Les applications GenAI fonctionnent à partir de données, et de nombreuses organisations ont constaté que GenAI est le plus utile lorsqu’elles le combinent avec leurs propres données spécifiques et propriétaires. Mais cela pose un problème. Comment une organisation peut-elle accéder à son trésor de données sans mettre son activité en danger ? De nombreuses organisations ont abordé ces questions avec des directives précises sur la manière et le moment d’utiliser GenAI avec leurs propres données. D’autres organisations l’ont interdit purement et simplement en raison des inquiétudes concernant une fuite de propriété intellectuelle ou la divulgation de données sensibles. Mais et si je vous disais qu’il existait déjà une solution simple derrière votre pare-feu, soit dans votre datacenter, soit sur une station de travail ? Et la bonne nouvelle, c’est qu’elle ne nécessite ni de longs cycles d’acquisition, ni un déploiement important pour un produit viable minimum. Pas convaincu ? Laissez-moi vous montrer comment faire.
Étape 1 : réutilisez l’hardware existant pour un essai
En fonction de ce que vous faites avec GenAI, les charges de travail peuvent être exécutées sur toutes sortes d’équipements lors d’une phase pilote. Comment ? Il existe essentiellement quatre étapes de la science des données avec ces modèles. Les deux premières, l’inférence et la génération augmentée par la récupération (RAG), peuvent être effectuées sur des configurations d’équipement relativement modestes, tandis que les deux dernières, le fine-tuning/retraining et la cré
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