Pourquoi nous utilisons l'IA sur nos propres serveurs — et quand vous devriez en faire autant

Les services d'IA publics sont le moyen le plus rapide d'essayer un modèle de langage. Pour de nombreuses entreprises, en particulier les usines et les exploitations agricoles, les questions arrivent plus tard : où vont nos données, que se passe-t-il en cas de coupure Internet, et quel sera le coût lorsque toute l'équipe l'utilisera quotidiennement ?

Nous exécutons nos propres modèles sur nos propres serveurs. Le texte de ce site Web a été traduit en onze langues par un modèle fonctionnant sur du matériel dans nos bureaux, et l'assistant Mini.G de notre application répond également à partir de notre propre serveur GPU.

Raisons d'exécuter l'IA en local (on-premise)

• Vos données restent chez vous. Les registres de production, les recettes, les contrats et les historiques de chat ne quittent jamais votre réseau, et c'est vous qui décidez de ce qui est stocké et pendant combien de temps.
• Il continue de fonctionner hors ligne. Un modèle sur site continue de répondre même en cas de coupure de la connexion internet — un point crucial lorsqu'il est intégré aux opérations.
• Langues locales. Les équipes travaillant en thaï, en birman, en chinois et en anglais peuvent utiliser un seul assistant et un seul bot de traduction dans toutes ces langues.
• Coût prévisible. Vous payez le matériel une seule fois au lieu de payer par utilisateur et par mois. C'est lors d'une utilisation quotidienne intensive que cet investissement devient rentable.

Les compromis honnêtes

• Investissement initial. Le matériel GPU coûte de l'argent avant d'en faire économiser. Pour une utilisation légère ou occasionnelle, un service cloud est généralement moins cher.
• Quelqu'un doit le gérer. Les modèles nécessitent des mises à jour, le matériel nécessite une surveillance et l'installation nécessite un entretien. Soit vous avez les compétences en interne, soit vous avez besoin d'un partenaire.
• Les modèles les plus volumineux restent dans le cloud. Les modèles locaux sont performants pour les documents, la traduction, le support et les opérations, mais les modèles de pointe les plus massifs nécessitent encore le matériel des centres de données.

Par où commencer

Choisissez une tâche récurrente quotidienne qui utilise des informations internes : répondre à des questions à partir de manuels et de SOP, traduire des messages entre les équipes, ou résumer des rapports quotidiens. Mesurez l'impact pendant un mois, puis étendez le processus.

Nous fournissons le matériel — d'une station de travail silencieuse pour un bureau à un serveur en rack pour un site entier — et nous nous occupons du déploiement et de la maintenance pour vous. Vous conservez le matériel et les clés. Contactez un ingénieur pour discuter de votre cas d'usage.