Stoisz przed jedną z najważniejszych decyzji IT na najbliższe lata: Jak bezpiecznie i ekonomicznie wdrożyć Large Language Models (LLM) w swojej firmie?
Wybór pomiędzy modelem self-hosting a chmurą (Cloud API) decyduje nie tylko o Twoim budżecie. Ma kluczowe znaczenie dla ochrony danych, wydajności oraz szybkości, z jaką możesz efektywnie używać rozwiązań AI w biznesie.
Jako dyrektor IT znasz ten dylemat: Zarząd oczekuje szybkich sukcesów w zakresie generatywnej AI. Jednocześnie nie możesz pozwolić, by dane klientów trafiły w niepowołane ręce.
Dobra wiadomość: Oba podejścia mają swoje uzasadnienie. Zła: Zła decyzja kosztuje czas, pieniądze i być może zaufanie interesariuszy.
Ten przewodnik dostarczy Ci konkretnych informacji, potrzebnych do świadomego wyboru. Bez marketingowej nowomowy, za to z konkretnymi liczbami i przykładami z realnych wdrożeń w firmach średniej wielkości.
Przegląd dwóch modeli wdrożenia
Zanim przejdziemy do szczegółów, wyjaśnimy podstawy. Pod pojęciami „Self-Hosting” i „Cloud APIs” kryją się bowiem fundamentalne różnice w architekturze i zakresie odpowiedzialności.
LLM hostowane samodzielnie: pełna kontrola, pełna odpowiedzialność
Przy samodzielnym wdrożeniu LLM działa na własnej infrastrukturze. Może to być Twoje centrum danych, prywatna chmura lub dedykowany serwer u zaufanego dostawcy hostingowego.
Pobierasz otwartoźródłowe modele, takie jak Llama 2, Mistral lub Code Llama, i uruchamiasz je samodzielnie. Masz pełną kontrolę nad danymi, modelem i infrastrukturą.
Haczyk? Ponosisz też pełną odpowiedzialność za aktualizacje, bezpieczeństwo i wydajność systemu.
Cloud APIs: prostota kosztem zależności
Cloud APIs, takie jak OpenAI GPT-4, Anthropic Claude czy Google Gemini, opierają się na modelu Software-as-a-Service. Wysyłasz zapytania poprzez API do serwerów dostawcy i otrzymujesz odpowiedź.
To oznacza: Bez inwestycji w sprzęt, bez utrzymania, bez aktualizacji modeli. Ale i bez kontroli nad infrastrukturą – a także potencjalną zależność od zewnętrznych usługodawców.
Rozliczenie zwykle następuje w modelu pay-per-use. Płacisz za faktycznie przetworzone tokeny – czyli fragmenty słów, które obsługuje model.
Czynniki kosztowe w szczegółach
Prawdziwe koszty kryją się w detalach. Uczciwe porównanie uwzględnia wszystkie elementy – od sprzętu po koszty osobowe.
Koszty sprzętowe i infrastrukturalne przy Self-Hostingu
Dla produkcyjnych aplikacji LLM potrzebny jest wydajny sprzęt. Na przykład Llama 2 z 70 miliardami parametrów wymaga co najmniej 140 GB VRAM do działania.
To oznacza konieczność użycia kilku kart graficznych klasy high-end, takich jak NVIDIA A100 lub H100. Jedna karta A100 kosztuje około 15 000 euro, a H100 nawet ponad 30 000 euro.
Należy doliczyć wydatki na serwery, infrastrukturę sieciową i zasilanie awaryjne. Na początek warto założyć budżet nie mniejszy niż 100 000 euro.
Dodatkowo dochodzą bieżące koszty: prąd, chłodzenie, utrzymanie. W zależności od obciążenia to nawet 2 000–5 000 euro miesięcznie.
Koszty API i efekty skalowania
Chmurowe API rozliczane są w sposób przejrzysty na podstawie zużycia. Przykładowo, ceny dla OpenAI GPT-4 to ok. 0,03 USD za 1 000 tokenów wejściowych i 0,06 USD za 1 000 tokenów wyjściowych.
Dla firmy średniej wielkości, przy umiarkowanym wykorzystaniu (np. 100 000 zapytań miesięcznie), generuje to koszt rzędu 500-2 000 euro miesięcznie.
Zaletą jest liniowa skalowalność. Płacisz tylko za faktyczny użytek. Przy podejściu self-hosted koszty sprzętu ponosisz niezależnie od obciążenia.
