Home / Services Mô hình thích nghi quy mô lớn, mô hình di trú và thay thế cho việc thực hiện
PROFESSIONAL SERVICE

Mô hình thích nghi quy mô lớn, mô hình di trú và thực hiện thay thế AI

Mô hình thay thế một mô hình lớn không phải là một sự thay đổi đến một địa chỉ API. Các mô hình khác nhau về sự tuân theo lệnh, cấu trúc kết quả, ngữ cảnh, gọi công cụ, gọi lại kiến thức, an ninh nội dung, kết quả, trì hoãn và chi phí.

Mô hình lựa chọn dựa trên bằng chứng nhiệm vụ thực sựĐã giảm sự kết hợp giữa nhà cung cấp và phiên bảnQuá trình di cư có thể là mức xám và rút lui.So sánh hiệu suất tốt với các mô hình mới
Enterprise AI di cư từ mô hình gốc xám đến lớn, sản xuất trong nước hoặc mô hình sở hữu tư nhân
Kết luận về quyết định

Làm thế nào lớn của sản xuất trong nước phù hợp và di chuyển nên được kích hoạt

Trước tiên, rõ ràng cho dù sự di cư được thúc đẩy bởi dữ liệu và việc triển khai, rủi ro bán hàng, hiệu quả hay dưới tiêu chuẩn. sau đó, một tập hợp các công việc đại diện cho sự phân phối thực sự của các hoạt động và biên giới rủi ro cao bị đóng băng, sử dụng cùng một đầu vào, kiến thức và công cụ để so sánh mô hình ứng cử viên.

START WITH EVIDENCE

Từ phán quyết sơ bộ đến chấp nhận và nhận hàng

Mức độ không chắc chắn được giảm đi bởi giai đoạn trước khi quyết định trên quy mô đầu vào và các phương thức hợp tác.

Giai đoạn 1

Chẩn đoán phụ thuộc và cơ bản

Anh biết tại sao hệ thống hiện tại hoạt động không?

Giao diện mô hình sáng tạo, mẹo, kiến thức, công cụ, hiệu quả, chi phí và sai lầm lịch sử, phiên bản cơ bản cố định.

Giai đoạn 2

Các ứng viên và sự tán thành

Chứng minh rằng mô hình mới sẽ tiếp cận mục tiêu.

So sánh mô hình ứng cử viên và giao diện điều chỉnh, mẹo, RAG s, công cụ để huy động và triển khai liên kết.

Giai đoạn 3

Di cư và hoạt động theo mức xám

Thay thế bằng một tình trạng có thể rút lui được.

Chạy gấp đôi hoặc đánh lạc hướng, kiểm tra chất lượng, trì hoãn, chi phí và sửa chữa bằng tay, và rồi dần tăng lượng dòng chảy.

CLIENT INPUTS

Khuyên bạn sẵn sàng trước khi tiến hành

Chạy AI để cấu trúc và phiên bản mãMô hình, mẹo, kiến thức và cấu hình công cụNhững điều bất thường và những nhiệm vụ rủi ro caoCuộc gọi lịch sử, sự chậm trễ, chi phí và lỗiNameCho phép cửa sổ di chuyển và mục tiêu lùi
ACCEPTANCE EVIDENCE

Bằng chứng cho thấy sự chấp nhận.

Kết quả của mô hình ứng cử viên có thể được so sánh trên bộ nhiệm vụ cố địnhCông cụ và đầu ra và cấu trúc để đáp ứng thỏa thuận kinh doanhRAG, từ chối và quyền hạn không bị suy giảm đáng kểTổng cộng chi phí tối đa, bị trì hoãn và đơn vị đã đạt đượcMức xám, ghi chép, báo động và rút lui hoàn tấtCả mô hình mới và phiên bản cũ của tài sản có thể được theo dõi
Kết nối của sự hợp tác và trách nhiệm

Khả năng mô hình và dịch vụ cung cấp sẽ thay đổi liên tục, và đánh giá di cư sẽ chỉ đại diện cho phiên bản, dữ liệu và nhiệm vụ. khách hàng sẽ chịu trách nhiệm xác nhận quyền truy cập dữ liệu, giấy phép mô hình, công nghiệp tuân thủ và rủi ro kinh doanh cuối cùng.

