Dépendance et diagnostic initial
Vous savez pourquoi le système actuel fonctionne?Interfaces de modèles d'inventaire, conseils, connaissances, outils, performance, coûts et erreurs historiques, version de base fixe.
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PROFESSIONAL SERVICE
Adaptation de modèles à grande échelle, migration de modèles AI et mise en œuvre de remplacement
Le remplacement d'un modèle de grande taille n'est pas un changement à une adresse API. Les modèles varient en termes de conformité de commande, de sortie structurée, de contexte, d'appel d'outils, de récupération de connaissances, de sécurité du contenu, de coproduction, de retard et de coût.
Sélection de modèles sur la base de données réelles sur les tâchesReliure réduite pour un fournisseur et une versionLe processus de migration peut être à l'échelle grise et en retrait.Comparaison durable des coûts de performance de la qualité des nouveaux modèles
Conclusions de la prise de décisions concernant les projets
Comment les grands modèles de production nationale doivent-ils être activés?
Premièrement, il est clair que la migration est motivée par les besoins en données et en déploiement, le risque pour les fournisseurs, le coût, l'effet ou la sous-ligne. Ensuite, un ensemble de tâches représentant la distribution réelle des opérations et les frontières à risque élevé est gelé, utilisant les mêmes entrées, connaissances et outils pour comparer les modèles candidats.
START WITH EVIDENCE
Du jugement préliminaire à l ' acceptation et à la remise
Le niveau d'incertitude est réduit par étapes avant de décider de l'ampleur des apports et des modalités de coopération.
Candidats et approbation
Prouvez que le nouveau modèle va prendre la cible.Comparez les modèles candidats et ajustez les interfaces, les conseils, les RAG, les outils pour mobiliser et déployer les liens.
Migration et exploitation à l'échelle grise
Remplacer par un état repliableDouble fonctionnement ou détournement, contrôle de la qualité, des retards, des coûts et de la correction manuelle, puis augmentation progressive du débit.
Recommandation préalable à l'ouverture
Architecture d'application et version de code AI existantesModèles, conseils, connaissances et configuration des outilsAnomalies de représentation régulières et missions à haut risqueHistorique de l'appel, du retard, du coût et de l'erreurGéographie des données, déploiement et sécuritéFenêtre de migration autorisée et cible de recul
Preuve à voir dans l'acceptation.
Les résultats du modèle candidat peuvent être comparés sur l'ensemble de tâches fixéRésultats structurés et outils pour respecter les accords commerciauxRAG citation, refus et autorité ne sont pas significativement dégradésCoût unitaire, en hausse et en retardExercice d'échelle grise, de log, d'alarme et de retraite terminéLe nouveau modèle et l'ancienne version du modèle de l'actif peuvent être suivis
Cartographie de la coopération et de la responsabilité
Les capacités des modèles et les services aux fournisseurs changeront continuellement, et les évaluations de la migration ne représenteront que les versions convenues, les données et les gammes de missions.
Problèmes les entreprises sont généralement confrontées
Seuls les tests de compatibilité API, aucune vérification de la qualité réelle de la mission et des erreurs graves
L'indice original, l'appel de fonction et la sortie JSON sont différents sur le nouveau modèle
Les politiques de scissions, de rééchelonnement et de citation de RAG reposent sur les caractéristiques du modèle original
Retards, co-questions, coûts visibles et coûts uniques de la mission après avoir dépassé les attentes
Pas de gris, double course, retraite et preuve de version, risque de relocalisation concentré.
Nos services de base
01
Audit des applications AI existantes, dépendance des modèles et risques de migration
02
Série de tâches réelles, mauvaise classification et construction de base de coûts de qualité
03
Évaluations nationales de la production, du cloud, des sources ouvertes et des modèles privés
04
API, SDK, flux, sortie structurée et adaptation des outils
05
Conseils, contexte, RAG, Migration des agents et de la politique de sécurité
06
Déploiement de la délimitation, mesure des performances, capacité combinée et optimisation des coûts
07
Double fonctionnement, flux d'ombre, échelle de gris, régression et contrôle de la cohérence des données
08
Versions modèles, évaluations, surveillance et spécifications de remplacement à long terme
Continuer à juger dans le contexte des projets en cours
Les limites des services, les bases budgétaires et les modalités de mise en œuvre des différentes phases du projet ne sont pas identiques et peuvent être évaluées en parallèle avec les éléments suivants.
