व्यवसायासाठी ऑन प्रिमायझेस AI म्हणजे क्लाउड प्रदात्याद्वारे प्रवेश करण्याऐवजी कंपनीच्या मालकीच्या हार्डवेअरवर किंवा खाजगी सर्व्हरवर थेट कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम तैनात करणे होय. हे संस्थांना त्यांच्या डेटा, AI ची वर्तणूक आणि ते कशाशी जोडले जाते यावर पूर्ण अधिकार देते.

व्यवसायासाठी AI बद्दलच्या बहुतेक संभाषणे पुढच्या वेळी कोणत्या क्लाउड टूलचे सबस्क्रिप्शन घ्यावे यावर केंद्रित असतात. ही चौकट काहीतरी महत्त्वाचे विसरते. वाढत्या संख्येने संस्थांसाठी, खरा प्रश्न कोणत्या प्लॅटफॉर्मला पैसे द्यायचे हा नाही, तर संपूर्ण स्टॅक अंतर्गत आणायचा का हा आहे. उत्तर तुमचा उद्योग, तुमच्या डेटाची संवेदनशीलता, तुमच्या टीमची तांत्रिक क्षमता आणि तुमच्या दीर्घकालीन खर्चाच्या अपेक्षांवर अवलंबून आहे. प्रतिक्रियात्मक निर्णयाऐवजी माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास सक्षम करण्यासाठी हे मार्गदर्शक हे सर्व समजावून सांगते.

व्यवसायासाठी ऑन प्रिमायझेस AI चा खरा अर्थ काय आहे

ही संज्ञा तांत्रिक वाटते, परंतु संकल्पना सरळ आहे. जेव्हा तुम्ही Microsoft Azure OpenAI किंवा Google Vertex AI सारखी सेवा वापरता, तेव्हा तुमचा डेटा बाह्य सर्व्हरवर प्रवास करतो, प्रक्रिया केली जाते आणि परत येतो. प्रदाता पायाभूत सुविधा, मॉडेल अपडेट्स आणि पाइपलाइनच्या त्यांच्या टोकाची सुरक्षा व्यवस्थापित करतो.

ऑन प्रिमायझेस ते मॉडेल पूर्णपणे उलटे करते. AI तुमच्या कंपनीच्या मालकीच्या किंवा खास भाडेपट्ट्याने घेतलेल्या सर्व्हरवर चालते, मग ते तुमच्या कार्यालयातील रॅक असो, कोलोकेशन सुविधा असो, किंवा कोणत्याही तृतीय पक्षाला प्रवेश नसलेले खाजगी क्लाउड वातावरण असो. तुमचा डेटा तुम्ही परिभाषित केलेली परिमिती कधीही सोडत नाही.

डेटा हाताळणी नियंत्रित असलेल्या उद्योगांसाठी हे प्रचंड महत्त्वाचे आहे. रुग्णांच्या नोंदी विश्लेषित करण्यासाठी ऑन प्रिमायझेस AI सिस्टम वापरणाऱ्या रुग्णालयाला विक्रेत्याचे डेटा प्रक्रिया करार आरोग्यसेवा नियमांचे पालन करतात की नाही याची चिंता करण्याची गरज नाही. स्थानिक पातळीवर करार विश्लेषण चालवणाऱ्या कायदा फर्मला त्यांचे दस्तऐवज तृतीय-पक्ष सर्व्हरमधून गेले हे ग्राहकांना उघड करण्याची गरज नाही. डेटा फक्त त्याच्या जागी राहतो.

नियंत्रित उद्योगांच्या बाहेरील व्यवसायांसाठी, आकर्षण अद्याप वास्तविक आहे. स्पर्धात्मक बुद्धिमत्ता, अंतर्गत आर्थिक डेटा, ग्राहक वर्तन नमुने आणि उत्पादन विकास रोडमॅप या सर्व गोष्टी कंपन्या तर्कशुद्धपणे त्यांच्या स्वतःच्या भिंतीत ठेवण्यास प्राधान्य देतात.

