优化法语 ChatGPT 是 Linagora 面临的一个重大挑战。在激烈的竞争面前，企业正在考虑创新和可持续的解决方案。Linagora 致力于认真探索其语言助手 Lucie 的主权云基础设施，旨在降低成本而不牺牲性能。
技术选择围绕着确保优异性价比的最佳图形卡进行。 GPU 设备的选择 例如 Nvidia A4000，使语言模型的有效部署成为可能，同时保持可控预算。与此相比，Linagora 还考虑采用多云架构，以确保数据主权，同时应对日益增长的体量需求。
Linagora 为其法语 ChatGPT 的经济部署制定的策略
Linagora 公司正在朝着一个名为 Lucie 的开源虚拟助手迈进。这个语言模型基于主权云基础设施，具有一个雄心壮志：与市场上的主要解决方案竞争，例如 ChatGPT。Lucie 的架构基于 70 亿个参数，从而能够有效处理用户请求。
云基础设施和技术选择
在实施过程中，Linagora 选择依赖于EDF, Exaion的云。这一战略选择可利用 RTX A4000 显卡，提供 16GB 的 NVRAM，来自超级计算机。与 Exaion 的合作便利了测试基础设施的创建，这对于 Lucie 的开发阶段至关重要。
RTX A4000 的采购成本为 1500 美元，远低于 Nvidia H100 显卡的 25000 美元。这个选择是由于其对项目有利的性能/成本比。
性能优化和成本管理
Linagora 的团队正在寻求在最大化性能的同时降低推理成本。RTX A4000 显卡在 140 瓦的热封装下比 H100（350 瓦 TDP）消耗更少的能源。这样的动态为电费账单带来显著节省。
Linagora 进行的测试显示，A4000 显卡每秒大约可以处理 10 个提示，这一速度被认为不足以满足公司的可扩展性目标。因此，多云架构 似乎是应对需求的必要措施。Linagora 计划使用多个云服务，特别是 OVHcloud 和 Scaleway，以达到其目标。
基于 Mamba 模型的未来展望
Linagora 预计将在未来实施 Mamba 类型的模型，以更有效地处理数据。与基于 变换器 的模型不同，Mamba 过滤不太相关的数据，从而优化处理。这一选择可能显著减少内存和图形性能需求。
Mamba 架构在执行 AI 模型方面具有显著优势，使可用资源的利用更加灵活。这种方法可能会彻底改变技术管理，同时消除对图形卡选择的严格争论。
主权挑战与合规问题
Lucie 的开发融入了数字主权的背景。Linagora 优先考虑通过 مثل SecnumCloud 正规化的基础设施来保证数据保护。这样可以确保数据与如美国 Cloud Act 等境外法规隔离。
为启动 Lucie，Linagora 就这样成为开源 AI 生态系统中的关键参与者，同时在安全和数字责任问题上确保最佳符合。
为了完善用户体验和确保竞争力，企业将进行性能监测并不断调整其技术选择。这一基于降低运营成本的战略显示了其让 AI 对大多数公众可用和实用的愿望。
关于 Linagora 降低其法语 ChatGPT 成本的策略的常见问题
Linagora 优化其法语 ChatGPT 成本的主要策略是什么？
Linagora 正在通过依赖 Exaion 和 OVHcloud 的基础设施，使用多云架构，以选择提供最佳性价比的图形卡。
Linagora 如何利用云来降低成本？
该公司选择主权云解决方案，允许在不超负荷硬件能力的情况下运行模型，同时保持较低的环境足迹。
Linagora 为其 Lucie 模型使用什么类型的图形卡？
Linagora 主要使用 Nvidia A4000 和 L4 显卡，这些显卡以具竞争力的价格提供优良性能，同时探索其他选项以改善处理体量。
Linagora 如何评估其硬件资源的性价比？
通过基准测试和性能测试，Linagora 比较图形卡的采购成本和在 AI 推理任务中的效率。
小规模语言模型 (SLM) 对 Linagora 的优势是什么？
像 Lucie 这样的 SLM 允许更有效地执行请求，资源需求更少，同时能够与市场上其他同类模型竞争。
为什么 Linagora 选择使用像 A4000 这类老旧显卡？
虽然老旧显卡的性能较低，但在采购成本和能耗方面提供了优异的性价比，使其在 Lucie 项目中显得尤为明智。
Linagora 如何在其战略中处理数据主权问题？
Linagora 选择符合 SecnumCloud 标准的云解决方案，确保数据保留在法国立法框架内，并与境外法规隔离，这对于其用户至关重要。
多云架构将如何影响运营成本？
这种架构减少了拥堵的风险，并改善了处理能力，同时确保灵活性，帮助更好地管理运营成本并优化资源使用。
Linagora 是否计划使用新技术来改善未来的成本？
是的，Linagora 计划整合 Mamba 类型的模型，从而更好地管理资源，同时显著降低推理时间并优化性能。
