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Wenn Ihre Generative-AI-Systeme regelmäßig durch mangelnde Performance auffallen: Damit sind Sie nicht allein. Denn der Leistungsaspekt fällt bei all dem Hype um den Einsatz generativer künstlicher Intelligenz leider viel zu oft unter den Tisch. Die vier häufigsten Probleme im Bereich GenAI-Performance stehen in Zusammenhang mit:
Komplexen Deployment-Landschaften: GenAI-Systeme bestehen oft aus diversen, unterschiedlichen Komponenten. Deren Architektur so zu gestalten, dass sie synergetisch zusammenarbeiten, resultiert des Öfteren in einer Überkomplexität. Die kann wiederum dazu führen, dass sich Performance-Probleme, die vermeintlich von leistungsschwachen Komponenten verursacht werden, isoliert betrachtet völlig anders darstellen. Schlecht funktionierende Netzwerke und überlastete Datenbanken hängen zum Beispiel nicht direkt mit GenAI zusammen, können aber dennoch für mangelhafte Performance ursächlich sein.
KI-Modell-Tuning: Performance ist nicht nur eine Sache der Infrastruktur - auch KI-Modelle sollten feinabgestimmt und optimiert werden. Dafür ist allerdings technisches Knowhow gefragt, über das nur wenige verfügen. Entsprechend viel kann dabei schieflaufen - mit unabsehbaren Folgen für die Anwender.
Security und Datenschutz: Es versteht sich von selbst, dass KI-Modelle und ihre Daten vor unbefugtem Zugriff geschützt werden müssen - insbesondere in Multitenacy-Cloud-Umgebungen. In vielen Fällen führen Sicherheitsmechanismen, beispielsweise Verschlüsselung, zu Leistungsproblemen. Wenn die nicht behoben werden, verschlimmern sie sich mit wachsendem Datenvolumen weiter.
Compliance: Data-Governance- und Compliance-Standards einzuhalten, kann es noch komplexer machen, die Performance von GenAI-Systemen zu managen.
5 Best Practices für performante generative KI
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, haben wir fünf ganzheitliche Best Practices für Sie zusammengestellt. Diese können Ihnen eine erste Orientierung darüber verschaffen, welche Punkte sie mit Ihrem Anbieter für Ihren spezifischen Anwendungsfall diskutieren sollten.
Automatisieren Sie. Implementieren Sie die von den Cloud-Anbietern zur Verfügung gestellten Scaling- und Resource-Optimization-Tools. Das beinhaltet auch MLOps-Techniken und Ansätze für den Betrieb von KI-Modellen.
Nutzen Sie Serverless. So müssen Sie die Ressourcen, die Ihr generatives KI-System benötigt, nicht mehr manuell zuweisen.
Testen Sie regelmäßig. Load Testing und Performance-Bewertungen gewährleisten, dass Ihre generativen KI-Systeme auch mit Spitzenlast umgehen können.
Forcieren Sie Continuous Learning. Der Ansatz des kontinuierlichen Lernens stellt in Zusammenhang mit KI-Modellen sicher, dass regelmäßige Aktualisierungen mit neuen Daten stattfinden, um die Performance und Relevanz des Systems zu erhalten.
Nutzen Sie Support-Angebote. Vergessen Sie neben den Unterstützungsangeboten Ihres Anbieters nicht, auch Online-Communities zu frequentieren. Hier bekommen Sie unter Umständen Antworten, mit denen ein Consultant trotz exorbitanten Stundenlohns nicht dienen kann.
Je früher Sie die Performance Ihrer Generative-AI-Systeme in den Fokus rücken, desto besser. Denn mit zunehmender Reife der Technologie dürfte auch die KI-Leistung deutlich mehr Bedeutung beigemessen werden. Angesichts der Ressourcen, die aktuell in diesen Bereich fließen, ist das auch eine gute Sache. (fm)
Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation Infoworld.