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Exemples de programmes de projets du même type

AI Programme de mise en oeuvre de la modélisation

Privatisation Internet Plateforme de services de connaissances et de logique AI

Montrer comment comparer les modèles locaux, RAG et les itinéraires de réglage fin, construire des passerelles de modèles, rechercher des connaissances, des services de raisonnement, surveiller les capacités, des audits de sécurité et des systèmes de régression de versions dans des conditions d'isolement des données.

Grand modèle de privatisationRAGLora est très belle.Motif modèleObservabilité
Exemples de programmes de projets du même type

Voici un exemple des options de mise en œuvre pour des projets similaires

Cette page est utilisée pour illustrer comment ces projets sont généralement analysés, mis en œuvre et acceptés, et ne correspondent pas à un client particulier, ni à des idées de paquets, des interfaces de démonstration ou des données de mesure dans le rendement du projet. Comprendre le contenu de la page et la portée publique

On va voir ça.

Qui l'utilise, que fait le système, quelle est la valeur?

Principaux utilisateurs

Employés d'entreprise, gestionnaires professionnels, services à la clientèle ou équipes de projet et gestionnaires d'autorité

Utilisation réelle

La hiérarchie des données, les limites du réseau, les tâches cibles, les responsabilités de co-dispatch, de retard et de transport; comparer les extrémités du cloud contrôlées, les modèles locaux, les RAG, les règles et les itinéraires de réglage fin avec le même ensemble de tâches; établir des passerelles de modèles locaux, la récupération des connaissances, les privilèges d'identité et l'application de PoC. Les résultats clés et les tâches inhabituelles sont confirmés par l'opération de contrepartie.

Fonctions essentielles

Portail d'applications AI intranet

Fournit une interface opérationnelle au poste correspondant pour accomplir ses tâches quotidiennes, en se concentrant sur les tâches, les résultats et les anomalies.

Passerelle modèle locale

Les appels, versions et stratégies de gestion harmonisés, tenant compte de la qualité de la mission, des coûts de retard et de fonctionnement.

Connaissances des entreprises RAG

c) De rechercher des informations pertinentes dans les documents d ' autorisation et de les retourner à une source susceptible d ' examen plutôt que de se contenter de formuler des conclusions non fondées.

Modèle de conduites d'eau à réglage fin

Les appels, versions et stratégies de gestion harmonisés, tenant compte de la qualité de la mission, des coûts de retard et de fonctionnement.

Services logiques et contrôle des mouvements

Les appels, versions et stratégies de gestion harmonisés, tenant compte de la qualité de la mission, des coûts de retard et de fonctionnement.

Identité et vérification

Limiter les données et les opérations en fonction de l ' identité de l ' utilisateur et tenir des registres d ' accès, de changement et d ' action sensible.

Valeur des opérations

On trouvera ci-après les orientations de valeur qui peuvent être classées par ordre de priorité pour les mêmes projets et ne représentent pas des produits fixes; les projets officiels devraient d ' abord établir le niveau de référence de l ' entreprise.

Limites d'utilisation des données plus claires

Les itinéraires de déploiement sont guidés par l ' efficacité de la mission et le coût total

La qualité du raisonnement, du rendement et des ressources peut être mesurée.

Les modèles et les actifs appliqués peuvent être repris en permanence

01 / État des opérations

Quelles sont les conditions dans lesquelles une entreprise rencontre habituellement ce problème?

Cette page est un exemple de projet du même type qui ne préconise pas le rendement, l'exactitude ou les résultats économiques propres à chaque client.

Les données ne peuvent pas être envoyées directement aux services publics modèles et les outils existants ne sont pas disponibles

L'entreprise a d'abord acheté le modèle GPU et le modèle de déploiement, mais aucune mission fixe et aucun point de référence pour les impacts

Les limites de la responsabilité de la mise à jour des connaissances, du comportement exclusif et de l'amélioration de la modélisation ne sont pas claires.

Démonstration d'un utilisateur unique disponible, retardée, visible et stable après distribution

Absence de régression et de régression après les modifications de modèle, de pilote, de quantification et de version d'application

02 / Méthode de mise en œuvre

Comment décomposer ces projets

La première phase est définie par des missions opérationnelles réelles qui identifient les processus, les données, la dépendance du système et les limites inhabituelles.

01

Clarifier les niveaux de données, les limites du réseau, les tâches cibles, la distribution simultanée, les délais et la responsabilité des transports

02

Comparer les règles et les itinéraires de réglage par le cloud contrôlé, le modèle local, RAG et les lignes de réglage par le même jeu de tâches

03

D'abord, créer des passerelles de modèles locaux, la récupération des connaissances, les privilèges d'identité et l'application de PoC

04

Les données de formation et l'évaluation des programmes de réglage fin tels que la LoRA sont préparées en cas de déficit comportemental stable

05

Quantité, lot, coopté, capacité et matériel permanent sur cible

06

Surveillance et alarme, audits de sécurité, régression de version, mises à niveau et retraites de défaillance

Je n'ai pas besoin d'écrire une demande complète d'abord.

Vous voulez juger si c'est une bonne idée pour votre projet?

Ajouter une microlettre du consultant pour indiquer les problèmes actuels, les systèmes en place, le calendrier prévu pour la mise en œuvre et le budget, et nous aiderons à déterminer l ' ampleur de la première période et les principaux risques.

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03 / Limite du projet

Qui est responsable de quoi? Quelles conditions doivent être confirmées en premier?

