В быстро развивающейся области дизайна и открытия лекарств разработка и внедрение моделей языка и обучения (LLM) продолжают играть ключевую роль. Чтобы обеспечить успех этих моделей, ученым-вычислителям и исследователям ML/AI требуется надежная инфраструктура, способная удовлетворить их интенсивные вычислительные потребности. Услуги облачного хостинга предлагают надежное решение, обеспечивая масштабируемость, экономичность, управляемые услуги и высокопроизводительные вычислительные ресурсы. Используя облачные платформы, такие как AWS, Azure и NVIDIA, исследователи могут ускорить свои усилия по поиску лекарств, оптимизировать затраты, повысить безопасность и сосредоточиться на совершенствовании своих LLM. В этой статье мы рассмотрим этапы разработки и открытия лекарств и углубимся в то, как услуги облачного хостинга революционизируют разработку LLM в этой критически важной области.

Масштабируемость:

Одной из ключевых особенностей услуг облачного хостинга является масштабируемость. LLM требуют значительных вычислительных ресурсов для обучения и развертывания, и возможность быстрого увеличения или уменьшения масштаба имеет важное значение. Услуги облачного хостинга позволяют пользователям быстро регулировать использование ресурсов в соответствии со своими потребностями. Эта масштабируемость гарантирует, что LLM имеют доступ к необходимой вычислительной мощности во время обучения и развертывания без ограничений стационарной аппаратной инфраструктуры.

Некоторые примеры сервисов AWS, которые можно использовать для поддержки разработки LLM с точки зрения масштабируемости:

  • Amazon Elastic Compute Cloud (EC2): EC2 предоставляет виртуальные машины (ВМ), которые могут выполнять различные рабочие нагрузки, включая LLM. Виртуальные машины можно увеличивать или уменьшать по мере необходимости, поэтому пользователи платят только за те ресурсы, которые они используют.
  • Amazon Elastic MapReduce (EMR): EMR — это управляемый сервис, предоставляющий среду Hadoop и Spark для обработки больших объемов данных. EMR может обучать и развертывать LLM, а также увеличивать или уменьшать масштабы по мере необходимости.
  • Amazon SageMaker: SageMaker — это полностью управляемая платформа машинного обучения, которую можно использовать для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. SageMaker можно использовать для обучения и развертывания LLM, а также масштабировать его по мере необходимости.

Используя эти сервисы AWS, ученые-вычислители и исследователи ML/AI могут разрабатывать и развертывать LLM, не беспокоясь о масштабируемости своей инфраструктуры. Это может помочь им сосредоточиться на разработке своих LLM и более быстром выводе их на рынок.

Например, при разработке модели машинного обучения для виртуального скрининга при разработке и открытии лекарств исследователь может начать с нескольких экземпляров EC2 для обучения модели с использованием большого набора данных о соединениях. После обучения модели исследователь может увеличить количество экземпляров, чтобы ускорить процесс виртуального скрининга, что позволит модели анализировать большее количество соединений за более короткий промежуток времени. Эта масштабируемость гарантирует, что модель имеет необходимую вычислительную мощность для обработки возросшей рабочей нагрузки, что приводит к более эффективной идентификации потенциальных лекарств-кандидатов.

Используя AWS, ученых-вычислителей и ML/AI, исследователи могут увеличивать или уменьшать свои LLM по мере необходимости, не беспокоясь о базовой инфраструктуре. Это может помочь им сэкономить время и деньги, а также повысить производительность своих LLM.

Вот некоторые дополнительные преимущества использования AWS для разработки и размещения LLM:

  • Производительность. AWS предлагает высокую производительность для обучения и развертывания LLM.
  • Масштабируемость: AWS можно масштабировать для удовлетворения потребностей крупномасштабных проектов LLM.
  • Безопасность: AWS предлагает высокий уровень безопасности для LLM.
  • Поддержка: AWS предлагает различные варианты поддержки для специалистов в области вычислений и исследователей ML/AI.