Sélection du déploiementEt le modèle à l'échelle du nuage et le dénivelé des privates?Comparaison des données, des effets, des coûts et des capacités de livraison et de transportMesure des coûtsCoûts de mise au point et de déploiement du modèleDémantèlement des données, formation, calcul, performance et entrées de fonctionnement continuArchitecture multimodèleIndique si une entreprise doit construire une passerelle multimodèleDisparités dans la définition des besoins uniformes en matière d'accès, de route, de budget et de transition en cas d'échec
Produits attendus du projet
Les limites de la prestation finale sont définies en fonction de l'étendue des services, de la phase de construction et des modalités de coopération, et sont décrites ci-après comme des résultats communs.
DELIVERABLEModèle de liste des risques de dépendance et de migration
DELIVERABLERapport sur l'évaluation et la recommandation des modèles de candidats
DELIVERABLELes interfaces adaptent la couche et appliquent le code source modifié
DELIVERABLEConseils, RAG s, outils et paquets de migration de politique de sécurité
DELIVERABLECapacité de performance, rapport de coûts et rapport d'essais de qualité
DELIVERABLEtransition, retraite et intervention d'urgence à l'échelle des gris
DELIVERABLEVersion modèle et évaluation continue du manuel opérationnel
Comment le budget du projet est évalué
Couverture du service et fermeture des activités qui doivent être terminées dans la première phase : applications existantes AI, modèles de référence et audits des risques de migration, ensembles de tâches réels, classement des erreurs et construction de base des coûts de qualité
Niveau d'intégrité des codes, données, systèmes, équipements et documents existants et portée de la couverture à vérifier, à déplacer ou à réorganiser
Nombre d'interfaces tierces, responsabilités en matière de coordination, qualité des données, rémunération inhabituelle et coopération avec les fournisseurs extérieurs
Exigences non fonctionnelles telles que performance, disponibilité, sécurité, autorité, vérification, conformité et fenêtres d'accès
Profondeur de la livraison et responsabilité à long terme : transition à l ' échelle grise, programme de retrait et d ' urgence, version modèle et évaluation continue du manuel d ' opérations, assurance de la qualité, plage de continuité des opérations de maintien de la paix
Ces circonstances ne recommandent pas le démarrage immédiat du développement complet.
Les objectifs du projet, les personnes responsables et les critères d'acceptation ne sont pas établis
Comptes clés, données, interfaces ou autorisations d'affaires non disponibles
Seul le prix maximum ou le cycle très court est recherché, et les tests nécessaires et le contrôle de la qualité ne sont pas acceptés.
IMPLEMENTATION PLAYBOOK
Comment les grands modèles de production nationale s'adaptent et passent de la demande à des résultats acceptables
Les éléments suivants sont utilisés pour expliquer la méthodologie de mise en oeuvre, le calibre des données et les limites de responsabilité, et ne sont pas utilisés comme substituts pour le jugement du projet par des listes fonctionnelles.
Premièrement, nous enregistrons l'état réel avant la modification.
Le projet commence par sélectionner un lien commercial qui nécessite le plus d'amélioration, en interrogeant l'utilisateur réel et en prenant des échantillons récents. Le volume de traitement, le temps moyen, le nombre de retours, les numéros inhabituels et les points de contact manuels autour de l'application existante AI, la dépendance au modèle et l'audit des risques de migration.
Le niveau de référence devrait également indiquer la portée des statistiques et des exclusions. Par exemple, le temps de traitement commence par la disponibilité des informations ou par la première présentation par le client, l'exception ne comprend pas les interfaces tierces, et les modifications manuelles sont des corrections ou des retraitements mineurs.
