Einführung

Während gehostete GenAI-Lösungen Komfort und umfassende Unterstützung bieten, bieten Open-Source-Optionen besondere Vorteile, wie vollständige Kontrolle über die Daten, umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten und Kosteneffizienz.

Die Vorteile von Open-Source-Lösungen haben dazu geführt, dass Branchenführer wie Walmart, IBM und Wells Fargo sie in bestimmten Fällen übernommen haben. Die optimale Wahl zwischen gehosteten und Open-Source-Lösungen hängt von einem gründlichen Verständnis der spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens, der technischen Expertise und der langfristigen Ziele ab. In diesem Artikel beleuchten wir die wesentlichen Faktoren, die bei der Wahl zwischen diesen beiden Ansätzen zu berücksichtigen sind, und helfen Ihnen, die GenAI-Lösung zu bestimmen, die am besten mit Ihrer Geschäftsstrategie übereinstimmt.

Wichtige Überlegungen

1. Datenschutz, Compliance und Sicherheit

• Open Source

  Bietet vollständige Kontrolle über Daten und Infrastruktur, sodass Sie die Einhaltung von Sicherheits- und Datenschutzbestimmungen gewährleisten können. Dies bedeutet jedoch auch, dass Sie für die Sicherung des Systems verantwortlich sind.

• Als Service

  Sicherheit und Compliance werden vom Dienstanbieter verwaltet, was ein gewisses Vertrauen in deren Praktiken voraussetzt. Dies kann insbesondere in regulierten Branchen Bedenken aufwerfen, wenn Daten in Regionen verarbeitet oder gespeichert werden, die anderen Datenschutzgesetzen wie der DSGVO unterliegen.

2. Anpassung und Flexibilität

• Open Source

  Bietet ein hohes Maß an Anpassungsfähigkeit und Flexibilität. Sie können die Software an spezifische Geschäftsanforderungen anpassen, indem Sie einzigartige Funktionen integrieren oder bestehende modifizieren. Diese Flexibilität kann besonders wertvoll sein, wenn die Einhaltung von Vorschriften wie dem AI-Act der EU eine maßgeschneiderte Vorgehensweise erfordert, um die Einhaltung ethischer KI-Praktiken sicherzustellen.

• Als Service

  Bietet typischerweise weniger Anpassungsmöglichkeiten; Sie nutzen das Modell so, wie es bereitgestellt wird. Während einige Dienste begrenzte Anpassungsoptionen bieten, sind Sie an die vordefinierte Struktur und die Funktionen des Anbieters gebunden.

3. Kosten

• Open Source

  Ist in der Regel kostenlos nutzbar, kann jedoch Kosten für Infrastruktur, Hardware und technisches Personal verursachen, die für Implementierung, Wartung und Anpassung erforderlich sind.

• Als Service

  Funktioniert normalerweise auf Abonnementbasis und bietet vorhersehbare und skalierbare Kosten. Die Preise können je nach Nutzung, Funktionsumfang und Servicestufen variieren.

4. Technische Expertise und Ressourcen

• Open Source

  Die Komplexität der Implementierung kann erheblich variieren. Grundlegende Implementierungen können mit geringen Fähigkeiten verwaltet werden, während fortgeschrittene Modelle häufig ein Team erfahrener Fachleute wie Datenwissenschaftler, Machine-Learning-Ingenieure oder KI-Spezialisten erfordern, um eine ordnungsgemäße Einrichtung, Anpassung und laufende Wartung zu gewährleisten.

• Als Service

  Wird vom Anbieter verwaltet und erfordert weniger technische Ressourcen für Implementierung und Wartung, was sie ideal für Unternehmen ohne umfassende technische Expertise macht.

5. Skalierbarkeit und Ressourcenanforderungen

• Open Source

  Skalierung kann erhebliche Ressourcen wie Hardware, Cloud-Infrastruktur und Energie erfordern. Die Verantwortung für Skalierung und Verwaltung der Infrastruktur liegt bei Ihrer Organisation.

• Als Service

  Ist in der Regel so konzipiert, dass es bei Bedarf skalierbar ist, wobei das Ressourcenmanagement vom Anbieter übernommen wird. Dies kann für Unternehmen von Vorteil sein, die Wachstum oder schwankende Nachfrage erwarten.

