Home / Case Studies / Intranet privatisasi AI Pengetahuan dan Logika Layanan Platform
Contoh dari project dari tipe yang sama

Program Implementasi AI

PLintasan Internet AI Pengetahuan dan Logika Layanan Platform

Menampilkan cara membandingkan model lokal, RAG dan menemukan rute tuning, membuat model gerbang, pengambilan pengetahuan, layanan penalaran, pengawasan kapasitas, audit keamanan dan sistem regresi versi di bawah kondisi isolasi data.

Model privatisasi besarRAGLora lagu-lagu yang bagus.Perairan modelObservasi
Contoh dari project dari tipe yang sama

Ini adalah contoh dari opsi implementasi untuk proyek serupa

Halaman ini digunakan untuk menggambarkan bagaimana proyek tersebut biasanya dianalisis, diimplementasikan, dan diterima, dan jangan sesuai dengan klien tertentu, atau ide paket, demonstrasi antarmuka atau pengukuran data ke kinerja proyek. Memahami isi halaman dan lingkup publik

Kita lihat saja nanti.

Siapa yang menggunakannya, apa yang dilakukan sistem, apa nilainya?

Pengguna utama

Karyawan Enterprise, manajer profesional, layanan klien atau tim proyek dan manajer otoritas

Penggunaan sebenarnya

Bersihkan hirarki data, batas jaringan, target, ko- dispatch, penundaan dan tanggung jawab transportasi; bandingkan ujung awan yang terkontrol, model lokal, RAG, aturan dan fine- tuning rute dengan set tugas yang sama; buat gateway model lokal, pengambilan pengetahuan, hak cipta identitas dan aplikasi PoC. Hasil kunci dan tugas tidak biasa telah dikonfirmasi oleh seputar operasi.

Fungsi inti

Intranet Portal Aplikasi AI

Menyediakan antarmuka operasional ke posting yang berhubungan untuk melakukan tugas sehari-hari, fokus pada to- do, hasil dan anomali.

Gateway Model Lokal

Panggilan model manajemen yang harmonized, versi dan strategi panduan, memperhitungkan kualitas misi, penundaan dan biaya yang berjalan.

Pengetahuan Bisnis RAG

(c) Untuk mencari informasi relevan dalam bahan otorisasi dan kembali ke sumber dapat dilihat ulang daripada hanya memberikan kesimpulan tidak berdasar.

Garis air tuning model

Panggilan model manajemen yang harmonized, versi dan strategi panduan, memperhitungkan kualitas misi, penundaan dan biaya yang berjalan.

Logis servis dan kontrol gerakan

Panggilan model manajemen yang harmonized, versi dan strategi panduan, memperhitungkan kualitas misi, penundaan dan biaya yang berjalan.

Identitas dan audit

Batasi data dan operasi menurut identitas pengguna dan jaga akses, perubahan dan catatan aksi sensitif.

Nilai untuk operasi

Berikut ini adalah petunjuk nilai yang dapat diprioritaskan untuk proyek yang sama dan tidak mewakili hasil tetap; proyek formal pertama-tama harus membangun bisnis perusahaan sendiri.

Clearer data memakai batas

Rute keberangkatan didorong oleh efektivitas misi dan total biaya

Kualitas penalaran, kinerja dan sumber daya dapat diukur.

Model dan aset yang diterapkan dapat terus diambil alih

01 / Status operasi

Apa kondisi di mana bisnis biasanya menghadapi masalah ini?

Halaman ini adalah contoh dari proyek dari jenis yang sama yang tidak menganjurkan kinerja spesifik klien, akurasi, atau biaya-penghentian hasil.

Data tidak dapat dikirim secara langsung ke layanan model publik dan alat-alat yang ada tidak tersedia

Enterprise pertama kali membeli GPU dan model penyebaran, tetapi tidak ada misi tetap dan dampak dasar

Batas-batas tanggung jawab untuk pengetahuan memperbaharui, perilaku eksklusif dan pemodel- fining tidak jelas

Demonstrasi pengguna tunggal tersedia, tertunda, terlihat dan stabil setelah distribusi

Kurangnya regresi dan regresi setelah model, driver, kuantifikasi dan aplikasi versi berubah

Metode implementation 02 / Implementation

Bagaimana cara memecah proyek tersebut

Tahap pertama didefinisikan oleh tugas bisnis yang nyata yang mengidentifikasi proses, data, ketergantungan sistem dan batasan yang tidak biasa. Berikut ini adalah urutan implementasi yang diadopsi atau direkomendasikan dalam kasus ini.

