Home / Case Studies / Intranet AI Bilgi ve Mantık Servisi Platformu
Aynı tip proje programlarının örnekleri

AI Modelling Uygulama Programı

İnternet Privatization AI Knowledge and Logic Service Platform

Yerel modelleri nasıl kıyaslanacağını göstermek, RAG s ve iyi toplama rotaları, model ağ geçidi, bilgi retrieval, neden hizmetleri, kapasite izleme, güvenlik denetimleri ve sürüm regresyon sistemlerinin veri izolasyonu altında tutulmasını göstermek.

Büyük özelleştirme modeliRAGLora iyi melodiler.Model nedeningObservability
Aynı tip proje programlarının örnekleri

Bu, benzer projeler için uygulama seçeneklerinin bir örneğidir.

Bu sayfa, bu tür projelerin genellikle analiz edildiği, uygulanması ve kabul edildiği ve belirli bir müşteriye veya paket fikirlere, gösteri arayüzlerine veya ölçüm verilere proje performansına nasıl karşılık vermediğini göstermek için kullanılır. Sayfa içeriği ve kamu kapsamını anlamak

Bunu göreceğiz.

Kim kullanıyor, sistem ne yapıyor, değer nedir?

Main users

Kurumsal çalışanlar, profesyonel yöneticiler, müşteri hizmetleri veya proje takımları ve otorite yöneticileri

Actual use

Net veri hiyerarşisi, ağ sınırları, hedef görevleri, co-dispatch, gecikme ve taşıma sorumlulukları; kontrollü bulut uçları, yerel modeller, RAG s, kurallar ve iyi rotalar aynı görev seti ile yapılır; yerel model geçitleri kurmak, PoC. Anahtar sonuçları ve alışılmadık görevlerin uygulanması.

Core işlevleri

Intranet AI Uygulama Portalı

Günlük görevlerini yerine getirmek için ilgili bir posta operasyonel bir arayüz sağlar, to-do, sonuçlar ve anomalilere odaklanır.

Yerel Model Gateway

Harmonized management model aramalar, versiyonlar ve rota kılavuz stratejileri, görev kalitesine, gecikmeye ve maliyetleri çalıştırmaya devam edin.

İş Bilgisi RAG

(c) Yetki materyalinde ilgili bilgileri aramak ve sadece keşfedilmemiş sonuçlara vermek yerine yorumlanabilir bir kaynağa geri dönmek.

Model iyileştirici su hatları

Harmonized management model aramalar, versiyonlar ve rota kılavuz stratejileri, görev kalitesine, gecikmeye ve maliyetleri çalıştırmaya devam edin.

Mantıksal hizmetler ve hareket kontrolü

Harmonized management model aramalar, versiyonlar ve rota kılavuz stratejileri, görev kalitesine, gecikmeye ve maliyetleri çalıştırmaya devam edin.

Kimlik ve denetim

Kullanıcının ‘ kimlik ve erişim, değişim ve hassas eylem kayıtlarına göre veri ve işlemleri sınırlayın.

Operasyonlara Değer

Aşağıdaki aynı projeler için önceliklenebilecek değer yolları ve sabit ilerlemeleri temsil etme; resmi projeler öncelikle işletme 'kendi işletme üssünü kurmalıdır.

Clearer data kullanımı sınırları kullanır

İşbirlik rotaları görev etkinliği ve toplam maliyetle yönlendirilir

Sebep kalitesi, performans ve kaynaklar ölçülebilir.

Modeller ve uygulanan varlıklar sürekli olarak devralılabilir

01 / Operasyonların Durumu

Bir işin genellikle bu problemle karşılaştığı koşullar nelerdir?

Bu sayfa, müşteriye özgü performans, doğruluk veya maliyet tasarrufu sonuçları için savunmuyor aynı türden bir proje örneği.

Veriler doğrudan kamu model hizmetlerine ve mevcut araçlara gönderilemez.

Enterprise ilk olarak GPU ve dağıtım modelini satın aldı, ancak sabit bir görev ve etki temelleri yoktu

Bilgi güncelleme, özel davranış ve modelleme için sorumluluk sınırlarının açık olmadığı açıktır.