6. Unterstützung und Wartung

• Open Source

  Bietet begrenzte formale Unterstützung und stützt sich hauptsächlich auf Community-Ressourcen, Foren und Dokumentation. Dies kann zu längeren Problemlösungszeiten und einem höheren Wartungsaufwand führen.

• Als Service

  Beinhaltet in der Regel Kundensupport mit unterschiedlichen Unterstützungsniveaus. Einige Dienste bieten dedizierte Unterstützung, während andere auf Selbsthilfe-Ressourcen angewiesen sind. Für Unternehmen, die Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und schnelle Problemlösung priorisieren, ist das Verständnis der Support-Struktur des Anbieters entscheidend.

Szenarien für die Wahl von Open-Source

• Hochregulierte Branchen

  Wie z. B. im Finanz- oder Gesundheitswesen, wo es unerlässlich ist, die volle Kontrolle über die Daten zu behalten.

• Anpassungsbedarf

  Wenn spezifische oder stark spezialisierte Funktionen erforderlich sind.

• Technische Kompetenzen

  Wenn Ihr Team über das technische Know-how verfügt, um die Lösung effektiv einzurichten, zu warten und zu skalieren.

Beispiele

• Gesundheitsdienstleister

  Eine Gesundheitseinrichtung, die strengen Datenschutzgesetzen für Patientendaten (z. B. DSGVO) unterliegt und eine vollständige Kontrolle über sensible Informationen benötigt. Die Einrichtung benötigt eine maßgeschneiderte GenAI-Lösung, um spezifische Gesundheitsprotokolle und regulatorische Standards (z. B. EU AI Act) einzuhalten, um die Einhaltung sicherzustellen und gleichzeitig die Patientenversorgung und Betriebseffizienz zu verbessern.

• Softwareentwicklungsagentur

  Eine Softwareentwicklungsagentur, die eine flexible GenAI-Plattform benötigt, um maßgeschneiderte Lösungen für verschiedene Kundenanforderungen zu entwickeln. Die Agentur nutzt die Flexibilität von Open Source, um schnell Innovationen voranzutreiben und maßgeschneiderte Anwendungen für Kunden zu entwickeln, wodurch sie einen Wettbewerbsvorteil am Markt aufrechterhält.

• Akademische Forschungseinrichtung

  Ein Universitätsforschungslabor, das Transparenz und Anpassungsfähigkeit bei der Erforschung von GenAI-Anwendungen priorisiert. Durch den Einsatz von Open-Source-GenAI-Lösungen fördert die Institution die interdisziplinäre Zusammenarbeit, den Wissensaustausch und ethische KI-Praktiken. Dieser Ansatz ermöglicht es Forschern, komplexe KI-Algorithmen zu erforschen und Fortschritte in verschiedenen Forschungsbereichen voranzutreiben.

Szenarien für die Wahl von gehosteten Lösungen

• Skalierbarkeit und Flexibilität

  Unternehmen, die mit schwankender Nachfrage konfrontiert sind oder ein schnelles Wachstum erwarten, profitieren von gehosteten Lösungen, die sich bedarfsgerecht anpassen können.

• Begrenzte technische Kompetenzen

  Organisationen ohne Zugang zu technischem Fachwissen oder die die Komplexität des Infrastrukturmanagements vermeiden möchten, schätzen gehostete Lösungen für eine einfache Bereitstellung und Wartung.

• Vorhersehbare Kosten

  Unternehmen, die ein abonnementbasiertes Modell mit planbaren Kosten bevorzugen, entscheiden sich für gehostete Lösungen, die finanzielle Transparenz und Kontrolle über die Betriebsausgaben bieten.

Beispiele

• Startup

  Ein junges Unternehmen mit begrenzten technischen Ressourcen, das eine GenAI-Lösung sucht. Die Entscheidung für eine gehostete Plattform beseitigt die Notwendigkeit, die Infrastruktur intern zu verwalten, und ermöglicht es dem Startup, sich auf Kernaktivitäten und Wachstumsinitiativen zu konzentrieren.

• E-Commerce-Unternehmen

  Ein Online-Händler, der saisonale Schwankungen im Verkehrsaufkommen erlebt. Durch die Wahl einer gehosteten GenAI-Lösung kann das Unternehmen Ressourcen problemlos skalieren, um Spitzenzeiten zu bewältigen, ohne in zusätzliche Hardware investieren zu müssen.

