வணிகத்திற்கான ஆன்-பிரெமைஸ் AI என்பது செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்புகளை கிளவுட் வழங்குநர் வழியாக அணுகுவதற்குப் பதிலாக நிறுவனத்திற்கு சொந்தமான வன்பொருள் அல்லது தனியார் சர்வர்களில் நேரடியாக நிறுவுவதைக் குறிக்கிறது. இது நிறுவனங்களுக்கு அவர்களின் தரவு, AI எவ்வாறு செயல்படுகிறது, மற்றும் அது எதனுடன் இணைகிறது என்பதன் மீது முழுமையான அதிகாரத்தை வழங்குகிறது.

வணிகத்திற்கான AI பற்றிய பெரும்பாலான உரையாடல்கள் அடுத்து எந்த கிளவுட் கருவிக்கு சந்தா எடுக்க வேண்டும் என்பதில் கவனம் செலுத்துகின்றன. அந்த சட்டகம் முக்கியமான ஒன்றை தவறவிடுகிறது. வளர்ந்து வரும் நிறுவனங்களுக்கு, உண்மையான கேள்வி எந்த தளத்திற்கு பணம் செலுத்த வேண்டும் என்பதல்ல, ஆனால் முழு ஸ்டாக்கையும் உள்ளிட்டு கொண்டு வர வேண்டுமா என்பதுதான். பதில் உங்கள் தொழில், உங்கள் தரவு உணர்திறன், உங்கள் குழுவின் தொழில்நுட்ப திறன், மற்றும் உங்கள் நீண்ட கால செலவு எதிர்பார்ப்புகளைப் பொறுத்தது. இந்த வழிகாட்டி இவை அனைத்தையும் விரிவாக விளக்குகிறது, இதனால் நீங்கள் எதிர்வினையான முடிவை விட தகவலறிந்த முடிவை எடுக்கலாம்.

வணிகத்திற்கான ஆன்-பிரெமைஸ் AI உண்மையில் என்ன அர்த்தம்

இந்த சொற்றொடர் தொழில்நுட்பமாக ஒலிக்கிறது, ஆனால் கருத்து நேரடியானது. நீங்கள் Microsoft Azure OpenAI அல்லது Google Vertex AI போன்ற சேவையைப் பயன்படுத்தும்போது, உங்கள் தரவு வெளிப்புற சர்வர்களுக்கு பயணிக்கிறது, செயலாக்கப்படுகிறது, மற்றும் திரும்பி வருகிறது. வழங்குநர் உள்கட்டமைப்பு, மாதிரி புதுப்பிப்புகள், மற்றும் பைப்லைனின் தங்கள் முனையின் பாதுகாப்பை நிர்வகிக்கிறார்.

ஆன்-பிரெமைஸ் அந்த மாதிரியை முற்றிலும் தலைகீழாக மாற்றுகிறது. AI உங்கள் நிறுவனத்திற்கு சொந்தமான அல்லது பிரத்தியேகமாக குத்தகைக்கு எடுக்கப்பட்ட சர்வர்களில் இயங்குகிறது - அது உங்கள் அலுவலகத்தில் ஒரு ராக் ஆக இருந்தாலும், ஒரு கொலோகேஷன் வசதி, அல்லது எந்த மூன்றாம் தரப்பினராலும் அணுக முடியாத தனியார் கிளவுட் சூழல் ஆக இருந்தாலும். உங்கள் தரவு நீங்கள் வரையறுக்கும் எல்லையை ஒருபோதும் விட்டு வெளியேறாது.

தரவு கையாளுதல் ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட தொழில்களுக்கு இது மிகவும் முக்கியமானது. நோயாளர் பதிவுகளை பகுப்பாய்வு செய்ய ஆன்-பிரெமைஸ் AI அமைப்பைப் பயன்படுத்தும் மருத்துவமனை, விற்பனையாளரின் தரவு செயலாக்க ஒப்பந்தங்கள் சுகாதார ஒழுங்குமுறைகளுக்கு இணங்குகிறதா என்பதைப் பற்றி கவலைப்பட வேண்டியதில்லை. உள்நாட்டில் ஒப்பந்த பகுப்பாய்வை இயக்கும் சட்ட நிறுவனம், தங்கள் ஆவணங்கள் ஒரு மூன்றாம் தரப்பு சர்வர் வழியாக சென்றதை வாடிக்கையாளர்களுக்கு வெளியிட வேண்டியதில்லை. தரவு வெறுமனே அதன் இடத்திலேயே இருக்கும்.

ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட தொழில்களுக்கு வெளியே உள்ள வணிகங்களுக்கும், கவர்ச்சி இன்னும் உண்மையானது. போட்டி உளவுத்துறை, உள் நிதி தரவு, வாடிக்கையாளர் நடத்தை வடிவங்கள், மற்றும் தயாரிப்பு வளர்ச்சி வழிகாட்டி வரைபடங்கள் ஆகியவை அனைத்தும் நிறுவனங்கள் தங்கள் சொந்த சுவர்களுக்குள் வைத்திருக்க நியாயமாக விரும்பும் விஷயங்கள்.

ஏன் அதிக வணிகங்கள் இந்த திசையில் நகர்கின்றன

தரவு கட்டுப்பாட்டு வாதம்

கிளவுட் AI விற்பனையாளர்கள் புகழ்பெற்றவர்கள், ஆனால் அவர்கள் கண்ணுக்குத் தெரியாதவர்கள் அல்ல. நீங்கள் ஒரு மூன்றாம் தரப்பு மாதிரிக்கு தரவை அனுப்பும்போது, நீங்கள் அவர்களின் சேவை விதிமுறைகள், அவர்களின் பாதுகாப்பு நிலை, மற்றும் என்ன பதிவு செய்யப்படுகிறது, தக்கவைக்கப்படுகிறது, அல்லது மாதிரி மேம்பாட்டிற்காக பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பது பற்றிய அவர்களின் கொள்கை முடிவுகளை ஏற்றுக்கொள்கிறீர்கள். பெரும்பாலான நிறுவன ஒப்பந்தங்களில் பயிற்சி தரவுக்கான ஆப்ட்-அவுட்கள் அடங்கும், ஆனால் வேறொருவரின் உள்கட்டமைப்பின் மீதான அடிப்படை சார்பு உள்ளது.

ஆன்-பிரெமைஸ் வரிசைப்படுத்தல் அந்த சார்பை நீக்குகிறது. உங்கள் பாதுகாப்பு குழு விதிகளை அமைக்கிறது. உங்கள் IT உள்கட்டமைப்பு அணுகல் கட்டுப்பாடுகளைக் கையாள்கிறது. உங்கள் இணக்க அதிகாரிகள் விற்பனையாளரின் ஒத்துழைப்புக்காகக் காத்திருக்காமல் முழு பைப்லைனையும் தணிக்கை செய்யலாம். மூன்றாம் தரப்பு சேவைகள் மூலம் தரவு மீறல்களை சந்தித்த நிறுவனங்களுக்கு, அந்த அளவிலான நேரடி கட்டுப்பாடு ஒரு ஆடம்பரம் அல்ல, அது ஒரு தேவை.

நீண்ட கால செலவு கணிக்கக்கூடிய தன்மை

கிளவுட் AI விலை நிர்ணயம் சிறிய அளவில் கவர்ச்சிகரமானதாக இருக்கும் ஆனால் பயன்பாடு வளரும்போது கணிக்க முடியாததாக மாறுகிறது. ஒரு மாதத்திற்கு லட்சக்கணக்கான இன்ஃபரன்ஸ் அழைப்புகளை இயக்கும் குழு, பைலட் கட்டத்தில் தெளிவாக இல்லாத வழிகளில் ஒரு டோக்கனுக்கான செலவுகள் குவிவதை உணரத் தொடங்குகிறது. வன்பொருள் முன்கூட்டியே விலை உயர்ந்தது, ஆனால் ஒரு பணியாளர் AI-க்கு ஒரு கேள்வி கேட்கும்போதெல்லாம் அது உங்களுக்கு பில் அனுப்புவதில்லை.