अधिक व्यवसाय या दिशेने का जात आहेत

डेटा नियंत्रणाचा युक्तिवाद

क्लाउड AI विक्रेते प्रतिष्ठित आहेत, परंतु ते अदृश्य नाहीत. जेव्हा तुम्ही तृतीय-पक्ष मॉडेलला डेटा पाठवता, तेव्हा तुम्ही त्यांच्या सेवा अटी, त्यांची सुरक्षा स्थिती आणि काय लॉग केले जाते, राखले जाते किंवा मॉडेल सुधारणेसाठी वापरले जाते याबद्दलचे त्यांचे धोरण निर्णय स्वीकारत आहात. बहुतेक एंटरप्राइझ करारांमध्ये प्रशिक्षण डेटासाठी ऑप्ट-आउट समाविष्ट आहेत, परंतु इतर कोणाच्या पायाभूत सुविधांवरील मूलभूत अवलंबित्व कायम राहते.

ऑन प्रिमायझेस तैनाती ते अवलंबित्व काढून टाकते. तुमची सुरक्षा टीम नियम सेट करते. तुमची IT पायाभूत सुविधा प्रवेश नियंत्रणे हाताळते. तुमचे अनुपालन अधिकारी विक्रेत्याच्या सहकार्याची वाट न पाहता संपूर्ण पाइपलाइनचे ऑडिट करू शकतात. ज्या संस्थांनी तृतीय-पक्ष सेवांद्वारे डेटा उल्लंघन अनुभवले आहे, त्यांच्यासाठी थेट नियंत्रणाची ती पातळी विलासिता नाही, ती आवश्यकता आहे.

दीर्घकालीन खर्चाची अंदाजक्षमता

क्लाउड AI किंमत लहान स्केलवर आकर्षक आहे परंतु वापर वाढल्यावर अंदाज लावणे कठीण होते. महिन्याला लाखो इन्फरन्स कॉल्स चालवणारी टीम पायलट टप्प्यात स्पष्ट नसलेल्या मार्गांनी प्रति-टोकन खर्च जमा होत असल्याचे जाणवू लागते. हार्डवेअर सुरुवातीला महाग असते, परंतु प्रत्येक वेळी कर्मचाऱ्याने AI ला प्रश्न विचारल्यावर ते तुम्हाला बिल पाठवत नाही.

सातत्यपूर्ण, उच्च-व्हॉल्यूम AI वापर असलेल्या व्यवसायांसाठी, क्लाउड खर्च आणि ऑन-प्रिमायझेस पायाभूत सुविधा गुंतवणूक यांच्यातील ब्रेक-ईव्हन पॉइंट बहुधा दोन ते तीन वर्षांत येतो. त्यानंतर, ऑन-प्रिमायझेस सेटअप देखभाल आणि वीज पलीकडे चालवण्यासाठी प्रभावीपणे मोफत आहे.

AI वैशिष्ट्ये हार्डवेअर आवश्यकतांशी कशी जुळतात हे समजून घेणे टीम्सना पायाभूत सुविधा खरेदीसाठी वचनबद्ध होण्यापूर्वी ती गुंतवणूक अचूकपणे योजना करण्यास मदत करते.

मर्यादांशिवाय कस्टमायझेशन

क्लाउड AI टूल्स तुम्हाला परिभाषित सीमेच्या आत कॉन्फिगरेशन पर्याय देतात. ऑन प्रिमायझेस तुम्हाला वास्तविक मॉडेल वेट्स आणि आवश्यकतेनुसार सुधारित करण्यासाठी पूर्ण स्टॅक देते. याचा अर्थ तुम्ही तुमच्या मालकीच्या डेटावर मॉडेल्स फाइन-ट्यून करू शकता, प्रत्येक थरावर सिस्टम वर्तणूक समायोजित करू शकता, अंतर्गत डेटाबेस आणि टूल्ससह खोलवर एकत्रित करू शकता आणि तुम्ही इतर कोणतेही अंतर्गत सॉफ्टवेअर व्यवस्थापित करता त्याच प्रकारे संपूर्ण AI वातावरण व्हर्जन-कंट्रोल करू शकता.

