Dipendenza e diagnosi di base
Sai perché funziona il sistema attuale?Interfacce modello di inventario, consigli, conoscenze, strumenti, prestazioni, costi e errori storici, versione fissa baseline.
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PROFESSIONAL SERVICE
adattamento di modello su larga scala, AI modello migrazione e implementazione di sostituzione
La sostituzione di un modello di grandi dimensioni non è una modifica a un indirizzo API. I modelli variano in termini di conformità ai comandi, output strutturato, contesto, chiamata strumento, recupero della conoscenza, sicurezza dei contenuti, coproduzione, ritardo e costo.
Selezione del modello basata su prove reali delle attivitàRiduzione del singolo fornitore e della versione bindingIl processo di migrazione può essere scala di grigi e ritiro.Confronto sostenibile dei costi di performance di qualità dei nuovi modelli
Conclusioni del processo decisionale del progetto
Come si adattano i grandi modelli di produzione domestica e si muovono
In primo luogo, è chiaro se la migrazione è motivata da requisiti di dati e di distribuzione, rischio di fornitori, costo, effetto o under-line. Poi, una serie di compiti che rappresentano la distribuzione reale delle operazioni e dei confini ad alto rischio è congelato, utilizzando lo stesso input, conoscenze e strumenti per confrontare i modelli candidati.
START WITH EVIDENCE
Dal giudizio preliminare alla consegna di accettazione e accettazione
Il livello di incertezza è ridotto a tappe prima di decidere sull'entità degli input e sulle modalità di cooperazione.
Candidati e Approvazione
Prova che il nuovo modello prenderà il bersaglio.Confronta i modelli dei candidati e regola interfacce, consigli, RAG, strumenti per mobilitare e distribuire i link.
migrazione e funzionamento di Greyscale
Sostituire con una condizione ritirabileDoppia esecuzione o diversione, monitoraggio della qualità, ritardo, costo e correzione manuale, e quindi gradualmente aumentando il flusso.
Raccomandazione prontezza precompetitiva
Esistente l'architettura e la versione di codice dell'applicazione AIModelli, consigli, conoscenze e configurazione degli strumentiAnomalie rappresentative regolari e missioni ad alto rischioChiamata di storia, ritardo, costo e erroreRequisiti di geografia, distribuzione e sicurezza dei datiFinestra di migrazione consentita e obiettivo di retromarcia
Prove da vedere nell'accettazione.
I risultati del modello candidato possono essere confrontati sul set di attività fissoProduzione strutturata e strumenti per soddisfare gli accordi commercialiCitazione RAG, rifiuto e autorità non sono significativamente degradatiCosto unitario, combinato e ritardatoEsercizio di Greyscale, log, allarme e ritiro completatoSia il nuovo modello che la vecchia versione del bene possono essere tracciati
Boundario di cooperazione e responsabilità
Le funzionalità dei modelli e i servizi dei fornitori cambieranno continuamente e le valutazioni sulle migrazioni rappresenteranno solo versioni concordate, intervalli di dati e missioni. I clienti saranno responsabili della conferma delle autorizzazioni dei dati, delle licenze dei modelli, della conformità del settore e dei rischi aziendali finali.
Problemi che le imprese di solito affrontano
Solo test di compatibilità API, nessuna verifica della qualità della missione reale e errori gravi
L'accenno originale, la chiamata della funzione e l'uscita JSON sono diversi sul nuovo modello
Le divise, la riprogrammazione e le politiche di citazione RAG si basano sulle caratteristiche originali del modello
Ritardi, co-problemi, costi di missione visibili e singoli dopo aver esaurito le aspettative
Nessuna scala di grigi, doppio funzionamento, ritiro e prove di versione, rischio di rilocazione concentrato.