Tek kullanıcı şovu mevcut, gecikmiş, görünür ve dağıtımdan sonra istikrarlı

Modelden sonra regresyon ve regresyon eksikliği, sürücü, ölçüm ve uygulama versiyonu değişiklikler

02 / Uygulama metodolojisi

Nasıl bu tür projeleri parçalayacak

İlk aşama, süreçleri, verileri, sistem bağımlılığı ve olağandışı sınırları tanımlayan gerçek iş atamaları tarafından tanımlanır. Aşağıdaki uygulama bu durumda kabul edilen veya önerilen bir uygulama dizisidir.

01

Clarify veri seviyeleri, ağ sınırları, hedef görevleri, eş zamanlı dağıtım, gecikme ve taşıma sorumluluğu

02

Kontrollü bulut, yerel model, RAG, kurallar ve iyileştirici rotalar aynı görev seti ile aynı görev seti

03

İlk olarak, yerel model ağ geçidi oluşturmak, bilgi retrieval, kimlik ayrıcalıkları ve PoC'in uygulanması

04

LoRA gibi iyi amaçlı programların eğitim verileri ve değerlendirmeleri, istikrarlı bir davranış boşluk boşlukları olduğunda hazırlanmaktadır

05

Sayısal, toplu, tutarlı, tutarlı, kapasite ve istikrarlı-on- hedef donanım

06

gözetim ve alarm, güvenlik denetimleri, sürüm regresyon, yükseltmeler ve başarısızlık geri çekilmeleri

İlk önce tam bir istek yazmam gerek.

Projeniz için iyi bir fikir olup olmadığını yargılamak ister misiniz?

Bir proje danışmanı ekle "Mevcut sorunları, yeri olan sistemleri, beklenen go-can ve bütçe seviyelerinin zamanlaması ve ilk dönemin ve ana risklerin kapsamını belirlememize yardımcı olacağız.

İletişime geçin
03 / Proje Sınırı

Hangi şeyden sorumlu? İlk önce hangi koşullar doğrulanmalıdır?

Partilerin Sorumlulukları

Görevlerin, verilerin, ağların, algoritmaların ve güvenlik kısıtlamalarının tanımlanmasında yardımcı olun.

Temelleri kurmak ve bulut, yerel, RAG, kurallar ve iyi rotalama rotaları karşılaştırmak

Sebep hizmetlerinin, bilgi uygulamaları, yetkinliklerin, izleme ve dağıtımın geliştirilmesinin geliştirilmesi.

Organizasyon kalitesi, performans, güvenlik, istikrar, promosyon ve yeniden ifade

Binding ve Sınır

Özel deployment otomatik olarak güvenlik, etkinlik veya daha düşük maliyet garanti etmez

Eğitim ve değerlendirme verileri yasal izin ve profesyonel kalite müşterileri tarafından garanti edildi

Modelin iyileştirilmesi, sürekli güncellenen bilgi tabanı, iş kuralları ve el onayları için bir yedek değildir.

Donanım, model lisansları, sürücü yükseltmeleri ve uzun vadeli hareketlilik ayrı planlama gerektirir

04 / Sistem Kapsamı

Capability modülü ilk aşamada mümkün olan dahil olmak için

Modül adı son alıntı aralığı değildir. Resmi giriş, kullanıcının, giriş çıkışı, izin, arayüz, anormal süreç ve giriş veya değil.

Intranet AI Uygulama PortalıYerel Model Gatewayİş Bilgisi RAGModel iyileştirici su hatlarıMantıksal hizmetler ve hareket kontrolüKimlik ve denetimKapasite performans izlemeVersion Assessment and Back
05 / Teslimat ve kabul

Teslimat tamamlandığında ne kalmalı?

Teslimat TeslimatıPrivatization rotaları ve toplam maliyet değerlendirmeleri
Teslimat TeslimatıSabit eğitim doğrulama testi veri açıklaması
Teslimat TeslimatıYerel AI Uygulama ve Mantık Servisi Kaynak
Teslimat TeslimatıModeller, RAG s veya iyi karşılaştırma raporları
Teslimat TeslimatıAccess security and network deployment programı
Teslimat TeslimatıPerformans kapasitesi ve uzun vadeli stabilite testi raporları
Teslimat TeslimatıGeri yükseltme ve bilgi aktarımı

İnceleme için Mühendislik Kanıtları

Sayfanın bir müşteri 's projesi materyali olduğunu iddia etmiyor; aşağıdaki doğrulanabilir kayıtların sözleşme kapsamında resmi uygulama için kurulması gerekir.