उदाहरणार्थ, किरकोळ कंपनी language model त्यांच्या विशिष्ट उत्पादन कॅटलॉग आणि ग्राहक सेवा इतिहासावर फाइन-ट्यून करू शकते जेणेकरून सामान्य उत्तरे देण्याऐवजी ते त्यांच्या इन्व्हेंटरीबद्दल अचूकपणे बोलू शकेल. कस्टमायझेशनची ती पातळी मानक क्लाउड API द्वारे फक्त उपलब्ध नाही.

ऑन प्रिमायझेस AI तैनाती सामान्यतः कशा प्रकारे संरचित आहेत

मुख्य आर्किटेक्चर

व्यवसायासाठी बहुतेक ऑन प्रिमायझेस AI सेटअप त्यात समाविष्ट असलेल्या विशिष्ट टूल्सकडे दुर्लक्ष करून एक सामान्य नमुना सामायिक करतात.

पाया हार्डवेअर स्तर आहे, ज्यामध्ये मॉडेल चालवणारे सर्व्हर, GPU आणि नेटवर्किंग उपकरणे समाविष्ट आहेत. त्यावर मॉडेल रनटाइम बसतो, सहसा एक ऑर्केस्ट्रेशन टूल जो मॉडेल मेमरीमध्ये लोड करणे, विनंत्या व्यवस्थापित करणे आणि इतर अंतर्गत अनुप्रयोग कॉल करू शकतील असे API एंडपॉइंट उघड करणे हाताळतो.

अनुप्रयोग स्तर हा वास्तविक व्यवसाय टूल्स राहतात ती जागा आहे, मग ती ग्राहक सेवा चॅटबॉट असो, अंतर्गत नॉलेज बेस सहाय्यक असो, दस्तऐवज प्रक्रिया पाइपलाइन असो, किंवा तुमच्या अभियांत्रिकी टीमसाठी कोड जनरेशन टूल असो. प्रत्येक अनुप्रयोग नियंत्रित API द्वारे मॉडेल रनटाइमशी कनेक्ट होतो.

शेवटी, सुरक्षा आणि प्रवेश नियंत्रण स्तर सर्व काही गुंडाळतो, मॉडेलला कोण क्वेरी करू शकतो, कोणता डेटा आत आणि बाहेर वाहतो आणि अनुपालन हेतूंसाठी प्रतिसाद कसे लॉग केले जातात हे व्यवस्थापित करतो.

तैनाती स्तर	त्यात काय समाविष्ट आहे	उदाहरण टूल्स
हार्डवेअर	सर्व्हर, GPU, नेटवर्किंग	NVIDIA A100, ऑन-साइट सर्व्हर रॅक
मॉडेल रनटाइम	इन्फरन्स इंजिन, मॉडेल व्यवस्थापन	Ollama, vLLM, TGI
अनुप्रयोग स्तर	व्यवसाय टूल्स, इंटरफेस, एकत्रीकरण	कस्टम अॅप्स, Open WebUI, अंतर्गत पोर्टल्स
सुरक्षा आणि प्रवेश	प्रमाणीकरण, लॉगिंग, एनक्रिप्शन, नेटवर्क नियंत्रणे	VPN, LDAP, API गेटवे

सुरुवातीपासूनच हे आर्किटेक्चर योग्यरीत्या मिळवणे नंतरचा बराच त्रास वाचवते. तुमच्या तैनातीची रचना करण्यापूर्वी AI आर्किटेक्चर सर्वोत्तम पद्धतींचा आढावा घेणे, दुरुस्त करण्यासाठी महाग असलेल्या सामान्य संरचनात्मक चुका टाळण्यास मदत करते.