Экономическая эффективность:

В дополнение к масштабируемости услуги облачного хостинга предлагают экономичность. Традиционные решения для локального хостинга часто требуют значительных предварительных инвестиций в оборудование и инфраструктуру. И наоборот, провайдеры облачного хостинга обычно используют модели ценообразования с оплатой по мере использования, позволяя пользователям платить только за те ресурсы, которые они используют. Такая гибкость позволяет организациям, специалистам в области вычислений и исследователям машинного обучения и искусственного интеллекта оптимизировать затраты и эффективно распределять ресурсы, что делает услуги облачного хостинга привлекательным вариантом для размещения LLM.

Например, фармацевтической компании, приступающей к проекту по разработке лекарств, могут изначально потребоваться ограниченные вычислительные ресурсы, такие как несколько ядер ЦП и небольшой объем памяти, для обучения и развертывания моделей машинного обучения для виртуального скрининга. Используя услуги облачного хостинга, такие как Azure, компания может внедрить модель ценообразования с оплатой по мере использования для распределения ресурсов в соответствии со своими конкретными потребностями. Этот гибкий подход может привести к экономии средств по сравнению с инвестициями в локальную инфраструктуру, особенно для малых и средних фармацевтических компаний с ограниченным бюджетом.

Некоторые примеры служб Azure, которые можно использовать для поддержки разработки LLM:

  • Машинное обучение Azure: Машинное обучение Azure — это полностью управляемая служба, которая предоставляет предприятиям инструменты и ресурсы, необходимые для разработки, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Машинное обучение Azure может автоматически масштабировать вычислительные ресурсы в зависимости от требований рабочей нагрузки, что может помочь предприятиям сократить расходы.
  • Azure Databricks: Azure Databricks — это полностью управляемая служба Apache Spark, которая предоставляет предприятиям масштабируемую и надежную платформу для обработки больших объемов данных. Azure Databricks может обучать и развертывать LLM и выполнять другие задачи, требующие большого объема данных.
  • Azure Data Lake Storage 2-го поколения: Azure Data Lake Storage 2-го поколения — это масштабируемая и надежная служба хранения объектов, которая может хранить обучающие данные и артефакты моделей для LLM. Azure Data Lake Storage 2-го поколения также является экономичным вариантом для хранения больших объемов данных.

Перечисленные выше услуги могут помочь компаниям сократить расходы на создание и размещение LLM за счет:

  • Предоставление полностью управляемой платформы для разработки, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
  • Автоматическое масштабирование вычислительных ресурсов в зависимости от требований рабочей нагрузки
  • Предоставление экономичной платформы для обработки больших объемов данных
  • Предоставление экономичного варианта хранения больших объемов данных

Управляемые службы:

Управляемые услуги, предоставляемые поставщиками облачного хостинга, являются еще одним ценным аспектом. Эти услуги охватывают безопасность, резервное копирование и техническое обслуживание, избавляя ученых-вычислителей и исследователей ML/AI от многочисленных операционных задач. Благодаря управляемым службам пользователи могут сосредоточиться на разработке и совершенствовании своих LLM, не беспокоясь о базовой инфраструктуре и системном администрировании. Это экономит время и ресурсы и обеспечивает надежные меры безопасности, включая брандмауэры, системы обнаружения вторжений и шифрование данных, защищая конфиденциальные модели и данные.

Например, представьте себе группу исследователей, занимающихся разработкой и открытием лекарств, стремящихся разработать модель машинного обучения для виртуального скрининга потенциальных кандидатов в лекарства. По мере продвижения проекта они могут обнаружить, что управление базовой инфраструктурой и обеспечение надежных мер безопасности для модели становятся все более сложными и трудоемкими. Команда может использовать управляемые сервисы на Google Cloud Platform (GCP), чтобы облегчить эти проблемы и оптимизировать свои исследовательские усилия. Используя управляемые сервисы GCP, исследователи могут переложить ответственность за управление инфраструктурой и безопасностью на облачного провайдера. Это решение позволяет команде сосредоточить свое время и ресурсы на основных аспектах открытия лекарств, таких как уточнение модели машинного обучения и анализ результатов, что в конечном итоге ускорит их исследовательский прогресс.

