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Adottare un approccio a più livelli per lo sviluppo dell'IA generativa
Per creare una piattaforma di intelligenza artificiale generativa robusta e scalabile, le organizzazioni hanno bisogno di un ambiente completo che consenta l'innovazione mantenendo il controllo e la sicurezza. Questo documento strategico consiglia un ambiente pronto per l'uso aziendale composto da quattro livelli essenziali, illustrati nell'immagine seguente.
Ciascuno dei seguenti livelli svolge un ruolo cruciale nell'adozione e nella scalabilità dell'IA generativa di successo in tutta l'azienda:
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Infrastruttura di dati e di elaborazione: un'infrastruttura affidabile fornisce le basi per lo sviluppo, la formazione e l'implementazione di applicazioni di intelligenza artificiale generativa. Questo livello assicura che le organizzazioni dispongano delle risorse computazionali e delle capacità di gestione dei dati necessarie per supportare vari casi d'uso, da piccoli esperimenti a implementazioni di produzione su larga scala. Per Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), prendi in considerazione l'AWS Trainium
utilizzo di,, Elastic Fabric Adapter AWS InferentiaUltraClusters ,Capacity Blocks for ML AWS , Nitro System e Neuron.AWS -
Modelli e strumenti di base approvati: questo livello consente all'organizzazione di accedere a modelli approvati e preformati, mantenendo al contempo sicurezza e conformità. I team possono sperimentare diversi modelli, valutarne l'efficacia e selezionare quelli più appropriati per casi d'uso specifici. Puoi usare Amazon Bedrock per creare guardrail, creare agenti, personalizzare modelli o importare il tuo modello personalizzato.
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Sicurezza e governance: questo livello ti aiuta a garantire che le applicazioni di intelligenza artificiale generativa rispettino le politiche organizzative, i requisiti di conformità, i requisiti legali e di privacy e le linee guida etiche. In questo livello, implementi controlli di sicurezza e meccanismi di governance coerenti in tutte le iniziative di intelligenza artificiale generativa.
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Modelli di applicazione ripetibili: questo livello accelera lo sviluppo e promuove la coerenza fornendo modelli standardizzati e best practice per i casi d'uso più comuni dell'intelligenza artificiale generativa. Fornire modelli ripetibili aiuta a prevenire la duplicazione degli sforzi e consente una rapida scalabilità di soluzioni di successo. Esempi di modelli ripetibili includono l'elaborazione intelligente dei documenti, Retrieval Augmented Generation (RAG), assistenti basati su chat e flussi di lavoro agentici.
Questo approccio a più livelli offre i seguenti vantaggi chiave:
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Separa chiaramente i diversi aspetti dell'implementazione dell'IA generativa.
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Promuove sicurezza e governance coerenti in tutte le iniziative di intelligenza artificiale generativa.
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Ti aiuta a creare un'infrastruttura scalabile che cresce con le esigenze organizzative.
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Standardizza gli approcci che accelerano lo sviluppo.
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Riduce il rischio attraverso modelli e pratiche comprovati.
Implementando questi quattro livelli, le organizzazioni possono creare una solida base per le loro iniziative di intelligenza artificiale generativa, mantenendo al contempo la flessibilità necessaria per adattarsi a nuovi requisiti e opportunità.
