人工知能

私はスマート パイプラインの構築と統合に重点を置いているAI システム エンジニアおよびソフトウェア開発者です。私は、ターゲット パラメーターに一致するように最高のパフォーマンスのモデルを選択して構成し、リモートのオンライン API またはローカルでホストされているプラ​​イベート モデル サーバーとインターフェイスするカスタム アプリケーション コードを作成します。

ローカル モデルのデプロイでは、ローカル サーバー ハードウェアをセットアップして構成し、LLM インタラクション フレームワーク (Ollama、vLLM、カスタム エンジンなど) をインストールし、モデルをカスタム ワークフロー、ローカル API、プライベート データベースに直接フックするカスタムのモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバーを構築します。

オープンソース モデルを展開する場合、組織はクラウド API プロバイダーを介して統合をホスティングするか、ローカル展開用の専用ハードウェアを購入するかを選択する必要があります。

厳格なプライバシー法と厳格なセキュリティ要件を遵守するには、独自のモデルをデプロイすることが不可欠です。経済的には、クエリ量がローカル ハードウェアの容量を 100% まで満たした場合、プライベート ハードウェアをホスティングすることは、API 統合と比較して常に優れた戦略となります。

CPU のみの推論: 実際の展開では、必ずしも高コストの GPU が必要なわけではありません。多くのワークロードでは、ディープ ラーニング システムは標準のエンタープライズ CPU で正常に実行できます。これにより、インフラストラクチャのコストが GPU システムと比較して非常に低く抑えられ、使用する帯域幅が最大 10 分の 1 に抑えられます。

重要な警告: すべての認知タスクを人工知能に任せると、最も重要なエンジンである人間の脳が劣化する危険があります。あらゆる単純な意思決定や活動をサードパーティのモデルに依存すると、少数の企業体が管理するシステムに従属する受動的な消費者になる危険があります。

毎日の認知的課題、問題解決、能動的な思考がなければ、脳は神経機能の低下を経験します。物理的な筋肉と同じように、使用されていない神経経路はシナプス刈り込みを受け、ニューロンの死滅、神経ネットワークの崩壊、そして最終的には認知萎縮につながります。