நிலையான, அதிக அளவிலான AI பயன்பாடு கொண்ட வணிகங்களுக்கு, கிளவுட் செலவுகளுக்கும் ஆன்-பிரெமைஸ் உள்கட்டமைப்பு முதலீட்டிற்கும் இடையேயான ப்ரேக்-ஈவன் புள்ளி பெரும்பாலும் இரண்டு முதல் மூன்று ஆண்டுகளுக்குள் வருகிறது. அதன் பிறகு, ஆன்-பிரெமைஸ் அமைப்பு பராமரிப்பு மற்றும் மின்சாரத்திற்கு அப்பால் இயக்க உண்மையில் இலவசம்.

AI அம்சங்கள் வன்பொருள் தேவைகளுக்கு எவ்வாறு வரைபடப்படுத்தப்படுகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது, உள்கட்டமைப்பு கொள்முதலுக்கு உறுதியளிப்பதற்கு முன் அந்த முதலீட்டை துல்லியமாக திட்டமிட குழுக்களுக்கு உதவுகிறது.

வரம்புகள் இல்லாத தனிப்பயனாக்கம்

கிளவுட் AI கருவிகள் வரையறுக்கப்பட்ட எல்லைக்குள் கட்டமைப்பு விருப்பங்களை உங்களுக்கு வழங்குகின்றன. ஆன்-பிரெமைஸ் உங்களுக்கு உண்மையான மாதிரி எடைகளையும் தேவைக்கேற்ப மாற்றியமைக்க முழு ஸ்டாக்கையும் வழங்குகிறது. அதாவது நீங்கள் உங்கள் சொந்த தரவில் மாதிரிகளை ஃபைன்-ட்யூன் செய்யலாம், ஒவ்வொரு அடுக்கிலும் சிஸ்டம் நடத்தையை சரிசெய்யலாம், உள் தரவுத்தளங்கள் மற்றும் கருவிகளுடன் ஆழமாக ஒருங்கிணைக்கலாம், மற்றும் நீங்கள் வேறு எந்த உள் மென்பொருளையும் நிர்வகிக்கும் அதே முறையில் முழு AI சூழலையும் பதிப்பு-கட்டுப்பாடு செய்யலாம்.

உதாரணமாக, ஒரு சில்லறை விற்பனை நிறுவனம், language model-ஐ அவர்களின் குறிப்பிட்ட தயாரிப்பு பட்டியல் மற்றும் வாடிக்கையாளர் சேவை வரலாற்றில் ஃபைன்-ட்யூன் செய்யலாம், அதனால் அது பொதுவான பதில்களை உருவாக்குவதற்குப் பதிலாக அவர்களின் சரக்கு பற்றி துல்லியமாக பேசும். அந்த அளவிலான தனிப்பயனாக்கம் நிலையான கிளவுட் API மூலம் வெறுமனே கிடைக்காது.

ஆன்-பிரெமைஸ் AI வரிசைப்படுத்தல்கள் பொதுவாக எவ்வாறு கட்டமைக்கப்படுகின்றன

முக்கிய கட்டிடக்கலை

வணிகத்திற்கான பெரும்பாலான ஆன்-பிரெமைஸ் AI அமைப்புகள், தொடர்புடைய குறிப்பிட்ட கருவிகளைப் பொருட்படுத்தாமல் ஒரு பொதுவான வடிவத்தைப் பகிர்ந்துகொள்கின்றன.

அடித்தளம் வன்பொருள் அடுக்கு ஆகும், அதில் மாதிரியை இயக்கும் சர்வர்கள், GPU-கள், மற்றும் நெட்வொர்க்கிங் உபகரணங்கள் அடங்கும். அதற்கு மேலே மாதிரி ரன்டைம் அமர்ந்திருக்கிறது, பொதுவாக ஒரு ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் கருவி, இது மாதிரிகளை நினைவகத்தில் ஏற்றுவதையும், கோரிக்கைகளை நிர்வகிப்பதையும், மற்ற உள் பயன்பாடுகள் அழைக்கக்கூடிய API இறுதிப்புள்ளியை வெளிப்படுத்துவதையும் கையாள்கிறது.

பயன்பாட்டு அடுக்கு என்பது உண்மையான வணிக கருவிகள் வாழும் இடம், அது ஒரு வாடிக்கையாளர் சேவை சாட்போட், உள் அறிவுத் தளம் உதவியாளர், ஆவண செயலாக்க பைப்லைன், அல்லது உங்கள் பொறியியல் குழுவிற்கான குறியீடு உருவாக்க கருவி ஆக இருக்கலாம். ஒவ்வொரு பயன்பாடும் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட API-கள் மூலம் மாதிரி ரன்டைமுடன் இணைகிறது.

