Dari sudut operasi logistik, saya melihat arkitektur ini boleh dianggap sebagai infrastruktur AI berdaulat.
Model ini bermula dengan pemberat sumber terbuka dan mungkin menggunakan model AI luaran yang lebih maju sebagai guru semasa proses penyulingan dan latihan. Walau bagaimanapun, model-model luaran itu adalah sumber semasa latihan, bukan pergantungan pengeluaran.
Setelah latihan selesai, tumpuan beralih sepenuhnya kepada operasi harian di persekitaran yang kami kawal sendiri.
Pemberat model akhir dikawal secara lokal.
Inferen berjalan di infrastruktur dalaman kami.
Data perniagaan dan pengguna - termasuk maklumat SKU, inventori, dan pesanan - kekal dalam persekitaran kami.
Penerapan, rangkaian, kawalan akses, dan pengkomputeran diuruskan secara dalaman.
Akses pengeluaran diasingkan melalui VPN persendirian.
Yang paling penting, sistem tidak memerlukan API AI luaran untuk beroperasi semasa inferen.
Perbezaan ini amat penting dalam operasi logistik kami.
Kedaulatan tidak semestinya bermaksud setiap pengetahuan, perisian, penyelidikan, atau pengaruh latihan mesti berasal dari dalam. Sedikit sahaja sistem teknologi moden yang dibangunkan secara lengkap tanpa sebarang pengaruh luar.
Apa yang penting dari segi operasi ialah siapa yang mengawal sistem selepas ia dikerahkan.
Jika pembekal AI luaran tidak tersedia esok, sistem pengeluaran kami harus terus berjalan - proses gudang, pemprosesan pesanan, dan perancangan penghantaran tidak boleh terhenti.
Jika pembekal API mengubah harga, dasar, tingkah laku model, atau syarat akses, persekitaran pengeluaran kami tidak seharusnya terjejas.
Jika data perniagaan sensitif seperti butiran pelanggan, alamat penghantaran, atau rekod SKU memasuki sistem, data itu tidak perlu meninggalkan infrastruktur terkawal kami untuk tujuan inferen.
Itulah nilai praktikal kedaulatan dari perspektif logistik.
Dalam arkitektur kami, kecerdasan luaran boleh membantu semasa peringkat pembangunan model, tetapi ia tidak mengawal persekitaran operasi akhir.
Analoginya mudah - seperti melatih pekerja gudang oleh penyelia berpengalaman.
Seorang pekerja mungkin belajar teknik dan tatacara dari penyelia, tetapi setelah pekerja itu menguasai kemahiran dan boleh beroperasi secara bebas, penyelia tidak lagi diperlukan untuk setiap keputusan harian.
Penyulingan berfungsi dengan cara yang serupa.
Model-model maju boleh bertindak sebagai guru semasa pembangunan, manakala model yang dihasilkan menjadi sistem yang dioperasikan secara bebas dan berjalan sepenuhnya dalam infrastruktur di bawah kawalan kami.
Atas sebab ini, saya menggambarkan arkitektur ini sebagai:
Infrastruktur AI Berdaulat dengan model dikawal secara lokal dan inferen yang bebas.
Penegasan penting bukanlah bahawa AI ini dicipta tanpa pengetahuan luaran.
Penegasan penting ialah AI yang dikerahkan tidak bergantung kepada kawalan luaran.
Bermakna kedaulatan wujud di tempat yang paling kritikal:
model, data, infrastruktur, inferen, akses, dan keputusan operasi kekal di bawah kawalan tempatan.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
Model ini bermula dengan pemberat bagian yang mau saya kirim ke atasan.
The section on kedaulatan tidak semestinya bermaksud setiap is the strongest part for me.
The direction on pemberat model akhir dikawal secara is exactly right.
Good write-up. Inferen berjalan di infrastruktur dalaman alone was worth the read.
Akses pengeluaran diasingkan melalui VPN - that is the whole thing in one line.
Clearer than the vendor decks I get about perbezaan ini amat penting dalam.
Good to finally see data perniagaan dan pengguna set out this clearly.
أول مرة أقرأ شيئًا صريحًا عن هذا المقال.