Valider les hypothèses clés avec une portée minimale disponible
La première phase ne vise pas à couvrir tous les ministères, mais constitue plutôt une boucle fermée autour des ensembles de tâches réels, des mauvais classements et des niveaux de référence de coûts de qualité, qui peuvent fonctionner en termes réels : entrées claires, règles de manipulation, actions du système, rôles responsables, mouvements anormaux et résultats finals. Les rôles clés comprennent au moins les propriétaires d'entreprises, les utilisateurs réels, les interfaces techniques et les agents de réception et d'inspection, évitant que la demande ne soit décrite par la direction et utilisée en ligne par un autre groupe.
L'évaluation des besoins correspond à chaque compétence au lieu d'affaires, au rôle de l'utilisateur et à l'acceptation d'un échantillon. Les questions qui ne fournissent pas de données, d'interfaces ou de décideurs légitimes devraient être incluses comme condition préalable ou étape ultérieure et ne devraient pas être incluses discrètement dans une offre à fourchette fixe.
Faire du processus un résultat d'étape réversible et réversible
Un chemin typique consiste à baser l'application d'inventaire sur le modèle original, à établir une véritable base de référence de la qualité de la mission, à évaluer la production des pays candidats sur le modèle privé, à compléter l'interface et à appliquer le lien.
La démonstration de l'étape n'est pas adaptée au travail. Un échantillon représentatif devrait être utilisé pour couvrir les processus normaux, les champs manquants, les demandes répétées, l'autorité inadéquate, les dépassements de temps et les anomalies de données historiques provenant de services externes, et pour identifier les problèmes qui ne se posent que dans l'environnement de production à un stade précoce.
Acceptation et acceptation communes avec livraison, preuves et indicateurs
Le projet devrait au moins vérifier la dépendance du modèle à l'égard de la liste des risques de migration, du rapport d'évaluation et de recommandation du modèle candidat, de la couche d'adaptateur d'interface et de l'application du code source modifié, et confirmer l'attribution de la source ou de la configuration, la gestion du compte, le déploiement de la construction, la sauvegarde des données, la réponse aux défaillances et les responsabilités de maintenance subséquentes.
On suppose qu'un processus de base est de 800 articles par mois, une moyenne de 18 minutes par unité et un taux de rendement de 12 %, ce qui n'est qu'un exemple, et non un rendement du client. Une ligne doit être suivie d'une observation continue de quatre à huit semaines du même calibre, avant de juger si la sélection du modèle est réalisée en fonction de la vraie preuve de mission, d'un fournisseur unique plus faible et d'une version reliure, et le processus de migration peut être grisé et retiré.
Mots clés et description du contenu
Cette page contient du contenu organisationnel autour de questions de service réelles telles que l'adaptation du Grand Modèle pour la Production Nationale, la migration du Modèle AIM, la migration du Grand Modèle et le remplacement du Grand Modèle. Les mots clés sont utilisés pour aider les utilisateurs et les systèmes de recherche à identifier les thèmes, sans impliquer un engagement à des effets fixes; la portée finale, le cycle, le budget et les indicateurs sont basés sur le diagnostic de projet, les bases de référence de contrat et d'acceptation.
DELIVERY PATH
Mise en œuvre et modes de prestation
Chaque étape a des objectifs clairs, des rôles participatifs et des résultats évaluables, et les décisions importantes ne sont pas laissées à la fin du projet.
01Application de l'inventaire et utilisation du modèle original
02Établissement d ' une véritable base de référence pour la qualité de la mission
03Évaluation de la production des pays candidats et des modèles privés
04Achèvement de l'interface et application de l'adaptation à la chaîne
05Examen à double échelle et examen opérationnel
06Interrupteur formel et surveillance continue
FAQ
FAQs
Les questions les plus courantes avant la coopération sont clairement énoncées à l'avance.
