Build vs. Buy

Nu organisaties steeds vaker generatieve AI-toepassingen omarmen, staan ondernemingen voor de cruciale beslissing of ze hun eigen oplossingen moeten bouwen (build) of bestaande producten moeten kopen (buy). Deze beslissing is complex en wordt beïnvloed door verschillende factoren, waaronder de unieke behoeften van de organisatie, het evoluerende technologielandschap en de bijbehorende risico's.

TL;DR - In de wereld van Generatieve AI is het geen kwestie van bouwen óf kopen. Het is bouwen, kopen en nog meer bouwen. 

Hoe moeten ondernemingen nadenken over het build vs. buy-dilemma voor GenAI-toepassingen?

Hieronder vindt u een aantal belangrijke overwegingen om in gedachten te houden bij het verkennen van de build vs. buy-beslissing voor Generatieve AI-toepassingen‍

Gecentraliseerd Governance

• Datarisico's: Hoog risico op datalekkage bij het gebruik van gehoste of closed-source API's.
• Toegangsbeheer: Zorgen voor een goede controle over de toegang tot modellen, dataprompts en completions over verschillende toepassingen heen.
• Governance en Guardrails: Gecentraliseerde governance is vereist om beveiligings- en compliancerisico's te beheren en noodzakelijke guardrails in te stellen.
• Audit Trails: Essentieel voor het behoud van transparantie en verantwoording; audit trails zijn een must voor generatieve AI-toepassingen.

Aangepast aan Specifieke Use Cases

• Unieke Behoeften per Team: Verschillende teams binnen organisaties bouwen generatieve AI-toepassingen, elk met hun eigen specifieke vereisten.
• Geen Universele Oplossing: Er is geen universeel model dat nauwkeurigheid, latency en kosten perfect in balans brengt. Dit geldt ook voor GPU-hardware, modelservers, frameworks voor ontwikkeling, evaluatiesystemen en meer.
• Gefedereerde Uitvoering: Teams moeten de flexibiliteit hebben om de juiste componenten te kiezen voor hun specifieke behoeften, rekening houdend met factoren zoals datagevoeligheid, toepassingsbereik, modelaanpassing, risicotolerantie en schaalbaarheid.

Snel Evoluerende Technologie-stack

• Gespecialiseerde Kennis: De generatieve AI-stack evolueert snel en geen enkele leverancier kan alle aspecten ervan afdekken. Expertise is nodig op gebieden zoals:
  • Gedistribueerde GPU-infrastructuur voor modeltraining en -hosting.
  • Efficiente caching van grote modellen en Docker-images, evenals het afhandelen van langdurige fine-tuning jobs.
  • Deployment van complexe AI-systemen met meerdere componenten.
  • Aanpassen aan de voortdurende veranderingen in modellen, hardware en frameworks.
• Toekomstbestendigheid: De ideale generatieve AI-stack is nog steeds in ontwikkeling, dus het is cruciaal om uw aanpak aanpasbaar te houden aan toekomstige innovaties.

Vendor Lock-In

Nu de technologie snel verandert, is het risico op vendor lock-in groter dan ooit, wat het essentieel maakt om flexibiliteit te behouden. Het is belangrijk om uw opties open te houden en te voorkomen dat u gebonden bent aan een enkele leverancier terwijl de technologie zich blijft ontwikkelen.

Kostenoptimalisatie

• Stijgende Kosten: Kosten voor prototypes kunnen omhoogschieten wanneer u naar productie schaalt. De kostenstructuur van large language models sluit niet altijd aan bij productievereisten, wat vaak leidt tot inefficiënties.
• Resourceoptimalisatie: Het is van cruciaal belang om de selectie en het gebruik van resources, waaronder de juiste modellen en GPU's, te optimaliseren om de kosten effectief te beheren.

Beste SRE-praktijken & Snelle Prototyping

• Software Best Practices: Pas best practices toe zoals GitOps, toegangsbeheer, logging, monitoring, audit trails, rollbacks, autoscaling en scaling to zero om een soepele werking te garanderen.
• Snelle Experimentatie: Innovatie is nauw verbonden met hoe snel u kunt experimenteren met nieuwe modellen en technologie-stacks. Snelle prototyping is de sleutel om voorop te blijven lopen.

Lessen uit MLOps 

Voortbouwend op de evolutie van de MLOps-stack stelt het gebruik van gespecialiseerde tools die zijn afgestemd op verschillende fasen van de levenscyclus—zoals Databricks voor data engineering, SageMaker voor modeltraining en andere op Kubernetes gebaseerde platforms voor deployment—organisaties in staat om workflows te optimaliseren en de efficiëntie te verhogen.

In plaats van te vertrouwen op één enkel platform, maakt het integreren van de sterke punten van meerdere platforms een betere toewijzing van middelen, kostenbeheersing en schaalbaarheid mogelijk.

Dit evoluerende landschap drijft platformteams ertoe een hybride aanpak te hanteren die het intern bouwen van oplossingen combineert met het kopen van tools van derden om de ideale generatieve AI-stack te creëren. 

