Dane i zgodność
Określić, które wejścia, dokumenty, dzienniki i wyjścia modelu zawierają informacje wrażliwe, oraz sprawdzić wykorzystanie danych sprzedawców, zachowanie, obszar i politykę kontroli dostępu.
Home / Przewodnik dotyczący podejmowania decyzji / Cloud AI i prywatne wdrażanie
PROJECT DECISION GUIDEEnterprise AI wybrać model chmur lub deployment private
Projekt powinien raczej wybrać hierarchię opartą na zadaniach, danych, efektach i zdolności, niż obejmować całą scenę w ramach pojedynczego zastosowania.
Odpowiedz na pytanie.
Cloud AI i prywatne rozmieszczenie
Wrażliwość na niskie, szybko zmieniające się scenariusze, które wymagają zaawansowanych możliwości modelowania, mogą priorytetowo traktować ocenę zgodności z chmurą API; prywatyzację można ocenić, gdy dane nie mogą być usunięte z Intranetu, opóźnione i kontrolowane, a ich wydajność jest bardzo intensywna; a większość przedsiębiorstw jest lepiej przystosowana do programów mieszanych, które są hierarchiczne według danych i zadań.
DECISION FACTORS
Kluczowe elementy, które należy sprawdzić pod kątem podejmowania decyzji
Po pierwsze, określono granice ograniczeń i odpowiedzialności, a następnie porównano techniczne drogi i sposoby współpracy.
Efekty modelu
Wykorzystanie prawdziwego zestawu zagadnień przedsiębiorstw jest bardziej precyzyjne, cytuje, wzywa do działania i stabilizuje się, niż opiera się na jednej liście osób publicznych.
Struktura kosztów
Chmury są zwykle płacone na poziomie wywołania; prywatyzacja obejmuje również moc obliczeniową, wdrożenie modelu, monitorowanie, bezpieczeństwo, modernizację i koszty profesjonalne.
Wydajność i użyteczność
Oceny są łączone, czas reakcji, zależność sieci, programy obniżające rangę i ciągłość działalności gospodarczej, a kluczowe procesy nie mogą opierać się wyłącznie na jednym modelu.
Operacje i zarządzanie
W każdym przypadku, gdy jest to stosowane, wymagane jest upoważnienie, dzienniki, oceny, wpisy, aktualizacje wiedzy, ręczne informacje zwrotne i przetwarzanie wyjątków.
Przełącznik z modelami
c) W celu związania z jednym modelem zastosowania modelu warstwy bramki i możliwości przystosowania się do niej oraz utrzymania alternatywnych ścieżek dla ważnych zadań.
Przygotowanie zaleceń przed przekazaniem lub oceną
Ocena danych stronyRzeczywista ocena zadaniaCele równoległe i opóźnioneModel prognozowania wolumenu wywołaniaWarunki wewnętrzne i obliczenioweAudyt uprawnień i strategia dziennikaMechanizm ręcznego przeglądu i obniżania skaliModel upgrade i plan wymiany
Sugerowana droga do wdrożenia
Zaleca się, aby miejsce i hierarchia danych zostały ukończone przed wykorzystaniem małej skali PoC do porównania efektów i kosztów całkowitych.
DECISION WORKSHEET
Przekształcić chmurę AI i prywatne rozmieszczenie w wykonalne podejmowanie decyzji
Poniższe arkusze robocze pomagają przedsiębiorstwom w organizacji niejasnych porad w zakresie wejść opartych na wendorskich, wewnętrznych i do otrzymania projektu.
Dane i zgodność
Określić, które wejścia, dokumenty, dzienniki i wyjścia modelu zawierają informacje wrażliwe, oraz sprawdzić wykorzystanie danych sprzedawców, zachowanie, obszar i politykę kontroli dostępu.
Jeżeli czynnik pozostaje niepewny, należy zorganizować weryfikację diagnostyczną lub w małej skali i nie jest właściwe bezpośrednie włączenie niezmiennego ustalonego zakresu cen.