இறுதியாக, பாதுகாப்பு மற்றும் அணுகல் கட்டுப்பாட்டு அடுக்கு எல்லாவற்றையும் சுற்றி உள்ளது, யார் மாதிரியை வினவலாம், எந்த தரவு உள்ளே மற்றும் வெளியே ஓடுகிறது, மற்றும் இணக்க நோக்கங்களுக்காக பதில்கள் எவ்வாறு பதிவு செய்யப்படுகின்றன என்பதை நிர்வகிக்கிறது.

வரிசைப்படுத்தல் அடுக்கு	அதில் என்ன அடங்கும்	எடுத்துக்காட்டு கருவிகள்
வன்பொருள்	சர்வர்கள், GPU-கள், நெட்வொர்க்கிங்	NVIDIA A100, ஆன்-சைட் சர்வர் ராக்குகள்
மாதிரி ரன்டைம்	இன்ஃபரன்ஸ் இன்ஜின், மாதிரி மேலாண்மை	Ollama, vLLM, TGI
பயன்பாட்டு அடுக்கு	வணிக கருவிகள், இடைமுகங்கள், ஒருங்கிணைப்புகள்	தனிப்பயன் ஆப்ஸ், Open WebUI, உள் போர்ட்டல்கள்
பாதுகாப்பு மற்றும் அணுகல்	அங்கீகாரம், பதிவு செய்தல், குறியாக்கம், நெட்வொர்க் கட்டுப்பாடுகள்	VPN, LDAP, API கேட்வேக்கள்

இந்த கட்டிடக்கலையை ஆரம்பத்திலிருந்தே சரியாக பெறுவது பின்னர் கணிசமான அளவு வலியை மிச்சப்படுத்துகிறது. உங்கள் வரிசைப்படுத்தலை வடிவமைக்கும் முன் AI கட்டிடக்கலை சிறந்த நடைமுறைகளை மறுபரிசீலனை செய்வது, சரிசெய்ய விலை உயர்ந்த பொதுவான கட்டமைப்பு தவறுகளைத் தவிர்க்க உதவுகிறது.

உங்கள் வணிக தேவைகளுக்கு சரியான மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பது

ஓப்பன் சோர்ஸ் மாதிரி நிலப்பரப்பு, பெரும்பாலான வணிக பயன்பாட்டு வழக்குகள் தனியுரிம மாதிரி இல்லாமல் நன்கு சேவை செய்யப்படும் அளவுக்கு முதிர்ச்சியடைந்துள்ளது. பல்வேறு மாதிரி வகைகள் நன்றாக கையாள முனைகின்ற ஒரு நடைமுறை பகுப்பாய்வு இங்கே:

வணிக பயன்பாட்டு வழக்கு	பரிந்துரைக்கப்படும் மாதிரி அளவு	குறிப்புகள்
வாடிக்கையாளர் ஆதரவு FAQ, அடிப்படை Q&A	7B முதல் 13B அளவுருக்கள்	நடுத்தர-வரம்பு GPU வன்பொருளில் திறமையாக இயங்குகிறது
ஆவண பகுப்பாய்வு, ஒப்பந்த மறுபரிசீலனை	13B முதல் 34B அளவுருக்கள்	நீளமான சூழல் சாளர ஆதரவிலிருந்து பயனடைகிறது
குறியீடு உருவாக்கம் மற்றும் தொழில்நுட்ப ஆதரவு	7B முதல் 13B (குறியீடு-குறிப்பிட்ட)	CodeLlama போன்ற மாதிரிகள் இதற்காக நோக்கத்துடன் கட்டப்பட்டுள்ளன
சிக்கலான பகுத்தறிவு மற்றும் பல-படி பணிகள்	34B முதல் 70B அளவுருக்கள்	மிகவும் கணிசமான GPU உள்கட்டமைப்பு தேவை
பட பகுப்பாய்வு உட்பட பல்லூடக பணிகள்	சிறப்பு பல்லூடக மாதிரிகள்	வன்பொருள் தேவைகள் கணிசமாக மாறுபடும்

சிறியதாக தொடங்கி உண்மையான பயன்பாட்டு தரவின் அடிப்படையில் அளவீடு செய்வது கிட்டத்தட்ட எப்போதும் சாமர்த்தியமான அணுகுமுறையாகும். 13B உங்கள் பணிச்சுமையில் 90% உள்ளடக்கியிருக்கும்போது முதல் நாள் ஒரு 70B மாதிரியை வரிசைப்படுத்துவது அந்த பாடத்தை கற்றுக்கொள்ள விலை உயர்ந்த வழியாகும்.

