W erze sztucznej inteligencji generatywne AI stało się znamienną technologią, rewolucjonizującą tworzenie treści i rozwój aplikacji. Czego potrzeba, aby opracować aplikację generatywnej sztucznej inteligencji i ile to kosztuje? Jak wykorzystać istniejące modele, aby obniżyć koszty? W tym artykule zagłębimy się w świat generatywnej sztucznej inteligencji, badając jej możliwości, metody szkolenia i koszty generatywnej sztucznej inteligencji związane z tworzeniem własnej aplikacji.
Czym jest generatywna sztuczna inteligencja?
Generative AI, skrót od Generative Artificial Intelligence, to klasa systemów AI zaprojektowanych do autonomicznego tworzenia nowych treści. Od tekstu, przez obrazy, po muzykę. Generatywna sztuczna inteligencja ma niezwykłą zdolność do generowania treści, które nie zostały wyraźnie zaprogramowane.
Wykorzystując techniki głębokiego uczenia się (deep learning), modele te uczą się na podstawie ogromnych zbiorów danych, aby tworzyć treści wykorzystującw dane wejściowe, a jednocześnie działają autonomicznie i dostosowują się do różnych danych wejściowych.
Szkolenie modeli generatywnego AI
Szkolenie modelu generatywnej sztucznej inteligencji polega na wystawieniu go na działanie dużych zbiorów danych w celu poznania wzorców i stylów. Ta faza szkolenia jest niezbędna, aby model mógł generować treść dokładnie i skutecznie. Jednak modele szkoleniowe mogą być czasochłonne i wykorzysywać sporo zasobów, wymagając przy tym znacznej mocy obliczeniowej i wiedzy specjalistycznej.
Budowa modelu Gen-AI – ile to kosztuje?
Koszt zbudowania modelu generatywnej sztucznej inteligencji zależy od różnych czynników, w tym od zakresu i złożoności aplikacji, rodzaju generowanej treści, wyboru algorytmów i modeli oraz wiedzy zespołu programistów. Podstawowe aplikacje z ograniczonymi funkcjami mogą kosztować mniej, natomiast bardziej zaawansowane aplikacje z wyrafinowanymi funkcjonalnościami mogą wiązać się z większymi wydatkami.
Podstawowa aplikacja generująca sztuczną inteligencję może kosztować od 40 000 do 100 000 dolarów, podczas gdy aplikacja bardziej bogata w funkcje może kosztować od 100 000 do 400 000 dolarów lub więcej.
Czynniki wpływające na koszt
Zakres i złożoność
Im bardziej skomplikowana aplikacja, tym większy wysiłek i koszt jej opracowania.
Rodzaj generowanej treści
Aplikacje multimedialne mogą wymagać zaawansowanych algorytmów, co zwiększa koszty.
Wybór algorytmu i modelu
Zaawansowane modele mogą wiązać się z większymi wydatkami na rozwój.
Interfejs użytkownika i doświadczenie użytkownika
Inwestycja w dobrze zaprojektowany UI/UX może zwiększyć koszty developmentu.
Integracja z systemami zewnętrznymi
Bezproblemowa integracja z platformami zewnętrznymi może zwiększyć możliwości, ale wymaga dodatkowego wysiłku programistycznego.
Testowanie i zapewnienie jakości
Rygorystyczne procesy testowania zwiększają koszty rozwoju.
Doświadczenie zespołu programistów
Wysoko wykwalifikowane zespoły mogą wymagać wyższych stawek, ale zapewniać wyniki wysokiej jakości.
Położenie geograficzne zespołu programistów
Stawki różnią się w zależności od lokalizacji zespołu programistów.
Korzystanie z gotowych modeli AI
Zamiast budować od zera model generatywnej sztucznej inteligencji, firmy mogą korzystać z gotowych modeli, takich jak te oferowane w Google Cloud. Stanowiąone ekonomiczne rozwiązanie, umożliwiające programistom udoskonalanie istniejących modeli tak, aby odpowiadały ich konkretnym potrzebom.
