ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ AI ಎಂದರೆ ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಮೂಲಕ ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಬದಲು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಕಂಪನಿಯ ಸ್ವಂತ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅಥವಾ ಖಾಸಗಿ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸುವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅವರ ಡೇಟಾ, AI ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ AI ಕುರಿತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು ಮುಂದಿನ ಬಾರಿ ಯಾವ ಕ್ಲೌಡ್ ಟೂಲ್‌ಗೆ ಚಂದಾದಾರರಾಗಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಆ ಚೌಕಟ್ಟು ಮುಖ್ಯವಾದದ್ದನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ನಿಜವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಯಾವ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಪಾವತಿಸುವುದು ಎಂಬುದಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ತರುವುದೇ ಎಂಬುದು. ಉತ್ತರವು ನಿಮ್ಮ ಉದ್ಯಮ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸಂವೇದನಶೀಲತೆ, ನಿಮ್ಮ ತಂಡದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ವೆಚ್ಚದ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕಿಂತ ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಇದೆಲ್ಲವನ್ನೂ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ AI ನಿಜವಾಗಿ ಏನು ಅರ್ಥ

ಈ ಪದಗುಚ್ಛವು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ನೇರವಾಗಿದೆ. ನೀವು Microsoft Azure OpenAI ಅಥವಾ Google Vertex AI ನಂತಹ ಸೇವೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಬಾಹ್ಯ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಯಾಣಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ. ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ, ಮಾದರಿ ಅಪ್‌ಡೇಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ತಮ್ಮ ಕೊನೆಯ ಭಾಗದ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ ಆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಲೆಕೆಳಗಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. AI ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯು ಸ್ವಾಮ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ಅಥವಾ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಗುತ್ತಿಗೆಗೆ ಪಡೆದ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ - ಅದು ನಿಮ್ಮ ಕಚೇರಿಯಲ್ಲಿನ ರ‍್ಯಾಕ್ ಆಗಿರಲಿ, ಕೋಲೊಕೇಶನ್ ಸೌಲಭ್ಯವಾಗಿರಲಿ, ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗದ ಖಾಸಗಿ ಕ್ಲೌಡ್ ಪರಿಸರವಾಗಿರಲಿ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ನೀವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ ಪರಿಧಿಯನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ತೊರೆಯುವುದಿಲ್ಲ.

ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾದ ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಇದು ಅಗಾಧವಾಗಿ ಮುಖ್ಯ. ರೋಗಿಗಳ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯು ಮಾರಾಟಗಾರನ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದಗಳು ಆರೋಗ್ಯ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿವೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಚಿಂತಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಒಪ್ಪಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿರುವ ಕಾನೂನು ಸಂಸ್ಥೆಯು ತಮ್ಮ ದಾಖಲೆಗಳು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸರ್ವರ್ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗಿವೆ ಎಂದು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿ ಇರಬೇಕೋ ಅಲ್ಲೇ ಸರಳವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.

ನಿಯಂತ್ರಿತ ಉದ್ಯಮಗಳ ಹೊರಗಿನ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೂ, ಆಕರ್ಷಣೆ ಇನ್ನೂ ನಿಜವಾಗಿದೆ. ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಗುಪ್ತಚರ, ಆಂತರಿಕ ಆರ್ಥಿಕ ಡೇಟಾ, ಗ್ರಾಹಕ ವರ್ತನೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ರೋಡ್‌ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳು - ಇವೆಲ್ಲವೂ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಗೋಡೆಗಳೊಳಗೆ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಬಯಸುವ ವಿಷಯಗಳಾಗಿವೆ.

ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಈ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಏಕೆ ಚಲಿಸುತ್ತಿವೆ

ಡೇಟಾ ನಿಯಂತ್ರಣದ ವಾದ

ಕ್ಲೌಡ್ AI ಮಾರಾಟಗಾರರು ಪ್ರತಿಷ್ಠಿತರಾಗಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ಅವರು ಅದೃಶ್ಯರಲ್ಲ. ನೀವು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮಾದರಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿದಾಗ, ನೀವು ಅವರ ಸೇವಾ ನಿಯಮಗಳು, ಅವರ ಭದ್ರತಾ ಭಂಗಿ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ಲಾಗ್ ಆಗುತ್ತದೆ, ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ಸುಧಾರಣೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಅವರ ನೀತಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಒಪ್ಪಂದಗಳು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಗಾಗಿ ಆಪ್ಟ್-ಔಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಬೇರೆಯವರ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಮೇಲಿನ ಮೂಲ ಅವಲಂಬನೆ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.

ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ ನಿಯೋಜನೆಯು ಆ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಭದ್ರತಾ ತಂಡವು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ IT ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಅನುಸರಣಾ ಅಧಿಕಾರಿಗಳು ಮಾರಾಟಗಾರನ ಸಹಕಾರಕ್ಕಾಗಿ ಕಾಯದೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಿಸಬಹುದು. ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸೇವೆಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಆ ಮಟ್ಟದ ನೇರ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಐಷಾರಾಮಿಯಲ್ಲ, ಅದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.

ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ವೆಚ್ಚದ ಊಹಿಸಬಹುದಾದಿಕೆ

ಕ್ಲೌಡ್ AI ಬೆಲೆಯು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಬಳಕೆ ಬೆಳೆದಂತೆ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗುತ್ತದೆ. ತಿಂಗಳಿಗೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಕರೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿರುವ ತಂಡವು, ಪೈಲಟ್ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ-ಟೋಕನ್ ವೆಚ್ಚಗಳು ಸಂಗ್ರಹವಾಗುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಅನುಭವಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಉದ್ಯೋಗಿ AI ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಿದಾಗಲೆಲ್ಲಾ ಅದು ನಿಮಗೆ ಬಿಲ್ ಕಳುಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಸ್ಥಿರವಾದ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ, ಕ್ಲೌಡ್ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಹೂಡಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ಬ್ರೇಕ್-ಈವನ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡರಿಂದ ಮೂರು ವರ್ಷಗಳೊಳಗೆ ಬರುತ್ತದೆ. ಅದರ ನಂತರ, ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ ಸೆಟಪ್ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ಮೀರಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಉಚಿತವಾಗಿದೆ.

AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಖರೀದಿಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗುವ ಮೊದಲು ಆ ಹೂಡಿಕೆಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಯೋಜಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮಿತಿಗಳಿಲ್ಲದ ಕಸ್ಟಮೈಸೇಶನ್

ಕ್ಲೌಡ್ AI ಟೂಲ್‌ಗಳು ನಿಮಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಗಡಿಯೊಳಗೆ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ ನಿಮಗೆ ನಿಜವಾದ ಮಾದರಿ ತೂಕಗಳು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದಾದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ನೀವು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಪ್ರತಿ ಪದರದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು, ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೂಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಳವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ನೀವು ಯಾವುದೇ ಇತರ ಆಂತರಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ AI ಪರಿಸರವನ್ನು ಆವೃತ್ತಿ-ನಿಯಂತ್ರಣ ಮಾಡಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿಲ್ಲರೆ ಕಂಪನಿಯು language model ಅನ್ನು ಅವರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉತ್ಪನ್ನ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲಿ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದರಿಂದ ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಬದಲು ಅವರ ದಾಸ್ತಾನು ಬಗ್ಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾತನಾಡುತ್ತದೆ. ಆ ಮಟ್ಟದ ಕಸ್ಟಮೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕ್ಲೌಡ್ API ಮೂಲಕ ಸರಳವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ AI ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೇಗೆ ರಚನೆಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ

ಪ್ರಮುಖ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ

ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ AI ಸೆಟಪ್‌ಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

ಬುನಾದಿ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಪದರವಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಸರ್ವರ್‌ಗಳು, GPU ಗಳು ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕಿಂಗ್ ಸಲಕರಣೆಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಅದರ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಇರುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಟೂಲ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೆಮೊರಿಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು, ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಇತರ ಆಂತರಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಕರೆಯಬಹುದಾದ API ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪದರವು ನಿಜವಾದ ವ್ಯಾಪಾರ ಟೂಲ್‌ಗಳು ವಾಸಿಸುವ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ, ಅದು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್, ಆಂತರಿಕ ಜ್ಞಾನ ಮೂಲ ಸಹಾಯಕ, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್, ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಕ್ಕಾಗಿ ಕೋಡ್ ಜನರೇಷನ್ ಟೂಲ್ ಆಗಿರಲಿ. ಪ್ರತಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಿಯಂತ್ರಿತ API ಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿ ರನ್‌ಟೈಮ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪದರವು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸುತ್ತಿಕೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಯಾರು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕ್ವೆರಿ ಮಾಡಬಹುದು, ಯಾವ ಡೇಟಾ ಒಳಗೆ ಮತ್ತು ಹೊರಗೆ ಹರಿಯುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅನುಸರಣಾ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಲಾಗ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿಯೋಜನಾ ಪದರ	ಅದು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದು	ಉದಾಹರಣೆ ಟೂಲ್‌ಗಳು
ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್	ಸರ್ವರ್‌ಗಳು, GPU ಗಳು, ನೆಟ್‌ವರ್ಕಿಂಗ್	NVIDIA A100, ಆನ್-ಸೈಟ್ ಸರ್ವರ್ ರ‍್ಯಾಕ್‌ಗಳು
ಮಾದರಿ ರನ್‌ಟೈಮ್	ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಇಂಜಿನ್, ಮಾದರಿ ನಿರ್ವಹಣೆ	Ollama, vLLM, TGI
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪದರ	ವ್ಯವಹಾರ ಟೂಲ್‌ಗಳು, ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್‌ಗಳು, ಸಂಯೋಜನೆಗಳು	ಕಸ್ಟಮ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು, Open WebUI, ಆಂತರಿಕ ಪೋರ್ಟಲ್‌ಗಳು
ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ	ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ, ಲಾಗಿಂಗ್, ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು	VPN, LDAP, API ಗೇಟ್‌ವೇಗಳು

