生成式 AI 的 FinOps 优化指南
随着大型语言模型 (LLMs) 的采用率不断提高，Finout 预计 LLM 监控和优化工具的基础设施将显著扩展。 技术手段如专家混合 (Mixture of Experts) 和 LLM 量化 (Quantization)，以及智能 LLM 路由和缓存等架构决策，可以在盈利和亏损的 LLM 部署之间起到决定性作用。
为了避免遭遇典型的“账单冲击”，我们特别制作了这份生成式 AI 的 FinOps 指南。
使用 FinOps AI 优化云成本
实施 FinOps AI 实践并非单一部门的任务，而是 IT、财务和 AI 开发团队之间的协作努力。尤其是将 AI 引入云成本管理策略时，统一的方法对持续成本效益和优化至关重要。
有效实施这些 FinOps AI 实践，组织必须关注以下几个关键领域，以确保云资源的高效使用：
资源配置与调整
根据 AI 项目的具体需求优化资源分配，选择合适的实例类型。对于非核心 AI 任务，使用 Spot（AWS）实例可以节省成本，同时在低需求或非高峰时段安排 AI 训练操作也是一种可行的策略。
可扩展性
考虑到 AI 工作负载的波动性，启用自动扩展功能，可以根据工作负载的需求动态调整资源数量，从而避免在低活动期间分配不必要的资源。
监控调整
针对 AI 基础设施和使用情况定制监控非常重要。 这包括从云监控工具中引入新的指标，以更好地了解成本趋势、资源使用模式以及进一步降低成本的机会。 此外，将成本分配标签纳入现有的标记框架，可以将费用归因于特定的 AI 项目或团队。
数据存储考虑
AI 模型通常会生成大量数据，可能导致存储成本显著增加，特别是对于首次开展大型 AI 项目的组织。建议在 AI 项目部署前后，根据使用模式持续评估存储解决方案。
优化数据传输
在 AI 任务中，管理数据传输可能需要在不同云服务或区域之间迁移数据。 通过当前云服务提供商的内容分发网络 (CDN) 可以提升成本效率。对于冷数据，可采用不同的存储服务，比如对象存储等。
在多云环境中，使用自动化技术是最大化跨云平台数据传输效率的关键。
LLM 定价模型
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按使用量计费模式（Pay-per-Token Model）
在这种模式下，公司根据 LLM 处理的数据量支付费用。 定价基于输入和输出中涉及的 token 数量（可能是单词或符号）计算。 例如，一些领先的组织（如 OpenAI）通过 token 使用量来定量收费。
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自托管模式（Self-Hosting Model）
公司也可以选择在自己的基础设施上部署 LLMs。这种方式需要对计算资源（特别是 GPU）进行购买，以支持模型的运行。
Pay-per-Token 与 Self-Hosting 的对比
按使用量计费模式因其简洁性和可扩展性而备受推崇，而自托管模式则提供更高的数据隐私和操作自主权。然而，自托管模式需要对基础设施和维护进行大量投入。以下是两种模式的比较：
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Self-Hosting 模式
自托管的主要成本在于硬件。例如，在 AWS 平台上部署一个开源模型（如 Falcon 180B），通常需要使用类似于 ml.p4de.24xlarge 的实例类型，其按需使用的费用约为 $33 每小时。这意味着每月的最低开支大约为 $23,000，尚未考虑扩展调整和可能的折扣。对于单一的 Falcon 模型部署，尽管基础费用较高，但通过可扩展的解决方案和优化措施，可以有效管理成本。
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SaaS（Pay-per-Token）模式
SaaS 模式按 token 使用量计费，费用取决于 API 请求中使用的 token 数量。不同的 token 类型（输入、输出或更大的模型）可能有不同的定价策略。如 OpenAI 和 Anthropic 等供应商采用独特的 token 计数方法，并根据 token 数量制定价格。 例如，特殊字符可能导致更高的 token 数量，从而增加费用；而标准的英文单词通常需要较少的 token。 处理非英语语言（如希伯来语）可能由于分词方式的不同导致更高的费用，用户在跨语言使用时需留意成本变化。
优化云端部署大语言模型（LLM）的技巧
采用高效的精简模型
选择和开发计算量较低的必要模型是 FinOps AI 的核心。 例如，微软 的 Orca 2 LLM 提供卓越性能，同时避免了大型模型的高计算开销。 通过使用此类精简模型，组织可以显著降低运营成本。此外，持续监控性能指标排行榜有助于资源有限的企业实现可持续的 AI 部署。
利用开源 LLM
开源 LLM 是 FinOps AI 的重要组成部分。 通过采用开源模型，企业可以避免专有模型的高昂成本，并借助全球开源社区的集体力量获取大量预训练模型，从而实现对最新 AI 技术的普及化和低成本应用。
通过微调提升模型性能
使用特定数据集对预训练 LLM 进行定制化微调，无需从零开发新模型即可实现性能优化。这种策略节省时间和计算资源，提升精简、经济型模型的效率，是 FinOps AI 实践的重要手段。
引入检索增强生成（RAG）
针对 LLM 的高计算需求，RAG 通过将检索机制与现有知识库整合，显著提升输出质量并降低计算需求。这种方法为 FinOps AI 提供了一种高效、可持续的 AI 解决方案部署方式。
优化 LLM 的内存管理
像 memGPT 这样的技术优化了内存使用和上下文处理，是降低 LLM 运行成本的有效手段。通过减少计算开销，同时确保对上下文的全面理解，这些技术体现了 FinOps AI 的经济效益原则。
集成定制本体和语义层
将领域特定知识直接嵌入 LLM 中，可以生成更精准且符合语境的响应。这种方法无需对新数据进行大量计算，符合 FinOps AI 优化模型精度和控制成本的原则。
总结
通过采用这些以 FinOps AI 为中心的策略，组织可以有效地部署 LLM，实现成本效益与性能之间的和谐平衡。这不仅扩大了各行业对前沿 AI 技术的访问能力，还强调了在 AI 部署过程中优化财务运营的重要性。
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