Ale uwaga: Przy intensywnym użyciu koszty API mogą szybko wzrosnąć. Od ok. 10 000 euro miesięcznie za API warto rozważyć własną infrastrukturę.
DSGVO, rady zakładowe i dane klientów: rzeczywistość prawna
Dla niemieckich firm ochrona danych jest nienegocjowalna. Rozporządzenie GDPR obowiązuje od 2018 roku i jasno określa wymagania: musisz wiedzieć, gdzie znajdują się Twoje dane i jak są przetwarzane.
Self-Hosting: maksymalna kontrola, maksymalna odpowiedzialność
Przy samodzielnie hostowanych modelach, wszystkie dane pozostają w Twojej infrastrukturze. To spełnia najsurowsze normy ochrony danych i daje pełną kontrolę nad ich przetwarzaniem oraz przechowywaniem.
Możesz dokładnie zdefiniować, jakie dane widzi model i jak długo są przechowywane. W branżach wymagających szczególnej zgodności – jak bankowość czy ochrona zdrowia – jest to często jedyna opcja.
Jednak cała odpowiedzialność za bezpieczną implementację spoczywa na Tobie. Obejmuje to szyfrowanie, kontrolę dostępu i rejestrowanie zdarzeń (audit-logi).
Cloud APIs: zaufanie do zewnętrznych dostawców
W przypadku chmurowych API przekazujesz dane firmie trzeciej. To wymaga dokładnej analizy polityki prywatności i odpowiednich umów powierzenia przetwarzania danych.
Najwięksi dostawcy, tacy jak OpenAI, Anthropic czy Google, udostępniają stosowne dokumenty i informacje. Na przykład OpenAI deklaruje, że dane z zapytań API nie są używane do treningu modeli.
Jednak musisz przekonać swój radę zakładową i inspektora ochrony danych. To może wymagać czasu i często wdrożenia dodatkowych zabezpieczeń, jak anonimizacja danych klientów.
Dla wielu firm średniej wielkości jest to czynnik wykluczający – przynajmniej jeśli chodzi o aplikacje obsługujące wrażliwe dane.
Wydajność i dostępność w porównaniu
Nawet najlepsza technologia nie zda się na wiele, jeśli jest niedostępna lub reaguje zbyt wolno. W tym aspekcie różnice między podejściami są znaczące.
Chmurowe API zazwyczaj oferują wysoką dostępność i są aktywnie utrzymywane przez dostawcę. W razie awarii leży to po jego stronie – nie musisz się martwić o przerwy w dostępie ani aktualizacje.
Opóźnienie zależy od połączenia z internetem i odległości od centrum danych. Typowe czasy odpowiedzi to od 500 milisekund do 3 sekund – w zależności od złożoności zapytania.
Przy modelach hostowanych lokalnie masz pełną kontrolę nad wydajnością i dostępnością. Sprzęt na miejscu zapewnia minimalne opóźnienia, nawet poniżej 100 milisekund.
Jednak zapewnienie wysokiej dostępności to już Twój obowiązek. Oznacza to redundancję sprzętu, systemy backupowe i sprawny zespół operacyjny. To spore wyzwanie dla wielu firm średniej wielkości.
Kolejny aspekt: Samodzielnie utrzymywane modele często działają wolniej niż chmurowe. GPT-4 działa na bardzo mocnej infrastrukturze, a Ty musisz polegać na tym, co pozwala Twój budżet.
Czego tak naprawdę potrzebuje Twój zespół?
Złożoność techniczna obu rozwiązań bardzo się różni. Bądź szczery: z czym Twój zespół sobie poradzi?
Do pracy z chmurowym API wystarczą przede wszystkim programiści z doświadczeniem w API. Integracja jest zwykle możliwa w kilka dni: prosty klient Python lub wywołanie REST API wystarczy na początek.
Sytuacja się zmienia przy bardziej złożonych projektach. Systemy RAG (Retrieval Augmented Generation) czy fine-tuning wymagają już głębszej wiedzy z obszaru ML, niezależnie od modelu wdrożenia.
Self-hosting wymaga znacznie większej ekspertyzy: specjalistów od GPU, orkiestracji kontenerów (Kubernetes/Docker) oraz optymalizacji modeli.
Dochodzi do tego ciężar operacyjny: monitoring, logowanie, backup i odzyskiwanie po awarii. Jeśli LLM przestanie działać o 3 nad ranem, musi zareagować ktoś z Twojego zespołu.
Wiele firm nie docenia tego aspektu. Produkcyjne utrzymanie LLM to nie proof of concept – wymaga takiej samej profesjonalizacji jak pozostałe kluczowe systemy biznesowe.
