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같은 유형의 프로젝트 프로그램 예

AI 모델링 구현 프로그램

인터넷 Privatization AI 지식과 논리 서비스 플랫폼

지역 모델, RAG 및 미세 조정 노선, 건물 모델 게이트웨이, 지식 검색, 소싱 서비스, 용량 모니터링, 보안 감사 및 데이터 고립의 조건 하에서 버전 회귀 시스템을 비교하는 방법을 보여줍니다.

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같은 유형의 프로젝트 프로그램 예

이 같은 프로젝트의 구현 옵션의 예입니다.

이 페이지는 이러한 프로젝트가 일반적으로 분석, 구현 및 허용되는 방법을 설명하는 데 사용되며 특정 클라이언트와 해당하지 않습니다, 또는 패키지 아이디어, 데모 인터페이스 또는 측정 데이터 프로젝트 성능. 페이지 내용 및 공공 범위 이해

우리는 이것을 볼 수 있습니다.

누가 그것을 사용하고, 무엇 시스템의 일, 무엇 가치?

사용자 이름

기업 직원, 직업적인 매니저, 클라이언트 서비스 또는 프로젝트 팀 및 권위 매니저

실제 사용

명확한 데이터 계층, 네트워크 경계, 대상 작업, 공동 분산, 지연 및 운송 책임; 제어 된 클라우드 끝, 로컬 모델, RAG s, 규칙 및 동일한 작업 설정과 미세 조정 경로 비교; 로컬 모델 게이트웨이, 지식 검색, 정체적 권한 및 PoC의 응용 프로그램을 설정. 주요 결과 및 특정 작업은 반대 작업에 의해 확인됩니다.

핵심 기능

Intranet AI 응용 포털

해당 포스트에 대한 운영 인터페이스를 제공하여 to-do, 결과 및 anomalies에 초점을 맞춘 일상 업무를 수행합니다.

지역 모델 Gateway

Harmonized 관리 모델 통화, 버전 및 경로 가이드 전략, 계정 임무 품질, 지연 및 실행 비용으로 복용.

비즈니스 지식 RAG

(c) 저자화 재료에 관련 정보를 찾고 단순히 발견되지 않은 결론을주는 것보다 검토 가능한 소스로 돌아갑니다.

모델 미세 조정 물 라인

Harmonized 관리 모델 통화, 버전 및 경로 가이드 전략, 계정 임무 품질, 지연 및 실행 비용으로 복용.

물류 및 물류 관리

Harmonized 관리 모델 통화, 버전 및 경로 가이드 전략, 계정 임무 품질, 지연 및 실행 비용으로 복용.

ID 및 인증

사용자의 ID에 따라 제한 데이터 및 작업은 액세스, 변경 및 민감한 동작 기록을 유지합니다.

사업 가치

다음은 동일한 프로젝트에 우선적으로 지정할 수있는 값 방향이며 고정 진행을 나타내지 않습니다. 형식 프로젝트는 기업 's 자신의 비즈니스 기반을 먼저 설정해야합니다.

Clearer 데이터 사용 경계

배포 경로는 임무 효과와 총 비용으로 구동됩니다

소원, 성능 및 리소스의 품질은 측정 할 수 있습니다.

모델 및 적용 자산은 지속적으로 촬영 될 수 있습니다.

01 / 운영현황

사업이 일반적으로이 문제를 직면하는 조건은 무엇입니까?

이 페이지는 클라이언트 별 성능, 정확성 또는 비용 절감 결과에 대한 옹호하지 않는 동일한 종류의 프로젝트의 예입니다.

Data는 공공 모델 서비스 및 기존 도구에 직접 전송할 수 없습니다.

기업은 먼저 GPU 및 배포 모델을 구입했지만 고정 임무 및 충격베이스 라인이 없습니다.

지식의 경계, 독점 행동 및 모델링 미세 조정은 명확하지 않다

단일 사용자 데모 사용 가능, 지연, 가시 및 배포 후 안정

모델, 드라이버, 자격 및 응용 프로그램 버전 변경 후 회귀 및 회귀의 부족

02 / 시행 방법론

그런 프로젝트를 어떻게 끊기지?