Некоторые примеры сервисов GCP, которые можно использовать для поддержки разработки LLM с точки зрения управляемых сервисов:

  • Облачные TPU. Облачные TPU — это специально разработанные ускорители машинного обучения, которые могут быстро и эффективно обучать большие языковые модели. Облачные TPU полностью управляемы, поэтому исследовательским группам не нужно беспокоиться о предоставлении оборудования или управлении им.
  • Cloud AutoML: Cloud AutoML — это набор инструментов, которые можно использовать для создания и развертывания моделей машинного обучения без необходимости написания кода. Cloud AutoML — это управляемая служба, поэтому исследовательским группам не нужно беспокоиться об управлении базовой инфраструктурой или безопасностью.
  • Cloud Dataproc: Cloud Dataproc — это управляемая служба Hadoop и Spark, которая может обрабатывать большие объемы данных. Cloud Dataproc — это управляемая служба, поэтому исследовательским группам не нужно беспокоиться о предоставлении или управлении базовой инфраструктурой.
  • Cloud Bigtable: Cloud Bigtable — это полностью управляемая база данных NoSQL, которая может хранить обучающие данные и артефакты моделей для LLM. Cloud Bigtable — это управляемая служба, поэтому исследовательским группам не нужно беспокоиться о предоставлении или управлении базовой инфраструктурой.
  • Облачное хранилище. Облачное хранилище — это масштабируемая и надежная служба хранения объектов, в которой можно хранить обучающие данные и артефакты моделей для LLM. Облачное хранилище — это управляемая служба, поэтому исследовательским группам не нужно беспокоиться о предоставлении или управлении базовой инфраструктурой.

Исследовательские группы могут использовать эти управляемые услуги, чтобы сосредоточиться на разработке и обучении своих LLM, не беспокоясь о базовой инфраструктуре или безопасности. Это может помочь исследовательским группам сэкономить время и ресурсы, а также повысить качество своих исследований.

Услуги облачного хостинга позволяют организациям, ученым-вычислителям и исследователям ML/AI извлекать выгоду из сокращения затрат на техническое обслуживание. Ответственность за обслуживание инфраструктуры, применение обновлений и обеспечение высокой доступности переходит к поставщику облачного хостинга. Это позволяет ученым-вычислителям и исследователям ML/AI сосредоточиться на совершенствовании моделей и изучении новых вариантов использования, а не на управлении базовой инфраструктурой — снижение нагрузки на техническое обслуживание приводит к повышению производительности и ускорению инновационных циклов.

Высокопроизводительные вычисления:

Услуги облачного хостинга могут повысить производительность LLM, предоставляя доступ к ресурсам высокопроизводительных вычислений (HPC). Ресурсы HPC специально разработаны для ресурсоемких рабочих нагрузок, таких как обучение больших языковых моделей. ИССЛЕДОВАТЕЛИ МОГУТ ОБУЧАТЬ LLMS БЫСТРЕЕ И ТОЧНЕЕ, используя ресурсы HPC, ученых-вычислителей и ML/AI.

NVIDIA является лидером в области высокопроизводительных вычислений и предлагает несколько услуг, которые можно использовать для поддержки разработки LLM. Эти услуги включают в себя:

  • NVIDIA GPU Cloud: NVIDIA GPU Cloud — это управляемая служба, предоставляющая доступ к графическим процессорам NVIDIA для приложений машинного обучения. Графические процессоры NVIDIA предназначены для машинного обучения и могут использоваться для быстрого и эффективного обучения и развертывания LLM.
  • NVIDIA Clara Parabricks Cloud: NVIDIA Clara Parabricks Cloud — это управляемая служба, предоставляющая доступ к NVIDIA Clara Parabricks для приложений геномики. NVIDIA Clara Parabricks — это программная платформа для геномики, которую можно использовать для обучения и развертывания LLM для задач обработки естественного языка, связанных с геномикой.

