【AI学习】AI在企业应用中的私有化部署

导语

有朋友问，想要在企业中私有化部署大模型，应该怎么做？

在数字化转型的浪潮中，企业如何安全、高效地部署AI模型成为热议话题。

近期，有小伙伴咨询关于企业内部部署大型AI模型的策略。基于此，小编结合过往的项目经验，对AI私有化部署进行了深入思考和研究，现将心得整理如下，供所有对AI私有化部署感兴趣的小伙伴们参考，希望能激发新的灵感。

本文主要探讨AIGC（人工智能生成内容）领域的私有化部署。

▌私有化AI部署的必要性，为何企业需将AI部署私有化？

结合自身的开发经验，小编归纳出以下三个关键因素：

合规性：企业庞大的用户数据需严格保密，不得外泄。
保密性：企业的核心数据，如研发、财务、人力资源等，均属敏感信息，必须严格保密。
经济性：与通用大模型相比，定制模型参数更少，训练和推理成本更低，优化也更便捷。虽然私有化部署需初始投资，但长期来看，尤其在AI调用量巨大时，相较于公共云平台的计费模式，私有化部署能显著降低成本，更利于预算控制和规划。

▌企业AI私有化部署架构设计

结合自身的开发经验，我将AI私有化部署架构细化为四个核心层级：AIGC应用层、AIGC模型层、数据管理层和基础设施层。

AIGC应用层：从企业或团队的具体业务需求出发，挖掘AI的潜在价值，如提升办公效率、内容创作、业务流程自动化等。
AIGC模型层：涵盖模型效果对比、选型评估、训练调优、部署和调用等环节。针对大语言模型、图像生成模型、视频生成模型等，根据业务需求选择最合适的模型，以高效解决问题。同时，鉴于模型更新迅速，企业需具备随时切换至最新最强模型的能力，以低成本实现高价值业务目标。
数据管理层：准确无误的数据是避免AI误判的关键，也是解决企业级问题的基础。此外，由于信息实时更新，如商品销量变化，确保AI获取的数据持续更新同样重要。
基础设施层：AI大模型对硬件资源和算力的需求远超普通系统，成本较高。同时，AI计算硬件技术发展迅速，因此，企业需在保证用户体验的同时，紧跟技术发展，选择性价比最优的方案。