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QUESTION & ANSWER

Quali condizioni richiedono la privatizzazione AI Assembly Development?

La privatizzazione di AI richiede la preventiva chiarificazione dei livelli di dati, dei confini della rete, delle attività di destinazione, degli indicatori di qualità, della coattività, delle condizioni di calcolo e delle responsabilità a lungo termine.

Rispondi alla domanda.

In primo luogo, dare conclusioni che possono essere utilizzate per il processo decisionale

Il progetto di privatizzazione comprende sia l'ingegneria delle applicazioni, i servizi di modellazione, l'infrastruttura e il funzionamento sicuro. L'impresa deve specificare quali dati non sono disponibili al di fuori del dominio, se la rete è isolata, come gli utenti e i sistemi sono certificati, come anticipano e rispondono, e chi mantiene la GPU, modelli e applicazioni.

DECISION FACTORS

Quali condizioni devono essere identificate prima che il giudizio sia fatto?

La stessa domanda può avere risposte diverse in diverse fasi di business, dati e progetti, e si suggerisce che le seguenti condizioni siano controllate e che i risultati comuni sul web siano incorporati nei propri progetti.

Disaggregazione dei dati, requisiti di conformità e confini reali della reteRequisiti di attività di destinazione per la qualità e la lunghezza del contesto dei modellie le risorse del sistema delle Nazioni UniteResponsabilità per il modello di licenza, aggiornamento continuo della piattaforma di trasporto di pace
ACTION STEPS

Ordine consigliato di anticipo

01

Prima di tutto, saremo chiari sul bersaglio e sul confine.

Vengono identificati dati e sistemi specifici che devono essere privatizzati.

02

Validazione della dipendenza chiave

Confronta gli effetti del modello cloud-end rispetto a quelli implementabili con i set di attività fissi.

03

Sviluppo dei risultati valutabili

Capacità di piccole dimensioni, sicurezza e accesso alle applicazioni a PoC completata.

04

Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.

Progettazione di programmi di alta disponibilità, monitoraggio, aggiornamento e rimpatrio.

PRACTICAL EXAMPLE

Come lo capisci nel vero affare?

Esempio usato per illustrare il metodo di giudizio

I file di apparecchiature e i dati di malfunzionamento delle imprese manifatturiere possono essere utilizzati solo su Intranet, e i modelli candidati e RG possono essere utilizzati in ambienti di test isolati per verificare la qualità delle domande e delle risposte e dei carichi GPU. Se i modelli locali non sono sufficienti per diagnostica complessa, ricerca locale e servizi di modello controllato vengono utilizzati in combinazione, a seconda della politica di sicurezza.

COMMON RISKS

Il pozzo più semplice da fare.

Acquisto solo di GPU e modelli di distribuzione, non chiare applicazioni operative

La rete non è considerata necessaria per l'autorità, l'audit e gli aggiornamenti di sicurezza dopo l'implementazione

Sottostimando i costi a lungo termine di modelli di aggiornamento, espansione della capacità e mobilità professionale

ACCEPTANCE

Come dovremmo finire per ricevere e confermare?

L'applicazione del codice sorgente, la configurazione del modello, il permesso, lo script di distribuzione, il monitoraggio e i dati di movimento devono essere rilevati.

In primo luogo, gli elementi sconosciuti sono chiaramente marcati, e poi la decisione è fatta per usare la diagnostica, PoC, progetti a banda fissa o la ricerca e lo sviluppo in corso, che è solitamente più affidabile di una domanda diretta per un prezzo e una durata senza frontiere.

Le condizioni del progetto sono diverse dagli esempi sopra indicati?

Gli obiettivi operativi, i sistemi esistenti, il tempo di campionamento e di programmazione potrebbero essere raccolti prima che i consulenti possano fare giudizi preliminari in relazione ai confini effettivi.

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