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QUESTION & ANSWER

AIアセンブリ開発にはどのような条件が必要ですか?

AIの特化は、データレベル、ネットワーク境界、ターゲットタスク、品質指標、共同活動、計算条件、および長期的責任の事前の明確化を必要とします。 Intranetの展開は、自動的にセキュリティを表わさないだけでなく、モデルの有効性やコストを下げる保証も行います。

質問に答えます。

まず、意思決定に使用できる結論をあげます

プライバタイゼーションプロジェクトには、アプリケーションエンジニアリング、モデリングサービス、インフラ、および安全な運用の両方が含まれます。 企業が、ネットワークが分離されているかどうか、ユーザーとシステムが認証されるか、ユーザーが予測して応答する方法、およびGPU、モデルおよびアプリケーションを維持するかを指定する必要があります。

DECISION FACTORS

判断前にどのような条件を識別する必要がありますか?

同じ質問は、異なるビジネス、データ、およびプロジェクトフェーズで異なる回答を持つ場合があります。次の条件がチェックされ、Web上の一般的な検索が自分のプロジェクトに組み込まれていることを示唆しています。

データの解散、コンプライアンス要件、および実際のネットワーク境界モデルの品質とコンテキストの長さのためのターゲットタスクの要件国連システムのリソースモデルライセンス、プラットフォーム輸送の継続的なアップグレードのための責任
ACTION STEPS

事前に提案した注文

01

まず、目標と境界について明確にします。

プリバタイズしなければならない特定のデータとシステムが特定されます。

02

検証キー依存

クラウドエンドの対デプロイ可能なモデルエフェクトを固定タスクセットと比較します。

03

評価可能な結果の開発

PoCへの小型容量、安全および適用アクセスは完了しました。

04

次のステップを実際の結果で決定してください。

高可用性、監視、アップグレード、および再パティエーションプログラムの設計。

PRACTICAL EXAMPLE

実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?

判断方法を説明するために使用される例

製造企業の機器ファイルと機能不全データは、Intranet でのみ使用でき、候補モデルと RG は、隔離試験環境で導入して、質問の質と回答と GPU 負荷をチェックすることができます。ローカルモデルが複雑な診断に十分でないと、セキュリティポリシーに応じて、ローカル検索および制御モデルサービスが組み合わせて使用されます。

COMMON RISKS

一番簡単なピットでステップアップ。

GPUとデプロイメントモデルのみの購入、明確な運用アプリケーションではなく

デプロイ後の権限、監査、セキュリティの更新を必要としないネットワーク

アップグレードモデル、容量拡大、プロフェッショナルなモビリティの長期コストを削減

ACCEPTANCE

受診と確認を終わらせる方法は?

ソースコード、モデル構成、パーミッション、デプロイメントスクリプト、監視、移動データの適用を上回る必要があります。

サプライヤーや社内チームと通信する準備をする際、現在のプロセス、代表サンプル、既存のシステム、計画時間、予算レベルが持ち込まれることが推奨されます。まず、未知の項目は明確にマークされ、その後、診断、PoC、固定範囲プロジェクト、または進行中の研究開発を使用することが決定されます。これは通常、境界線なしで価格と期間の直接的な需要よりも信頼性が高くなります。

上記の例とは異なるプロジェクト条件ですか?

運用目的、既存システム、サンプル、計画時間などは、コンサルタントが実際の境界に関して予備審査を行うことができる前に調整できます。

コンサルタント