Облачная или коробочная версия

Все чаще возникает вопрос:

Можно ли создать коробочную версию, чтобы сделать ИИ-копию накопленного опыта и хранить ее локально? Я понимаю это стремление, ведь сохранение интеллектуального капитала компании или вашего личного опыта становится новой формой интеллектуальной собственности.

Моя цель — предоставить информацию руководителям компаний и лицам, принимающим решения, не углубляясь в технические детали. Я хочу помочь вам понять инновации, которые необходимо внедрить в вашей организации.

Суть коробочной версии заключается в том, что компания получает автономный сервер и процессор, а также программное обеспечение на основе векторной базы знаний. Эта база будет содержать различные вопросы, ответы и способы их формирования (принятия решений) на основе накопленного опыта. В настоящее время ваш Binom работает в облачной среде.

В чем разница между коробочной и облачной версиями?

Облачная версия:

Преимущества:

– Масштабируемость: при необходимости можно легко увеличить вычислительные ресурсы (серверы), что позволяет гибко адаптироваться к изменяющимся потребностям бизнеса.
– Доступность: данные и функции доступны с любого устройства, подключенного к интернету, что упрощает работу удаленных сотрудников.

– Обновления и обслуживание: все обновления программного обеспечения и его техническое обслуживание выполняются автоматически, снижая потребность в технической поддержке.

Недостатки:

– Зависимость от интернет-соединения: для доступа к данным и функциям требуется стабильное подключение к интернету.

Коробочная версия:

Преимущества:

– Контроль над данными: все данные хранятся локально, обеспечивая полный контроль над информацией и возможность защитить ее от внешних угроз.

– Собственная инфраструктура: позволяет работать без постоянного подключения к интернету, что может быть критически важно для некоторых компаний.

Недостатки:

– Высокие первоначальные затраты: потребуются значительные инвестиции в оборудование и программное обеспечение.

– Сложности с масштабированием: увеличение производительности требует дополнительных вложений и времени на настройку нового оборудования.

Для создания коробочной версии необходимо учитывать следующие условия:

– Два сервера с GPU: один основной и один резервный (примерно €20 000).

– Специализированное программное обеспечение: включая сам Binom с векторной базой данных (около €3 000 в год).

Чтобы ваша нейронная сеть эффективно обучалась, необходимо иметь достаточное количество обработанных запросов, включая различные сценарии и консультации. Это позволит локальной версии обучаться на актуальных данных. Облачный Binom значительно снижает затраты, поскольку отсутствует необходимость содержать команду для обучения локальной версии. Опыт накапливается в облаке и затем может постепенно переноситься в локальную версию.

Мы движемся к созданию такого решения. Чтобы локальная версия имела практический смысл, необходимо накопить не менее 5 000 диалогов для поддержания динамики обучения. В настоящее время мы планируем следующие три этапа:

1. Создание ИИ-копии в облачном Binom: мы будем работать в облаке, разрабатывать правила, проверять диалоги, исправлять ошибки и наполнять базу знаний.

2. Подключение локальной версии: параллельно с работой в облаке мы будем обучать локальную нейронную сеть.

3. Переход на локальную версию: как только она будет полностью готова к работе, мы начнем ее использовать.

Мы также планируем разработать гибридное решение: локальная версия будет работать еще эффективнее, если сможет интегрироваться с облачными сервисами, сохраняя при этом возможность полностью автономной работы.

Однако локальная версия должна постоянно обучаться и поддерживать подключение через API к источникам данных, CRM-системам и базам данных, чтобы оставаться актуальной даже при работе в локальном режиме.

Немного о терминах, которые часто путают. Ваша локальная нейронная сеть состоит из:

– GPU (Graphics Processing Unit) — графический процессор, отвечающий за выполнение сложных вычислений, связанных с графикой и машинным обучением. Он способен выполнять множество операций одновременно, что делает его идеальным для задач, требующих высокой производительности, таких как обучение нейронных сетей. Проще говоря, GPU — это «мозг» вашей системы, когда речь идет об обработке визуальной информации и аналитике.

– CPU (Central Processing Unit) — центральный процессор, который управляет всеми основными задачами компьютера. Он выполняет вычисления, принимает решения и координирует работу всех компонентов системы. Его можно представить как «директора», который организует и распределяет задачи между различными «исполнителями» вашего устройства.

– VRAM (Video RAM) — видеопамять, используемая графическим процессором для хранения временных данных, таких как текстуры и изображения, требующие быстрой обработки. Она позволяет GPU эффективно работать с графикой без постоянного обращения к основной оперативной памяти, тем самым повышая общую производительность. VRAM можно представить как «рабочий стол» GPU, на котором находятся все необходимые инструменты для обработки визуальной информации.

А что насчет затрат?

Я считаю, что объяснил все основные моменты. Если у вас возникнут вопросы, пожалуйста, обращайтесь!

С уважением,
Владимир Виннер