01

Libatkan tingkat data, batas jaringan, tugas target, distribusi secara bersamaan, penundaan dan tanggung jawab transportasi

02

Compare dikendalikan awan, model lokal, RAG, aturan dan fine- tuning rute dengan set tugas yang sama

03

Pertama, buat gerbang model lokal, pengambilan pengetahuan, hak identitas dan aplikasi PoC

04

Data pelatihan dan penilaian dari program fine- tuning seperti LoRA siap ketika ada perilaku yang stabil kesenjangan

05

Dikuantifikasi, usang, co-opted, kapasitas dan steadi- on-target hardware

06

Membangun pengawasan dan alarm, audit keamanan, versi regresi, upgrade dan retret kegagalan

Aku tidak perlu menulis permintaan lengkap pertama.

Kau ingin menilai apakah ini ide bagus untuk proyekmu?

Tambahkan proyek konsultan mikro huruf untuk mengindikasikan masalah saat ini, sistem di tempat, waktu yang diharapkan tingkat hidup dan anggaran, dan kami akan membantu untuk menentukan lingkup periode pertama dan risiko utama.

Hubungi kami
Batas 3 / Project

Siapa yang bertanggung jawab untuk apa?

Tanggung jawab pihak

Membantu identifikasi tugas, data, jaringan, algoritma dan batasan keamanan

Buat baling dan bandingkan awan, lokal, RAG, aturan dan rute fine- tuning

Audisi pengembangan layanan penalaran, aplikasi pengetahuan, kompetensi, pemantauan dan penyebaran

Kualitas organisasi, kinerja, keamanan, stabilitas, promosi dan rekansi

Ikatan dan batas

Pencacatan pribadi tidak secara otomatis menjamin keamanan, efektivitas atau biaya yang lebih rendah

Data pelatihan dan evaluasi dipastikan oleh klien dengan otorisasi hukum dan kualitas profesional

Fine- tuning model bukan pengganti untuk dasar pengetahuan, aturan bisnis dan persetujuan manual yang terus-menerus diperbarui

Perangkat keras, lisensi model, peningkatan driver dan mobilitas jangka panjang memerlukan perencanaan terpisah

04 / Scope dari sistem

Modul kapabilitas untuk kemungkinan penyertaan dalam tahap pertama

Nama modul bukan jangkauan kutipan akhir. Masukan formal memerlukan konfirmasi itemby- item dari pengguna, keluaran masukan, ijin, antar muka, proses abnormal dan entri atau tidak.

Intranet Portal Aplikasi AIGateway Model LokalPengetahuan Bisnis RAGGaris air tuning modelLogis servis dan kontrol gerakanIdentitas dan auditPemantauan kinerja KapasitasPerakit Versi dan Kembali
05 / Pengiriman dan penerimaan

Apa yang harus ditinggalkan saat pengiriman selesai?

PengirimanRute privatisasi dan penilaian biaya total
PengirimanUji data deskripsi uji validasi pelatihan tetap
PengirimanSumber Layanan Local AI
PengirimanModel, laporan perbandingan RAG atau fine- tuning
PengirimanAkses program penyebaran keamanan dan jaringan
PengirimanKapasitas kinerja dan laporan tes stabilitas jangka panjang
PengirimanTingkatkan kembali dan transfer pengetahuan

Bukti teknis untuk tinjauan

Halaman ini tidak mengklaim memiliki bahan projek pelanggan; catatan yang dapat diverifikasi berikut harus didirikan untuk implementasi formal, menurut lingkup kontrak.