I nostri servizi principali
01
Audit delle applicazioni AI esistenti, rischi di dipendenza e migrazione dei modelli
02
Real set di attività, sbagliato classifica e qualità cost costruzione baseline
03
Valutazione nazionale dei candidati alla produzione, cloud, open source e modelli privati
04
API, SDK, flusso, uscita strutturata e adattamento degli utensili
05
Suggerimenti, contesto, RAG, Agenti e politiche di sicurezza migrazione
06
Distribuzione di delineazione, misura delle prestazioni, capacità combinata e ottimizzazione dei costi
07
Doppia corsa, flusso d'ombra, scala grigia, regressione e controllo della consistenza dei dati
08
Versioni dei modelli, valutazioni, monitoraggio e specifiche di sostituzione a lungo termine
Continua a giudicare nel contesto dei progetti attuali
I limiti di servizio, le basi di bilancio e le modalità di attuazione per diverse fasi del progetto non sono identici e possono essere ulteriormente valutati in combinazione con le seguenti.
Selezione dei risultatiE il modello su tutto il cloud e il deployment pilvato?Confronto dei dati, degli effetti, dei costi e delle capacità di consegna e di trasportoMisurazione dei costiCosti di distribuzione di fine-tuning e ragionamentoSmantellamento dei dati, formazione, elaborazione, performance e ingressi operativi continuiArchitettura multi-modelSe un'impresa ha bisogno di costruire un gateway multi-modelDifferenze nella definizione di requisiti di accesso uniforme, di percorso, di bilancio e di transizione di fallimento
Progetti di consegna
I confini finali di consegna sono definiti secondo la portata dei servizi, la fase di costruzione e le modalità di cooperazione, e sono descritti di seguito come risultati comuni.
DELIVERABLEModello dipendenza e lista dei rischi di migrazione
DELIVERABLERelazione sulla valutazione e la raccomandazione dei modelli candidati
DELIVERABLELe interfacce adattano lo strato e applicano il codice sorgente modificato
DELIVERABLESuggerimenti, RAG s, strumenti e pacchetti di migrazione politica di sicurezza
DELIVERABLEResoconti di prova di qualità e capacità di prestazione
DELIVERABLERispondenze di transizione, ritiro e emergenza
DELIVERABLEVersione del modello e valutazione continua del manuale operativo
Come viene valutato il bilancio del progetto
Copertura del servizio e chiusura aziendale che devono essere completati nella prima fase: applicazioni AI esistenti, test di affidabilità del modello e rischio di migrazione, set di attività reali, posizionamento degli errori e costruzione di base di costi di qualità
Livello di integrità dei codici, dei dati, dei sistemi, delle attrezzature e dei documenti esistenti e di portata di copertura da controllare, rilocalizzare o ri-progettare
Numero di interfacce di terze parti, responsabilità di coordinamento, qualità dei dati, insolita compensazione e cooperazione dei fornitori esterni
Requisiti non funzionali quali prestazioni, disponibilità, sicurezza, autorità, audit, conformità e accesso a finestre
Profondità di consegna e responsabilità a lungo termine: transizione su scala grigia, programma di ritiro e di contingenza, versione modello e valutazione continua del manuale operativo e garanzia di qualità, gamma di continuità di mantenimento della pace
Queste circostanze non raccomandano l'iniziazione immediata di pieno sviluppo.
Obiettivi del progetto, persone responsabili e criteri di accettazione non sono stabiliti
Conti chiave, dati, interfacce o autorizzazioni aziendali non disponibili
Solo il prezzo massimo o il ciclo molto breve è ricercato, e le prove necessarie e il controllo di qualità non sono accettate
IMPLEMENTATION PLAYBOOK
Quanto grandi modelli di produzione nazionale si adattano e migrano dalla domanda ai risultati accettabili
I seguenti sono utilizzati per spiegare la metodologia di implementazione, il calibro dei dati e i confini della responsabilità, e non sono utilizzati come proxy per il giudizio di progetto da liste funzionali.
Prima di tutto, registriamo lo stato reale prima della modifica.
Il progetto inizia selezionando un link aziendale che necessita di maggior miglioramento, intervistando l’utente effettivo e prendendo campioni recenti. Il volume di elaborazione, il tempo medio di attesa, il numero di ritorni, numeri insoliti e punti di contatto manuali intorno alla “applicazione AI esistente, la dipendenza da modelli e l’audit dei rischi di migrazione” è documentato; se i dati disponibili sono incompleti, le fatture manuali per una o due settimane sono utilizzate come base.
La linea di base dovrebbe anche indicare la portata delle statistiche e delle esclusioni. Ad esempio, il tempo di elaborazione inizia con la disponibilità di informazioni o con la prima presentazione da parte del cliente, l'eccezione non include interfacce di terze parti, e le modifiche manuali sono la correzione o la rielaborazione di piccole prove.
