Ошибки при выборе модели и инфраструктуры
Одна из самых досадных оплошностей — фанатичное стремление заполучить самую большую и разрекламированную модель, что в итоге приводит к колоссальным и неоправданным затратам на GPU. В погоне за пафосными метриками новички частенько упускают из виду более скромные, но технически выверенные варианты, которые идеально ложатся на их конкретные задачи. Инфраструктурный выбор тоже полон подводных камней: развертывание на неподходящем железе или в облаке с непредсказуемой стоимостью может запросто похоронить даже самую гениальную идею на стадии запуска.
Погоня за самыми большими моделями
Одна из самых частых и, скажем прямо, дорогостоящих ошибок — это бездумная гонка за размером. Новички часто полагают, что модель на 70 миллиардов параметров автоматически решит все их задачи. Увы, на практике такая «махина» может оказаться избыточной для простого чат-бота, сжирая вычислительные ресурсы без ощутимой пользы. Иногда куда эффективнее оказывается меньшая, но специализированная модель.
Недооценка требований к оперативной памяти
Ох, какая это частая история! Многие полагают, что для запуска небольшой модели хватит и стандартных 16 ГБ ОЗУ. Однако в он-прем среде, помимо весов самой LLM, память активно пожирают фреймворк инференса, кеши и системные процессы. Внезапно начинаются свопинг и катастрофическое падение производительности. Расчет «впритык» здесь — верный путь к разочарованию.
Проблемы развертывания и безопасности
Одна из самых досадных ошибок — игнорирование контейнеризации. Развернув модель «как есть», новички сталкиваются с кошмаром зависимостей при переносе. А уж про безопасность API-эндпоинтов и говорить нечего — их частенько оставляют полностью открытыми, что просто напрашивается на неприятности. Элементарные вещи, но о них почему-то забывают в первую очередь.
Игнорирование контейнеризации
Удивительно, но многие до сих пор пытаются развертывать модели «как есть», на чистом железе или в виртуальных машинах. Это напоминает попытку перевезти хрупкий антиквариат в кузове грузовика без упаковки. Контейнеры — это не просто мода, а единственный разумный способ обеспечить воспроизводимость окружения и управляемость зависимостями. Без них ваш прод быстро превратится в лабиринт из конфликтующих библиотек и «а у меня на машине всё работало».
Открытые API-эндпоинты и слабая аутентификация
Одна из самых досадных оплошностей — оставлять API-эндпоинты модели буквально «нараспашку». В погоне за скоростью развёртывания новички порой забывают о базовых мерах безопасности, полагаясь на сомнительный принцип «security through obscurity». В итоге, мощный инференс-движок становится лёгкой добычей для скрипт-кидди или, что хуже, целенаправленной атаки. Элементарная аутентификация или rate-limiting могли бы решить проблему, но их-то как раз и не хватает.
