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随着人工智能技术的快速发展,大模型的应用场景越来越广泛,涵盖了金融、医疗、教育、零售等多个领域。然而,由于金融业务对大模型的准确性、实时性以及安全性要求极高,因此如何提高模型推理的速度和精准度,如何保证数据安全、降低大模型应用的部署难度,成为了金融行业面临的技术挑战。
此外,金融用户的数据量庞大且复杂,包含了大量的结构化数据和非结构化数据,如何有效地处理这些数据,提取出有价值的信息,并将其转化为模型可训练的格式,同样是在大模型应用过程中需要解决的技术问题。
挑战一:数据质量参差不齐,数据准备时间长。将企业大量的原始数据,清洗成可用的数据集,耗时又复杂。另外,在数据准备过程中,由于各部门的参与度不一,数据质量难以统一,进而影响到大模型的使用效果。
挑战二:大模型幻觉严重,准确性不达标。大模型在面对复杂场景时,输出结果失真,出现大模型幻觉,不仅降低了模型的准确性,还可能带来误导性的结果,甚至可能引发道德和法律风险。
挑战三:硬件选型难、交付周期长,运维成本高。大模型应用需要选择适合的计算、存储、网络等硬件设施。然而硬件种类繁多,性能参数复杂,导致硬件选型难;同时硬件组装、调试、测试、上线等环节复杂,部署上线后的监控、维护和升级等环节繁琐且困难。
挑战四:AI应用开发上线时间长。大模型的部署、调优、发布及上线,对开发人员的技能水平有很高的要求,如何简化大模型开发和调优的过程,并加速应用开发的效率是摆在企业用户面前的一道难题。
挑战五:数据安全无保证。推理应用访问频繁,模型容易被窃取,高价值数据容易被勒索,经常对大模型应用的安全造成巨大威胁。
随着技术的进步,AI厂商纷纷推出大模型一体机解决方案,将大模型与硬件设备相结合,预集成丰富的工具链及AI开发套件,开箱即用,为企业提供了一站式的人工智能服务,进而成为企业边缘AI应用的最佳解决方案。业界训/推超融合一体机普遍具备以下特点:
预集成数据准备工具链,帮助企业客户快速生成高质量的数据集
高质量的数据是AI实现精准推理的基石。数据准备工具链组件,通常提供数十种高性能AI算子,能够对多种格式的数据进行清洗(包括解析、过滤、去重、替换等),从而帮助企业用户快速将原始数据转化成高价值的数据集。
内嵌RAG知识库,消除幻觉实现精准推理
通过将高质量数据集嵌入到训/推一体机提供知识库存储中,每当用户提出问题,内嵌的RAG工程将快速从知识库中检索出预置的知识,有效解决幻觉问题。另外,通过实时更新知识库,大模型的回答也将具备时效性。内置的模型评估组件可对模型推理的准确度进行评估和追溯,最终实现精准推理。
网存算硬件全栈预集成,开箱即用,全栈运维
训/推超融合一体机通过将计算、存储、网络等硬件设施预集成、预调优,省去了企业繁琐的选型、组装和调试过程,大大节省了时间和人力成本(如英伟达DGX BasePOD一体机和华为FusionCube A3000训/推超融合一体机,集成了GPU/NPU服务器,网络,以及专业存储设备)。同时,通过预置的全栈设备管理软件,对计算、存储、网络、和容器平台等基础硬件和软件平台进行管理运维,大幅降低IT人员的日常运维负担,使其可以专注于AI业务的实现,而无需为基础设施的搭建和运维感到担忧。
平台开放,提供AI开发平台和AI基础组件,兼容广泛的大模型软件
训/推超融合一体机通常会内置开放的AI开发平台,如NVIDIA NeMo ,它们能够广泛支持大模型的接入、并具备挂载知识库及构建、监测、评估、优化RAG调用链路的能力,能够快速实现推理服务的部署和发布。有些企业的训/推一体机还支持可视化低代码应用编排,为用户提供了多种垂域场景的应用模板。训/推超融合一体机能够将客户AI应用开发上线的周期从月级缩短至天级,快速响应业务部门的AI应用诉求。
提供模型安全和数据保护方案,消除安全威胁
随着边缘推理应用的访问量上升,安全防护需求也在增加。通常训/推一体机还提供安全防护组件,如通过集成硬件防火墙,提供智能防护能力,保障AI推理和应用数据安全;或提供数据防勒索功能,避免模型或高价值数据集被非法加密勒索,从而保护AI数据资产安全。
即使企业跨过上述问题,业务初见成效并规模部署时,仍然面临新的挑战。
随着并发访问量的增加,系统可能会遭遇性能瓶颈,导致响应时间逐渐延长。当多种推理任务和模型同时部署时,可能会出现GPU资源分配、调度不合理和资源利用率低的问题。其次,如发生硬件单点故障,可能会对整个AI业务的稳定性造成不利影响,这些都需要企业用户在不断实践中去探索解决。
面对AI业务批量上线后系统性能低、资源利用率低、可靠性低等挑战,大模型解决方案供应商可以考虑在推理加速、资源调度、以及故障恢复等方面提供更强的产品和服务,从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。
训/推超融合一体机面向企业提供全栈集成、开箱即用、稳定可靠,推理精准和安全高效的边缘AI应用解决方案,帮助企业实现大模型最后一公里的落地。
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