तुमच्या व्यवसाय गरजांसाठी योग्य मॉडेल निवडणे

ओपन सोर्स मॉडेल लँडस्केप अशा बिंदूपर्यंत परिपक्व झाले आहे की बहुतेक व्यवसाय वापर प्रकरणे मालकी मॉडेलशिवाय चांगल्या प्रकारे सेवा देतात. विविध मॉडेल प्रकार चांगल्या प्रकारे हाताळतात त्याचे एक व्यावहारिक विभाजन येथे आहे:

व्यवसाय वापर प्रकरण	शिफारस केलेले मॉडेल आकार	नोंदी
ग्राहक समर्थन FAQ, मूलभूत Q&A	7B ते 13B पॅरामीटर्स	मध्यम-श्रेणीच्या GPU हार्डवेअरवर कार्यक्षमतेने चालते
दस्तऐवज विश्लेषण, करार पुनरावलोकन	13B ते 34B पॅरामीटर्स	दीर्घ संदर्भ विंडो समर्थनाचा फायदा होतो
कोड जनरेशन आणि तांत्रिक समर्थन	7B ते 13B (कोड-विशिष्ट)	CodeLlama सारखी मॉडेल्स यासाठी हेतुपुरस्सर तयार केली आहेत
जटिल तर्क आणि बहु-पायरी कार्ये	34B ते 70B पॅरामीटर्स	अधिक भरीव GPU पायाभूत सुविधा आवश्यक
प्रतिमा विश्लेषणासह मल्टीमोडल कार्ये	विशेष मल्टीमोडल मॉडेल्स	हार्डवेअर आवश्यकता लक्षणीयरीत्या बदलतात

लहान सुरुवात करून आणि वास्तविक वापर डेटाच्या आधारे स्केल वाढवणे जवळजवळ नेहमीच हुशार दृष्टिकोन असतो. 13B तुमच्या वर्कलोडच्या 90% कव्हर करू शकले असते तेव्हा पहिल्या दिवशी 70B मॉडेल तैनात करणे हा तो धडा शिकण्याचा महाग मार्ग आहे.

तैनातीपूर्वी व्यावहारिक विचार

तुमच्या IT टीमने कशासाठी तयार राहावे

ऑन प्रिमायझेस AI हे प्लग-अँड-प्ले उत्पादन नाही. तुमची टीम मॉडेल अपडेट्स, सुरक्षा पॅचिंग, हार्डवेअर देखभाल आणि कार्यप्रदर्शन निरीक्षणासाठी जबाबदार असेल. बहुतेक एंटरप्राइझ IT विभागांसाठी या व्यवस्थापित करण्यायोग्य जबाबदाऱ्या आहेत, परंतु त्यांचा नियोजनात विचार केला पाहिजे.

एक व्यावहारिक टिप: AI तैनातीशी इतर कोणत्याही गंभीर अंतर्गत सेवेप्रमाणेच वागा. याचा अर्थ रिडंडंसी नियोजन, बॅकअप प्रक्रिया, निरीक्षण डॅशबोर्ड्स आणि काहीतरी चुकल्यास एस्केलेशन मार्ग. केवळ सॉफ्टवेअर इन्स्टॉलेशन म्हणून त्याकडे जाणाऱ्या टीम्स अनेकदा सर्वात वाईट संभाव्य क्षणी समस्यांना सामोरे जातात.

सुरक्षेला विशिष्ट लक्ष देणे आवश्यक आहे. अंतर्गत डेटाबेस आणि दस्तऐवज स्टोरेजशी जोडलेली AI सिस्टम चुकीच्या पद्धतीने कॉन्फिगर केल्यास उच्च-मूल्याचे लक्ष्य आहे. नेटवर्क सेगमेंटेशन, प्रमाणीकरण आवश्यकता आणि आउटपुट लॉगिंगसह गो-लाइव्ह आधी AI सुरक्षा प्रोटोकॉलचे पुनरावलोकन करणे ऐच्छिक नाही, ते मूलभूत आहे.

