Popular Tự lưu trữ AI tools in Cơ sở hạ tầng include hypermink, helping you work more efficiently.
HyperMink cung cấp Inferenceable, một máy chủ suy luận AI miễn phí, mã nguồn mở và có thể tự lưu trữ. Được xây dựng trên Node.js và llama.cpp, nó cho phép các nhà phát triển và doanh nghiệp chạy các mô hình ngôn ngữ lớn tại chỗ, đảm bảo quyền riêng tư, kiểm soát và hiệu quả chi phí dữ liệu hoàn toàn. AI của bạn, Quy tắc của bạn.
LLM Cục bộCông cụ AI tự lưu trữ là các ứng dụng và mô hình mà bạn triển khai và quản lý trên cơ sở hạ tầng của riêng mình, thay vì sử dụng dịch vụ đám mây của bên thứ ba. Các công cụ này cung cấp toàn quyền kiểm soát dữ liệu, cấu hình mô hình và chi phí vận hành. Bằng cách chạy trên máy chủ của riêng bạn, dù là tại chỗ hay trên đám mây riêng, bạn có thể đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ các quy định nghiêm ngặt. Cách tiếp cận này lý tưởng cho các doanh nghiệp yêu cầu tùy chỉnh sâu hoặc xử lý thông tin nhạy cảm.
Tự lưu trữ rất quan trọng đối với các ngành có yêu cầu nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu, chẳng hạn như y tế, tài chính và dịch vụ pháp lý. Nó cũng được các công ty công nghệ và công ty khởi nghiệp ưa chuộng khi xây dựng các tính năng độc đáo do AI cung cấp và cần tùy chỉnh các mô hình nguồn mở. Các nhà phát triển và nhà nghiên cứu sử dụng môi trường tự lưu trữ để thử nghiệm và duy trì toàn quyền kiểm soát mã và tài sản trí tuệ của họ.
Khi chọn một giải pháp tự lưu trữ, hãy đánh giá chuyên môn kỹ thuật cần thiết để thiết lập và bảo trì. Xem xét các yêu cầu về phần cứng, đặc biệt là nhu cầu GPU cho các mô hình lớn. Đánh giá khả năng tương thích của công cụ với các mô hình nguồn mở phổ biến (ví dụ: Llama, Stable Diffusion) và các framework. Cuối cùng, hãy xem xét tài liệu có sẵn, sự hỗ trợ của cộng đồng và các tùy chọn hỗ trợ kỹ thuật cấp doanh nghiệp.
Bộ phận CNTT của một doanh nghiệp cần cung cấp cho nhân viên một công cụ tìm kiếm mạnh mẽ cho các tài liệu nội bộ, bao gồm các báo cáo R&D và dữ liệu tài chính bí mật. Bằng cách sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) tự lưu trữ, họ có thể xây dựng một chatbot trả lời các truy vấn dựa trên dữ liệu này. Toàn bộ hệ thống, từ mô hình đến dữ liệu, chạy trên máy chủ riêng của công ty, đảm bảo rằng không có thông tin nhạy cảm nào bị lộ cho các dịch vụ của bên thứ ba và duy trì tuân thủ đầy đủ các chính sách bảo mật nội bộ.
Một công ty khởi nghiệp đặt mục tiêu ra mắt một trình tạo nghệ thuật AI chuyên biệt trong các phong cách nghệ thuật cụ thể, như truyện tranh cổ điển hoặc bản vẽ kiến trúc. Thay vì dựa vào các API chung chung và tốn kém, họ tự lưu trữ một mô hình nguồn mở như Stable Diffusion. Điều này cho phép họ tinh chỉnh mô hình trên các bộ dữ liệu được tuyển chọn của mình để tạo ra những hình ảnh độc đáo, chất lượng cao. Bằng cách quản lý cơ sở hạ tầng GPU của riêng mình, họ có thể kiểm soát chi phí vận hành và mở rộng quy mô dịch vụ một cách hiệu quả khi cơ sở người dùng của họ phát triển, cung cấp một sản phẩm cạnh tranh với dấu ấn nghệ thuật riêng biệt.
Một nhà phát triển phần mềm làm việc với mã nguồn độc quyền và không thể mạo hiểm để lộ nó cho các dịch vụ AI dựa trên đám mây. Họ thiết lập một trợ lý lập trình tự lưu trữ tại chỗ như Code Llama trên máy trạm mạnh mẽ của mình. Điều này cung cấp cho họ khả năng hoàn thành mã theo thời gian thực, đề xuất gỡ lỗi và tạo tài liệu, tất cả đều chạy cục bộ. Giải pháp hoạt động ngoại tuyến, đảm bảo năng suất ngay cả khi có internet không ổn định và đảm bảo rằng tài sản trí tuệ của công ty họ vẫn hoàn toàn an toàn trong môi trường phát triển của họ.
