Lokalne AI dla firm
Lokalne AI pozwala uruchamiać część modeli i komponentów we własnym środowisku. Jest interesujące tam, gdzie liczą się prywatność danych, stałe obciążenie, integracja z lokalnymi systemami lub większa kontrola.
Kiedy lokalne AI ma sens?
Najczęściej wtedy, gdy dane są wrażliwe, przepływ jest stały, wymagane są niskie opóźnienia albo organizacja chce ograniczyć zależność od publicznych API. Nie każda firma potrzebuje jednak własnej infrastruktury.
- prywatność danych
- kontrola środowiska
- stałe obciążenie
- integracja z siecią lokalną
CPU, GPU i wymagania sprzętowe
Dobór sprzętu zależy od modelu, kontekstu, liczby użytkowników i wymaganego czasu odpowiedzi. Czasem wystarczy CPU, czasem potrzebne są GPU, a niekiedy lepszym rozwiązaniem pozostaje usługa chmurowa.
Model hybrydowy
W praktyce często najlepsze jest połączenie lokalnych komponentów z usługami zewnętrznymi. Dane wrażliwe mogą zostać lokalnie, a zadania wymagające większego modelu mogą być kierowane do chmury według jasnych reguł.
Najpierw proces, później technologia
Pełny serwis Tervyxa Systems jest w przygotowaniu. Ta publiczna warstwa wiedzy opisuje sposób myślenia o systemach AI, automatyzacji i infrastrukturze.