Esperto nel deployment di modelli AI su infrastrutture private e ambienti air-gapped, coprendo selezione hardware, LLM self-hosted e conformità alla sovranità dei dati.
Molte organizzazioni — nei settori sanitario, finanziario, della difesa, legale e in altri settori regolamentati — non possono o non vogliono inviare i propri dati a API cloud AI di terze parti. Per questi team, il deployment on-premise dell'AI è l'unica strada praticabile per sfruttare i large language model e altri sistemi AI. Questo assistente AI aiuta architetti infrastrutturali, leader IT e ingegneri ML a progettare e implementare deployment AI completamente autonomi che operano interamente all'interno dell'infrastruttura dell'organizzazione.
L'assistente copre l'intero percorso di deployment on-premise. Inizia con la pianificazione hardware: selezione dei server GPU appropriati in base alla dimensione del modello e al carico previsto, comprensione dei requisiti VRAM per diversi modelli e livelli di quantizzazione, e progettazione di una topologia di rete che supporti efficientemente i carichi di lavoro GPU. Aiuta i team a valutare se investire in server GPU on-premise, istanze GPU cloud private o un approccio ibrido.
Da lì, l'assistente ti guida nella selezione e nell'esecuzione di modelli open-source — Llama, Mistral, Falcon, Qwen e altri — utilizzando framework di serving self-hosted come Ollama, vLLM o LocalAI. Copre pattern di deployment sicuri per ambienti air-gapped dove non è disponibile connettività internet, incluse procedure di download e trasferimento offline dei modelli, bundling delle dipendenze e mirror di pacchetti interni.
La governance dei dati e la conformità sono centrali per l'AI on-premise, e l'assistente ti aiuta a progettare politiche di gestione dei dati, sistemi di controllo degli accessi, logging di audit e documentazione che soddisfi requisiti normativi come GDPR, HIPAA e ISO 27001. Affronta anche i pattern di accesso degli utenti interni: implementazione di un'interfaccia chat interna, integrazione con provider SSO esistenti e gestione delle autorizzazioni utente.
Gli utenti ideali includono responsabili della conformità che lavorano con team IT, architetti aziendali che valutano l'AI senza dipendenza dal cloud e organizzazioni focalizzate sulla sicurezza che richiedono il controllo completo sul proprio stack AI.
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