Home / FAQs Pengembangan AI, Produk AI dan Pemodelan
QUESTION & ANSWER

Kondisi apa yang dibutuhkan oleh privatisasi AI Development?

Privatisasi AI membutuhkan klarifikasi sebelumnya tingkat data, batas jaringan, tugas target, indikator kualitas, ko-aktivitas, kondisi komputasi, dan tanggung jawab jangka panjang.Deployment of the Intranet tidak secara otomatis mewakili keamanan, juga tidak menjamin efektivitas model atau biaya yang lebih rendah.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan

Proyek privatisasi schawnutnutdah mencakup baik rekayasa aplikasi, layanan modelling, infrastruktur dan operasi aman. Perusahaan perlu menyatakan data mana yang tidak tersedia di luar domain, apakah jaringan terisolasi, bagaimana pengguna dan sistem disertifikasi, bagaimana mereka mengantisipasi dan merespon, dan yang mempertahankan GPU, model dan aplikasi.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penilaian dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai fase bisnis, data, dan proyek. Disarankan bahwa kondisi berikut akan diperiksa dan bahwa temuan umum di web akan dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Penghapusan data, kepatuhan persyaratan dan batas jaringan nyataKeperluan tugas target untuk model panjang kualitas dan konteksSumber daya sistem PBBKetersediaan untuk penggunaan model, peningkatan berkelanjutan dari penanganan perdamaian transportasi platform
ACTION STEPS

Cadangkan perintah dari awal

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Data dan sistem yang spesifik yang harus diprivatisasi diidentifikasi.

02

Ketergantungan Kunci Validasi

AchidonAbandingkan cloud-end versus efek model yang dapat disebarkan dengan set tugas yang tetap.

03

Pembangunan hasil yang dinilai

Kapasitas skala kecil, keselamatan dan akses aplikasi ke PoC selesai.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Desain dari kemampuan tinggi, pemantauan, peningkatan dan repatriasi program.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?

Contoh ses Contoh digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Berkas peralatan dan data kerusakan perusahaan manufaktur dapat digunakan hanya pada Intranet, dan model kandidat dan RG dapat dikerahkan dalam lingkungan pengujian isolasi untuk memeriksa kualitas pertanyaan dan jawaban dan beban GPU. Jika model lokal tidak mencukupi untuk diagnostik kompleks, layanan model pencarian dan dikendalikan lokal digunakan dalam kombinasi, tergantung pada kebijakan keamanan.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Pembelian opasing dari hanya model GPU dan penyebaran, tidak jelas aplikasi operasional

Jaringan tidak dianggap memerlukan otoritas, audit dan keamanan update setelah penyebaran

Keunggulan meremehkan biaya jangka panjang model tingkat atas, pengembangan kapasitas dan mobilitas profesional

ACCEPTANCE

Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?

Aplikasi source code, konfigurasi model, izin, skrip penyebaran, pemantauan dan data pergerakan harus diambil alih.

Saat melakukan persiapan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan agar proses saat ini, sampel perwakilan, sistem yang ada, perencanaan waktu dan tingkat anggaran yang dibawa Pertama, barang-barang yang tidak diketahui ditandai dengan jelas, kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnostik, PoC, proyek jarak tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dengan contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan waktu yang direncanakan dapat dikolasikan sebelum konsultan dapat membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas yang sebenarnya.

Konsultan proyek Associate