Optimizar el ChatGPT en francés constituye un desafío importante para Linagora. Frente a una competencia feroz, la empresa contempla soluciones innovadoras y sostenibles. Comprometida en un enfoque decidido, Linagora explora una infraestructura de nube soberana para su asistente lingüístico, Lucie, con la ambición de reducir costos sin sacrificar el rendimiento.
Las elecciones tecnológicas giran en torno a tarjetas gráficas óptimas que aseguran una relación rendimiento/precio envidiable. La selección de dispositivos GPU como las Nvidia A4000 permite un despliegue eficiente de los modelos de lenguaje, manteniendo un presupuesto controlado. Paralelamente, Linagora contempla una arquitectura multicloud para asegurar la soberanía de los datos mientras responde a requisitos de volumetría cada vez más crecientes.
Estrategias de Linagora para el despliegue económico de su ChatGPT en francés
La compañía Linagora se orienta hacia un asistente virtual de código abierto, llamado Lucie. Este modelo de lenguaje, que se basa en una infraestructura de nube soberana, tiene una ambición: competir con las principales soluciones del mercado, como ChatGPT. La arquitectura de Lucie se basa en 7 mil millones de parámetros, lo que permite así un procesamiento eficiente de las solicitudes de los usuarios.
Infraestructura en la nube y elecciones tecnológicas
En el marco de su implementación, Linagora decide apoyarse en la nube de EDF, Exaion. Esta elección estratégica permite aprovechar las tarjetas gráficas RTX A4000, que ofrecen 16 GB de NVRAM, provenientes de un superordenador. Esta asociación con Exaion facilita la creación de una infraestructura de prueba, esencial para la fase de desarrollo de Lucie.
El costo de adquisición de una RTX A4000 asciende a 1,500 dólares, un precio muy inferior al de las tarjetas Nvidia H100, que pueden alcanzar los 25,000 dólares. Esta elección se justifica por una relación rendimiento/costo considerada favorable para el proyecto.
Optimización del rendimiento y gestión de costos
Los equipos de Linagora buscan reducir los costos de inferencia mientras maximizan el rendimiento. La tarjeta RTX A4000, en exhibiendo un envoltorio térmico de 140 vatios, consume menos energía que la H100, que tiene un TDP de 350 vatios. Esta dinámica se traduce en ahorros significativos en la factura energética.
Pruebas realizadas por Linagora revelan que la tarjeta A4000 puede procesar alrededor de 10 peticiones por segundo, una velocidad considerada insuficiente para las ambiciones de escalabilidad de la empresa. Por lo tanto, una arquitectura multicloud parece necesaria para responder a la demanda. Linagora contempla utilizar varios servicios en la nube, incluyendo OVHcloud y Scaleway, para alcanzar sus objetivos.
Perspectivas futuras con el modelo Mamba
Linagora contempla implementar en el futuro modelos del tipo Mamba, que permiten procesar los datos de manera más eficiente. A diferencia de los modelos basados en transformadores, Mamba filtra los datos menos relevantes, optimizando así el tratamiento. Esta elección podría ofrecer una reducción significativa de las necesidades de memoria y en rendimiento gráfico.
Las arquitecturas Mamba presentan ventajas notables para la ejecución de modelos de IA, permitiendo una explotación más ágil de los recursos disponibles. Este enfoque podría revolucionar la gestión tecnológica y anular el debate sobre la elección rígida de las tarjetas gráficas.
Desafíos de soberanía y cumplimiento normativo
El desarrollo de Lucie se integra en un contexto de soberanía digital. Linagora prioriza infraestructuras certificadas, como aquellas que cumplen con las normas SecnumCloud. Esto garantiza el aislamiento de los datos frente a regulaciones extraterritoriales, como el Cloud Act estadounidense.
Con miras a la implementación de Lucie, Linagora se posiciona así como un actor clave en el ecosistema de IA de código abierto, mientras asegura un cumplimiento óptimo frente a los desafíos de seguridad y responsabilidad digital.
Para mejorar la experiencia del usuario y asegurar una oferta competitiva, la empresa implementará un seguimiento del rendimiento y una adaptación continua de sus elecciones tecnológicas. Esta estrategia, basada en la reducción de costos operativos, se traduce en una voluntad de hacer la IA accesible y funcional para un amplio público.
Preguntas frecuentes sobre las estrategias de Linagora para reducir los costos de su ChatGPT en francés
¿Cuáles son las principales estrategias de Linagora para optimizar los costos de su ChatGPT en francés?
Linagora se basa en el uso de una arquitectura multicloud, apoyándose en infraestructuras como las de Exaion de EDF y OVHcloud, para seleccionar las tarjetas gráficas que ofrezcan la mejor relación rendimiento-costo.
¿Cómo planea Linagora aprovechar la nube para reducir costos?
La empresa elige soluciones de nube soberanas que permiten ejecutar el modelo sin sobrecargar las capacidades de hardware, mientras mantiene una huella ambiental reducida.
¿Qué tipo de tarjetas gráficas utiliza Linagora para su modelo Lucie?
Linagora utiliza principalmente tarjetas Nvidia A4000 y L4, que ofrecen un buen rendimiento a un costo competitivo, mientras explora otras opciones para mejorar la volumetría de procesamiento.
¿Cómo evalúa Linagora la relación costo-efectividad de sus recursos de hardware?
Benchmarks y pruebas de rendimiento permiten a Linagora comparar las tarjetas gráficas en función de su costo de adquisición y su eficiencia en las tareas de inferencia requeridas por la IA.
¿Cuáles son las ventajas de un modelo de lenguaje a pequeña escala (SLM) para Linagora?
Un SLM como Lucie permite una ejecución más eficiente de las solicitudes con menos necesidad de recursos, y es capaz de competir con otros modelos de tamaño similar en el mercado.
¿Por qué Linagora se inclina hacia GPUs de generación anterior como las A4000?
Las GPUs de generación anterior, aunque menos potentes, ofrecen una excelente relación calidad-precio en términos de costos de adquisición y consumo de energía, haciendo que su uso sea especialmente sensato para el proyecto Lucie.
¿Cómo aborda Linagora la cuestión de la soberanía de los datos en su estrategia?
Linagora selecciona soluciones de nube certificadas SecnumCloud, garantizando que los datos permanezcan bajo el marco legislativo francés y estén aislados de las regulaciones extraterritoriales, lo cual es crucial para sus usuarios.
¿Cuáles serán las implicaciones de la arquitectura multicloud en los costos operativos?
Esta arquitectura reduce los riesgos de congestión y mejora la capacidad de procesamiento, mientras garantiza una flexibilidad que ayuda a gestionar mejor los costos operativos y a optimizar los recursos utilizados.
¿Linagora prevé utilizar nuevas tecnologías para mejorar sus costos en el futuro?
Sí, Linagora contempla integrar modelos del tipo Mamba que permitirían una mejor gestión de recursos, reduciendo significativamente el tiempo de inferencia mientras optimiza el rendimiento.
