichzeitig maßgeschneiderte Lösungen, um ihren individuellen Bedürfnissen gerecht zu werden. Sie entwickeln und verfeinern ihren KI-Stack kontinuierlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Dieser Ansatz gewährleistet Flexibilität und ermöglicht es Teams, die Stärken vorhandener Plattformen zu nutzen und gleichzeitig die Kontrolle über wichtige, proprietäre Elemente zu behalten.