विद्यमान व्यवसाय सिस्टमसह एकत्रीकरण

व्यवसायासाठी ऑन प्रिमायझेस AI चे खरे मूल्य बहुधा सहाय्यकाकडून नव्हे तर तो विद्यमान सिस्टमशी किती खोलवर जोडतो यावरून येते. तुमच्या CRM ला क्वेरी करू शकणारी, तुमच्या अंतर्गत नॉलेज बेसमधून खेचू शकणारी, संदर्भात ईमेल वाचू शकणारी आणि तुमच्या प्रोजेक्ट मॅनेजमेंट टूल्सवर परत लिहू शकणारी AI स्टँडअलोन चॅट इंटरफेसपेक्षा खूप उपयुक्त आहे.

या प्रकारचे एकत्रीकरण ऑन प्रिमायझेसमध्ये साध्य करण्यायोग्य आहे आणि जेव्हा तुम्ही पूर्ण स्टॅक नियंत्रित करता तेव्हा बहुधा तयार करणे सोपे असते. तुम्ही मॉडेलला अंतर्गत API उघड करू शकता, अंतर्गत स्रोतांकडून थेट डेटा खेचणारी retrieval-augmented generation पाइपलाइन कॉन्फिगर करू शकता आणि तुमची टीम कशी काम करते त्यानुसार अचूक तयार केलेले कस्टम tool-calling वर्कफ्लो तयार करू शकता.

एक चांगले उदाहरण म्हणजे त्यांच्या पूर्वीच्या प्रोजेक्ट दस्तऐवजीकरणावर प्रशिक्षित ऑन प्रिमायझेस सहाय्यक तैनात केलेली व्यावसायिक सेवा फर्म. सल्लागार आता त्या माहितीचा कोणताही भाग क्लाउड सेवेला स्पर्श न करता वर्षांच्या अंतर्गत केस स्टडीज, पद्धती आणि क्लायंट डेटा क्वेरी करू शकतात. सहाय्यक प्रति एंगेजमेंट तास वाचवतो आणि फर्मचे ते काय प्रवेश करू शकते आणि करू शकत नाही यावर पूर्ण नियंत्रण आहे.

जाणून घेण्यासारख्या गोष्टी

ऑन प्रिमायझेस AI साठी मानक पिचमधून काही महत्त्वाचे तपशील अनेकदा सोडले जातात:

प्रारंभिक सेटअप टाइमलाइन बहुतेक टीम्सच्या अपेक्षेपेक्षा जास्त आहे. हार्डवेअर खरेदीपासून उत्पादन-तयार सहाय्यकापर्यंत वास्तववादी एंटरप्राइझ तैनातीमध्ये एकत्रीकरणाच्या जटिलतेनुसार सामान्यतः सहा ते बारा आठवडे लागतात.

GPU उपलब्धता तुमच्या मॉडेल पर्यायांवर परिणाम करते. सर्व ओपन सोर्स मॉडेल्स केवळ-CPU हार्डवेअरवर कार्यक्षमतेने चालत नाहीत. तुमच्या पायाभूत सुविधांमध्ये आधुनिक GPU कार्ड समाविष्ट नसल्यास, हार्डवेअर अपग्रेड होईपर्यंत तुम्ही लहान, क्वांटाइज्ड मॉडेल्सपर्यंत मर्यादित असू शकता.