Korzyści z używania gotowych modeli
- Opłacalność: Udoskonalanie istniejących modeli jest często tańsze niż budowanie od zera.
- Oszczędność czasu: wykorzystanie gotowych modeli może przyspieszyć harmonogram rozwoju.
- Zapewnienie jakości: Ustalone modele przeszły rygorystyczne testy i walidację.
Wykorzystanie generatywnych modeli sztucznej inteligencji od Google
Jeśli chodzi o tworzenie aplikacji generujących sztuczną inteligencję, Google oferuje zestaw gotowych modeli za pośrednictwem Vertex AI, zapewniając ekonomiczne rozwiązania dla firm, które chcą wykorzystać moc sztucznej inteligencji bez zaczynania od zera. Przyjrzyjmy się dwóm kluczowym przykładom i powiązanym z nimi zakresem cen:
Modele multimodalne
Modele multimodalne Google w Vertex AI oferują wszechstronność w generowaniu treści, umożliwiając wprowadzanie tekstu lub multimediów, takich jak obrazy i filmy. Struktura cen opiera się na parametrach wejściowych i wyjściowych:
Gemini Pro
Obraz: 0,0025 USD za obraz
Wideo: 0,002 USD na sekundę
Tekst: 0,000125 USD za 1 tys. znaków
Dane wyjściowe: 0,000375 USD za 1 tys. znaków
Modele generowania tekstu
W przypadku aplikacji tekstowych opłaty za generatywną sztuczną inteligencję firmy Google w Vertex AI są naliczane na podstawie liczby znaków w monitach wejściowych i odpowiedziach wyjściowych. Oto zestawienie cen:
PaLM 2 dla tekstu (Tekst Bison)
Dane wejściowe: 0,00025 USD za 1 tys. znaków
Dane wyjściowe: 0,0005 USD za 1 tys. znaków
Przykładowa kalkulacja kosztów
Załóżmy, że użytkownik wysyła pięć żądań do modelu PaLM Text Bison, każde zawierające 200 znaków wejściowych i 400 znaków wyjściowych:
Koszt wejściowy
200 znaków wejściowych x 5 podpowiedzi = łącznie 1000 znaków wejściowych
Koszt danych wejściowych 0,00025 USD za 1 tys. znaków x (łącznie 1000 znaków wejściowych / 1000) = 0,00025 USD
Koszt wyjściowy
400 znaków wyjściowych x 5 podpowiedzi = łącznie 2000 znaków wyjściowych
Koszt wydruku 0,0005 USD za 1 tys. znaków x (2000 całkowitych znaków wyjściowych / 1000) = 0,001 USD
Całkowity koszt
Koszt wejściowy 0,00025 USD + koszt wyjściowy 0,001 USD = 0,00125 USD
Więcej informacji o cenach generatywnych modeli AI dostępnych w Vertex AI Model Garden w Google Cloud znajdziesz w szczegółowym cenniku.
Wykorzystując gotowe modele, firmy mogą znacznie obniżyć koszty rozwoju i przyspieszyć wdrażanie aplikacji generatywnej sztucznej inteligencji. Niezależnie od tego, czy generujesz obrazy, filmy czy tekst, Google Vertex AI oferuje dostępne i skalowalne rozwiązania dla szerokiej gamy aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję.
Uzyskaj więcej za mniej dzięki generatywnej sztucznej inteligencji
Koszt opracowania aplikacji generatywnej AI zależy od wielu czynników. Możesz poruszać się po złożoności tworzenia aplikacji generatywnej AI i stworzyć najnowocześniejszą aplikację, która spełni Twoje cele. Niezależnie od tego, czy budujesz od zera, czy wykorzystujesz gotowe modele, inwestowanie w rozwój jakości jest kluczem do odblokowania pełnego potencjału generatywnej sztucznej inteligencji w Twojej aplikacji. Jeśli chcesz zapytać ekspertów chmurowych FOTC o możliwości modeli Gen AI oraz optymalizację kosztów, skontaktuj się z nami.