நீங்கள் வரிசைப்படுத்துவதற்கு முன் நடைமுறை பரிசீலனைகள்

உங்கள் IT குழு எதற்காக தயாராக வேண்டும்

ஆன்-பிரெமைஸ் AI ஒரு ப்ளக்-அண்ட்-ப்ளே தயாரிப்பு அல்ல. உங்கள் குழு மாதிரி புதுப்பிப்புகள், பாதுகாப்பு பேட்சிங், வன்பொருள் பராமரிப்பு, மற்றும் செயல்திறன் கண்காணிப்பு ஆகியவற்றுக்கு பொறுப்பாக இருக்கும். இவை பெரும்பாலான நிறுவன IT துறைகளுக்கு நிர்வகிக்கக்கூடிய பொறுப்புகள், ஆனால் அவை திட்டமிடலில் கணக்கில் கொள்ளப்பட வேண்டும்.

ஒரு நடைமுறை குறிப்பு: AI வரிசைப்படுத்தலை வேறு எந்த முக்கிய உள் சேவையையும் போல் நடத்துங்கள். அதாவது தேவைக்கேற்ப திட்டமிடல், காப்பு நடைமுறைகள், கண்காணிப்பு டாஷ்போர்டுகள், மற்றும் ஏதாவது தவறு நடக்கும்போது எஸ்கலேஷன் பாதை. அதை வெறும் மென்பொருள் நிறுவலாக அணுகும் குழுக்கள் பெரும்பாலும் மோசமான தருணங்களில் சிக்கல்களை சந்திக்கின்றன.

பாதுகாப்பு குறிப்பிட்ட கவனத்திற்கு தகுதியானது. உள் தரவுத்தளங்கள் மற்றும் ஆவண சேமிப்புடன் இணைக்கப்பட்ட ஒரு AI அமைப்பு, தவறாக கட்டமைக்கப்பட்டால் ஒரு உயர்-மதிப்பு இலக்கு. நெட்வொர்க் பிரிவினை, அங்கீகார தேவைகள், மற்றும் வெளியீட்டு பதிவு செய்தல் உள்ளிட்ட கோ-லைவுக்கு முன் AI பாதுகாப்பு நெறிமுறைகளை மறுபரிசீலனை செய்வது விருப்பமானது அல்ல, அது அடிப்படை.

ஏற்கனவே உள்ள வணிக அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைப்பு

வணிகத்திற்கான ஆன்-பிரெமைஸ் AI-யின் உண்மையான மதிப்பு பெரும்பாலும் உதவியாளரிலிருந்து வராமல், அது ஏற்கனவே உள்ள அமைப்புகளுடன் எவ்வளவு ஆழமாக இணைகிறது என்பதிலிருந்து வருகிறது. உங்கள் CRM-ஐ வினவ முடியும், உங்கள் உள் அறிவுத் தளத்திலிருந்து இழுக்க முடியும், சூழலில் மின்னஞ்சல்களை படிக்க முடியும், மற்றும் உங்கள் திட்ட மேலாண்மை கருவிகளுக்கு மீண்டும் எழுத முடியும் என்ற AI, ஒரு தனித்த அரட்டை இடைமுகத்தை விட மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

இந்த வகையான ஒருங்கிணைப்பு ஆன்-பிரெமைஸில் அடைய முடியும் மற்றும் நீங்கள் முழு ஸ்டாக்கையும் கட்டுப்படுத்தும்போது பெரும்பாலும் கட்டுவதற்கு எளிது. நீங்கள் உள் API-களை மாதிரிக்கு வெளிப்படுத்தலாம், உள் ஆதாரங்களிலிருந்து நேரடி தரவை இழுக்கும் retrieval-augmented generation பைப்லைன்களை கட்டமைக்கலாம், மற்றும் உங்கள் குழு எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதற்கு துல்லியமாக வடிவமைக்கப்பட்ட தனிப்பயன் tool-calling பணிப்பாய்வுகளை உருவாக்கலாம்.