Những vấn đề mà doanh nghiệp thường phải đối mặt

Chỉ thử nghiệm tương thích với API, không có xác minh chất lượng nhiệm vụ thực sự và lỗi nghiêm trọng

Gợi ý ban đầu, các chức năng gọi và đầu ra JSON là khác nhau trên mô hình mới

RAG chia cắt, tái sắp xếp và trích dẫn chính sách dựa trên các đặc điểm gốc của mô hình

Sự chậm trễ, sự hợp tác, chi phí nhìn thấy được và đơn nhiệm sau khi chuyển sang hy vọng

Không có mức xám, chạy gấp đôi, rút lui và bằng chứng phiên bản, rủi ro di chuyển tập trung.

Dịch vụ cốt lõi của chúng tôi

01

Buổi thử nghiệm của ứng dụng AI, sự phụ thuộc mô hình và sự di trú mạo hiểm

02

Công việc thực sự thiết lập, xếp hạng sai và chất lượng chi phí cơ bản xây dựng

03

Công ty sản xuất quốc gia, mây, mã nguồn mở và đánh giá ứng cử viên cá nhân

04

API, SDK, luồng, cấu trúc kết cấu kết xuất và công cụ thích nghi

05

Mẹo, bối cảnh, RAG, đặc vụ và bảo mật di cư

06

Kích hoạt xác định, đo lường hiệu suất, kết hợp khả năng và chi phí tối ưu hóa

07

Chạy đôi, luồng bóng, mức xám, hồi quy và kiểm soát dữ liệu thống nhất

08

Phiên bản mô hình, đánh giá, giám sát và đặc điểm thay thế dài hạn

PROJECT DECISION PATH

Tiếp tục đánh giá trong bối cảnh của dự án hiện tại

Giới hạn dịch vụ, ngân sách và phương thức thực hiện cho các giai đoạn khác nhau của dự án không giống nhau và có thể được đánh giá thêm với những điều sau đây.

Dự án có thể chuyển đổi

Giới hạn giao hàng cuối cùng được xác định theo phạm vi dịch vụ, giai đoạn xây dựng và các phương thức của sự hợp tác, và được miêu tả dưới đây là kết quả chung.

DELIVERABLEName
DELIVERABLEBáo cáo về đánh giá và đề nghị mô hình ứng cử viên
DELIVERABLEGiao diện Các lớp thích nghi và áp dụng mã nguồn đã thay đổi
DELIVERABLEMẹo, RAG s, công cụ và gói chính sách di trú bảo mật
DELIVERABLEKhả năng hiệu quả, chi phí và các báo cáo thử nghiệm chất lượng
DELIVERABLEChuyển đổi mức xám, rút lui và phản ứng khẩn cấp
DELIVERABLEPhiên bản mô hình và đánh giá đang tiếp tục của hướng dẫn thao tác

Ngân sách dự án được đánh giá như thế nào

Bảo vệ dịch vụ và đóng cửa kinh doanh phải hoàn thành trong giai đoạn đầu tiên: các ứng dụng AI đã có, sự phụ thuộc mô hình và sự di cư rủi ro rủi ro, các bộ nhiệm vụ thực sự, xếp hạng và chi phí chất lượng cơ bản xây dựng

Mức độ toàn vẹn của các mã, dữ liệu, hệ thống, thiết bị và tài liệu đã có, và phạm vi của việc kiểm tra, chuyển đổi hoặc tái tạo

Số giao diện bên thứ ba, trách nhiệm phối hợp, chất lượng dữ liệu, bồi thường bất thường và hợp tác nhà cung cấp bên ngoài

Các yêu cầu phi chức năng như hiệu suất, tiện dụng, an ninh, quyền hạn, kiểm toán, tuân thủ và truy cập cửa sổ

Giao hàng sâu và trách nhiệm lâu dài: chuyển đổi mức xám, rút lui và chương trình dự phòng, phiên bản mô hình và đánh giá đang tiếp tục của hướng dẫn hoạt động, và bảo đảm chất lượng, phạm vi liên tục gìn giữ hòa bình

Những hoàn cảnh này không đề nghị sự bắt đầu ngay lập tức của sự phát triển toàn diện.

