In einer Welt, die zunehmend durch Daten und Technologie getrieben wird, ist die effiziente Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) nicht mehr nur ein Vorteil, sondern eine Notwendigkeit. Besonders im Bereich der Large Language Models (LLM) hat sich eine hybride Architektur als entscheidend herausgestellt, um die Balance zwischen Rechenleistung, Responsivität und Sicherheit zu finden. Diese Architektur, die sowohl Edge-Computing als auch Cloud-Systeme einbezieht, optimiert die Nutzung vorhandener Ressourcen und bietet neue Möglichkeiten für Unternehmen, innovative Lösungen zu schaffen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
1. Evaluierung der LLM und der KI-Werkzeuge
Bei der Entwicklung einer KI-Lösung ist der erste Schritt stets die Evaluierung der vorhandenen Tools und Modelle. Die Auswahl und Anpassung der Large Language Models (LLM) sowie die Bewertung der KI-Toolkits sind entscheidend für die Effizienz am Edge. Leichtgewichtige Modelle oder spezifische Schichten größerer Modelle, die Inferenzaufgaben ausführen, eignen sich besonders für den Betrieb am Rand des Netzwerks – dem Edge. Dort können sie schnell und datenschutzkonform direkte Aufgaben übernehmen, während umfangreiche Berechnungen in die Cloud ausgelagert werden.
2. Training und Feinabstimmung in der Cloud belassen
Komplexe Lern- und Anpassungsprozesse verbleiben in der Cloud, wo umfangreiche Rechenressourcen zur Verfügung stehen. Dies ermöglicht es, dass Edge-Systeme sich auf die Vorverarbeitung fokussieren und so die Datenmenge reduzieren, die letztlich in die Cloud übertragen wird. Ebenso können die Edge-Systeme mit eigenen kleineren Sprachmodellen Grundanalysen direkt vor Ort durchführen, ohne auf die Antwort aus der Cloud warten zu müssen.
3. Vorverarbeitungsstufe durchführen
Die Vorverarbeitung ist ein kritischer Schritt, um die Effizienz des Gesamtsystems zu steigern. Datenbereinigung, Anonymisierung und vorläufige Merkmalsextraktion sind Prozesse, welche die Komplexität für das zentrale System verringern. Durch die Vorverarbeitung am Edge wird sichergestellt, dass nur relevante und optimierte Daten für tiefergehende Analysen in die Cloud geschickt werden.
4. Zweifache Rolle des Edge-Systems
Das Edge-System übernimmt eine Doppelrolle: Einerseits agiert es als Preprocessor, der Daten und API-Aufrufe für das zentrale LLM vorbereitet, andererseits führt es selbstständig Inferenzen durch, wenn es effizienter ist, diese lokal zu bearbeiten. So wird eine optimale Effizienz erreicht, indem beide Ebenen – Edge und Cloud – nahtlos zusammenarbeiten und das Beste aus den verfügbaren Ressourcen herausholen.
5. Synchronisation von Edge- und Cloud-Systemen sicherstellen
Eine reibungslose Kommunikation zwischen Edge- und Cloud-Systemen ist essentiell für das Funktionieren der Architektur. Hierfür sind leistungsfähige APIs und Datenübertragungsprotokolle erforderlich, die eine effiziente Synchronisation und Echtzeit-Updates ermöglichen. Diese nahtlose Integration fördert eine dynamische Anpassung der Modelle und fortlaufende Verbesserungen.
6. Leistungsbewertungen durchführen
Leistungsbewertungen sind unabdingbar, um die Effektivität und Wirtschaftlichkeit der hybriden KI-Systeme sicherzustellen. Durch regelmäßige Tests und Analysen kann man sicherstellen, dass sowohl Edge-Geräte als auch die Cloud-Komponenten optimiert sind und die gesetzten Leistungsziele erreichen.