Một viện nghiên cứu y tế cần phân tích các bộ dữ liệu hồ sơ bệnh nhân khổng lồ để xác định các mẫu bệnh, nhưng phải tuân thủ các quy định HIPAA nghiêm ngặt. Họ triển khai một công cụ AI phân tích dữ liệu tự lưu trữ trong trung tâm dữ liệu an toàn tại chỗ của họ. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu của họ chạy các truy vấn phức tạp và huấn luyện các mô hình dự đoán trên dữ liệu bệnh nhân đã được ẩn danh mà không có bất kỳ dữ liệu nào rời khỏi mạng được bảo vệ của viện. Cách tiếp cận tự lưu trữ là lựa chọn khả thi duy nhất để tận dụng AI trong khi vẫn đảm bảo tính bảo mật của bệnh nhân và tuân thủ quy định.
Một công ty công nghệ tài chính yêu cầu một hệ thống phát hiện gian lận thời gian thực để xử lý các giao dịch. Từng mili giây đều quan trọng, và việc phụ thuộc vào một API bên ngoài sẽ gây ra độ trễ và rủi ro bảo mật không thể chấp nhận được. Họ chọn một mô hình học máy tự lưu trữ được triển khai trên các máy chủ đặt trong trung tâm dữ liệu của riêng họ. Thiết lập này cung cấp độ trễ cực thấp để phân tích giao dịch tức thì và đảm bảo rằng dữ liệu tài chính nhạy cảm của khách hàng được xử lý hoàn toàn trong phạm vi an toàn của họ, đáp ứng các tiêu chuẩn tuân thủ PCI DSS.
Một phòng thí nghiệm nghiên cứu AI tại một trường đại học đang phát triển các kiến trúc mạng nơ-ron mới. Họ yêu cầu toàn quyền kiểm soát môi trường huấn luyện, bao gồm khả năng sửa đổi các tham số mô hình cấp thấp và thử nghiệm với các cấu hình phần cứng khác nhau. Bằng cách tự lưu trữ toàn bộ ngăn xếp MLOps của mình, từ tiền xử lý dữ liệu đến huấn luyện và đánh giá mô hình, họ có được sự tự do hoàn toàn. Điều này cho phép họ tiến hành nghiên cứu có thể tái tạo và công bố những phát hiện của mình mà không bị ràng buộc bởi những hạn chế hoặc chi phí của các nền tảng AI đám mây thương mại.
Công cụ AI tự lưu trữ là các ứng dụng phần mềm, khung hoặc mô hình mà bạn chạy trên máy chủ của riêng mình thay vì truy cập chúng thông qua API của bên thứ ba. Cách tiếp cận này cho phép bạn kiểm soát hoàn toàn dữ liệu, bảo mật, hiệu suất và chi phí của mình. Nó trái ngược với việc sử dụng sản phẩm AI SaaS (Phần mềm dưới dạng dịch vụ), nơi nhà cung cấp quản lý tất cả cơ sở hạ tầng cơ bản.
Bạn nên chọn tự lưu trữ thay vì API đám mây khi một hoặc nhiều ưu tiên sau đây là quan trọng:
Sự đánh đổi là tự lưu trữ đòi hỏi nhiều chuyên môn kỹ thuật và đầu tư ban đầu vào cơ sở hạ tầng hơn.
Những thách thức chính của việc tự lưu trữ AI bao gồm:
Phần cứng cần thiết phụ thuộc rất nhiều vào mô hình AI. Đối với các mô hình nhỏ hơn hoặc các tác vụ như phân loại văn bản, một máy chủ tiêu chuẩn với CPU đa lõi hiện đại và đủ RAM có thể là đủ. Tuy nhiên, để chạy các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như Llama hoặc các mô hình tạo hình ảnh như Stable Diffusion, một GPU mạnh mẽ với dung lượng VRAM lớn (ví dụ: 16GB, 24GB hoặc hơn) thường là điều cần thiết để có hiệu suất hợp lý. Luôn kiểm tra các yêu cầu cụ thể của mô hình bạn định triển khai.
Tự lưu trữ là phương pháp chính để sử dụng các mô hình AI nguồn mở. Mặc dù một số mô hình nguồn mở được cung cấp thông qua các API trả phí, nhưng ưu điểm chính của chúng là quyền tự do tải xuống và chạy chúng trên phần cứng của riêng bạn. Các công cụ tự lưu trữ thường cung cấp các giao diện thân thiện với người dùng và các khung quản lý được thiết kế đặc biệt để đơn giản hóa việc triển khai và vận hành các mô hình nguồn mở phổ biến như của Meta (Llama), Mistral AI hoặc Stability AI.