ಆರಂಭದಿಂದಲೇ ಈ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪಡೆಯುವುದು ನಂತರ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಮಾಣದ ತೊಂದರೆಯನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು AI ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಸರಿಪಡಿಸಲು ದುಬಾರಿಯಾಗುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ರಚನಾತ್ಮಕ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು

ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಮಾದರಿ ಭೂದೃಶ್ಯವು ಬಹುತೇಕ ವ್ಯವಹಾರ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಮಾದರಿಯಿಲ್ಲದೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುವ ಹಂತಕ್ಕೆ ಪರಿಪಕ್ವವಾಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ಮಾದರಿ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಒಲವು ಹೊಂದಿರುವುದರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಭಜನೆ ಇಲ್ಲಿದೆ:

ವ್ಯವಹಾರ ಬಳಕೆ ಪ್ರಕರಣ	ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾದ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ	ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು
ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ FAQ, ಮೂಲ Q&A	7B ರಿಂದ 13B ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು	ಮಧ್ಯಮ ಶ್ರೇಣಿಯ GPU ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ
ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಒಪ್ಪಂದದ ಪರಿಶೀಲನೆ	13B ರಿಂದ 34B ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು	ದೀರ್ಘ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋ ಬೆಂಬಲದಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ
ಕೋಡ್ ಜನರೇಷನ್ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಬೆಂಬಲ	7B ರಿಂದ 13B (ಕೋಡ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ)	CodeLlama ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳು ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ
ಸಂಕೀರ್ಣ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಗಳು	34B ರಿಂದ 70B ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು	ಹೆಚ್ಚು ಗಣನೀಯ GPU ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ
ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳು	ವಿಶೇಷ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಮಾದರಿಗಳು	ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ

ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುವುದು ಬಹುತೇಕ ಯಾವಾಗಲೂ ಜಾಣ್ಮೆಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. 13B ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಭಾರದ 90% ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವಾಗ ದಿನ ಒಂದರಿಂದ 70B ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಆ ಪಾಠವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ದುಬಾರಿ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.

ನೀವು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೊದಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ನಿಮ್ಮ IT ತಂಡವು ಯಾವುದಕ್ಕಾಗಿ ಸಿದ್ಧವಾಗಬೇಕು

ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ AI ಪ್ಲಗ್-ಅಂಡ್-ಪ್ಲೇ ಉತ್ಪನ್ನವಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ಮಾದರಿ ಅಪ್‌ಡೇಟ್‌ಗಳು, ಭದ್ರತಾ ಪ್ಯಾಚಿಂಗ್, ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್‌ಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ IT ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಿಸಬೇಕು.

ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಲಹೆ: AI ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಯಾವುದೇ ಇತರ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಆಂತರಿಕ ಸೇವೆಯಂತೆಯೇ ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಇದರರ್ಥ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಯೋಜನೆ, ಬ್ಯಾಕಪ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು, ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಏನಾದರೂ ತಪ್ಪಾದಾಗ ಎಸ್ಕಲೇಶನ್ ಪಥ. ಕೇವಲ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸ್ಥಾಪನೆಯಾಗಿ ಸಮೀಪಿಸುವ ತಂಡಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಕೆಟ್ಟ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ.

ಭದ್ರತೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗಮನಕ್ಕೆ ಅರ್ಹವಾಗಿದೆ. ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿತ AI ಸಿಸ್ಟಮ್ ತಪ್ಪಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯದ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿಭಜನೆ, ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಲಾಗಿಂಗ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಗೋ-ಲೈವ್ ಮುಂಚೆ AI ಭದ್ರತೆ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಐಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ, ಅದು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ.

ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯವಹಾರ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜನೆ

ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ AI ಯ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಹಾಯಕದಿಂದಲೇ ಬರುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಅದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಎಷ್ಟು ಆಳವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ CRM ಅನ್ನು ಕ್ವೆರಿ ಮಾಡಬಹುದಾದ, ನಿಮ್ಮ ಆಂತರಿಕ ಜ್ಞಾನ ಮೂಲದಿಂದ ಎಳೆಯಬಹುದಾದ, ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಓದಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನಾ ನಿರ್ವಹಣಾ ಟೂಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಬರೆಯಬಹುದಾದ AI ಸ್ಟ್ಯಾಂಡಲೋನ್ ಚಾಟ್ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಈ ರೀತಿಯ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾಧಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಿದಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಆಂತರಿಕ API ಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಗೆ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು, ಆಂತರಿಕ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಲೈವ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಳೆಯುವ retrieval-augmented generation ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಂಡ ಕಸ್ಟಮ್ tool-calling ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು.

ಒಂದು ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ತಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಯೋಜನಾ ದಾಖಲಾತಿಯ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿದ ವೃತ್ತಿಪರ ಸೇವಾ ಸಂಸ್ಥೆ. ಸಲಹೆಗಾರರು ಈಗ ಆ ಮಾಹಿತಿಯ ಯಾವುದೂ ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಯನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸದೆ ವರ್ಷಗಳ ಆಂತರಿಕ ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿಗಳು, ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ವೆರಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಸಹಾಯಕವು ಪ್ರತಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಗೆ ಗಂಟೆಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಅದು ಏನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗದು ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ತಿಳಿಯಬೇಕಾದ ವಿಷಯಗಳು

ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ AI ಗಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪಿಚ್‌ನಿಂದ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ವಿವರಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತವೆ:

ಆರಂಭಿಕ ಸೆಟಪ್ ಟೈಮ್‌ಲೈನ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಿಂದ ಉತ್ಪಾದನೆ-ಸಿದ್ಧ ಸಹಾಯಕದವರೆಗೆ ವಾಸ್ತವಿಕ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ನಿಯೋಜನೆಯು ಸಂಯೋಜನೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆರು ರಿಂದ ಹನ್ನೆರಡು ವಾರಗಳ ನಡುವೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

GPU ಲಭ್ಯತೆಯು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಮಾದರಿಗಳು CPU-ಮಾತ್ರ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಚಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವು ಆಧುನಿಕ GPU ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅಪ್‌ಗ್ರೇಡ್ ಆಗುವವರೆಗೆ ನೀವು ಚಿಕ್ಕ, ಕ್ವಾಂಟೈಸ್ಡ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಬಹುದು.

ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್‌ಗೆ ಶುದ್ಧ, ಚೆನ್ನಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಆ ಡೇಟಾಗೆ ಮುಂಚೆ ಎಷ್ಟು ತಯಾರಿ ಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಸಮಯವನ್ನು ಬಜೆಟ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಸಮಯವನ್ನು ಬಜೆಟ್ ಮಾಡಿ.

ಮಾದರಿ ಪರವಾನಗಿಯು ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್‌ನಲ್ಲೂ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಯಾವಾಗಲೂ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ವ್ಯಾಪಾರ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ನೀವು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಯೋಜಿಸುತ್ತಿರುವ ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರವಾನಗಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, LLaMA 3 ಬಳಕೆದಾರ ಬೇಸ್ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಷರತ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ ವಾಣಿಜ್ಯ ಪರವಾನಗಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ಮಾರಾಟಗಾರ ಬೆಂಬಲವು ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. ಮೀಸಲಾದ ಬೆಂಬಲ ತಂಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ಲೌಡ್ AI ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಮುದಾಯ ದಾಖಲಾತಿ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತವೆ. ಆರಂಭದಲ್ಲಿಯೇ ಆಂತರಿಕ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಬಾಹ್ಯ ಸಹಾಯ ಕೇಂದ್ರಗಳ ಮೇಲಿನ ನಿಮ್ಮ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ವೇಗವು ನಿಮ್ಮ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಇತ್ತೀಚಿನ ಆಕ್ಸಿಲರೇಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಿಮ್ಮ ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ವೇಗವು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ನಿಧಾನವಾಗಿರಬಹುದು, ಇದು ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಬಳಕೆದಾರ-ಮುಖಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಯೋಜಿಸಿ.

ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಸರಿಯಾದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು

ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ AI ಪ್ರತಿ ಸಂಸ್ಥೆಗೂ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರವಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ತಂಡ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಮತ್ತು ನೀವು ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸಬೇಕಾದರೆ, ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ಲೌಡ್ AI ನಿಯೋಜನೆಯು ಉತ್ತಮ ಆರಂಭಿಕ ಬಿಂದುವಾಗಿರಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನಡೆಸುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಓವರ್‌ಹೆಡ್‌ಗೆ ನಿಜವಾದ ವೆಚ್ಚವಿದೆ.