Bukti teknisDiaggregasi data, batas jaringan, indikator tugas, dan distribusi secara bersamaan dan ketersediaan kebutuhan
Bukti teknisLaporan perbandingan misi independen pada model dasar, RAG, aturan dan fine- tuning
Bukti teknisPelatihan untuk memvalidasi data tes, lisensi model, konfigurasi dan catatan versi
Bukti teknisP50 / P95 / P99 Delay, intraffic, rate kesalahan dan uji pendudukan sumber daya
Bukti teknisIzin identitas, log de- sensitisasi, karantina cyber dan catatan izin keamanan
Bukti teknisPerbaikan model, pecinta gagal, retret dan menjalankan latihan terus-menerus

Rekomendasi penerimaan dan pemeriksaan dasar

Kualitas tugas dan kesalahan serius dalam set tes independen untuk mencapai baseline yang disepakati

Aktor yang berbeda hanya dapat mengakses pengetahuan yang diamanatkan, model dan kemampuan aplikasi

Target dikombinasikan dengan penundaan, isolasi, stabilitas dan sumber daya penghuni untuk nilai yang disepakati

Model tidak tersedia, under- sumber daya dan dapat diturunkan atau dibalik ketika versi mereka tidak normal

Pelatihan, validasi, pengujian data dan pemodelan dan lisensi dapat dilacak

Enterprise mampu menyebarkan, memantau, upgrade, melakukan penilaian dan mengambil alih aset secara independen

DECISION FAQ

Isu umum yang berhubungan dengan proyek saat ini

Periksa semua 265 pertanyaan.
Pembangunan Kustodial AI, Produk AI dan Modelling

Bagaimana mungkin model besar bisa berhasil dan basis RAG yang dipilih?

Model biasanya diprioritaskan ketika diperlukan untuk memperoleh fakta terbaru, informasi bisnis dan referensi. Perlu untuk mengubah format keluaran, istilah profesional, klasifikasi atau tugas-tugas tertentu dengan cara yang stabil, dan untuk menilai fine- tuning model ketika ada cukup kualitas sampel. Keduanya tidak dalam konflik, dan proyek kompleks dapat menggunakan RAG, aturan dan kecil fine- tuning pada saat yang sama.

Lihat jawaban lengkap
Pembangunan Kustodial AI, Produk AI dan Modelling

Kondisi apa yang dibutuhkan oleh AI?

privatisasi AI memerlukan klarifikasi sebelumnya dari tingkat data, batas jaringan, tugas target, indikator kualitas, ko- aktivitas, kondisi komputasi, dan tanggung jawab jangka panjang. Penghapusan Intranet tidak secara otomatis mewakili keamanan, juga tidak menjamin efektivitas model atau biaya yang lebih rendah.

Lihat jawaban lengkap
Pembangunan Kustodial AI, Produk AI dan Modelling

Bagaimana seharusnya penyebaran AI layanan penalaran diverifikasi dan diterima?

Layanan penalaran AI tidak hanya dapat mengandalkan pada antarmuka untuk sukses sebagai CERAGE sebagai penerimaan. Kualitas dari misi target, respon menunda, stabilitas, kestabilan, penjajahan, biaya, otoritas audit, alarm pengawasan dan kegagalan perlu diverifikasi. Tes harus mencakup puncak bisnis yang nyata, masukan panjang, permintaan dan model yang tidak biasa yang tidak tersedia. Semua indikator harus mengikat ke model yang jelas, perangkat keras, konfigurasi dan data untuk mempertahankan proses pemeriksaan.

Lihat jawaban lengkap
Produksi dan kelanjutan sistem AI

Apakah perlu kelanjutan setelah penyebaran model privatisasi?

Privatisasi hanya mengubah penyebaran dan batas data, dan tidak menghilangkan hasil kerja terus menerus model, alasan framework, GPU-didorong, keamanan patch, kapasitas, pemantauan, penilaian cadangan, dan aplikasi. Perusahaan juga mempertahankan pengetahuan, petunjuk, Agen perangkat dan antarmuka bisnis.

Lihat jawaban lengkap
Penilaian Anda didasarkan pada situasi Anda yang sebenarnya.

Kasus ini hanya cara untuk mendapatkan proyek kembali ke bisnis Anda.

Beritahu kami apa yang sesuai, apa yang dilakukan pada tahap pertama dan apa resiko yang terlibat dalam mengidentifikasi proses saat ini, sistem dan masalah yang sedang dibahas.

Hubungi kami