
在當(dāng)今數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大潮中,企業(yè)對于數(shù)據(jù)的安全性、隱私保護以及系統(tǒng)的自主可控性需求日益增強。私有化大模型部署作為一種將AI大模型部署在企業(yè)自有服務(wù)器或數(shù)據(jù)中心中的方式,正逐漸受到廣泛關(guān)注。
數(shù)據(jù)安全和隱私保護
核心優(yōu)勢:私有化部署確保了企業(yè)數(shù)據(jù)不被第三方訪問,保護了數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。這對于處理敏感信息的企業(yè)來說至關(guān)重要,如金融、醫(yī)療、電信等行業(yè)。
具體體現(xiàn):通過私有化部署,企業(yè)能夠全權(quán)掌控數(shù)據(jù)的存儲和處理過程,確保敏感信息不會脫離企業(yè)服務(wù)器,有效增強了數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。例如,在醫(yī)療問答場景中,私有化部署可以確?;颊叩拿舾袀€人信息(如醫(yī)??ㄙ~號、病歷記錄和藥物使用情況)不被泄露。
定制化程度高
核心優(yōu)勢:企業(yè)可以根據(jù)自身的規(guī)模、業(yè)務(wù)類型和特定需求,定制和優(yōu)化軟件應(yīng)用或系統(tǒng)的功能和性能。這有助于滿足企業(yè)的個性化需求,提高業(yè)務(wù)效率和競爭力。
具體體現(xiàn):私有化部署大模型可以讓企業(yè)在原有通用AI能力的基礎(chǔ)上,通過私有數(shù)據(jù)歸集、清洗、過濾、轉(zhuǎn)換和訓(xùn)練,將通用AI能力和私有AI能力融合在一起。這樣不僅能提高AI的效率和精度,還能避免通用大模型因不能滿足個性業(yè)務(wù)場景需求而導(dǎo)致的各種問題。
成本效益
核心優(yōu)勢:雖然初期硬件和設(shè)施投入較高,但從長期來看,企業(yè)可以節(jié)省公有云服務(wù)的持續(xù)費用,降低運營成本。此外,私有化部署還可以避免不必要的費用支出,如云服務(wù)提供商的附加費用、數(shù)據(jù)遷移費用等。
具體體現(xiàn):私有化大模型部署的投入成本可以更靈活地配置。如果業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)模不是特別大,可以采用較小量級的大模型基座,成本極低,PC工作站或小型服務(wù)器即可流暢運行。如果業(yè)務(wù)規(guī)模量大,則可以采用更大量級基底,硬件資源可以靈活動態(tài)擴展調(diào)配,使企業(yè)能夠精準(zhǔn)預(yù)算和管理成本,降本增效。
可控性強
核心優(yōu)勢:企業(yè)擁有對數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的完全控制權(quán),可以自主決定如何安裝、配置、管理和維護它們。這有助于確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性,減少因外部因素導(dǎo)致的系統(tǒng)故障和數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險。
具體體現(xiàn):企業(yè)可以根據(jù)實際業(yè)務(wù)需求,自由擴展或縮減計算資源,以適應(yīng)業(yè)務(wù)的變化和發(fā)展。同時,企業(yè)還可以自主選擇和定制模型架構(gòu)、算法以及訓(xùn)練數(shù)據(jù),以滿足特定業(yè)務(wù)需求,實現(xiàn)個性化的應(yīng)用。
合規(guī)性
核心優(yōu)勢:在某些行業(yè)或地區(qū),對數(shù)據(jù)存儲、傳輸和處理有嚴(yán)格的法規(guī)要求。私有化部署可以更好地滿足這些合規(guī)要求,確保企業(yè)遵守相關(guān)法律法規(guī),避免法律風(fēng)險和罰款。
具體體現(xiàn):對于金融、醫(yī)療、法律、教育等特定行業(yè),私有化部署可以確保企業(yè)遵守行業(yè)和政府對于數(shù)據(jù)存儲和處理的合規(guī)要求,減少法律風(fēng)險。例如,在金融行業(yè),私有化部署可以滿足數(shù)據(jù)安全性、隱私保護和合規(guī)性的要求,同時支持金融直播、視頻客服、面簽雙錄等場景方案。
高性能和低延遲
核心優(yōu)勢:本地化部署通常提供更好的性能和響應(yīng)時間,適用于需求實時性的業(yè)務(wù)場景。
具體體現(xiàn):企業(yè)可根據(jù)自身需求,靈活定制軟硬件配置和資源分配,以實現(xiàn)更優(yōu)的計算性能和處理效率。例如,通過硬件加速(如利用GPU等硬件加速技術(shù))和并行計算技術(shù),可以提高計算速度和效率,滿足實時決策和快速響應(yīng)的業(yè)務(wù)需求。
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