Tối ưu hóa chi phí ứng dụng AI tạo sinh trên AWS: Bí quyết tiết kiệm hàng triệu USD

- Việc ứng dụng AI tạo sinh có tiềm năng tạo ra giá trị 2,6 đến 4,4 tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu.
- Các lĩnh vực chính có giá trị gia tăng lớn bao gồm: hoạt động khách hàng, tiếp thị và bán hàng, phát triển phần mềm và nghiên cứu & phát triển.
- Tiềm năng này kích thích hàng chục ngàn doanh nghiệp xây dựng ứng dụng AI tạo sinh trên AWS.
- Bài viết cung cấp thông tin về chi phí và các yếu tố tối ưu hóa để giảm thiểu chi phí ứng dụng AI tạo sinh.
- Cần có hiểu biết cơ bản về mô hình nền tảng (FMs), mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), token và cơ sở dữ liệu vector trong AWS.
- Retrieval Augmented Generation (RAG) là một trong những khung phổ biến nhất trong giải pháp AI tạo sinh.
- Các cột tối ưu hóa chi phí bao gồm: Lựa chọn mô hình, sử dụng token, kế hoạch định giá và các yếu tố bổ sung.
- Lựa chọn mô hình liên quan đến việc tìm ra mô hình tối ưu cho nhiều trường hợp khác nhau và tiến hành xác minh mô hình với các bộ dữ liệu chất lượng cao.
- Phân tích việc sử dụng token: số lượng token xử lý ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí vận hành.
- Có hai mô hình định giá: On-Demand (theo yêu cầu) và Provisioned Throughput (thông lượng đã định).
- Cần xem xét các yếu tố như bảo mật dữ liệu, cơ sở dữ liệu vector và chiến lược phân đoạn để giảm thiểu rủi ro và chi phí.
- RAG giúp mô hình ngôn ngữ trả lời câu hỏi cụ thể dựa trên dữ liệu doanh nghiệp.
- Dữ liệu có thể được phân đoạn thành các chunk và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector để tối ưu hiệu suất tìm kiếm và phản hồi.
- Chi phí dao động từ 12.577 đến 134.252 USD/năm cho các mô hình nhỏ đến rất lớn với số lượng câu hỏi khác nhau.
- Khi áp dụng mạng lưới bảo vệ như Amazon Bedrock Guardrails, cần cân nhắc kỹ lưỡng các chính sách và chi phí liên quan.

📌 Các ứng dụng AI tạo sinh trên AWS có thể tiết kiệm chi phí từ 12.577 đến 134.252 USD/năm tùy thuộc vào quy mô và khối lượng sử dụng, với khả năng tạo ra giá trị khổng lồ cho nền kinh tế toàn cầu.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-costs-of-generative-ai-applications-on-aws/