Convalida le ipotesi chiave con il minimo ambito disponibile
La prima fase non cerca di coprire tutti i dipartimenti, ma piuttosto forma un ciclo chiuso intorno “real task set, posizioni sbagliate e basi di costi di qualità” che possono operare in termini reali: ingresso chiaro, regole di gestione, azioni di sistema, ruoli responsabili, movimenti anormali e output finale.
La valutazione della necessità corrisponde a ciascuna competenza per la scena aziendale, il ruolo dell'utente e l'accettazione del campione. I soggetti che non forniscono dati legittimi, interfacce o decisori devono essere inclusi come pre-condizione o fase successiva, e non devono essere inclusi tranquillamente in un'offerta a banda fissa.
Rendere il processo un risultato di fase reversibile e reversibile
Un percorso tipico è quello di basare l'applicazione dell'inventario sul modello originale, stabilire una vera e propria linea di base di qualità della missione, valutare la produzione del paese candidato sul modello privato, interfaccia completa e applicare il link.
La dimostrazione di fase non è “guarda al lavoro”. Un campione rappresentativo dovrebbe essere utilizzato per coprire processi normali, campi mancanti, richieste ripetute, autorità inadeguate, sorpresi di tempo e anomalie di dati storici da servizi esterni, e per identificare i problemi che si presentano solo nell’ambiente di produzione in una fase iniziale.
Accettazione e accettazione comuni con consegna, prove e indicatori
Il progetto dovrebbe almeno controllare l'affidamento del modello sulla lista dei rischi di migrazione, la valutazione del modello e il rapporto di raccomandazione del candidato, lo strato dell'adattatore dell'interfaccia e l'applicazione del codice sorgente modificato, e confermare l'attribuzione della sorgente o della configurazione, la gestione del conto, la distribuzione di costruire, il backup dei dati, la risposta di guasto e le responsabilità di manutenzione successive.
Si presume che una linea di base di processo sia di 800 elementi al mese, una media di 18 minuti per unità, e un tasso di ritorno del 12 per cento, che è solo un esempio, non una prestazione del cliente. Una linea dovrebbe essere seguita da un continuo osservazione di quattro o otto settimane dello stesso calibro, prima di giudicare se la selezione del modello è raggiunta sulla base di prove reali della missione, inferiore singolo fornitore e versione vincolante, e il processo di migrazione può essere grigio e ritirato.
Parole chiave e descrizione del contenuto
Questa pagina contiene contenuti organizzativi inerenti a problemi di servizio reali come l'adattamento del Grande Modello per la Produzione Nazionale, la migrazione del Modello AIM, la migrazione del Modello Grande, e la sostituzione del Modello Grande. Le parole chiave sono utilizzate per aiutare gli utenti e i sistemi di ricerca a identificare i temi, senza implicare un impegno per gli effetti fissi; la portata finale, il ciclo, il budget e gli indicatori si basano sulla diagnosi del progetto, il contratto e l'accettazione dei parametri di base.
DELIVERY PATH
Attuazione e modalità di consegna
Ogni fase ha obiettivi chiari, ruoli partecipativi e risultati valutabili, e le decisioni importanti non sono lasciate alla fine del progetto.
01Applicazione dell'inventario e della dipendenza dal modello originale
02Stabilimento di una vera e propria missione di qualità baseline
03Valutazione della produzione e modelli privati dei paesi candidati
04Completamento dell'interfaccia e applicazione dell'adattamento a catena
05Scala grigia a doppio giro e revisione operativa
06Interruttore formale e monitoraggio continuo
FAQ
FAQs
Le questioni più comuni prima della cooperazione sono chiaramente indicate in anticipo.
I grandi modelli di produzione domestica possono sostituire direttamente i modelli esistenti all'estero?+
Alcune attività di testo possono essere più facili da sostituire, ma le uscite strutturate, gli strumenti sono chiamati, il contesto, le competenze e le strategie di sicurezza richiedono solitamente la rivalutazione e l'adattamento.
