Data and uyumluluğu
Hangi girişleri, belgeleri, logları ve model çıktılarının hassas bilgiler içerdiğini ve satıcı verileri kullanımını, tutma, alanı ve kontrol politikalarını kontrol edin.
Home / Proje kararı-making rehberi / Cloud AI ve özel dağıtım
PROJECT DECISION GUIDEEnterprise AI bulut modelini veya private deploymenti seçin
Proje, tek bir dağıtımdaki tüm sahneyi örtmek yerine görevler, veriler, etkiler ve kapasiteye dayanan bir hiyerarşiyi seçmeli.
Soruyu cevaplayın.
Cloud AI ve özel dağıtım
Gelişmiş modelleme yetenekleri gerektiren düşük seviyeli senaryolar, uygun bulut tabanlı API'in değerlendirmesini önceliklendirir; özelleştirme, Intranet'ten kaldırıldığında, gecikmiş ve kontrol edilebilir ve çok yüksek kaynak yoğundur; ve çoğu işletme, veri ve görevler tarafından hiyerarşik programlar için daha uygundur.
DECISION FACTORS
Karar verme için anahtar elementler kontrol edilir
İlk olarak, kısıtlama ve sorumluluk sınırları belirlenir, sonra teknik rotalar ve işbirliği yöntemleri karşılaştırılır.
Model Etkileri
İşletme setinin gerçek konuların kullanımı daha doğru, atıf, araç çağrısı ve istikrardır, kamu figürlerine dayanarak olmak yerine.
Maliyet yapısı
Bulutlar genellikle çağrı seviyesinde ödenir; özelleştirme ayrıca bilgisayar gücünü, model dağıtımını, izleme, güvenlik, geliştirme ve profesyonel maliyetleri içerir.
Performans ve kullanılabilirlik
Değerlendirmeler birleştirilir, yanıt süreleri, ağ bağımlılığı, aşağılık programları ve iş sürekliliği ve anahtar süreçler tek bir modele güvenemez.
Operasyonlar ve yönetişim
Nerede konuşuluyor, otorite, loglar, değerlendirmeler, uyarılar, bilgi güncelleştirmeleri, manuel geri bildirim ve istisna işleme gereklidir.
Satışçılar modeller ile geçiş
(c) Bir model ağ geçidi ve kapasite-adaptability katmanının uygulanması ve önemli görevler için alternatif yollar sağlamak için tek bir modele bağlanmak.
İletişim veya değerlendirmeden önce önerilerin hazırlanması
Site Data RatingGerçek Görev DeğerlendirmesiParalel ve gecikmiş hedeflerModel çağrı hacim tahminİç ve hesaplama koşullarıİzin denetimi ve günlük stratejiManual inceleme ve aşağıgradlama mekanizmasıModel yükseltme ve yedek plan
Uygulamayı Önerik
Sahne ve veri hiyerarşisinin küçük ölçekli PoC'nin etkileri ve toplam maliyetleri karşılaştırması için kullanılması önerilir.
DECISION WORKSHEET
Bulut AI ve özel dağıtım uygulanabilir karar verme
Aşağıdaki çalışma tabloları, işletmelere satıcılara belirsiz tavsiyeler organize etmelerine yardımcı olur, iç-approval ve proje-receivable girişler.
Data and uyumluluğu
Hangi girişleri, belgeleri, logları ve model çıktılarının hassas bilgiler içerdiğini ve satıcı verileri kullanımını, tutma, alanı ve kontrol politikalarını kontrol edin.
Eğer faktör belirsiz kalırsa, bir teşhis veya küçük ölçekli geçerlilik ayarlanmalıdır ve doğrudan değişmez sabit toplam fiyat aralığı dahil etmek uygun değildir.
Model Etkileri
İşletme setinin gerçek konuların kullanımı daha doğru, atıf, araç çağrısı ve istikrardır, kamu figürlerine dayanarak olmak yerine.
Eğer faktör belirsiz kalırsa, bir teşhis veya küçük ölçekli geçerlilik ayarlanmalıdır ve doğrudan değişmez sabit toplam fiyat aralığı dahil etmek uygun değildir.
Maliyet yapısı
Bulutlar genellikle çağrı seviyesinde ödenir; özelleştirme ayrıca bilgisayar gücünü, model dağıtımını, izleme, güvenlik, geliştirme ve profesyonel maliyetleri içerir.
Eğer faktör belirsiz kalırsa, bir teşhis veya küçük ölçekli geçerlilik ayarlanmalıdır ve doğrudan değişmez sabit toplam fiyat aralığı dahil etmek uygun değildir.
Karşılaştırmalı bir değerlendirme özeti ne içermelidir?
Asgari bir şekilde, senaryolar hiyerarşide, gerçek görev değerlendirmesinde, eş zamanlı ve gecikmiş hedefler, model arama hacmi projeksiyonları ile birlikte, mevcut iş hacmiyle birlikte, ortalama işleme süresi, büyük anomaliler, sistemler yerinde, veri ayrıcalıkları, üçüncü taraf bağımlılık ve erişim pencereleri ile aynı bilgi sürümü sağlanmaktadır.
