데이터 및 준수
입력, 문서, 로그 및 모델 출력이 민감한 정보를 포함하고, 공급 업체 데이터 사용, 유지, 지역 및 액세스 제어 정책을 확인.
질문에 대한 답변
Cloud AI 및 개인 배치
고급 모델링 기능을 필요로하는 저감도, 빠른 변화 시나리오는 준수 기반 클라우드 엔드 API의 평가를 우선적으로 할 수 있습니다. 데이터가 Intranet에서 제거 될 수 없을 때 사전 승인은 평가 될 수 있으며, 매우 자원 집중적입니다. 대부분의 기업은 데이터 및 작업에 의해 계층화되는 혼합 프로그램에 더 적합합니다.
DECISION FACTORS
결정화에 대한 검사를 할 수있는 주요 요소
첫째, 제지 및 책임의 경계는 식별, 그 기술 경로 및 협력의 변조에 비해.
모델 효과
기업의 실제 문제 세트의 사용은 더 정확하고, 인용, 도구 통화 및 안정성, 오히려 공공 인물의 단일 목록에 근거를 둔.
비용 구조
Clouds는 일반적으로 통화 수준에 대해 지불합니다. privatization은 또한 컴퓨팅 전력, 모델 배포, 모니터링, 보안, 업그레이드 및 전문 비용을 포함합니다.
성과와 유용성
평가는 결합, 응답 시간, 네트워크 의존, downgrade 프로그램 및 사업 연속성, 및 중요한 과정은 혼자 단 하나 모형에 의지할 수 없습니다.
운영 및 관리
배포되는 곳, 권위, 로그, 평가, 경고, 지식 업데이트, 수동 피드백 및 예외 처리가 필요합니다.
모델로 공급 업체 스위치
(c) 단일 모델에 바인딩하는 모델 게이트웨이 및 기능 적응층의 응용 프로그램을 사용하여 중요한 작업을 위해 대안 경로를 유지합니다.
통신 또는 평가 이전에 권장 사항 준비
사이트 데이터 평가실시간 작업 평가병렬 및 지연 대상모델 번호 예측Innernet 및 계산 조건감사 및 로그 전략수동 검토 및 downgrading 메커니즘모형 향상과 보충 계획
구현에 대한 경로를 제안
장면과 데이터 계층은 작은 규모의 PoC이 효과를 비교하고 총 비용을 비교하기 위해 사용되기 전에 완료 될 것을 권장합니다.
DECISION WORKSHEET
클라우드 AI 및 개인 배포를 실행 가능한 결정 만들기
다음 워크 시트는 벤더 기반, 내부 승인 및 프로젝트 지원 입력으로 Vague 조언을 구성하는 데 도움이됩니다.
데이터 및 준수
입력, 문서, 로그 및 모델 출력이 민감한 정보를 포함하고, 공급 업체 데이터 사용, 유지, 지역 및 액세스 제어 정책을 확인.
요인이 불확실한 경우에, 진단 또는 작은 가늠자 유효성은 배열되어야 하고 비 가변적 조정 총 가격 범위를 직접 포함하기 위하여 적합하지 않습니다.
모델 효과
기업의 실제 문제 세트의 사용은 더 정확하고, 인용, 도구 통화 및 안정성, 오히려 공공 인물의 단일 목록에 근거를 둔.
요인이 불확실한 경우에, 진단 또는 작은 가늠자 유효성은 배열되어야 하고 비 가변적 조정 총 가격 범위를 직접 포함하기 위하여 적합하지 않습니다.
비용 구조
Clouds는 일반적으로 통화 수준에 대해 지불합니다. privatization은 또한 컴퓨팅 전력, 모델 배포, 모니터링, 보안, 업그레이드 및 전문 비용을 포함합니다.
요인이 불확실한 경우에, 진단 또는 작은 가늠자 유효성은 배열되어야 하고 비 가변적 조정 총 가격 범위를 직접 포함하기 위하여 적합하지 않습니다.
어떤 평가의 비교를 포함해야 합니까?
이 웹 사이트는 귀하가 웹 사이트를 탐색하는 동안 귀하의 경험을 향상시키기 위해 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키들 중에서 필요에 따라 분류 된 쿠키는 웹 사이트의 기본적인 기능을 수행하는 데 필수적이므로 브라우저에 저장됩니다. 또한이 웹 사이트의 사용 방식을 분석하고 이해하는 데 도움이되는 제 3 자 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키는 귀하의 동의하에 만 브라우저에 저장됩니다. 이러한 쿠키를 거부 할 수도 있습니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.
