フランス語のChatGPTの最適化は、Linagoraにとって大きな課題です。激しい競争に直面し、企業は革新的で持続可能なソリューションを模索しています。決意を持って取り組んでいるLinagoraは、コストを削減しつつパフォーマンスを犠牲にすることなく、言語アシスタントLucieのために主権的なクラウドインフラを探求しています。
技術的な選択肢は、望ましいパフォーマンス/価格比を保証する最適なグラフィックカードに基づいています。 GPUデバイスの選定として、Nvidia A4000のようなものは、コストを抑えながら言語モデルの効率的な展開を可能にします。同時に、Linagoraは、常に増大するボリューム要件に応じたデータの主権を確保するために、マルチクラウドアーキテクチャを検討しています。
Linagoraのフランス語ChatGPTの経済的展開戦略
LinagoraはLucieというオープンソースのバーチャルアシスタントに向けています。この言語モデルは、主権のあるクラウドインフラに基づいており、市場の主要なソリューション、例えばChatGPTと競争する野心を持っています。Lucieのアーキテクチャは70億のパラメータで構成されており、ユーザーの要求を効果的に処理することができます。
クラウドインフラと技術的選択肢
実装の一環として、LinagoraはEDF、Exaionのクラウドに依存することを選択しています。この戦略的選択により、スーパーコンピュータからの16GBのNVRAMを提供するRTX A4000グラフィックカードの利点を活用できます。Exaionとのパートナーシップは、Lucieの開発フェーズに不可欠なテストインフラの構築を容易にします。
RTX A4000の取得コストは1500ドルであり、25000ドルに達することもあるNvidia H100カードのコストに比べて大幅に低いです。この選択は、プロジェクトに対して好ましい性能/コスト比を根拠としています。
パフォーマンスの最適化とコスト管理
Linagoraのチームは、パフォーマンスを最大化しながら推論コストを削減することを目指しています。RTX A4000カードは140ワットの熱設計電力（TDP）を持ち、350ワットのTDPを持つH100よりも少ないエネルギーを消費します。この動きは、電気料金の大幅な節約につながります。
Linagoraの実施したテストによると、A4000カードは1秒あたり約10のプロンプトを処理でき、これは企業のスケーラビリティの野心には不十分と判断されました。したがって、マルチクラウドアーキテクチャが必要であると考えられています。Linagoraは、目標を達成するためにOVHcloudやScalewayなど、複数のクラウドサービスを活用することを検討しています。
Mambaモデルとの将来展望
Linagoraは、将来的にデータをより効率的に処理するMambaタイプのモデルを実装することを考えています。トランスフォーマーに基づくモデルと異なり、Mambaはあまり重要でないデータをフィルタリングし、処理を最適化します。この選択により、メモリとグラフィックパフォーマンスのニーズを大幅に削減できる可能性があります。
Mambaアーキテクチャは、利用可能なリソースの柔軟な活用を可能にするAIモデルの実行に顕著な利点を示しています。このアプローチは、技術管理を革新し、グラフィックカードの硬直した選択に関する議論を排除する可能性があります。
主権と規制の遵守に関する課題
Lucieの開発は、デジタル主権の文脈に統合されています。Linagoraは、SecnumCloud基準を満たすインフラを優先しています。これにより、アメリカのCloud Actのような外国の規制からデータの隔離が保証されます。
Lucieの立ち上げに向けて、LinagoraはオープンソースAIのエコシステムにおいて重要なプレーヤーとしての役割を果たし、セキュリティとデジタル責任の課題に対して最適な準拠を確保することを目指しています。
ユーザー体験を改善し、競争力のあるオファーを確保するために、企業はパフォーマンスのフォローアップと技術選択の継続的な調整を実施します。運用コストの削減に基づくこの戦略は、広範な顧客にとってAIをアクセス可能で機能的にするという意図を示しています。
Linagoraのフランス語ChatGPTのコスト削減戦略に関するよくある質問
Linagoraのフランス語ChatGPTのコストを最適化するための主な戦略は何ですか？
Linagoraは、ExaionのEDFやOVHcloudなどのインフラに依存するマルチクラウドアーキテクチャの利用に注力しており、最も良い性能/コストのグラフィックカードを選定しています。
Linagoraは、コスト削減のためにクラウドをどのように活用する予定ですか？
同社は、ハードウェアの能力を過剰に負荷をかけずにモデルを実行可能にし、環境への影響を最小限に抑える主権的なクラウドソリューションを選択しています。
Linagoraは、Lucieモデルのためにどのタイプのグラフィックカードを使用していますか？
Linagoraは主にNvidia A4000およびL4カードを使用しており、競争力のあるコストで良好なパフォーマンスを提供し、処理能力を向上させるために他のオプションも検討しています。
Linagoraは、ハードウェアリソースのコスト・効果をどのように評価していますか？
ベンチマークおよびパフォーマンステストにより、Linagoraはグラフィックカードを取得コストとAIによる推論タスクでの効率に基づいて比較します。
Linagoraにとって、小規模言語モデル（SLM）の利点は何ですか？
LucieのようなSLMは、リソースの需要が少なく、効率的に問い合わせを処理できるため、市場の同様のモデルと競争することも可能です。
Linagoraは、なぜ旧世代のGPUであるA4000に目を向けているのですか？
旧世代のGPUは、能力は劣るものの、取得コストやエネルギー消費面で非常に優れたコストパフォーマンスを提供し、Lucieプロジェクトには特に合理的と言えます。
Linagoraは、戦略におけるデータ主権の問題にどのように取り組んでいますか？
LinagoraはSecnumCloudにラベル付けされたクラウドソリューションを選択しており、これによりデータがフランスの法令の枠内に留まり、外国の規制から隔離されることが保証されます。
マルチクラウドアーキテクチャは、運用コストにどのような影響を与えますか？
このアーキテクチャは、混雑のリスクを減少させ、処理能力を向上させるとともに、フレキシビリティを保証し、運用コストの管理とリソースの最適化をより良く支援します。
Linagoraは、今後コストを改善するために新技術を使用する予定ですか？
はい、Linagoraはリソースの管理を改善し、推論時間を大幅に短縮しながらパフォーマンスを最適化するMambaタイプのモデルの統合を検討しています。