Mục tiêu dự án, những người có trách nhiệm và tiêu chuẩn chấp nhận chưa được thiết lập

Tài khoản khóa, dữ liệu, giao diện hoặc quyền kinh doanh không sẵn sàng

Chỉ cần tìm kiếm mức giá tối đa hoặc chu kỳ rất ngắn, và các thử nghiệm cần thiết và kiểm soát chất lượng không được chấp nhận

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Những mô hình sản xuất trong nước lớn như thế nào và di chuyển từ nhu cầu đến kết quả chấp nhận được

Những phương pháp sau được dùng để giải thích phương pháp thực hiện, tính toán dữ liệu và giới hạn trách nhiệm, và không được dùng như một ủy nhiệm để phán xét dự án theo các danh sách chức năng.

Từ khoá và mô tả nội dung

Trang này chứa nội dung tổ chức về các vấn đề dịch vụ thực sự như sự thích nghi của Mô hình Lớn cho Quốc gia, sự di cư của Mô hình AIM, sự di cư của mô hình lớn, và sự thay thế của Mô hình lớn. Các từ khóa được dùng để giúp đỡ người dùng và tìm kiếm hệ thống nhận dạng chủ đề, mà không cần ngụ ý sự cam kết về những hiệu ứng cố định; phạm vi, chu kỳ, ngân sách và chỉ thị được dựa trên chẩn đoán dự án, hợp đồng và đường cơ bản chấp nhận.

DELIVERY PATH

Đính kèm và giao hàng

Mỗi giai đoạn có những mục tiêu rõ ràng, vai trò tham gia và kết quả có thể đánh giá được, và những quyết định quan trọng không bị bỏ lại cho đến cuối dự án.

01Ứng dụng kiểm kê và dựa vào mẫu gốc
02Thiết lập cơ sở cho nhiệm vụ chất lượng thật
03Đánh giá sản xuất và mô hình quốc gia
04Hoàn chỉnh giao diện và ứng dụng thích nghi chuỗi
05Nhận xét về mức xám chạy đôi và thao tác
06Name
FAQ

FAQs

Những vấn đề thông thường nhất trước khi hợp tác được trình bày rõ ràng.

Liệu những mô hình lớn về sản xuất trong nước có thể trực tiếp thay thế những mô hình hiện có ở nước ngoài?+

Một số tác vụ văn bản có thể dễ dàng hơn để thay thế, nhưng kết quả được cấu trúc, công cụ được gọi là, ngữ cảnh, chiến lược chuyên môn và an ninh thường đòi hỏi phải đánh giá lại và thích nghi. Các tác vụ thực sự của doanh nghiệp nên dựa trên công ty, và không chỉ trên danh sách công chúng.

Việc di cư mô hình có cần thiết tái phát triển toàn bộ ứng dụng AI không?+

Thường thì không. sự khác biệt có thể được tách biệt bằng cách mô hình lớp hay cổng thích hợp, nhưng các gợi ý, RAG, công cụ đặc vụ và dị thường có thể vẫn cần được điều chỉnh.

Nó phải rẻ hơn mô hình API?+

Việc triển khai riêng làm tăng máy tính, khả năng, giám sát, an ninh và nâng cấp, thích hợp cho dữ liệu, mạng, khả năng điều khiển hoặc vật liệu ổn định với những yêu cầu rõ ràng. Các cuộc gọi tần số thấp thường nên bắt đầu với sự kết hợp của các tùy chọn.