ஒரு நல்ல உதாரணம் என்னவென்றால், ஒரு தொழில்முறை சேவை நிறுவனம் அவர்களின் கடந்த கால திட்ட ஆவணங்களில் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட ஆன்-பிரெமைஸ் உதவியாளரை வரிசைப்படுத்தியது. ஆலோசகர்கள் இப்போது அந்த தகவலின் எதுவும் கிளவுட் சேவையைத் தொடாமல், ஆண்டுகளின் உள் வழக்கு ஆய்வுகள், முறைகள், மற்றும் வாடிக்கையாளர் தரவை வினவலாம். உதவியாளர் ஒவ்வொரு நிச்சயத்திற்கும் மணிநேரங்களை மிச்சப்படுத்துகிறார், மற்றும் நிறுவனத்திற்கு அது எதை அணுக முடியும் மற்றும் அணுக முடியாது என்பதன் மீது முழு கட்டுப்பாடு உள்ளது.

தெரிந்து கொள்ள வேண்டியவை

ஆன்-பிரெமைஸ் AI-க்கான நிலையான பிட்ச்சில் இருந்து சில முக்கியமான விவரங்கள் பெரும்பாலும் விடப்படுகின்றன:

ஆரம்ப அமைப்பு காலவரிசை பெரும்பாலான குழுக்கள் எதிர்பார்ப்பதை விட நீளமானது. வன்பொருள் கொள்முதலிலிருந்து உற்பத்தி-தயார் உதவியாளர் வரையிலான யதார்த்தமான நிறுவன வரிசைப்படுத்தல், ஒருங்கிணைப்பு சிக்கலானத்தைப் பொறுத்து பொதுவாக ஆறு முதல் பன்னிரண்டு வாரங்களுக்கு இடையே ஆகும்.

GPU இருப்பு உங்கள் மாதிரி விருப்பங்களை பாதிக்கிறது. அனைத்து ஓப்பன் சோர்ஸ் மாதிரிகளும் CPU-மட்டுமே வன்பொருளில் திறமையாக இயங்காது. உங்கள் உள்கட்டமைப்பில் நவீன GPU கார்டுகள் இல்லை என்றால், வன்பொருள் மேம்படுத்தப்படும் வரை சிறிய, கொண்டளவிட்ட மாதிரிகளுக்கு நீங்கள் வரம்புக்குட்படுத்தப்படலாம்.

ஃபைன்-ட்யூனிங்கிற்கு சுத்தமான, நன்கு லேபிளிடப்பட்ட தரவு தேவை. பல வணிகங்கள் சொந்தமான தரவில் மாதிரிகளை ஃபைன்-ட்யூன் செய்ய விரும்புகின்றன ஆனால் அந்த தரவுக்கு முன்கூட்டியே எவ்வளவு தயாரிப்பு தேவை என்பதை குறைத்து மதிப்பிடுகின்றன. ஃபைன்-ட்யூனிங்கிற்கான நேரத்தை பட்ஜெட் செய்வதற்கு முன், தரவு சுத்தம் செய்வதற்கான நேரத்தை பட்ஜெட் செய்யுங்கள்.

மாதிரி உரிமம் இன்னும் ஆன்-பிரெமைஸில் பொருந்தும். ஓப்பன் சோர்ஸ் எப்போதும் கட்டுப்பாடற்ற வணிக பயன்பாடு என்று அர்த்தம் இல்லை. வணிக சூழலில் நீங்கள் வரிசைப்படுத்த திட்டமிடும் எந்தவொரு மாதிரிக்கும் குறிப்பிட்ட உரிமத்தை சரிபார்க்கவும். LLaMA 3, உதாரணமாக, பயனர் தளத்தின் அளவுடன் இணைக்கப்பட்ட நிபந்தனைகளுடன் ஒரு தனிப்பயன் வணிக உரிமத்தைக் கொண்டுள்ளது.