La migrazione dei modelli richiede la riqualificazione dell'intera applicazione AI?+
Di solito, no. Le differenze possono essere isolate modellando lo strato appropriato o gateway, ma i suggerimenti, RAG, gli strumenti e le anomalie dell'agente possono ancora essere regolati.
Deve essere più economico del modello API?+
L'implementazione privata aumenta i costi di calcolo, capacità, monitoraggio, sicurezza e aggiornamento, adatti a dati, reti, controllabilità o carichi stabili con requisiti chiaramente definiti.
Come si può modellare la commutazione in modo da evitare le operazioni online?+
Ripristinare prima, quindi utilizzare il flusso d'ombra, la doppia corsa o la piccola cenere di scala, confrontando qualità, ritardo, costo e correzione manuale.
DECISION FAQ
Controlla tutte le 265 domande.Questioni comuni relative ai progetti attuali
Ingegneria del contesto aziendale, migrazione dei modelli e intelligenza dei processi
Come si dovrebbe accettare l'adattamento di grandi modelli di produzione nazionale e la migrazione dei modelli?
I modelli pre-removal, consigli, conoscenze, strumenti e set di attività reali devono essere congelati, confrontando la qualità della risposta, l'output strutturato, il riferimento RAG, la chiamata degli strumenti, il rifiuto, la sicurezza, il ritardo, la spedizione simultanea, il costo e la correzione manuale.
Visualizza risposta completaSistema operativo AI, PoC e Enterprise AIQuando sarà multimodel l'accesso e il modello AI Gateway sarà necessario per le applicazioni enterprise AI?
Il gateway multi-model ha un valore chiaro quando ci sono più applicazioni AI, fornitori di modelli, scale settoriali o strategie di sicurezza nell'impresa, e richiede chiavi uniformi, limiti di percorso, limiti di flusso, statistiche di auditing e di costo.
Visualizza risposta completaSviluppo custodiale AI, AI Prodotti e ModelliCome dovrebbero scegliere i modelli grandi fine-tune e la base RAG knowledge?
Il modello è solitamente prioritario quando è necessario ottenere fatti aggiornati, informazioni aziendali e un riferimento. È necessario cambiare i formati di output, i termini professionali, le classificazioni o il comportamento specifico della missione in modo stabile, e valutare la fine-tuning del modello quando c'è un campione di qualità sufficientemente alta. I due non sono in conflitto, e progetti complessi possono utilizzare RAG s, regole e piccoli ottimizzazione allo stesso tempo.
Visualizza risposta completaProduzione e continuità dei sistemi AIC'è bisogno di continuità dopo l'implementazione del modello di privatizzazione?
La privatizzazione cambia solo distribuzione e confini di dati, e non elimina il lavoro continuo di modelli, strutture di ragionamento, patch di sicurezza, capacità, monitoraggio, backup e valutazioni delle applicazioni.
Visualizza risposta completaRELATED
Prendi il tuo consiglio.Servizi, orientamento e casi
Modello di privatizzazione
Privatizzazione AI, modello di fine-tuning e spiegamento ragionamento
Modello percorso del progetto per dati, effetti, calcolo e costo totale
Per ulteriori informazioni.Accesso unificatoGrande modello Gateway e modello Route
Ridurre l'accoppiamento dell'applicazione con il fornitore del modello per supportare il commutatore di scala grigia
Per ulteriori informazioni.Valutazione dell'immigrazioneValutazione dell'applicazione AI e governance della qualità del modello
Confronta qualità e rischio prima e dopo la migrazione utilizzando un insieme fisso di compiti reali
Per ulteriori informazioni.Diagnosi del progettoCollare AI informazioni di progetto e ottenere giudizio preliminare
Controllare le attività operative, i dati, i sistemi, i rischi, i bilanci e il primo campo di certificazione
Per ulteriori informazioni.Luogo di origineGrande modello di migrazione, doppia valutazione di funzionamento e piattaforma di commutazione su scala grigia per la produzione di grandi modelli nazionali
Dimostrando come la linea base originale del modello è congelata utilizzando l'applicazione dell'impresa AI, l'uscita strutturata, RAG e gli strumenti per l'uso nel modello di adattamento grande, e completando la migrazione controllata da valutazione offline, flusso d'ombra, doppio running, scala grigia e ritiro.
Per ulteriori informazioni.