Aufbau einer sicheren lokalen Analyseumgebung
Für sensible Branchen wie das Finanzwesen/Gesundheitswesen bietet AiPy lokalisierte Komplettlösungen:
- Unterstützung von Offline-ModellenLokale LLMs wie Ollama konfigurieren, ohne während des gesamten Prozesses eine Internetverbindung zu benötigen
- Daten-SandboxDie gesamte Datenverarbeitung erfolgt im Speicher des Geräts des Nutzers und wird nicht über die Cloud übertragen.
- SpurenbeseitigungAutomatisches Freigeben von Speichervariablen am Ende einer Sitzung kann mit dem Befehl
%resetmanuelle Freigabe
Schritte zur Umsetzung:
- existieren
.aipyconfigKonfigurieren Sie die lokale Modell-API-Adresse in - Beim Starten hinzufügen
--localParameter gewährleisten die Isolierung des Netzes - ausnutzen
ai("分析本地数据库中的患者指标")betreiben.
Besonderer Hinweis: Bei sehr großen Datenmengen empfiehlt es sich, den Speicherbedarf zunächst in einer virtuellen Umgebung zu testen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAiPy: Automatisierung der Ausführung von Python-Code für die DatenanalyseDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich Risiken für den Schutz der Privatsphäre bei der Verarbeitung lokaler sensibler Daten vermeiden?
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