விற்பனையாளர் ஆதரவு வரம்புக்குட்பட்டது. பிரத்யேக ஆதரவு குழுக்களைக் கொண்ட கிளவுட் AI தயாரிப்புகளைப் போலல்லாமல், ஆன்-பிரெமைஸ் ஓப்பன் சோர்ஸ் வரிசைப்படுத்தல்கள் பெரும்பாலும் சமூக ஆவணங்கள் மற்றும் உள் நிபுணத்துவத்தை சார்ந்துள்ளன. ஆரம்பத்திலேயே உள் அறிவை உருவாக்குவது வெளி உதவி மேசைகளில் உங்கள் சார்பை குறைக்கிறது.

இன்ஃபரன்ஸ் வேகம் உங்கள் வன்பொருளைப் பொறுத்தது. கிளவுட் வழங்குநர்கள் சமீபத்திய ஆக்ஸிலரேட்டர்களுடன் சிறந்த கிளஸ்டர்களை இயக்குகிறார்கள். உங்கள் ஆன்-பிரெமைஸ் இன்ஃபரன்ஸ் வேகம் பெரிய மாதிரிகளுக்கு மெதுவாக இருக்கலாம், இது நிகழ்நேர பயனர் முகம் கொண்ட பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமானது. அதற்கேற்ப திட்டமிடுங்கள்.

உங்கள் நிறுவனத்திற்கான சரியான முடிவை எடுப்பது

வணிகத்திற்கான ஆன்-பிரெமைஸ் AI ஒவ்வொரு நிறுவனத்திற்கும் சரியான பதில் அல்ல. உங்கள் குழு சிறியதாக இருந்தால், உங்கள் தரவு குறிப்பாக உணர்திறன் கொண்டதாக இல்லை, மற்றும் நீங்கள் வேகமாக நகர வேண்டும் என்றால், நன்கு கட்டமைக்கப்பட்ட கிளவுட் AI வரிசைப்படுத்தல் சிறந்த தொடக்க புள்ளியாக இருக்கலாம். உங்கள் சொந்த உள்கட்டமைப்பை இயக்குவதற்கான செயல்பாட்டு மேல்வரிசைக்கு உண்மையான செலவு உள்ளது.

ஆனால் நீங்கள் ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட தரவைக் கையாளுகிறீர்கள் என்றால், முக்கிய வணிக செயல்பாடுகளில் AI-ஐ உருவாக்குகிறீர்கள் என்றால், அதிக பயன்பாட்டு தொகுதிகளை திட்டமிடுகிறீர்கள் என்றால், அல்லது வெறுமனே ஒரு விற்பனையாளரின் கொள்கை முடிவுகள் உங்கள் பணிப்பாய்வுகளை பாதிக்க அனுமதிக்க தயாராக இல்லை என்றால், ஆன்-பிரெமைஸ் பாதை கிளவுட் சேவைகள் பொருந்த முடியாத ஒன்றை வழங்குகிறது: உண்மையான கட்டுப்பாடு. உங்கள் மாதிரி, உங்கள் தரவு, உங்கள் விதிகள்.

அதை நிகழ்த்த கருவிகள் இதுவரை இல்லாத அளவுக்கு அணுகக்கூடியதாக உள்ளன. ஓப்பன் சோர்ஸ் சமூகம் PhD-நிலை ML நிபுணத்துவம் இல்லாமல் நிலையான பொறியியல் குழுக்களால் சக்திவாய்ந்த AI மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்தக்கூடியதாக மாற்றும் கடினமான வேலையைச் செய்துள்ளது. முன்பு ஒரு சிறப்பு AI குழு மற்றும் பெரிய பட்ஜெட் தேவைப்பட்டது இப்போது ஒரு திடமான IT செயல்பாடு மற்றும் தெளிவான பயன்பாட்டு வழக்கு கொண்ட நடுத்தர அளவிலான நிறுவனங்களின் கைக்கு எட்டக்கூடியதாக உள்ளது.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

AI-ஐ ஆன்-பிரெமைஸில் வரிசைப்படுத்த முடியுமா?

