Large Language Model (LLM) baru-baru ini mulai banyak digunakan dalam bisnis, dan penggunaannya akan semakin luas. Saat perusahaan mulai memahami manfaat dari penerapan LLM, tim data akan menyesuaikan model dengan kebutuhan bisnis.
Pilihan terbaik bagi bisnis adalah menggunakan platform cloud untuk meningkatkan segala kebutuhan LLM yang diperlukan oleh bisnis. Namun, banyak hambatan yang dapat mengganggu performa LLM di cloud dan meningkatkan biaya penggunaannya. Hal ini tentu ingin kita hindari.
Itu sebabnya artikel ini akan mencoba menjelaskan strategi yang dapat Anda gunakan untuk mengoptimalkan performa LLM di cloud sambil tetap memperhatikan biayanya. Apa strateginya? Mari kita bahas.
1. Memiliki Rencana Anggaran yang Jelas
Kita harus memahami kondisi keuangan kita sebelum menerapkan strategi apa pun untuk mengoptimalkan performa dan biaya. Berapa banyak anggaran yang disediakan untuk investasi pada LLM akan menjadi batasan kita. Anggaran yang lebih tinggi dapat menghasilkan performa yang lebih signifikan tetapi mungkin tidak optimal jika tidak mendukung bisnis.
Rencana anggaran membutuhkan diskusi yang luas dengan berbagai pemangku kepentingan agar tidak menjadi pemborosan. Identifikasi fokus utama yang ingin diselesaikan oleh bisnis Anda dan nilai apakah LLM layak diinvestasikan.
Strategi ini juga berlaku untuk bisnis individu atau perorangan. Memiliki anggaran untuk LLM yang bisa Anda keluarkan akan membantu masalah keuangan Anda dalam jangka panjang.
2. Memutuskan Ukuran Model dan Hardware yang Tepat
Dengan kemajuan penelitian, ada banyak jenis LLM yang dapat kita pilih untuk mengatasi masalah kita. Model dengan parameter yang lebih kecil optimalisasinya akan lebih cepat, tetapi mungkin tidak memiliki kemampuan terbaik untuk memecahkan masalah bisnis Anda. Sementara model yang lebih besar memiliki basis pengetahuan dan kreativitas yang lebih unggul, biayanya pun lebih mahal untuk dikomputasi.
Ada trade-off antara performa dan biaya dengan perubahan ukuran LLM, yang perlu kita pertimbangkan saat memutuskan model. Apakah kita perlu memiliki model dengan parameter lebih besar yang memiliki performa lebih baik tetapi membutuhkan biaya lebih tinggi, atau sebaliknya? Ini adalah pertanyaan yang perlu kita ajukan. Jadi, cobalah untuk menilai kebutuhan Anda.
Selain itu, Hardware cloud juga dapat memengaruhi performa. Memori GPU yang lebih baik mungkin memiliki waktu respons yang lebih cepat, memungkinkan model yang lebih kompleks, dan mengurangi latensi. Namun, memori yang lebih tinggi berarti biaya yang lebih tinggi.
3. Memilih Opsi Inferensi yang Sesuai
Tergantung pada platform cloud, akan ada banyak pilihan untuk inferensi. Dengan membandingkan kebutuhan beban kerja aplikasi Anda, opsi yang ingin Anda pilih mungkin akan berbeda pula. Namun, inferensi juga dapat mempengaruhi biaya penggunaan karena jumlah sumber daya berbeda untuk setiap opsi.
Jika kita mengambil contoh dari Amazon SageMaker Inferences Options, opsi inferensinya adalah:
Inferensi Real-Time. Proses inferensi merespons secara instan saat input masuk. Biasanya digunakan dalam inferensi real-time, seperti chatbot, penerjemahan, dan lain sebagainya. Karena selalu memerlukan latensi rendah, aplikasi akan membutuhkan sumber daya komputasi tinggi bahkan saat permintaan rendah. Ini berarti LLM dengan inferensi Real-Time bisa menyebabkan biaya tinggi tanpa manfaat jika tidak ada permintaan.
Inferensi Serverless. Inferensi ini adalah di mana platform cloud secara dinamis mengatur dan mengalokasikan sumber daya sesuai kebutuhan. Performanya mungkin menurun karena akan ada sedikit latensi setiap kali sumber daya diinisiasi untuk setiap permintaan. Namun, ini paling hemat biaya karena kita hanya membayar untuk apa yang kita gunakan.
Batch Transform. Inferensi di mana kita memproses permintaan dalam batch. Ini berarti inferensi hanya cocok untuk proses offline karena kita tidak memproses permintaan secara langsung. Ini mungkin tidak cocok untuk aplikasi yang memerlukan proses instan karena penundaan akan selalu ada, tetapi tidak memerlukan banyak biaya.
Inferensi Asinkron. Inferensi ini cocok untuk tugas background karena menjalankan tugas inferensi di background sementara hasilnya diambil nanti. Dari segi performa, ini cocok untuk model yang membutuhkan waktu pemrosesan yang lama karena dapat menangani berbagai tugas secara bersamaan di background. Dari segi biaya, ini juga bisa efektif karena alokasi sumber daya yang lebih baik.
Cobalah untuk menilai apa yang dibutuhkan oleh aplikasi Anda, sehingga Anda memiliki opsi inferensi yang paling efektif.
4. Menyusun Prompt yang Efektif
LLM adalah model dengan kasus tertentu, di mana jumlah token memengaruhi biaya yang perlu kita bayar. Itu sebabnya kita perlu membangun prompt secara efektif yang menggunakan token minimum, baik untuk input maupun output, sambil tetap menjaga kualitas output.
Coba buat prompt yang menentukan jumlah paragraf output atau gunakan paragraf penutup seperti “ringkas,” “singkat,” dan lain sebagainya. Selain itu, susun prompt input dengan tepat untuk menghasilkan output yang Anda butuhkan. Jangan biarkan model LLM menghasilkan lebih dari yang Anda butuhkan.
5. Caching Responses
Mungkin ada informasi yang berulang kali ditanyakan dan memiliki jawaban yang sama setiap saat. Untuk mengurangi jumlah kueri, kita dapat menyimpan (cache) semua informasi umum tersebut ke dalam database dan memanggilnya saat dibutuhkan.
Biasanya, data disimpan dalam database vektor seperti Pinecone atau Weaviate, tetapi platform cloud seharusnya memiliki basis data vektor mereka sendiri. Respons yang ingin kita cache akan dikonversi menjadi bentuk vektor dan disimpan untuk kueri di masa mendatang.
Ada beberapa tantangan saat kita ingin meng-cache respons secara efektif, karena kita perlu mengelola kebijakan di mana respons cache tidak memadai untuk menjawab kueri input.
Selain itu, beberapa cache mirip satu sama lain, yang dapat menghasilkan respons yang salah. Kelola respons dengan baik dan miliki database yang memadai untuk membantu mengurangi biaya.
Kesimpulan
LLM yang kita terapkan mungkin akhirnya terlalu membebani kita dan memiliki performa yang tidak akurat jika tidak ditangani dengan benar. Itulah mengapa beberapa strategi ini bisa Anda terapkan untuk mengoptimalkan performa dan biaya LLM Anda di cloud:
Miliki rencana anggaran yang jelas,
Putuskan ukuran model dan hardware yang tepat,
Pilih opsi inferensi yang sesuai,
Susun prompt yang efektif,
Caching responses.
コメント