• Marketing-Agentur

  Eine dynamische Marketingagentur, die Agilität und Kundenzufriedenheit priorisiert. Der Einsatz gehosteter GenAI-Tools ermöglicht es der Agentur, schnell KI-gestützte Kampagnen und Strategien einzusetzen, den robusten Kundensupport zu nutzen, um die Effizienz zu steigern und Ergebnisse zu liefern, ohne umfangreiches internes KI-Know-how zu benötigen.

Führende Open-Source-GenAI-Modelle

Werfen wir einen genaueren Blick auf die bekanntesten Open-Source-Modelle der generativen KI, die derzeit in der Branche für Aufsehen sorgen.

Modelle für Text

Meta Llama 3

Meta Llama 3 ist eine vielseitige Familie von Sprachmodellen, die für verschiedene Anwendungen von mobilen Clients bis zu Cloud-Implementierungen entwickelt wurde, einschließlich des AI-Assistenten von Meta. Es zeichnet sich durch geringe Hardware-Anforderungen aus. Der Open-Source-Status wird jedoch kritisch gesehen, da Einzelheiten zu den Trainingsdaten nicht veröffentlicht wurden.

BLOOM

BLOOM ist ein groß angelegtes, mehrsprachiges Sprachmodell, das von Hugging Face in Zusammenarbeit mit über 1.000 Mitwirkenden entwickelt wurde. Es bietet bedingten Zugriff unter einer Lizenz für verantwortungsvolle KI, was die Entwicklung und Verbreitung ethischer KI betont. Obwohl es nicht vollständig quelloffen ist, stellt BLOOM einen bedeutenden Beitrag zur Förderung verantwortungsvoller KI-Praktiken dar.

Mistral AI

Mistral AI, ein französisches Startup, bietet eine Vielzahl von generativen KI-Modellen wie das effiziente Mistral 7B und das leistungsstarke Mistral 8x22B. Diese Modelle sind unter Open-Source-Lizenzen verfügbar, fördern eine unterstützende Gemeinschaft und bieten Flexibilität für umfangreiche Anpassungen.

GPT-2

OpenAI hat GPT-2, eine frühere Version ihrer Sprachmodelle, als Open-Source-Projekt unter der MIT-Lizenz verfügbar gemacht. Trotz geringerer Leistungsfähigkeit als seine Nachfolger wie GPT-3.5 oder GPT-4 ist GPT-2 für verschiedene Sprachaufgaben geeignet und wird weiterhin häufig in Forschung und Anwendungen eingesetzt.

Modelle für Bilder

Stable Diffusion

Stable Diffusion 3 gilt als führendes Open-Source-Modell für die Bildgenerierung und ist bekannt dafür, qualitativ hochwertige und realistische Ergebnisse zu liefern. Es eignet sich sowohl für Text-zu-Bild- als auch Bild-zu-Bild-Generierungsaufgaben und kann über Drittanbieterplattformen oder lokal eingesetzt werden. Dieser Ansatz bietet ein anpassbares und technisch engagiertes Erlebnis, das auf individuelle Präferenzen zugeschnitten ist.

Fazit

Die Entscheidung zwischen Open-Source- und gehosteten Lösungen für generative KI (GenAI) erfordert ein gründliches Verständnis der spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens. Wichtige Faktoren umfassen Datenschutz und Compliance, Anpassungsfähigkeit, Kostenstruktur, technische Expertise, Skalierbarkeitsoptionen und verfügbaren Support.

Für einen umfassenden Überblick und eine Rangliste sowohl kommerzieller als auch Open-Source-GenAI-Modelle empfehlen wir einen Besuch auf getaimodels.com. Diese Ressource bietet täglich aktualisierte Listen, die Ihnen helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen, die mit Ihren Unternehmenszielen übereinstimmt.

Wir schätzen Ihre Fragen, Ideen und Ihr Feedback. Zögern Sie bitte nicht, uns zu kontaktieren. Für weitere Unterstützung oder Beratung wenden Sie sich an uns unter solon-labs.com. Wir freuen uns darauf, mit Ihnen in Kontakt zu treten und Sie bei Ihrem Einstieg in die generative KI zu unterstützen.