Mühendislik kanıtlarıData disaggregation, ağ sınırları, görev göstergeleri ve eş zamanlı dağıtım ve kullanılabilirlik gereksinimleri
Mühendislik kanıtlarıBağımsız misyon karşılaştırma raporu temel model, RAG, kurallar ve iyi-tuning
Mühendislik kanıtlarıTest verileri, model lisansları, konfigürasyonları ve sürüm kayıtlarını doğrulama eğitimi
Mühendislik kanıtlarıP50/P95/P99 Gecikme, ingestion, hata oranı ve kaynak ccupancy test testi
Mühendislik kanıtlarıKimlik tespiti, log de-sensitizasyon, siber karantina ve güvenlik kayıtları
Mühendislik kanıtlarıModel yükseltmeleri, başarısızlar, geri çekilmeler ve sürekli egzersizler

Önerilen kabul ve denetim üssü

Kabul edilen taban çizgisine ulaşmak için bağımsız test setinde görev kalitesi ve ciddi hatalar

Farklı aktörler sadece görevlendirilmiş bilgi, modeller ve uygulama yeteneklerine erişebilir

Hedefler gecikmeler, yalıtım, istikrar ve kaynak yetersizliği ile bir araya getirilir, değer kabul etmek için değer

Modeller mevcut değildir, under-resourced ve sürümleri anormal olduğunda bozulabilir veya tersine dönebilir.

Eğitim, doğrulama, test verileri ve modelleme ve lisanslama takip edilebilir

Enterprise, dağıtım, izleme, yükseltme, davranış değerlendirmelerini dağıtma ve bağımsız olarak devralabilir

DECISION FAQ

Mevcut projelerle ilgili ortak konular

Tüm 265 sorularını kontrol edin.
Custom AI Development, AI Ürünleri ve Modelling

Büyük modeller nasıl iyi bir şekilde seçmeli ve RAG bilgi tabanı seçim yapmalı?

Model genellikle güncel gerçekler, iş bilgileri ve referans elde etmek için gerekli olduğunda önceliklenir. RAG s, kurallar ve küçük iyi niyetli davranışlar aynı zamanda ince-tuning of the model when there is a enough high quality example. The two are not in conflict, and complex Projects may use RAG s, rules and small fine-tuning at the same time.

View full answer
Custom AI Development, AI Ürünleri ve Modelling

AI Assembly Development'nin hangi koşulları gerektirir?

AI'nin Privatization of the previous clarification of data levels, network sınırları, hedef görevleri, kaliteli göstergeler, co-aktivite, bilgisayar koşulları ve uzun vadeli sorumlulukları.Intranet'in iş birliği otomatik olarak güvenlik temsil etmez, ne de model etkinliği veya daha düşük maliyetler garanti eder.

View full answer
Custom AI Development, AI Ürünleri ve Modelling

AI neden hizmetlerinin dağıtımı doğrulanmış ve kabul edilmeli?

AI nedeni hizmeti, yalnızca kabul kriteri olarak başarı için arayüze güvenemez. Hedef görevin kalitesi, cevap gecikmesi, stoklama ve dağıtım, istikrar, kaynak ccupancy, birim maliyet, otorite denetimi, gözetim alarm ve başarısızlık geri çekilmeleri doğrulanmalıdır. Testler mevcut olmayan gerçek iş zirvelerini, uzun girişi, olağandışı talepleri ve modelleri kapsamalıdır. Tüm göstergeler yeniden gözden geçirmek için bağlanır.

View full answer
AI sistemlerinin üretimi ve sürekliliği

özelleştirme modelinin dağıtımından sonra süreklilik için herhangi bir ihtiyaç var mı?

Privatization sadece dağıtım ve veri sınırları değiştirir ve sürekli modeller, neden çerçeveler, GPU-güdümlü, güvenlik yamaları, kapasite, izleme, yedeklemeler ve uygulama değerlendirmeleri. Enterprises ayrıca bilgi, ipuçları, Agent araçları ve iş arabirimleri de korur. Bütçe olmadan, özelleştirme ortamları başarısız olabilir.

View full answer
Yargınız gerçek durumunuza dayanmaktadır.

Durum, projeyi işinize geri almanın sadece bir yoludur.

Bize neyin uygun olduğunu söyleyin, ilk aşamada neler yapılır ve hangi risklerin ele alındığı mevcut süreçleri, sistemleri ve sorunları tespit etmeye dahil edilir.

İletişime geçin