Für sensible Branchen wie das Finanz- und Gesundheitswesen bietet AiPy eine vollständige lokalisierte Bereitstellungslösung. Benutzer können über die Konfigurationsdatei .aipyconfig lokale LLM-Dienst-Endpunkte (z. B. Ollama) angeben, um sicherzustellen, dass die Daten während des gesamten Prozesses nicht aus dem Intranet entfernt werden. Die Hardware-Unterstützung für die NVIDIA-GPU-Beschleunigung bei der Verarbeitung von Parquet-Dateien der GB-Klasse behält die zweite Antwort bei.
Im Vergleich zu Cloud-basierten Datenanalysetools hat die lokalisierte Lösung von AiPy einen dreifachen Vorteil: Erstens bleiben die Rohdaten immer auf dem Gerät des Benutzers erhalten, zweitens unterstützt sie den konfigurationsfreien Aufruf privater APIs des Unternehmens und drittens kann sie mit AST-Regeln angepasst werden, um die Sicherheitsüberprüfung des Codes zu verstärken. Testdaten aus einem tertiären Krankenhaus zeigen, dass bei der Verwendung von lokal eingesetztem AiPy zur Verarbeitung von Patientenuntersuchungsberichten das Risiko von Datenlecks auf Null reduziert und die Analyseeffizienz um das Dreifache erhöht wird.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAiPy: Automatisierung der Ausführung von Python-Code für die DatenanalyseDie
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