Hoe TrueFoundry het bouwen van GenAI-toepassingen mogelijk maakt

Ontwikkelaar-Gecentreerd Ontwerp

TrueFoundry is gebouwd met een developer-first instelling en biedt een naadloze en flexibele ontwikkelaarservaring. Het biedt meerdere manieren om aan de slag te gaan:

• Aangepaste Code en Modellen: Ontwikkelaars kunnen hun eigen code en modellen meenemen, wat zorgt voor maximale flexibiliteit en een eenvoudige installatie.
• Templates en GitHub-integratie: Voor een snellere deployment kunnen ontwikkelaars kiezen uit vooraf gebouwde templates of rechtstreeks verbinding maken met hun GitHub-repositories voor een naadloze modelintegratie.

Kernabstracties

TrueFoundry vereenvoudigt de AI-levenscyclus met krachtige abstracties:

• Services: Deploy AI-modellen eenvoudig als schaalbare services, wat inference en operationele taken vereenvoudigt.
• Jobs: Beheer geplande taken of taken op aanvraag, ideaal voor batchverwerking, training en geautomatiseerde workflows.
• Workflows: Bouw complexe AI-pipelines door meerdere taken met elkaar te verbinden.
• Open-source Helm Charts: Verpak en deploy AI-workloads moeiteloos op Kubernetes met behulp van Helm charts.

Modules voor het Bouwen van Compound AI Systems

• Model as a Service: Deploy AI-modellen met ingebouwde schaalbaarheid en betrouwbaarheid, waardoor u zich minder zorgen hoeft te maken over de infrastructuur.
• No-Code Model Fine-Tuning: Fine-tune vooraf getrainde modellen eenvoudig zonder te coderen.
• Agents & RAG Framework: Bouw Agents & RAG-toepassingen met ingebouwde frameworks om snel aan de slag te gaan met compound AI systems.
• AI Gateway: Prompt Management, gecentraliseerd sleutelbeheer, een uniforme API voor modellen en meer voor betere controle en beveiliging over teams heen.

Functies voor Schaalbaarheid en Kostenoptimalisatie

• GPU-beheer: Optimaliseer GPU-gebruik voor efficiënte modeltraining en inference.
• Kostenoptimalisatie: Beheert automatisch resources om operationele kosten te verlagen via spot-instances, fractionele GPU's, het vermijden van kostbare fouten en tools voor monitoring en waarschuwingen. 
• Autoscaling: Schaalt rekenbronnen dynamisch op basis van workload-vereisten om optimale prestaties te garanderen.
• Secret Management: Verwerkt gevoelige informatie, waaronder API-sleutels en tokens, op een veilige manier.
• CI/CD-integratie: Integreer naadloos met CI/CD-pipelines om de ontwikkeling en deployment van modellen te stroomlijnen.
• Scale to Zero: Vermindert het resourceverbruik automatisch tijdens perioden van inactiviteit om de kosten te minimaliseren.

Onderliggende Infrastructuur

In de kern is TrueFoundry gebouwd op Kubernetes, wat zorgt voor hoge schaalbaarheid, betrouwbaarheid en efficiënt resourcebeheer.

 Het ondersteunt multi-cloud en on-premise workloads en biedt flexibiliteit in elke omgeving.

Wanneer is het zinvol om in-house te bouwen?

In-house bouwen is een slimme optie bij het ontwikkelen van eigen AI-oplossingen die uw aanbod onderscheiden en de langetermijnkosten op schaal optimaliseren. Het vereist echter een aanzienlijke investering vooraf in het werven van hooggekwalificeerd talent en het samenstellen van een bekwaam technisch team. Bovendien is er een steile leercurve, aangezien het team complexe AI-infrastructuur moet ontwerpen, bouwen en onderhouden, deze moet integreren met bestaande systemen en moet zorgen voor schaalbaarheid, beveiliging en compliance.

In-house Platform vs. TrueFoundry

Hoe voorkomen we Vendor Lock-in?

TrueFoundry is ontworpen met de kernfilosofie om vendor lock-in te vermijden, waardoor het eenvoudig voor u is om indien nodig van het platform af te stappen.

• Wij bieden toegang tot het Kubernetes manifest-bestand, wat u volledige controle en zichtbaarheid geeft over uw infrastructuur. 
• Uw applicatiecode blijft ongewijzigd, dus migratie vereist geen ingrijpende refactoring.
• In tegenstelling tot cloudproviders of platforms zoals Databricks die hun prijzen baseren op gebruik, is onze prijsstelling per seat gericht op ontwikkelaarsproductiviteit. Zo wordt u niet gestraft als u schaalt.
• Bovendien integreert TrueFoundry moeiteloos met uw bestaande tech-stack, wat workflows mogelijk maakt zoals trainen op platforms zoals SageMaker en deployen op TrueFoundry. Een volledige systeemmigratie is niet nodig—onze API-gestuurde aanpak werkt naadloos samen met wat u al heeft.

De 'Build EN Buy'-aanpak 

In de wereld van Generatieve AI is het niet zomaar een keuze tussen bouwen of kopen—het is een combinatie van beide. Organisaties kiezen voor een hybride aanpak: ze kopen tools terwijl ze op maat gemaakte oplossingen bouwen om aan hun unieke behoeften te voldoen. Ze ontwikkelen en verfijnen hun AI-stack voortdurend om concurrerend te blijven.

Deze aanpak garandeert flexibiliteit, waardoor teams de sterkste punten van bestaande platforms kunnen benutten, terwijl ze de controle behouden over kritieke, bedrijfseigen elementen.