첫 번째 단계는 프로세스, 데이터, 시스템 의존성 및 특이한 경계를 식별하는 실제 사업 할당에 의해 정의됩니다. 다음은 이 경우 채택되거나 권장되는 구현의 순서입니다.

01

Clarify 데이터 레벨, 네트워크 경계, 대상 작업, 동시 배포, 지연 및 운송 책임

02

제어 클라우드, 로컬 모델, RAG, 규칙 및 동일한 작업 설정과 미세 조정 경로 비교

03

먼저, 로컬 모델 게이트웨이, 지식 검색, 정체성 특권 및 PoC의 응용 프로그램을 만들

04

LoRA와 같은 고급 프로그램의 교육 데이터 및 평가는 안정적인 행동 격차가있을 때 준비됩니다.

05

Quantified, 일괄 처리, 공동 채택, 용량 및 꾸준한에 표적 하드웨어

06

감시 및 경보, 보안 감사, 버전 회귀, 업그레이드 및 실패 재개

먼저 요청을 작성할 필요가 없습니다.

이 프로젝트의 좋은 아이디어는 판단하고 싶습니까?

프로젝트 컨설턴트 's 마이크로 테터를 추가하여 현재 문제를 나타내는, 시스템, 예상된 go-live 및 예산 수준의 타이밍, 우리는 첫 번째 기간과 주요 위험의 범위를 결정하는 데 도움이 될 것입니다.

문의하기
03 / 프로젝트 경계

누가 무엇을 책임지고 있습니까? 어떤 조건이 먼저 확인되어야합니까?

당사자의 책임

작업, 데이터, 네트워크, 알고리즘 및 보안 제약의 식별에 대한 지원

기본 설정 및 클라우드, 로컬, RAG, 규칙 및 미세 조정 경로 비교

서비스 개발, 지식 응용, 역량, 모니터링 및 배포

조직 품질, 성과, 안전, 안정성, 승진 및 recantance

바인딩 및 경계

개인 deployment는 안전, 효과 또는 더 낮은 비용을 자동적으로 보장하지 않습니다

법률 허가 및 전문 품질의 클라이언트에 의해 보장되는 교육 및 평가 데이터

모델의 미세 조정은 지식베이스, 비즈니스 규칙 및 수동 승인에 대한 대체가 아닙니다.

하드웨어, 모델 라이온스, 드라이버 업그레이드 및 장기 이동성 별도의 계획 필요

04 / 시스템 범위

첫 단계에 가능한 포함을 위한 기능 단위

모듈의 이름은 최종 인용 범위가 아닙니다. 공식 항목은 사용자, 입력 출력, 권한, 인터페이스, 이상한 프로세스 및 항목 또는 아닙니다의 항목 별 확인이 필요합니다.

Intranet AI 응용 포털지역 모델 Gateway비즈니스 지식 RAG모델 미세 조정 물 라인물류 및 물류 관리ID 및 인증용량 성능 모니터링버전 평가 및 뒤
05 / 납품 및 합격

배송이 완료되면 어떻게 남아야 하나요?

DeliveryPrivatization 노선 및 총 비용 평가
Delivery교육 검증 시험 데이터 설명
Delivery지역 AI 신청 및 논리 서비스 소스
Delivery모델, RAG s 또는 미세 조정 비교 보고서
Delivery액세스 보안 및 네트워크 배포 프로그램
Delivery성능 능력과 장기 안정성 시험 보고서
Delivery지식의 향상

리뷰의 기술

페이지는 고객의 프로젝트 자료가 있는 주장이 아닙니다. 다음의 검증 가능한 레코드는 계약 범위에 따라 형식적인 구현을 위해 설치되어야 합니다.