फाइन-ट्यूनिंगला स्वच्छ, चांगले लेबल केलेला डेटा आवश्यक आहे. अनेक व्यवसायांना मालकीच्या डेटावर मॉडेल्स फाइन-ट्यून करायचे आहेत परंतु त्या डेटाला आधी किती तयारीची आवश्यकता आहे याचा कमी अंदाज करतात. फाइन-ट्यूनिंगसाठी वेळ बजेट करण्यापूर्वी डेटा क्लीनिंगसाठी वेळ बजेट करा.

मॉडेल लायसन्सिंग अद्याप ऑन प्रिमायझेसवर लागू होते. ओपन सोर्स म्हणजे नेहमी अमर्यादित व्यावसायिक वापर असा अर्थ होत नाही. व्यवसाय संदर्भात तैनात करण्याची तुमची योजना असलेल्या कोणत्याही मॉडेलसाठी विशिष्ट लायसन्स तपासा. उदाहरणार्थ, LLaMA 3 कडे वापरकर्ता बेस आकाराशी जोडलेल्या अटींसह कस्टम व्यावसायिक लायसन्स आहे.

विक्रेता समर्थन मर्यादित आहे. समर्पित समर्थन टीम्ससह क्लाउड AI उत्पादनांच्या विपरीत, ऑन प्रिमायझेस ओपन सोर्स तैनाती मोठ्या प्रमाणात समुदाय दस्तऐवजीकरण आणि अंतर्गत कौशल्यावर अवलंबून असतात. लवकर अंतर्गत ज्ञान तयार केल्याने बाह्य मदत डेस्कवरील तुमचे अवलंबित्व कमी होते.

इन्फरन्स गती तुमच्या हार्डवेअरवर अवलंबून असते. क्लाउड प्रदाते नवीनतम एक्सिलरेटरसह ऑप्टिमाइझ केलेले क्लस्टर चालवतात. तुमची ऑन-प्रिमायझेस इन्फरन्स गती मोठ्या मॉडेल्ससाठी मंद असू शकते, जे रिअल-टाइम वापरकर्ता-समोरील अनुप्रयोगांसाठी महत्त्वाचे आहे. त्यानुसार योजना करा.

तुमच्या संस्थेसाठी योग्य निर्णय घेणे

व्यवसायासाठी ऑन प्रिमायझेस AI प्रत्येक संस्थेसाठी योग्य उत्तर नाही. जर तुमची टीम लहान असेल, तुमचा डेटा विशेषतः संवेदनशील नसेल आणि तुम्हाला वेगाने जाण्याची गरज असेल, तर चांगल्या प्रकारे कॉन्फिगर केलेली क्लाउड AI तैनाती चांगली प्रारंभिक बिंदू असू शकते. तुमची स्वतःची पायाभूत सुविधा चालवण्याच्या ऑपरेशनल ओव्हरहेडची खरी किंमत आहे.

परंतु जर तुम्ही नियंत्रित डेटा हाताळत असाल, AI ला मुख्य व्यवसाय कार्यांमध्ये तयार करत असाल, उच्च वापर व्हॉल्यूम अंदाज करत असाल, किंवा फक्त विक्रेत्याच्या धोरण निर्णयांना तुमच्या वर्कफ्लोवर परिणाम करू देण्यास तयार नसाल, तर ऑन-प्रिमायझेस मार्ग क्लाउड सेवांना जुळवू शकत नाही असे काहीतरी देतो: खरे नियंत्रण. तुमचे मॉडेल, तुमचा डेटा, तुमचे नियम.

ते साकार करण्याचे टूल्स कधीही इतके सुलभ नव्हते. ओपन सोर्स समुदायाने पीएचडी-स्तरीय ML कौशल्याशिवाय मानक अभियांत्रिकी टीम्सद्वारे शक्तिशाली AI मॉडेल तैनात करण्यायोग्य बनवण्याचे कठीण काम केले आहे. ज्यासाठी पूर्वी विशिष्ट AI टीम आणि प्रचंड बजेटची आवश्यकता होती ते आता ठोस IT कार्य आणि स्पष्ट वापर प्रकरण असलेल्या मध्यम आकाराच्या कंपन्यांच्या आवाक्यात आहे.

