Die Optimierung des französischen ChatGPT stellt eine große Herausforderung für Linagora dar. Angesichts eines harten Wettbewerbs erwägt das Unternehmen innovative und nachhaltige Lösungen. Engagiert in einem entschlossenen Ansatz erkundet Linagora eine souveräne Cloud-Infrastruktur für seinen Sprachassistenten, Lucie, mit dem Ziel, die Kosten zu senken, ohne die Leistung zu opfern.
Die technologischen Entscheidungen konzentrieren sich auf optimale Grafikkarten, die ein beneidenswertes Preis-Leistungs-Verhältnis gewährleisten. Die Auswahl der GPU-Geräte, wie die Nvidia A4000, ermöglicht eine effiziente Bereitstellung von Sprachmodellen, während das Budget unter Kontrolle bleibt. Gleichzeitig zieht Linagora eine Multicloud-Architektur in Betracht, um die Souveränität der Daten zu gewährleisten und gleichzeitig den ständig wachsenden volumetrischen Anforderungen gerecht zu werden.
Strategien von Linagora für den kosteneffizienten Einsatz ihres französischen ChatGPT
Das Unternehmen Linagora orientiert sich an einem Open-Source-virtuellen Assistenten namens Lucie. Dieses Sprachmodell, das auf einer souveränen Cloud-Infrastruktur basiert, hat ein Ziel: mit den Hauptlösungen auf dem Markt, wie ChatGPT, zu konkurrieren. Die Architektur von Lucie beruht auf 7 Milliarden Parametern und ermöglicht so eine effiziente Bearbeitung von Benutzeranfragen.
Cloud-Infrastruktur und technologische Entscheidungen
Im Rahmen ihrer Umsetzung wählt Linagora die Cloud von EDF, Exaion. Diese strategische Entscheidung ermöglicht es, die RTX A4000-Grafikkarten zu nutzen, die 16 GB NVRAM bieten und aus einem Supercomputer stammen. Diese Partnerschaft mit Exaion erleichtert die Schaffung einer Testinfrastruktur, die für die Entwicklungsphase von Lucie entscheidend ist.
Die Anschaffungskosten einer RTX A4000 betragen 1.500 Dollar, ein Preis, der deutlich unter dem der Nvidia H100-Grafikkarten liegt, die bis zu 25.000 Dollar kosten können. Diese Wahl rechtfertigt sich durch ein als vorteilhaft betrachtetes Preis-Leistungs-Verhältnis für das Projekt.
Leistungsoptimierung und Kostenmanagement
Die Teams von Linagora versuchen, die Inferenzkosten zu senken und gleichzeitig die Leistung zu maximieren. Die RTX A4000-Grafikkarte hat eine thermische Leistungsaufnahme von 140 Watt und verbraucht weniger Energie als die H100 mit einem TDP von 350 Watt. Diese Dynamik führt zu signifikanten Einsparungen bei der Energiekostenrechnung.
Tests, die von Linagora durchgeführt wurden, zeigen, dass die A4000-Karte etwa 10 Anfragen pro Sekunde verarbeiten kann, eine Geschwindigkeit, die als unzureichend für die Skalierbarkeitsambitionen des Unternehmens angesehen wird. Daher scheint eine Multicloud-Architektur erforderlich zu sein, um die Nachfrage zu befriedigen. Linagora plant, mehrere Cloud-Dienste wie OVHcloud und Scaleway zu nutzen, um seine Ziele zu erreichen.
Zukunftsperspektiven mit dem Mamba-Modell
Linagora plant, in Zukunft Mamba-ähnliche Modelle zu implementieren, die eine effizientere Datenverarbeitung ermöglichen. Im Gegensatz zu auf Transformatoren basierenden Modellen filtert Mamba weniger relevante Daten, wodurch die Verarbeitung optimiert wird. Diese Wahl könnte eine signifikante Reduzierung des Speicher- und Grafikleistungsbedarfs bieten.
Mamba-Architekturen weisen bemerkenswerte Vorteile bei der Ausführung von KI-Modellen auf und ermöglichen eine flexiblere Nutzung der verfügbaren Ressourcen. Dieser Ansatz könnte das Technologiemanagement revolutionieren und die Debatte über die starre Wahl von Grafikkarten beenden.