Örneğin, şirket, projenin ayda 160 saatlik iş kurtaracağını bekliyor, ancak bu rakam, tek zaman tasarrufları, kabul oranları ve manuel inceleme oranlarına göre önemli ölçüde daha düşük olmalıdır.Eğer kullanıcıların yüzde 40'ı ilk kez kullanıyorsa veya yeni işlem gözden geçirme sürecini artırırsa, gerçek faydalar belirgin tahminlerden daha düşük olacaktır.
Satıcı iletişim sırasında sorgulanması önerilen dört kanıt türü
İlk olarak, talep versiyonlarının tutarlılığı, iş süreçleri, prototipler, arayüzler ve dışlamalar; ikinci mühendislik kanıtları: benzer teknolojiler erişilebilir yapılar, kod yönetimi, test, dağıtım ve sorun yönetimi yöntemleri; üçüncü kişi kanıtları: gerçek katılımcıların, giriş aşamalarının, sorumlulukların ve değiştirme mekanizmalarının açık olup olmadığını; ve dördüncüsü de bu proje kapsamında geliştirilebilecek kanıtlar: nasıl kaynak kodları, veri, hesap numaraları, belgeler, eğitim, kalite güvence ve ulaşımın teslim edileceği.
Bu bağlamda açıklık, kritik güven, takım kapasitesi, kabul edilebilirlik ve uzun vadeli taksit ayrı olarak değerlendirilebilir ve her puanın kaydına temel olarak kaydedilir.Eğer bir program daha ucuzsa, arayüz, geçiş, test veya online sorumluluk dışlanırsa, o zaman aynı kalibreye kıyasla dönüştürülmelidir.
Yargılama ilkesi
Bu sayfa, sabit bir teklif veya performans taahhüdü oluşturamayan bir karar alma çerçevesi sunar.
FAQ
FAQs
İşbirliğinden önceki en yaygın konular açıkça önceden belirtilmiştir.
Veriler Özel karar verme zamanından sonra kesinlikle güvenlidir mi?+
Hesap numarası ayrıcalıkları, ağ sınırları, loglar, döngü boşlukları, model dosyaları, ulaşım personeli ve terminal erişimi hala ele alınmalıdır.
Aynı zamanda birden fazla model kullanabilir miyiz?+
Yollar görev, veri seviyesi, etki, maliyet ve kullanılabilirlik tarafından harmoniz model ağ geçidi aracılığıyla yapılabilir, ancak üniforma ölçüm ve çağrı yönetimi gereklidir.
Az iş, hacvate deployment için uygun mu?+
Verilerin sınırlamalarına ve kullanım boyutuna bağlı olarak. zorunlu Intranet gerekliliklerinin yokluğunda, uyumluluk bulut hizmetleri genellikle yalnızca veya özel olarak çağrı ve risk değerlendirmelerine dayalı olarak değerleri doğrulamak için kullanılır.
DECISION FAQ
Tüm 265 sorularını kontrol edin.Mevcut projelerle ilgili ortak konular
%1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1
Enterprise AI Dönüşümünün girişi nereden başlamalıdır?
Enterprise AI Transport gerçek, yüksek frekansla başlamalı ve sonuçlanabilir operasyonel görevle başlamalıdır, ilk satın alma modellerinden veya büyük platformları inşa etmek yerine.Mevcut işlem, zaman alıcı, geri iş, hata sonuçları ve manuel sorumluluk, ve bir sahne seçin.
View full answerİşletme AI Etkililiği, Güvenlik ve Sürekli OperasyonProje ile ne yapmalıyım "Enterprise AI"?
İşletme AI projesinin ROI'si sadece modellerin seferberliğini ölçemez, ya da “çok sayıda insanın kurtardığı” tarafından ölçülebilir.Şu anki sürecin zamanını kaydetmek önemlidir, yanıt süresi, fırsat kaybedilir ve AI online olduktan sonra gerçek değişiklikleri karşılaştırmak.
View full answerİşletme AI Etkililiği, Güvenlik ve Sürekli OperasyonAI projesi kabul ve denetim göstergeleri geliştirmeli mi?
AI projesi sadece “iyi görünüyor” kabul edip kabul edemez veya verilerin% 100 doğrulukuna taahhüt edebilir. göstergelerin hem iş sonuçlarını, model etkilerini, sistem performansını, güvenlik ayrıcalıklarını ve manuel alt-upları kapsaması gerekir. Test koleksiyonu gerçek işlemlerden elde edilmelidir ve zorluk ve risklere göre yapılandırılmalıdır.
View full answerİşletme AI Etkililiği, Güvenlik ve Sürekli OperasyonAI PoC iyi çalışır. Neden çizgide olduğunda değişir?
PoC genellikle örneklerden bir seçim kullanır, küçük sayıda kullanıcı ve istikrarlı bir ortam ve üretim sisteminin yüzleri daha karmaşıktır. Bilgi güncellemeleri, ayrıcalıklar, arayüzlerde gecikmeler ve kullanıcı ifade farklılıkları daha az etkilidir.
View full answerRELATED
Proje değerlendirmenin alt komisyonuHizmetlerin bilgilerini tut
Relevant
Enterprise AI Solutions
Sahnelerden itibaren, üretim düzeyinde uygulama inşaatına veri
Daha fazla bilgi için.RelevantEnterprise AI Transition Program
Planlama peyzaj kombinasyonları, model ağ geçidi ve yönetişim kapasiteleri
Daha fazla bilgi için.RelevantAI projesi değerlendirme
Data collation, deployment ve etki gereksinimleri
Daha fazla bilgi için.