Partiamo dal lavoro.
Non dall’hardware.
Identifichiamo il processo da migliorare, chi userà l’AI e quali informazioni serviranno. Definiamo un obiettivo concreto per valutare il primo progetto.
Un percorso chiaro per portare l’AI nel lavoro quotidiano. Quattro passaggi, con decisioni condivise e obiettivi verificabili.
Identifichiamo il processo da migliorare, chi userà l’AI e quali informazioni serviranno. Definiamo un obiettivo concreto per valutare il primo progetto.
Mappiamo dati, accessi e integrazioni. Scegliamo tra private cloud e calcolo on-prem in base ai tuoi requisiti, ai volumi attesi e alle modalità di gestione.
Il gateway o il server GPU diventa parte del tuo ambiente. Le integrazioni previste vengono verificate sul caso d’uso concordato, prima di estendere l’utilizzo.
Valutiamo qualità delle risposte, utilizzo e tempi di lavoro. Nuovi processi o maggiori risorse entrano nel percorso quando c’è un’esigenza concreta.
È una delle prime decisioni da prendere. Cambia la posizione delle risorse e il modo in cui i dati raggiungono il modello.
Schema concettuale. Configurazione e flussi si definiscono sul progetto.
Schema concettuale. Configurazione e flussi si definiscono sul progetto.
Il progetto parte dai sistemi già presenti. Le integrazioni possibili dipendono dalle interfacce disponibili, dalle autorizzazioni e dal caso d’uso. Le verifichiamo prima di definire la soluzione.
Il gateway è locale, ma il calcolo AI avviene nel private cloud. I dati necessari al modello possono essere trasmessi a quell’ambiente. Il progetto deve chiarire quali informazioni transitano, dove vengono elaborate e come vengono gestite.
Il server esegue i carichi AI in sede. Un funzionamento completamente isolato dipende da modelli, licenze, integrazioni e modalità di manutenzione. È un requisito da verificare e progettare, non una caratteristica da dare per scontata.
Sì, è possibile valutare un’evoluzione dell’architettura. Compatibilità dei modelli, trasferimento dei dati, integrazioni e dimensionamento del server vengono analizzati per definire il percorso.
Dipende dal caso d’uso, dai volumi e dalle integrazioni. Per Base, la componente AI private cloud segue un modello pay-per-use. Hardware, servizi, tempi e condizioni vengono specificati nell’offerta.
Partiamo dai tuoi processi, dai tuoi dati e dai tuoi obiettivi.