ИССЛЕДОВАТЕЛИ МОГУТ БЫСТРО И ЭФФЕКТИВНО РАЗРАБАТЫВАТЬ И РАЗВЕРТЫВАТЬ LLMS, используя услуги NVIDIA, ученых-вычислителей и ML/AI.

Чтобы проиллюстрировать, как сервисы NVIDIA можно использовать для поддержки разработки LLM, давайте рассмотрим пример фармацевтической компании, разрабатывающей модель машинного обучения для виртуального скрининга при разработке и открытии лекарств. Компании потребуется большой набор данных о химических соединениях и их свойствах для обучения этой модели. Для эффективной обработки и анализа этого набора данных компания может использовать высокопроизводительные вычислительные ресурсы, предоставляемые NVIDIA GPU Cloud или NVIDIA Clara Parabricks Cloud. Используя эти услуги, фармацевтическая компания получит доступ к ускоренным вычислительным возможностям, специально разработанным для задач машинного обучения при поиске лекарств. Это позволило бы им быстро и точно обучить модель, ускорив выявление и оценку потенциальных лекарств-кандидатов и ускорив процесс разработки лекарств.

Используя услуги NVIDIA, начинающие биотехнологические компании могли разработать и развернуть LLM для генерации естественного языка быстрее и эффективнее, чем если бы они использовали других поставщиков облачного хостинга. Это позволит биотехнологиям на ранних стадиях быстрее проводить доклинические испытания молекул и получить конкурентное преимущество.

Вот некоторые дополнительные преимущества использования услуг NVIDIA для разработки и хостинга LLM:

  • Производительность: услуги NVIDIA обеспечивают высокую производительность для обучения и развертывания LLM.
  • Масштабируемость: услуги NVIDIA можно масштабировать для удовлетворения потребностей крупномасштабных проектов LLM.
  • Безопасность: услуги NVIDIA обеспечивают высокий уровень безопасности для LLM.
  • Поддержка: NVIDIA предлагает различные варианты поддержки для ученых-вычислителей и исследователей ML/AI.

В целом, NVIDIA — хороший выбор для ученых-компьютерщиков и исследователей ML/AI, работающих над LLM. Услуги NVIDIA предлагают множество функций и преимуществ, которые могут помочь ученым-вычислителям и исследователям ML/AI быстро, эффективно и безопасно разрабатывать и развертывать LLM.

В динамичной среде разработки и открытия лекарств использование услуг облачного хостинга стало переломным моментом для ученых-вычислителей и исследователей ML/AI. Облачные платформы, такие как AWS, Azure и NVIDIA, позволяют исследователям расширять границы разработки LLM благодаря масштабируемости, экономичности, управляемым сервисам и высокопроизводительным вычислительным ресурсам. Возможность масштабирования ресурсов в зависимости от спроса позволяет эффективно обучать и развертывать LLM, экономя драгоценное время и деньги. Управляемые услуги облегчают бремя управления инфраструктурой и безопасностью, позволяя исследователям сосредоточиться на основных аспектах открытия лекарств. Кроме того, доступ к высокопроизводительным вычислительным ресурсам ускоряет обучение моделей, ускоряя идентификацию и оценку потенциальных кандидатов в лекарства. Используя услуги облачного хостинга, ученые-вычислители и исследователи ML/AI могут внедрять инновации, оптимизировать процессы разработки лекарств и добиваться значительных успехов в развитии здравоохранения и улучшении результатов лечения пациентов.