Una guida finalizzata a ottimizzare la sostenibilità e l’efficienza energetica nell’implementazione dell’IA generativa, offrendo suggerimenti e strategie esemplificative.
L’applicazione di Intelligenza Artificiale generativa sta guadagnando terreno a passi da gigante in diversi settori industriali, diventando una componente fondamentale di prodotti, servizi e operazioni. Tuttavia, l’implementazione di tali progressi pone questioni importanti in termini di impatto ambientale, tra cui il consumo energetico, l’impronta di carbonio, l’uso dell’acqua e i rifiuti elettronici, che si verificano lungo tutto il ciclo di vita delle operazioni di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMOps). Queste dinamiche comprendono l’elaborazione del modello, l’addestramento, il dispiegamento e la manutenzione continuativa, richiedendo un’attenta ottimizzazione delle risorse.
Questa guida mira a estendere il framework Azure ben architettato (WAF) per i carichi di lavoro sostenibili alle sfide specifiche dell’IA generativa. Esploreremo punti decisionali fondamentali, come la scelta dei modelli giusti, l’ottimizzazione dei processi di perfezionamento, l’uso della Generazione potenziata da recupero (RAG) e il dominio dell’ingegneria del prompt, tutto attraverso una lente di sostenibilità ambientale. Offriamo a professionisti e operatori del settore suggerimenti mirati e le migliori prassi per implementare l’IA generativa in modo non solo efficace, ma responsabile.
La scelta del modello di base adeguato è essenziale per ottimizzare l’efficienza energetica e la sostenibilità nelle proprie iniziative di IA. Consideriamo questo framework come una guida per prendere decisioni informate. La decisione tra modelli predefiniti e modelli personalizzati è uno dei primi dilemmi che si incontrano avviando un progetto di IA generativa. I modelli personalizzati possono essere adattati alle esigenze specifiche dell’utente, tuttavia, il processo di addestramento richiede risorse di calcolo ed energia significative, che si traducono in un’impronta di carbonio sostanziale. Ad esempio, l’addestramento di un LLM delle dimensioni di GPT-3 si stima che consumi circa 1.300 megawattora (MWh) di elettricità. Al contrario, avviare progetti con modelli predefiniti può risparmiare quantità enormi di risorse, rendendo l’approccio più sostenibile.
Il catalogo modelli di Azure AI Studio è una risorsa preziosa per valutare e scegliere modelli predefiniti sulla base di requisiti specifici, come la pertinenza del task, la specificità del dominio e la compatibilità linguistica. Il catalogo fornisce dati di riferimento che coprono metriche comuni come accuratezza, coerenza e scorrevolezza, consentendo confronti informati tra i modelli. Inoltre, per alcuni modelli, è possibile testarli prima del dispiegamento per assicurarsi che soddisfino le tue esigenze. Scegliere un modello predefinito non limita la possibilità di personalizzarlo per i propri scenari unici. Tecniche come il perfezionamento e la Generazione potenziata da recupero (RAG) permettono di adattare i modelli predefiniti al proprio dominio o task specifico senza la necessità di un addestramento da zero intensivo in termini di risorse. Ciò consente di ottenere risultati altamente personalizzati pur beneficiando dei vantaggi in termini di sostenibilità dell’uso di modelli predefiniti, raggiungendo un equilibrio tra personalizzazione e impatto ambientale.
Migliorare la performance del modello IA comporta un’ingegneria strategica del prompt, l’ancoraggio del modello a dati pertinenti e la potenziale personalizzazione per specifiche applicazioni. La correlazione tra il conteggio dei parametri del modello e la sua performance (e le richieste di risorse) è significativa. Prima di optare per i modelli più grandi disponibili, è importante considerare se alternative più compatte, come il modello Phi-2 di Microsoft, potrebbero essere sufficienti per le proprie esigenze. Trovare il punto di efficienza “dorato”, dove i guadagni di performance non giustificano più l’aumento di dimensioni e consumo energetico, è fondamentale per un dispiegamento sostenibile dell’IA. Optare per modelli più piccoli, che possono essere personalizzati (noti come Small Language Models, o SLMs), può risultare in notevoli risparmi energetici senza compromettere l’efficacia.