Herausforderungen der Souveränität und Einhaltung von Vorschriften
Die Entwicklung von Lucie ist in einen Kontext digitaler Souveränität eingebettet. Linagora legt Wert auf zertifizierte Infrastrukturen, die den SecnumCloud-Standards entsprechen. Dies garantiert die Isolierung der Daten von extraterritorialen Vorschriften wie dem amerikanischen Cloud Act.
Im Hinblick auf den Start von Lucie positioniert sich Linagora als ein Schlüsselakteur im Ökosystem der Open-Source-KI und sorgt gleichzeitig für eine optimale Einhaltung der Sicherheits- und digitalen Verantwortlichkeitsanforderungen.
Um das Benutzererlebnis zu verbessern und ein wettbewerbsfähiges Angebot zu gewährleisten, wird das Unternehmen ein Leistungsmonitoring und eine kontinuierliche Anpassung seiner technologischen Entscheidungen umsetzen. Diese Strategie, die auf der Senkung der Betriebskosten beruht, spiegelt den Willen wider, KI für ein breites Publikum zugänglich und funktional zu machen.
Häufig gestellte Fragen zu den Strategien von Linagora zur Senkung der Kosten für ihr französisches ChatGPT
Was sind die Hauptstrategien von Linagora zur Optimierung der Kosten für ihr französisches ChatGPT?
Linagora setzt auf die Nutzung einer Multicloud-Architektur und stützt sich auf Infrastrukturen wie die von Exaion von EDF und OVHcloud, um die Grafikkarten mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis auszuwählen.
Wie plant Linagora, die Cloud zu nutzen, um die Kosten zu senken?
Das Unternehmen wählt souveräne Cloud-Lösungen, die es ermöglichen, das Modell ohne Überlastung der Hardwarekapazitäten auszuführen, während gleichzeitig der ökologische Fußabdruck verringert wird.
Welche Arten von Grafikkarten verwendet Linagora für ihr Modell Lucie?
Linagora verwendet hauptsächlich Nvidia A4000- und L4-Grafikkarten, die gute Leistungen zu wettbewerbsfähigen Kosten bieten, während noch andere Optionen erkundet werden, um die Verarbeitungskapazität zu verbessern.
Wie bewertet Linagora das Kosten-Nutzen-Verhältnis ihrer Hardware-Ressourcen?
Benchmarks und Leistungstests ermöglichen es Linagora, die Grafikkarten anhand ihrer Anschaffungskosten und ihrer Effizienz in den für die KI erforderlichen Inferenzaufgaben zu vergleichen.
Was sind die Vorteile eines kleinen Sprachmodells (SLM) für Linagora?
Ein SLM wie Lucie ermöglicht eine effizientere Ausführung von Anfragen mit geringerem Ressourcenbedarf, während es gleichzeitig in der Lage ist, mit ähnlichen Modellen auf dem Markt zu konkurrieren.
Warum wendet sich Linagora an ältere GPU-Generationen wie die A4000?
Ältere Generationen von GPUs sind zwar weniger leistungsstark, bieten jedoch ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis in Bezug auf Anschaffungskosten und Energieverbrauch, was ihre Nutzung für das Projekt Lucie besonders sinnvoll macht.
Wie geht Linagora mit der Frage der Datensouveränität in ihrer Strategie um?
Linagora wählt Cloud-Lösungen, die mit SecnumCloud-zertifiziert sind und gewährleisten, dass die Daten unter dem französischen Rechtsrahmen bleiben und von extraterritorialen Vorschriften isoliert werden, was für ihre Nutzer von entscheidender Bedeutung ist.
Welche Auswirkungen wird die Multicloud-Architektur auf die Betriebskosten haben?
Diese Architektur reduziert das Risiko von Überlastungen und verbessert die Verarbeitungsfähigkeit, während sie gleichzeitig eine Flexibilität gewährleistet, die hilft, die Betriebskosten besser zu verwalten und die verwendeten Ressourcen zu optimieren.
Plant Linagora, in Zukunft neue Technologien einzusetzen, um die Kosten zu verbessern?
Ja, Linagora plant, Mamba-ähnliche Modelle zu integrieren, die eine bessere Ressourcennutzung ermöglichen und die Inferenzzeit erheblich reduzieren, während sie gleichzeitig die Leistung optimieren.