Efekty modelu
Wykorzystanie prawdziwego zestawu zagadnień przedsiębiorstw jest bardziej precyzyjne, cytuje, wzywa do działania i stabilizuje się, niż opiera się na jednej liście osób publicznych.
Jeżeli czynnik pozostaje niepewny, należy zorganizować weryfikację diagnostyczną lub w małej skali i nie jest właściwe bezpośrednie włączenie niezmiennego ustalonego zakresu cen.
Struktura kosztów
Chmury są zwykle płacone na poziomie wywołania; prywatyzacja obejmuje również moc obliczeniową, wdrożenie modelu, monitorowanie, bezpieczeństwo, modernizację i koszty profesjonalne.
Jeżeli czynnik pozostaje niepewny, należy zorganizować weryfikację diagnostyczną lub w małej skali i nie jest właściwe bezpośrednie włączenie niezmiennego ustalonego zakresu cen.
Co powinno zawierać porównywalne podsumowanie ocen?
Scenariusze są organizowane w hierarchii, rzeczywistej ocenie misji, jednoczesnych i opóźnionych celów, projekcjach wielkości połączeń modeli, wraz z bieżącą wielkością działalności, średnim czasem przetwarzania, poważnymi anomaliami, istniejącymi systemami, uprawnieniami do danych, zależnością od osób trzecich i dostępem do okien. Ta sama wersja informacji jest dostarczana różnym dostawcom i odrębnym opisom założeń, wyłączeń, kwestii współpracy z klientem, dowodów dostawy i akceptacji jest wymagana, aby uniknąć porównania całkowitej ceny tylko jednej brakującej granicy.
Na przykład, przedsiębiorstwo oczekuje, że projekt zaoszczędzi 160 godzin pracy miesięcznie, ale liczba ta powinna być podzielona na liczbę zadań, oszczędności czasu, stawki adopcji i współczynniki ręcznego przeglądu. Jeśli tylko 40% użytkowników korzysta z pierwszego okresu, lub jeśli nowy proces zwiększa proces przeglądu, rzeczywiste korzyści będą znacznie niższe niż pozorne szacunki.
Cztery rodzaje dowodów zalecanych do przesłuchania podczas komunikacji ze sprzedawcą
Pierwszy to dowody dotyczące zakresu: spójność wersji popytu, procesów biznesowych, prototypów, interfejsów i wyłączeń; drugi to dowody techniczne: czy podobne technologie mają dostępne struktury, zarządzanie kodem, testowanie, wdrażanie i zarządzanie problemami; trzeci to dowody dotyczące personelu: czy rzeczywiści uczestnicy, etapy wprowadzania, obowiązki i mechanizmy wymiany są jasne; a czwarty to dowody dotyczące dostawy: sposób przekazywania kodów źródłowych, danych, numerów kont, dokumentów, szkoleń, zapewnienia jakości i transportu. To normalne, że dostawcy nie mogą zapewnić poufności klienta na etapie składania ofert, ale powinni być w stanie wyjaśnić swoje własne metody i dowody, które mogą być opracowane w ramach tego projektu.
Zaleca się, aby przejrzystość zakresu, krytyczne poleganie, zdolność zespołu, wykonalność przyjęcia i długoterminowe przejęcie były oceniane oddzielnie i aby podstawa dla każdego wyniku była rejestrowana. Jeśli program jest tańszy, interfejs, migracja, testowanie lub odpowiedzialność online jest wykluczona, to należy go przeliczyć na ten sam kaliber dostawy przed porównaniem.
Zasada oceny
Niniejsza strona zawiera ramy decyzyjne, które nie stanowią stałej oferty ani zobowiązania do wykonania.
FAQ
FAQs
Najczęstsze kwestie przed współpracą są wyraźnie określone z wyprzedzeniem.