공학 증거데이터 분리, 네트워크 경계, 작업 지표 및 동시 배포 및 가용성 요구 사항
공학 증거기본 모델에 대한 독립적 인 임무 비교 보고서, RAG, 규칙 및 미세 조정
공학 증거테스트 데이터, 모델 라이온스, 구성 및 버전 레코드를 검증하는 훈련
공학 증거P50/P95/P99 지연, 섭취, 오류율 및 자원 보장 시험
공학 증거Identity 정리, 로그 감축, 사이버 quarantine 및 보안 정리 기록
공학 증거모델 업그레이드, 장애, 재 위협 및 지속적인 운동

추천된 합격 및 검사 baseline

독립적 인 테스트 세트의 작업 품질 및 심각한 오류는 합의 된 기본에 도달

다른 배우는 만 접근 mandated 지식, 모형 및 신청 기능 할 수 있습니다

목표는 지연, 단열, 안정성 및 자원의 합의 된 값과 결합됩니다.

모델은 사용할 수 없습니다, under-resourced 및 그들의 버전이 비정상적인 경우 반전 될 수 있습니다

교육, 검증, 테스트 데이터 및 모델링 및 라이센스는 추적 할 수 있습니다

Enterprise는 배포, 모니터, 업그레이드, 수행 평가 및 자산을 독립적으로 수행 할 수 있습니다.

DECISION FAQ

현재 프로젝트와 관련된 일반적인 문제

모든 265 질문을 체크 아웃.
Custom AI 개발, AI 제품 및 모델링

큰 모델이 잘 쓰여져야 할지, RAG knowledge Base가 선택해야 하는지?

이 모델은 일반적으로 업데이트 된 사실, 비즈니스 정보 및 참조를 얻기 위해 필요한 경우 우선순위됩니다. 그것은 출력 형식, 전문 용어, 분류 또는 임무 특정 행동을 변경하는 데 필요한 안정적인 방식으로, 그리고 모델의 미세 조정을 평가하는 것은 충분하게 높은 품질의 샘플이있을 때. 두는 충돌하지 않고 복잡한 프로젝트는 RAG s, 규칙 및 미성년자 미세 조정을 동시에 사용할 수 있습니다.

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Custom AI 개발, AI 제품 및 모델링

AI Assembly Development의 어떤 조건이 필요합니까?

AI의 Privatization는 데이터 레벨, 네트워크 경계, 대상 작업, 품질 지표, 공동 행동, 컴퓨팅 조건 및 장기 책임의 사전 선행을 요구합니다. Intranet의 배포는 자동으로 보안을 나타내지 않으며 모델 효과 또는 낮은 비용을 보장하지 않습니다.

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Custom AI 개발, AI 제품 및 모델링

AI 소원 서비스의 배포가 확인되고 허용됩니까?

AI 소지 서비스는 합격 크리터로서의 성공을 위해 인터페이스에 의존하지 않습니다. 대상 임무, 응답 지연, 도난 및 배포, 안정성, 자원 감사, 단위 비용, 권위 감사, 감시 경보 및 실패 레터의 품질은 확인해야합니다. 테스트는 실제 비즈니스 피크, 긴 입력, 특정 요구 및 모델이 사용할 수 없습니다. 모든 지표는 명확한 모델, 하드웨어, 구성 및 데이터 버전으로 결합해야합니다. 재검사를 계속하려면.

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AI 시스템의 생산 및 연속성

privatization 모델의 배포 후 continuity에 대한 필요는 있습니까?

분산은 배포 및 데이터 경계를 변경하고, 모델의 지속적인 작업을 제거하지 않습니다, 프레임 워크를 소지, GPU 구동, 보안 패치, 용량, 모니터링, 백업 및 응용 프로그램 평가. 기업은 또한 지식, 힌트, 에이전트 도구 및 비즈니스 인터페이스를 유지합니다. 예산없이, 활성화 환경은 매우 느리거나 복구 실패시 발견 될 수 있습니다.

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당신의 판단은 실제적인 상황에 근거합니다.

이 경우 프로젝트가 사업에 다시 돌아갈 수 있는 방법입니다.

적합한 것을 말해, 첫 번째 단계에서 수행되고 위험이 현재 프로세스, 시스템 및 문제를 식별하는 데 관여되는 것은 주소입니다.

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