예를 들어, 기업은 프로젝트가 매월 노동 시간 160 시간을 절약 할 것이라고 예상하지만,이 수치는 작업의 수로로 끊어져야한다, 단일 시간 절약, 채택 속도 및 수동 검토 비율. 사용자가 첫 번째 기간을 사용하는 40 % 만 경우, 또는 새로운 프로세스가 검토 프로세스를 증가하면 실제 이점은 명백한 추정보다 크게 낮을 것입니다.
납품업자 커뮤니케이션 도중 질문하는 것을 위한 4가지의 유형
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그것은 범위 명확성, 중요한 신뢰, 팀 수용량, 합격 실행 가능성 및 장기적인 투수는 각각 점수를 위한 기초가 기록될 것이라는 점을 추천됩니다. 프로그램이 더 싸면, 공용영역, 이동, 테스트 또는 온라인 책임은 제외됩니다, 그 후에 비교하기 전에 동일한 납품 구경으로 개조되어야 합니다.
심사의 원칙
이 페이지는 고정 제안이나 성능 약속을 구성하지 않는 의사 결정적인 프레임 워크를 제공합니다.
FAQ
FAQs
협력의 앞에 가장 일반적인 문제는 명확하게 전진됩니다.
개인의 공제의 시간 후에 절대적으로 안전합니까?+
계정 번호 특권, 네트워크 경계, 로그, 루프홀, 모델 파일, 운송 인력 및 터미널 액세스와 같은 위험은 여전히 주소가 될 필요가 없습니다.
동시에 여러 모델을 사용할 수 있습니까?+
노선은 작업, 데이터 레벨, 효과, 비용 및 가용성으로 해조 모델 게이트웨이를 통해 만들 수 있지만 균일 한 측정 및 통화 관리가 필요합니다.
private deployment에 적합 한 작은 사업?+
데이터 제한 및 크기에 따라 사용. 필수 Intranet 요구 사항의 부재에서, 준수 클라우드 서비스는 일반적으로 독점적으로 배포되거나 개인적으로 전화 및 위험 평가를 기반으로하기 전에 값을 검증하는 데 사용됩니다.
DECISION FAQ
모든 265 질문을 체크 아웃.현재 프로젝트와 관련된 일반적인 문제
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엔터프라이즈 AI 변환의 항목은 어디에서 시작합니까?
엔터프라이즈 AI 운송은 실제, 고주파 및 결과 검사 작업 작업으로 시작해야하며, 먼저 구매 모델 또는 대형 플랫폼을 구축해야합니다. 현재 처리, 시간 소모, 백 작업, 오류 결과 및 수동 책임 및 샘플이 가능한 장면을 선택하고 하단을 커버하는 데 수동으로 사용될 수 있습니다.
전체 답변보기기업 AI 효과, 안전 및 계속 가동프로젝트 "Enterprise AI"로 무엇을해야합니까?
기업 AI 프로젝트의 ROI는 모델의 동기 부여 비용뿐만 아니라 "수량 많은 사람들이 저장 된 방법"에 의해 측정 할 수 없습니다. 현재 프로세스의 시간을 기록하는 것이 중요합니다. 오류, 응답 시간, 기회 손실 및 준수 비용, AI이 온라인에서 실제 변경을 비교하는 것이 중요합니다.
전체 답변보기기업 AI 효과, 안전 및 계속 가동AI 프로젝트가 합격 및 검사 지표를 개발하는 방법?
AI 프로젝트는 단순히 “좋은 전망”를 받아들이고 자료의 100% 정확도에 투입할 수 없습니다. 지시자는 사업 결과, 모형 효력, 체계 성과, 안전 특권 및 수동 밑바닥 위로 둘 다를 커버해야 합니다. 시험 수집은 실제적인 가동에서 파생되고 어려움과 위험에 따라 구조될 것입니다.
전체 답변보기기업 AI 효과, 안전 및 계속 가동AI PoC은 잘 작동합니다. 왜 라인에 있을 때 변화합니까?
PoC은 종종 샘플, 작은 수의 사용자 및 안정적인 환경, 그리고 생산 시스템 얼굴이 더 복잡하다는 데이터 및 운영을 사용합니다. 지식 업데이트, 특전 필터, 인터페이스 지연 및 공동 선택 및 사용자 표현 차이는 모두 덜 효과적입니다.
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