Внедрение ИИ в компании: как встроить в существующую сеть
dBrain.cloud собрала двухуровневую AI инфраструктуру: LocalAI для быстрого запуска готовых моделей и Kubeflow для полного MLOps цикла. Самым сложным оказался не деплой моделей, а выбор режима KServe: команда отказалась от Knative в пользу Standard mode и затем перевела всю сетевую архитектуру с Ingress на Gateway API, чтобы упростить эксплуатацию, снизить число зависимостей и убрать лишние точки отказа.
AI-обработка оригинала Habr AI; редакция Hamidun News
Внедрение ИИ в компании начинается не с моделей, а с того, как встроить их в существующую инфраструктуру: платформа dBrain собрала для этого два слоя — LocalAI для готовых моделей и Kubeflow для полного цикла разработки.
Где основная сложность при внедрении ИИ в компанию?
Главный объем работы оказывается не в самих моделях, а в том, как встроить их в существующую инфраструктуру и сеть.
Что такое LocalAI?
Open source инструмент для запуска готовых ИИ-моделей: чат, генерация изображений и видео, распознавание и синтез речи, мультимодальные сценарии.
Где главная сложность при внедрении ИИ в компанию?
Не в самих моделях, а в интеграции их в существующую корпоративную инфраструктуру и сеть.
Что самое сложное при внедрении ИИ в компанию?
Главный объем работы оказался не в самих моделях, а в том, как встроить их в существующую инфраструктуру и сеть.
Почему встраивание ИИ-моделей в корпоративную систему сложнее самих моделей?
Главный объем работы оказался не в самих моделях, а в том, как встроить их в существующую инфраструктуру и сеть.
Хотите не читать про ИИ, а внедрить его?
«AI News» — это полезные новости из мира ИИ. Системно научиться работать с нейросетями и применять их в работе — в Hamidun Academy.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.