Làm thế nào tránh được việc chuyển đổi kiểu mẫu có thể ảnh hưởng đến các hoạt động trực tuyến?+

Lấy lại trước, rồi sử dụng dòng chảy bóng, gấp đôi hoặc tro trên bình diện nhỏ, so sánh chất lượng, chậm trễ, chi phí và sửa chữa bằng tay.

DECISION FAQ

Những vấn đề thông thường liên quan đến dự án hiện tại

Kiểm tra tất cả 265 câu hỏi.
Công nghệ ngữ cảnh của Enterprise, sự di cư mô hình và quá trình thông minh

Chúng ta nên chấp nhận sự thích nghi giữa những mô hình sản xuất quốc gia và sự di cư của các mô hình như thế nào?

Kết quả của giao diện không thể được kiểm tra. Không thể kiểm tra kết quả của mô hình sẵn sàng, mẹo, kiến thức, công cụ và thiết lập công việc thực nên được đông lạnh, so sánh chất lượng của các phản ứng, kết quả có cấu trúc, tham khảo RAG, cuộc gọi công cụ, từ chối, từ chối, bảo mật, sự chậm trễ, các thông điệp đồng thời, các chi phí và sửa chữa bằng tay. Tính năng chuyển đổi cũng hoàn thành double-run hoặc mức xám, giám sát, lùi và thực tập luyện. Các kết luận chấp nhận và kết luận được hợp lệ chỉ cho các phiên bản và trong phạm vi nhiệm vụ đã thỏa thuận.

Xem câu trả lời đầy đủ
Hệ thống điều hành AI, PoC và Enterprise AI

Khi nào thì các truy cập đa mô hình và cổng mẫu AI sẽ được yêu cầu cho ứng dụng liên tục AI?

Các cổng đa mẫu có giá trị rõ ràng khi có nhiều ứng dụng AI, nhà cung cấp mô hình, cán cân phân hay chiến lược an toàn trong doanh nghiệp, và yêu cầu các phím đồng nhất, đường đi, giới hạn dòng, kiểm toán và chi phí thống kê. Chỉ có một ứng dụng đơn giản có thể giữ ánh sáng. cổng ra không đảm bảo rằng mô hình có thể được chuyển đổi mà không cần chi phí, và bất kỳ thay đổi mô hình thay đổi nào vẫn cần được đánh giá lại thông qua một tập hợp cố định.

Xem câu trả lời đầy đủ
Custom AI Phát triển, AI sản phẩm và Mô hình

Làm thế nào để mô hình lớn mịn và RAG chọn?

Mô hình thường được ưu tiên khi cần thiết để có được các dữ liệu cập nhật, thông tin kinh doanh và một tham khảo. Cần thiết để thay đổi định dạng xuất, thuật ngữ chuyên nghiệp, phân loại nhiệm vụ hoặc cách thức nhất định, và đánh giá việc tinh chỉnh của mô hình khi có một mẫu chất lượng cao. Hai dự án phức tạp không có xung đột, và có thể sử dụng RAG, quy tắc và nhỏ gọn cùng một lúc.

Xem câu trả lời đầy đủ
Sản xuất và liên tục của hệ thống AI

Có cần phải tiếp tục liên tục sau khi triển khai mô hình tư nhân hóa không?

Tính năng tư nhân hóa chỉ thay đổi việc triển khai và giới hạn dữ liệu, và không loại bỏ công việc liên tục của mô hình, khung lý luận, các trang web bảo mật, khả năng giám sát, dự phòng và đánh giá ứng dụng. Enterprise cũng duy trì kiến thức, gợi ý, công cụ đặc vụ và giao diện kinh doanh. không có ngân sách, môi trường tư nhân hóa có thể rất chậm hoặc không được khám phá trong trường hợp thất bại.

Xem câu trả lời đầy đủ
RELATED

Dịch vụ, hướng dẫn và các vụ án

Hãy nghe lời khuyên của anh.