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

AI ऑन प्रिमायझेस तैनात केले जाऊ शकते का?

होय, कंपनीच्या मालकीच्या किंवा खाजगीरीत्या भाडेपट्टीने घेतलेल्या हार्डवेअरवर ओपन सोर्स मॉडेल्स आणि स्वयं-व्यवस्थापित इन्फरन्स पायाभूत सुविधा वापरून AI निश्चितपणे ऑन प्रिमायझेस तैनात केले जाऊ शकते. आरोग्यसेवा, वित्त आणि कायदेशीर उद्योगांमधील व्यवसाय आधीच अनुपालन आणि डेटा नियंत्रण आवश्यकता पूर्ण करण्यासाठी अशा प्रकारे उत्पादन AI सिस्टम चालवत आहेत.

व्यवसाय मालकांसाठी सर्वोत्तम AI कोणते आहे?

व्यवसाय मालकासाठी सर्वोत्तम AI वापर प्रकरणावर अवलंबून असते, परंतु खाजगी पायाभूत सुविधांवर तैनात केलेले LLaMA 3 किंवा Mistral सारखी ओपन सोर्स मॉडेल्स नियंत्रण, कस्टमायझेशन आणि दीर्घकालीन खर्च कार्यक्षमतेचे सर्वात मजबूत संयोजन देतात. ChatGPT for Business सारखी क्लाउड टूल्स हलक्या, कमी संवेदनशील वापर प्रकरणांसाठी चांगले कार्य करतात जिथे डेटा हाताळणी लवचिकता स्वीकार्य आहे.

AI मधील 30% नियम काय आहे?

AI मधील 30% नियम AI ऑटोमेशनने कार्य किंवा वर्कफ्लोचे अंदाजे 30% हाताळावे, उर्वरित 70% ज्याला निर्णय आणि संदर्भाची आवश्यकता आहे ते मानवांनी व्यवस्थापित करावे या सामान्य मार्गदर्शक तत्त्वाला सूचित करते. अद्याप मानवी देखरेखीची आवश्यकता असलेल्या निर्णयांना अति-स्वयंचलित न करता AI सहाय्यासाठी कोणत्या व्यवसाय प्रक्रिया चांगल्या उमेदवार आहेत हे ओळखण्यासाठी हा एक व्यावहारिक चौकट आहे.

ऑन प्रिमायझेस AI काय आहे?

ऑन प्रिमायझेस AI ही एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम आहे जी तृतीय-पक्ष क्लाउड प्रदात्याद्वारे प्रवेश करण्याऐवजी व्यवसायाच्या मालकीच्या आणि थेट नियंत्रित केलेल्या सर्व्हर किंवा हार्डवेअरवर तैनात केली जाते. हे सर्व डेटा प्रक्रिया कंपनीच्या स्वतःच्या पायाभूत सुविधांमध्ये ठेवते, जे गोपनीयता-संवेदनशील उद्योग आणि त्यांच्या AI स्टॅकवर पूर्ण नियंत्रण आवश्यक असलेल्या संस्थांसाठी गंभीर आहे.

AI चे 7 मुख्य प्रकार कोणते आहेत?

AI चे सात मुख्य प्रकार म्हणजे नॅरो AI, जनरल AI, सुपरइंटेलिजंट AI, रिऍक्टिव्ह मशीन्स, मर्यादित मेमरी AI, थिअरी ऑफ माइंड AI, आणि स्वयं-जागरूक AI. आज बहुतेक व्यवसाय AI टूल्स नॅरो आणि मर्यादित मेमरी श्रेणींमध्ये येतात, जे सामान्य तर्क किंवा स्वयं-निर्देशित विचारांऐवजी विशिष्ट कार्ये हाताळण्यासाठी हेतुपुरस्सर तयार केलेल्या सिस्टम आहेत.