ஆம், நிறுவனத்திற்கு சொந்தமான அல்லது தனியாக குத்தகைக்கு எடுக்கப்பட்ட வன்பொருளில் ஓப்பன் சோர்ஸ் மாதிரிகள் மற்றும் சுய-நிர்வகிக்கப்பட்ட இன்ஃபரன்ஸ் உள்கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தி AI-ஐ முற்றிலும் ஆன்-பிரெமைஸில் வரிசைப்படுத்த முடியும். சுகாதாரம், நிதி, மற்றும் சட்டத் தொழில்கள் முழுவதிலும் உள்ள வணிகங்கள் ஏற்கனவே இணக்கம் மற்றும் தரவு கட்டுப்பாட்டு தேவைகளை பூர்த்தி செய்ய இந்த வழியில் உற்பத்தி AI அமைப்புகளை இயக்குகின்றன.

வணிக உரிமையாளர்களுக்கு எந்த AI சிறந்தது?

வணிக உரிமையாளருக்கான சிறந்த AI பயன்பாட்டு வழக்கைப் பொறுத்தது, ஆனால் தனியார் உள்கட்டமைப்பில் வரிசைப்படுத்தப்பட்ட LLaMA 3 அல்லது Mistral போன்ற ஓப்பன் சோர்ஸ் மாதிரிகள் கட்டுப்பாடு, தனிப்பயனாக்கம், மற்றும் நீண்ட கால செலவு செயல்திறனின் வலுவான கலவையை வழங்குகின்றன. ChatGPT for Business போன்ற கிளவுட் கருவிகள், தரவு கையாளுதல் நெகிழ்வுத்தன்மை ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய இலகுவான, குறைந்த உணர்திறன் பயன்பாட்டு வழக்குகளுக்கு நன்றாக வேலை செய்கின்றன.

AI-இல் 30% விதி என்றால் என்ன?

AI-இல் 30% விதி என்பது AI ஆட்டோமேஷன் ஒரு பணி அல்லது பணிப்பாய்வின் தோராயமாக 30% கையாள வேண்டும், எஞ்சிய 70% தீர்ப்பு மற்றும் சூழல் தேவைப்படுபவற்றை மனிதர்கள் நிர்வகிக்க வேண்டும் என்ற பொதுவான வழிகாட்டுதலைக் குறிக்கிறது. மனித மேற்பார்வை தேவைப்படும் முடிவுகளை அதிகமாக ஆட்டோமேட் செய்யாமல், AI உதவிக்கு எந்த வணிக செயல்முறைகள் நல்ல வேட்பாளர்களாக இருக்கின்றன என்பதை அடையாளம் காண இது ஒரு நடைமுறை சட்டகமாகும்.

ஆன்-பிரெமைஸ் AI என்றால் என்ன?

ஆன்-பிரெமைஸ் AI என்பது ஒரு மூன்றாம் தரப்பு கிளவுட் வழங்குநர் வழியாக அணுகுவதற்குப் பதிலாக, ஒரு வணிகம் நேரடியாக சொந்தமாகவும் கட்டுப்படுத்தும் சர்வர்கள் அல்லது வன்பொருளில் வரிசைப்படுத்தப்பட்ட ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்பு ஆகும். இது அனைத்து தரவு செயலாக்கத்தையும் நிறுவனத்தின் சொந்த உள்கட்டமைப்பிற்குள் வைத்திருக்கிறது, இது தனியுரிமை-உணர்திறன் தொழில்களுக்கும் மற்றும் தங்கள் AI ஸ்டாக்கின் மீது முழுமையான கட்டுப்பாடு தேவைப்படும் நிறுவனங்களுக்கும் முக்கியமானது.

AI-யின் 7 முக்கிய வகைகள் என்ன?

AI-யின் ஏழு முக்கிய வகைகள் குறுகிய AI, பொது AI, மீ-நுண்ணறிவு AI, எதிர்வினை இயந்திரங்கள், வரம்புக்குட்பட்ட நினைவக AI, மனத்தின் கோட்பாடு AI, மற்றும் சுய-விழிப்புணர்வு AI ஆகும். இன்றைய பெரும்பாலான வணிக AI கருவிகள் குறுகிய மற்றும் வரம்புக்குட்பட்ட நினைவக வகைகளில் அடங்கும், இவை பொதுவான பகுத்தறிவு அல்லது சுய-இயக்கப்பட்ட சிந்தனையை விட குறிப்பிட்ட பணிகளை கையாள நோக்கத்துடன் கட்டப்பட்ட அமைப்புகளாகும்.