Şirketler için yerel yapay zekâ
Bulut yapay zekâ ile tamamen yerel bir kurulumun karşılaştırması. Aynı görev, bilgilerin için iki farklı yol.
İki şemada da aynı örnek
“Bu şirket içi raporu özetle.”Hazır
Sağlayıcıda barındırılır
Kullanıcılar + şirket bilgileri
Şirket ağının dışında
OpenAI API
Hizmette barındırılan modelHer istek için tek bir hedef seçilir.
Seçilen bilgiler şirket ağından çıkar.Seçilen bulut hizmetinde işlenir.
Kendi donanımında
Kullanıcılar + şirket bilgileri
Şirket ağının içinde
Yerel çalışan yapay zekâ modeli
Yerel veri işlemeHarici yapay zekâ çağrısı yok
Bilgiler şirket ağının içinde kalır.Kullanıcılar, sunucu ve model aynı sınırın içindedir.
Örnek akış · gerçek veri yok · hız karşılaştırması değil
Burada gösterilen yerel kurulum tamamen yereldir. Model, belge işleme ve arama şirket ağında çalışır; harici yapay zekâ çağrıları kapalıdır. Bulut yedek hizmetleri, web araması ve diğer bağlantılı hizmetler için veri akışı ayrıca kontrol edilmelidir. Şemalar, ülke veya ağ bağlantısı türü belirtmeden işleme yerlerini gösterir.
Pratikte neler değişir
İşleme yeri; verinin izlediği yolu, sistemi kimin işlettiğini ve bütçede neleri planlaman gerektiğini değiştirir.
Birkaç yararlı ayrım
Hedefi barındırma hizmeti belirler. Örneğin Azure OpenAI, Microsoft ortamında çalışır. Yerel olarak kurulabilen bir model de barındırılan API üzerinden çağrıldığında bulut yolunu kullanır. İşlemenin nerede yapıldığını belirleyen, seçilen hizmet ve yapılandırmadır.
Microsoft: Azure veri işlemeİşleme, saklama ve model eğitimi farklı kullanımlardır. Politikalar ürüne, sözleşmeye ve ayarlara bağlıdır. Örneğin OpenAI, ayrıca izin vermediğin sürece API verilerinin varsayılan olarak model eğitiminde kullanılmadığını belirtir. Saklama kuralları ayrıca değerlendirilmelidir.
OpenAI: API veri kontrolleriEvet; model, belge işleme, arama ve gerekli veriler yerel olarak mevcutsa ve harici hizmetler kapalıysa çalışabilir. Kurulum ve güncellemeler için dosya aktarımı planlanmalıdır. Erişim izinleri, yedeklemeler ve yapay zekâ yanıtlarının kontrolü yine işletimin bir parçasıdır.
Küçük bir pilot için uygun bir iş istasyonu veya tek sunucu yeterli olabilir. Daha büyük modeller ve daha fazla eşzamanlı kullanıcı, daha fazla bellek ve işlem gücü gerektirir. Satın alma önermeden önce sistemi iş yüküne göre boyutlandırır ve test ederiz.
Fikirden günlük kullanıma
Yararlı bir iş akışıyla başlar, kapsamı genişletmeden önce ekibinle sonuçları ölçeriz.
Kullanıcıları, sorunu ve yararlı bir sonucun ölçütlerini belirleyin.
Güncel belgeleri seçin, erişimi tanımlayın ve uygun donanımı belirleyin.
Yanıt kalitesini, zaman tasarrufunu, hızı ve erişim izinlerini ölçün.
Güncelleme, izleme, yedekleme, destek ve eğitim sorumlularını belirleyin.
İlk kullanım alanın
Tekrarlanan bir işi ve ilgili bilgilerin nerede bulunduğunu bize anlat. Kapsamı net bir pilot proje tanımlamana ve sonraki adım için gerçekçi bir karar zemini oluşturmana yardımcı olalım.