Cztery scenariusze decyzyjne dla dyrektora IT
Lata doradztwa pokazują pewne stałe schematy. To Twoja sytuacja determinuje właściwy wybór.
Kiedy Self-Hosting ma sens
Scenariusz 1: Surowe wymogi zgodności
Jeśli działasz w regulowanej branży lub masz klientów wymagających szczególnej ochrony danych, zazwyczaj only self-hosting wchodzi w grę.
Scenariusz 2: Wysokie wolumeny użycia
Planujesz przekroczyć 10 000 euro miesięcznych kosztów API lub masz stały, wysoki wolumen zapytań. Odtąd własna infrastruktura zaczyna być opłacalna.
Scenariusz 3: Silny zespół ML na pokładzie
Twój zespół ma już doświadczenie w Machine Learning Operations oraz pracy z GPU. Wtedy sprostacie złożoności i zyskujecie pełną kontrolę.
Kiedy Cloud API to lepszy wybór
Scenariusz 4: Potrzeba szybkiego startu
Chcesz mieć pierwsze produktywne wdrożenia już w kilka tygodni. Chmurowe API to najszybsza droga – bez nakładów na infrastrukturę.
Dla większości firm średniej wielkości rekomendujemy start od chmurowych API. Pozwala to szybko zdobyć doświadczenia, zweryfikować przypadki użycia, a później świadomie rozważyć własną infrastrukturę.
Kluczowy aspekt: Zaczynaj nie od technologii, a od wartości biznesowej. Jakie procesy chcesz usprawnić? Jakie oszczędności czasu są realne?
Dopiero mając jasne odpowiedzi, wybieraj infrastrukturę. Zbyt często firmy gubią się w technicznych niuansach, tracąc z oczu faktyczną wartość.
To, co najlepsze z obu światów
To nie musi być binarny wybór. Podejścia hybrydowe łączą zalety obu modeli i zmniejszają ryzyka.
Sprawdzony sposób: Zacznij od Cloud API dla prototypów i mniej krytycznych zastosowań. Równolegle buduj know-how i infrastrukturę pod self-hosting.
W ten sposób możesz przetwarzać wrażliwe dane on-premise, a do standardowych zadań wykorzystywać skalowalność chmury. Nowoczesne narzędzia do orkiestracji AI wspierają takie architektury wielomodelowe.
Alternatywa: Rozwijaj się na Cloud API, a na etapie produkcyjnym przejdź na self-hosting. To zmniejsza ryzyko uzależnienia od jednego dostawcy i zapewnia większą elastyczność.
Ważne: od początku planuj przenośność. Używaj standaryzowanych API i unikaj specyficznych funkcji dostawców, które potem utrudniają migrację.
Bo jedno jest pewne: Ekosystem LLM zmienia się błyskawicznie. Co dziś jest najlepszym rozwiązaniem, za rok może być nieaktualne. Elastyczność to Twój największy atut.
Najczęściej zadawane pytania
Ile trwa wdrożenie Self-Hostingu vs. Cloud APIs?
Integracja chmurowego API zajmuje kilka dni. Self-hosting wymaga 2–6 miesięcy na zakup sprzętu, konfigurację i optymalizację – zależnie od wymagań i dostępnych kompetencji.
Jakie modele open-source nadają się do self-hostingu?
Llama 2, Mistral 7B i Code Llama oferują dobrą wydajność przy umiarkowanych wymaganiach sprzętowych. Do bardziej zaawansowanych zadań można wybrać Llama 2 70B lub Mixtral 8x7B – te jednak wymagają znacznie większych zasobów.
Czy Cloud APIs są zgodne z RODO?
Wielu dostawców, takich jak OpenAI, Anthropic czy Google, oferuje obecnie właściwe umowy powierzenia przetwarzania danych. Kluczowa jest staranna weryfikacja warunków i dokumentacja przekazywania danych.
Od jakiego wolumenu self-hosting staje się opłacalny?
Próg rentowności to ok. 8 000–12 000 euro miesięcznych kosztów API. Uwzględniono tu amortyzację sprzętu (3 lata), prąd i personel. Przy mniejszych wolumenach Cloud API najczęściej wygrywa cenowo.
Czy można przejść z Cloud API na Self-Hosting w przyszłości?
Tak, jeśli od początku zadbasz o przenośność. Używaj standardowych formatów promptów i abstrakcji API. Przejście jest technicznie możliwe, ale wymaga modyfikacji Twojej aplikacji.