Czy dane są całkowicie bezpieczne po czasie deploymentu?+
Nie. Należy zająć się takimi zagrożeniami jak uprawnienia do korzystania z numeru konta, granice sieci, logi, luki w systemie, pliki modelowe, personel transportowy i dostęp do terminala.
Czy możemy używać wielu modeli jednocześnie?+
Trasy mogą być realizowane poprzez zadanie, poziom danych, efekt, koszt i dostępność za pośrednictwem zharmonizowanej bramy modelu, ale konieczne jest jednolite zarządzanie pomiarem i połączeniem.
Czy małe firmy nadają się do deploymentu?+
W zależności od ograniczeń danych i wielkości użytkowania. W przypadku braku obowiązkowych wymogów w zakresie intranetowych, usługi w chmurze zgodności są zazwyczaj wykorzystywane do walidacji wartości przed ich zastosowaniem wyłącznie lub prywatnie w oparciu o ocenę ryzyka i połączenia.
DECISION FAQ
Sprawdź wszystkie 265 pytań.Wspólne kwestie związane z obecnymi projektami
% 1% 1
Gdzie powinno rozpocząć się wejście do Enterprise AI Transformation?
Enterprise AI Transport powinien rozpocząć się od rzeczywistego, wysokiej częstotliwości i kontroli wyników zadania operacyjnego, a nie pierwszych modeli zakupu lub budowania dużych platform. Zapis bieżącego przetwarzania, czasochłonne, backwork, konsekwencje błędów i odpowiedzialności ręcznej, a także wybrać scenę, w której próbki są dostępne i mogą być ręcznie używane do pokrycia dna.
Wyświetl pełną odpowiedźprzedsiębiorstwo AI Skuteczność, Bezpieczeństwo i kontynuacja działalnościCo należy zrobić z projektem "Enterprise AI"?
ROI projektu AI nie może mierzyć tylko kosztów mobilizacji modeli, ani nie może być mierzona przez "jak wiele osób oszczędziło". Ważne jest, aby zapisać czas bieżącego procesu, czas spędzony na błędzie, czas reakcji, utracona możliwość i koszty zgodności, a także porównać rzeczywiste zmiany po AI było online.
Wyświetl pełną odpowiedźprzedsiębiorstwo AI Skuteczność, Bezpieczeństwo i kontynuacja działalnościW jaki sposób projekt AI powinien opracować wskaźniki akceptacji i inspekcji?
Projekt AI nie może po prostu zaakceptować i zaakceptować "dobrze wygląda" lub zobowiązać się do 100% dokładności danych. Wskaźniki powinny obejmować zarówno wyniki biznesowe, efekty modelowe, wydajność systemu, przywileje bezpieczeństwa i ręczne dolne-ups. Zbieranie testów musi być uzyskane z rzeczywistych operacji i być uporządkowane w zależności od trudności i ryzyka.
Wyświetl pełną odpowiedźprzedsiębiorstwo AI Skuteczność, Bezpieczeństwo i kontynuacja działalnościAI PoC działa dobrze. Dlaczego zmienia się, gdy jest na linii?
PoC często używa doboru próbek, niewielkiej liczby użytkowników i stabilnego środowiska, a dane i operacje, przed którymi stoi system produkcyjny, są bardziej złożone. Aktualizacje wiedzy, filtry przywilejów, opóźnienia w interfejsach, współdziałania i różnice w wyrazie użytkownika są mniej skuteczne.
Wyświetl pełną odpowiedźRELATED
Przedłożenie oceny projektuZachowaj wiedzę o usługach
Odpowiednie
Enterprise AI Solutions
Od sceny, dane do produkcji-poziom konstrukcji aplikacji
Więcej informacji.OdpowiednieProgram Transition Enterprise AI
Planowanie kombinacji krajobrazu, modeli bram i zdolności zarządzania
Więcej informacji.OdpowiedniePrzedłożenie oceny projektu AI
Wymogi dotyczące gromadzenia danych, ich wdrażania i oddziaływania
Więcej informacji.