Responsabilités des parties

Aider à identifier les tâches, les données, les réseaux, les algorithmes et les contraintes de sécurité

Établir des lignes de base et comparer les nuages, les zones locales, RAG, les règles et les itinéraires de réglage fin

Automatisation du développement des services de raisonnement, des applications de connaissances, des compétences, du suivi et du déploiement

Qualité organisationnelle, performance, sécurité, stabilité, promotion et rétractation

Reliure et limite

Le déproyment privé ne garantit pas automatiquement la sécurité, l'efficacité ou un coût moindre

Formation et évaluation assurées par les clients en vertu d'une autorisation légale et de la qualité professionnelle

La mise au point du modèle ne remplace pas la base de connaissances, les règles d'affaires et les approbations manuelles qui sont constamment mises à jour.

Matériel, permis de modèle, modernisation des conducteurs et mobilité à long terme nécessitent une planification séparée

04 / Portée du système

Module de capacité pour inclusion éventuelle dans la première phase

Le nom du module n'est pas la plage de cotation finale. L'entrée formelle nécessite la confirmation item-par-item de l'utilisateur, sortie d'entrée, permission, interface, processus anormal et entrée ou non.

Portail d'applications AI intranetPasserelle modèle localeConnaissances des entreprises RAGModèle de conduites d'eau à réglage finServices logiques et contrôle des mouvementsIdentité et vérificationSurveillance de l'efficacité des capacitésÉvaluation et retour de version
05 / Livraison et acceptation

Que devrait-il rester lorsque la livraison est terminée?

LivraisonVoies de privatisation et évaluation des coûts totaux
LivraisonDescription des données de validation des essais de formation fixe
LivraisonAI Local Application et source de service logique
LivraisonModèles, RAG s ou rapports de comparaison de réglage fin
LivraisonProgramme de sécurité d'accès et de déploiement de réseaux
LivraisonRapports sur la capacité de performance et les essais de stabilité à long terme
LivraisonRevalorisation et transfert des connaissances

Preuves techniques à examiner

La page ne prétend pas avoir de matériel de projet pour un client; les documents vérifiables suivants devraient être établis pour une mise en œuvre formelle, en fonction de la portée du contrat.

Preuves techniquesDésagrégation des données, limites des réseaux, indicateurs de tâches, besoins de distribution et disponibilité simultanées
Preuves techniquesRapport de comparaison indépendant des missions sur le modèle de référence, RAG, les règles et le réglage fin
Preuves techniquesFormation pour valider les données de test, les licences de modèle, les configurations et les enregistrements de version
Preuves techniquesP50/P95/P99 Essai de retard, d'ingestion, de taux d'erreur et d'occupation des ressources
Preuves techniquesVérification d'identité, désensibilisation des registres, cyber quarantaine et habilitation de sécurité
Preuves techniquesMises à niveau du modèle, pannes, retraites et exercices continus

Niveau de référence recommandé pour l'acceptation et l'inspection

Qualité de la tâche et erreurs graves dans l'ensemble d'essais indépendants pour atteindre le niveau de référence convenu

Différents acteurs peuvent seulement accéder aux connaissances, aux modèles et aux capacités d'application prescrits

Les cibles sont combinées avec les retards, l'isolation, la stabilité et l'occupation des ressources à une valeur convenue

Les modèles ne sont pas disponibles, ne disposent pas de ressources suffisantes et peuvent être dégradés ou inversés lorsque leurs versions sont anormales

Formation, validation, données d'essai, modélisation et licence peuvent être suivies

L ' entreprise est en mesure de déployer, de surveiller, de mettre à niveau, de procéder à des évaluations et de reprendre des actifs indépendamment

DECISION FAQ

Questions communes relatives aux projets en cours

Regardez les 265 questions.
Développement de AI, produits AI et modélisation

Comment les grands modèles devraient-ils choisir la base de connaissances fine-tune et RAG knowledge?

Le modèle est habituellement classé par ordre de priorité lorsqu'il est nécessaire d'obtenir des faits à jour, des informations commerciales et une référence. Il est nécessaire de modifier de façon stable les formats de sortie, les termes professionnels, les classifications ou les comportements propres à la mission, et d'évaluer l'ajustement du modèle lorsqu'il existe un échantillon de qualité suffisante.

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Développement de AI, produits AI et modélisation

Quelles sont les conditions requises pour la privatisation AI Assembly Development?

La privatisation de AI nécessite une clarification préalable des niveaux de données, des limites du réseau, des tâches cibles, des indicateurs de qualité, de la coactivité, des conditions informatiques et des responsabilités à long terme. Le déploiement de l'intranet ne représente pas automatiquement la sécurité, ni ne garantit l'efficacité du modèle ou des coûts moindres.

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Développement de AI, produits AI et modélisation

Comment le déploiement des services de raisonnement AI devrait-il être vérifié et accepté?

Le service de raisonnement AI ne peut pas se fier uniquement à l'interface pour réussir comme critère d'acceptation. La qualité de la mission cible, le retard de réponse, le rangement et la distribution, la stabilité, l'occupation des ressources, le coût unitaire, l'audit des pouvoirs, l'alarme de surveillance et les retraites de défaillance doivent être vérifiés.

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Production et continuité des systèmes AI

Y a-t-il un besoin de continuité après le déploiement du modèle de privatisation?

La privatisation ne modifie que les limites du déploiement et des données et n'élimine pas le travail continu des modèles, des cadres de raisonnement, des correctifs de sécurité, des capacités, du suivi, des sauvegardes et des évaluations d'applications. Les entreprises conservent également leurs connaissances, leurs conseils, leurs outils d'Agent et leurs interfaces d'affaires.

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Votre jugement est basé sur votre situation réelle.

L'affaire n'est qu'un moyen de remettre le projet dans votre entreprise.

Dites-nous ce qui est approprié, ce qui est fait dans la première phase et quels sont les risques associés à l'identification des processus, des systèmes et des problèmes actuels qui sont abordés.

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