ಆದರೆ ನೀವು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, AI ಅನ್ನು ಕೋರ್ ವ್ಯವಹಾರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆ ಪರಿಮಾಣಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅಥವಾ ಸರಳವಾಗಿ ಮಾರಾಟಗಾರನ ನೀತಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಲು ಸಿದ್ಧರಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ ಪಥವು ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳು ಹೊಂದಿಸಲಾಗದದನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ: ನಿಜವಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ. ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ, ನಿಮ್ಮ ನಿಯಮಗಳು.

ಅದನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುವ ಟೂಲ್‌ಗಳು ಎಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿವೆ. PhD-ಮಟ್ಟದ ML ಪರಿಣತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಗಳಿಂದ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದಾಗಿಸುವ ಕಠಿಣ ಕೆಲಸವನ್ನು ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಸಮುದಾಯವು ಮಾಡಿದೆ. ವಿಶೇಷ AI ತಂಡ ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಬಜೆಟ್ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದದ್ದು ಈಗ ಘನ IT ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವಿರುವ ಮಧ್ಯಮ-ಗಾತ್ರದ ಕಂಪನಿಗಳ ಕೈಗೆಟುಕುತ್ತದೆ.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

AI ಅನ್ನು ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದೇ?

ಹೌದು, ಕಂಪನಿಯ ಸ್ವಂತ ಅಥವಾ ಖಾಸಗಿಯಾಗಿ ಗುತ್ತಿಗೆ ಪಡೆದ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ನಿರ್ವಹಿತ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿ AI ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಆರೋಗ್ಯ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಉದ್ಯಮಗಳಾದ್ಯಂತ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ನಿಯಂತ್ರಣ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದನಾ AI ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುತ್ತಿವೆ.

ವ್ಯವಹಾರ ಮಾಲೀಕರಿಗೆ ಯಾವ AI ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ?

ವ್ಯವಹಾರ ಮಾಲೀಕರಿಗೆ ಉತ್ತಮ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಖಾಸಗಿ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ LLaMA 3 ಅಥವಾ Mistral ನಂತಹ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಮಾದರಿಗಳು ನಿಯಂತ್ರಣ, ಕಸ್ಟಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ವೆಚ್ಚದ ದಕ್ಷತೆಯ ಪ್ರಬಲ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ChatGPT for Business ನಂತಹ ಕ್ಲೌಡ್ ಟೂಲ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾಗಿರುವ ಹಗುರ, ಕಡಿಮೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

AI ನಲ್ಲಿ 30% ನಿಯಮ ಎಂದರೇನು?

AI ನಲ್ಲಿ 30% ನಿಯಮವು AI ಸ್ವಯಂಚಾಲನವು ಸುಮಾರು 30% ಕಾರ್ಯ ಅಥವಾ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು, ಉಳಿದ 70% ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭದ ಅಗತ್ಯವಿರುವದನ್ನು ಮನುಷ್ಯರು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಎಂಬ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಇನ್ನೂ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿಸದೆ, AI ಸಹಾಯಕ್ಕೆ ಯಾವ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ.

ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ AI ಎಂದರೇನು?

ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ AI ಎನ್ನುವುದು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಮೂಲಕ ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಬದಲು, ವ್ಯಾಪಾರವು ನೇರವಾಗಿ ಸ್ವಾಮ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಕಂಪನಿಯ ಸ್ವಂತ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದೊಳಗೆ ಇರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಗೌಪ್ಯತೆ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ತಮ್ಮ AI ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

AI ನ 7 ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಯಾವುವು?

AI ನ ಏಳು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಕಾರಗಳೆಂದರೆ ನ್ಯಾರೋ AI, ಜನರಲ್ AI, ಸೂಪರ್‌ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ AI, ರಿಯಾಕ್ಟಿವ್ ಯಂತ್ರಗಳು, ಸೀಮಿತ ಮೆಮೊರಿ AI, ಥಿಯರಿ ಆಫ್ ಮೈಂಡ್ AI, ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಜಾಗೃತ AI. ಇಂದು ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯವಹಾರ AI ಟೂಲ್‌ಗಳು ನ್ಯಾರೋ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಮೆಮೊರಿ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಸೇರುತ್ತವೆ, ಇವು ಸಾಮಾನ್ಯ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂ-ನಿರ್ದೇಶಿತ ಚಿಂತನೆಗಿಂತ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಾಗಿವೆ.