AI 本地化部署(On-Premise AI Deployment)指的是将 AI 模型、数据、基础设施和相关应用程序部署在企业自己的服务器、数据中心或边缘设备上,而不是依赖于第三方云服务提供商。这种方案在对数据隐私、安全性、成本控制、延迟和定制化有严格要求的场景中越来越受欢迎。 以下是 AI 本地化部署的详细方案:
当AI工作负载突然增加时,本地硬件可能无法迅速响应;当负载降低时,昂贵的硬件又处于闲置状态,造成资源浪费。 扩展周期长:增加本地计算能力通常意味着需要采购新硬件、安装、配置和部署,这需要较长的时间周期,难以满足业务的快速变化。 规划难度大:需要精确预测未来的AI计算需求,以避免资源不足或过度投资。但AI需求往往...
本地AI部署的目标是打造一个兼顾数据隐私与客户关键需求的系统。为此,系统不仅需支持大语言模型在本地运行,还需集成数据处理与检索功能,并提供友好的交互界面及支持企业关键需求的应用,以高效满足企业的实际需求。 2.1 模型部署与运行 本地AI部署的基石是将大语言模型成功运行于本地设备(如个人电脑、服务器或其他硬件...
2、部署OpenHands步骤 打开终端输入这行命令把项目拉取下来。docker pull docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.39-nikolaik Bash Copy 接着输入这行命令运行项目。docker run -it --rm --pull=always -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.39-niko...
首先，把 AI 部署在本地可以更好的获知用户需求。本地 AI 通过捕获用户的行为数据和位置信息，提供更加个性化的服务。与此同时，终端侧设备的使用方式也经历了转变，不再局限于单一应用的简单操作。以发送短信为例，当我提到参与某个活动并遇到另一个人时，如果之前与这个人拍了照片，AI 将立即给予提示，导航至...
年初DeepSeek国产大语言模型落地,成为了AI PC爆发的契机。作为一个完全开源和免费的国产推理模型,DeepSeek是真正能够让每个人都实现低成本部署本地AI助手的大语言模型,尤其是使用英特尔酷睿Ultra平台AI PC去做部署的话,不仅可以实现零门槛快速部署,同时借助英特尔酷睿Ultra平台出色的AI算力加持,整体体验更加出色。
LocalAI 是一款开源 AI 项目。它可以在本地直接运行大语言模型 LLM、生成图像、音频等。直接降低了用户使用AI的门褴。 本文将详细的介绍如何利用 Docker 在本地部署 LocalAI 并结合路由侠实现外网访问本地部署的 L…
五、本地AI应用1：配合沉浸式翻译插件 使用本地AI大模型翻译网页 在本地部署AI大模型，当然也不能仅仅满足于同AI对话，或者让AI帮忙写首诗什么的，本地AI还能做很多事情。我们可以让本地AI大模型配合浏览器的沉浸式翻译插件，实现翻译资源本地化，不依赖网络服务，也可以获得更好更精准的翻译服务。沉浸式翻译插件...
1. Docker部署 本例使用Ubuntu 22.04进行演示，使用Docker进行部署，如果没有安装Docker，可以查看这篇教程进行安装：《Docker安装教程——Linux、Windows、MacOS》安装好Docker后，打开终端执行这行命令启动容器即可：sudo docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 localai/localai:latest-cpu 这里使用的镜像...