优维科技：vertexAI是如何轻松部署和维护AI模型的？
原标题：优维科技：vertexAI是如何轻松部署和维护AI模型的？
劳动创造人类,工具进化人类。对于搞开发的朋友而言,谷歌确实是个工具百宝箱!本文探讨vertex AI,看看这款工具是如何帮我们快速部署和维护AI模型的吧!
很多朋友可能都知道,vertexAI这款工具是谷歌数十年大规模部署AI的经验结晶,现在很多大厂都已经利用它来轻松部署和维护自己的AI模型,所以体量更小的中小企业同样也可以。
虽然现在有大量的用户使用Vertex AI来访问和分析数据,并通过它来建立部署和维护高质量机器学习模型和AI应用程序,但vertex AI其实有专门构建的工具、工作流和基础设施,所以我们都可以通过一个简单的统一平台进行访问。
借助Vertex AI,你可以使用面向数据分析师的BigQuery ML等功能,在整个组织中扩展面向开发人员的API库,此外还可以使用由谷歌为数据科学家和ML工程师定制的开发平台。
让我们稍微深入地了解一下细节。
机器学习是建立在数据之上的,vertexAI统一的数据和AI平台可帮助团队更快地移动部署,并使用跨团队的通用工具更轻松地访问数据集,利用完全托管的notebook快速探索数据和构建模型,从AI计算基础架构中进行选择,优化集成顶级开源ML框架。
在构建模型时,vertexAI的工具可以帮助团队快速跟踪模型开发和实验,例如,auto ML简化了从数据采集到模型操作化的复杂机器学习过程,这样我们的团队就可以把时间从底层细节上抽离出来,而专注于使用ML来改善业务成果。
一旦部署了模型,vertexAI管道模型监控所具备的N to N的ML Ops功能,就可以有效地降低因维持模型性能和大规模生产所需的综合成本。
这样一来,开发团队就可以更快地行动并专注于业务创新,而且我们也知道并非组织中的每个人都需要构建自定义模型,应用程序开发人员可以利用API库,无需任何ML经验就可以构建AI驱动的应用程序。
vertexAI的API支持各种不同的数据类型,也可以承担图像到视频的预测任务。
所以,如果你正在寻找可扩展且易于使用的平台,又或者想要学习一款成功的产品开发经验,vertex AI无疑都是一个很棒的研究对象。
最近公司想利用阿里百川预训练大模型搭建自己的AI模型，来替换当前业务中调用的外部接口。但是成本这块卡的很死，去年公司就给大家降了绩效，应该是盈收情况不理想了吧，所以只能选最便宜的方案，最终决定选择了使用百度文心一言开放的AI模型接口。以下了解大模型部署过程遇到几个问题，答案是AI 生成的，希望能有AI技术大佬留言指教下关于大模型部署和训练方面的费用成本情况。即使公司现在用不上，我也好开拓下眼界。
一、什么是预训练大模型？
预训练大模型是指在大规模语料库上进行训练的深度学习模型，其目标是通过学习自然语言的统计规律和语义关系来获取丰富的语言知识。预训练大模型通常使用无监督学习方法，在海量的文本数据上进行自我监督学习，预测词语、句子或段落中的缺失部分。
预训练大模型的训练过程包括两个主要阶段：预训练和微调。在预训练阶段，模型通过自我监督学习从大量无标签的文本数据中学习语言知识。这一阶段通常采用掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）任务，其中模型需要根据上下文来预测被遮盖的词语。通过这种方式，模型能够学习词语之间的语义关系、语法结构和常见的表达方式。
在预训练完成后，模型会进行微调，即在特定的下游任务上进行有监督的训练。下游任务可以是问答系统、文本生成、情感分析等各种自然语言处理任务。通过在这些任务上进行微调，预训练大模型可以将其学到的语言知识转化为具体的应用能力，并在特定任务上展现出强大的表现。
预训练大模型的优势在于其能够从大规模数据中学习到丰富的语言知识，具有更好的语义理解和生成能力。这些模型可以应用于各种自然语言处理任务，从文本生成到文本分类，甚至在对话系统和智能助手等领域发挥重要作用。
二、部署大模型的服务器必须要带GPU 吗？
对于部署大模型，特别是深度学习模型，GPU（图形处理单元）通常被认为是一种强大的硬件加速器，能够提供更高的计算性能和并行处理能力。虽然使用GPU并非必需，但在处理大规模预训练模型时，使用GPU可以显著加快计算速度并提高性能。
以下是一些关于使用GPU进行部署的考虑因素：
计算速度：大模型的推理和预测过程需要进行大量的矩阵计算和向量运算，这正是GPU擅长的领域。相对于只使用CPU（中央处理单元），使用GPU可以大幅提升计算速度，从而减少响应时间并提高系统的实时性能。并行处理：GPU具有高度并行处理的能力，能够同时执行多个计算任务。在深度学习中，模型的训练和推理通常涉及大量的矩阵运算，这些运算可以同时在GPU的多个核心上并行执行，加快整体计算速度。内存需求：大模型通常需要较大的内存来存储模型参数和中间计算结果。GPU通常具有较高的显存容量，可以容纳更大规模的模型，而CPU的内存容量则有限。因此，使用GPU可以更好地适应大模型的内存需求。
需要注意的是，并非所有的应用场景都需要GPU。对于小型模型或者对实时性要求不高的任务，使用CPU进行推理可能已经足够。此外，一些云服务提供商也提供了使用CPU进行预测的选项，这可以降低成本但可能会稍微降低性能。
综上所述，虽然部署大模型的服务器并不一定需要带有GPU，但使用GPU可以显著提升计算速度和性能，特别是在处理大规模预训练模型时。因此，对于对计算性能有较高要求的应用场景，使用带有GPU的服务器是一个常见的选择。
三、AI大模型的训练、部署过程会产生哪些费用？除这些费用，还有可能产生其他费用吗
AI大模型的训练和部署过程可能会产生以下费用：
训练成本：在训练大模型时，需要处理大量的数据和进行大规模的计算。这涉及到硬件资源（如GPU服务器、存储设备）和能源成本（电力消耗），因此训练过程会产生训练成本。云服务提供商通常按照使用的资源数量和时间进行计费。存储成本：大模型通常需要占用大量的存储空间来存储模型参数、训练数据和其他相关文件。云服务提供商通常按照使用的存储容量进行计费。推理成本：在将训练完成的大模型部署到生产环境中进行推理（预测）时，可能会产生推理成本。推理成本主要与计算资源的使用有关，包括CPU、GPU或者云服务提供商的计算实例。云服务提供商通常按照使用的计算资源数量和时间进行计费。
除了以上费用之外，还可能有其他费用要考虑，具体取决于使用场景和需求：
数据费用：如果训练大模型需要使用第三方数据集，可能需要购买或获取使用权，这可能会产生额外的数据费用。网络传输费用：如果在训练或部署过程中需要传输大量数据，特别是跨地区或跨云服务提供商之间的传输，可能会产生网络传输费用。运维和支持费用：在部署和维护大模型的过程中，可能需要人力资源进行监控、故障排除和系统维护等任务。这可能会涉及到人员的薪资和运维支持费用。
需要注意的是，具体费用会根据使用场景、所选用的云服务提供商以及模型规模和计算资源的使用情况而有所差异。在进行大规模训练和部署之前，建议对所需资源和相关费用进行充分的调研和评估，并与云服务提供商或相关供应商进行咨询，以了解具体的费用结构和计费方式。
四、关于AI大模型的训练、存储、推理相关费用，各占比重是多少？如果可以，请详细举例说明；