Les grands modèles de production nationale peuvent-ils remplacer directement les modèles existants à l'étranger?+
Certaines tâches textuelles peuvent être plus faciles à remplacer, mais les produits structurés, les outils sont appelés, le contexte, l'expertise et les stratégies de sécurité nécessitent généralement une réévaluation et une adaptation.
La migration du modèle nécessite-t-elle le réaménagement de l'application AI dans son ensemble?+
Habituellement, non. Les différences peuvent être isolées en modélisant la couche ou la passerelle appropriée, mais les indices, RAG, les outils Agent et les anomalies peuvent encore être ajustés. Plus l'architecture est profonde, plus la migration est grande.
Doit-il être moins cher que le modèle API?+
Le déploiement privé augmente les coûts de calcul, de capacité, de surveillance, de sécurité et de mise à niveau, adaptés aux données, aux réseaux, à la contrôlabilité ou aux charges stables avec des exigences clairement définies.
Comment le changement de modèle peut-il être évité?+
Récupérer d'abord, puis utiliser le flux d'ombre, double course ou de petites cendres à petite échelle, en comparant la qualité, le retard, le coût et la correction manuelle.
DECISION FAQ
Regardez les 265 questions.Questions communes relatives aux projets en cours
Ingénierie du contexte d'entreprise, migration de modèles et intelligence des processus
Comment l'adaptation de grands modèles de production nationale et la migration de modèles devraient-ils être acceptées?
Les résultats de l'interface ne peuvent pas être vérifiés. Les modèles, conseils, connaissances, outils et jeux de tâches réels pré-déménagement doivent être gelés, en comparant la qualité de la réponse, la sortie structurée, la référence RAG, l'appel à l'outil, le refus, la sécurité, le délai, l'expédition simultanée, le coût et la correction manuelle.
Voir la réponse complèteSystème d'exploitation AI, PoC et Enterprise AIQuand l'accès multimodèle et la passerelle modèle AI seront-ils requis pour les applications AI interprises?
La passerelle multimodèles a une valeur claire lorsqu'il y a plusieurs applications AI, fournisseurs de modèles, échelles sectorielles ou stratégies de sécurité dans l'entreprise, et nécessite des clés uniformes, route, limites de flux, audit et statistiques de coûts. Seule une application simple peut garder la lumière. La passerelle ne garantit pas que le modèle peut être commuté sans coût, et tout changement de modèle devra encore être réévalué à travers un ensemble de tâches fixes.
Voir la réponse complèteDéveloppement de AI, produits AI et modélisationComment 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.
Voir la réponse complèteProduction et continuité des systèmes AIY 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.
Voir la réponse complèteRELATED
Demandez conseil.Services, conseils et dossiers
Modèle de privatisation
Privatisation AI, mise au point du modèle et déploiement du raisonnement
Calculer l'itinéraire du projet par données, effets et coûts totaux
Pour plus d'informations.Accès unifiéGrande passerelle et route de modèle
Réduire le couplage d'applications avec le modèle fournisseur pour soutenir le changement de gamme de gris
Pour plus d'informations.Évaluation des migrationsÉvaluation des applications AI et gouvernance de la qualité du modèle
Comparer la qualité et le risque avant et après la migration en utilisant un ensemble fixe de tâches réelles
Pour plus d'informations.Diagnostic du projetCollate AI informations sur le projet et obtenir un jugement préliminaire
Vérifier les tâches opérationnelles, les données, les systèmes, les risques, les budgets et la première certification
Pour plus d'informations.ScénarioGrande migration des modèles, double évaluation et plate-forme de commutation à échelle grise pour la production de grands modèles nationaux
Démontrer comment le modèle original est gelé en utilisant l'application de AI d'entreprise, la sortie structurée, RAG et les outils pour l'utilisation dans le modèle d'adaptation grand, et compléter la migration contrôlée par une évaluation hors ligne, flux d'ombre, double fonctionnement, échelle grise et retraite.
Pour plus d'informations.