Das lokale Bereitstellungsmodell von Nexa AI weist im Vergleich zu Cloud-basierten Diensten fünf Dimensionen eines differenzierten Wertes auf:
- Garantien für die DatenhoheitSensible Daten (z. B. medizinische Aufzeichnungen, Finanzinformationen) werden während des gesamten Prozesses im lokalen Netzwerk aufbewahrt, wodurch die Möglichkeit des Zugriffs durch Dritte ausgeschlossen wird und strenge Compliance-Anforderungen wie GDPR erfüllt werden.
- Vorteil der VerlässlichkeitUnabhängig von der Netzwerkverbindung kann die Servicekontinuität auch in instabilen Netzwerkumgebungen, wie z. B. im Außendienst oder in Fabrikhallen, gewährleistet werden, wobei die MTBF (Mean Time Between Failure) deutlich erhöht wird.
- <strong]Verzögerungsabhängige SzenarienIn Szenarien wie der Objekterkennung in Echtzeit für autonomes Fahren und der sofortigen Reaktion von Industrierobotern kann die Latenz der lokalen Inferenz in Millisekunden gesteuert werden, was 10-100 mal schneller ist als Cloud-Dienste.
- <strong]Langfristige KostenstrukturWährend die anfänglichen Bereitstellungskosten höher sind, entfallen die laufenden Kosten für API-Aufrufe, und die TCO (Total Cost of Ownership) über drei Jahre ist in der Regel besser als bei Cloud-Lösungen.
- <strong]AnpassungsmöglichkeitenUnterstützung der privaten Feinabstimmung von Modellen und hardwarespezifischen Optimierungen, die mit standardisierten Cloud-Diensten nur schwer zu realisieren sind.
Natürlich müssen auch bei lokalen Programmen Kompromisse eingegangen werden:
1) Sie müssen Ihre Hardware-Infrastruktur selbst warten
2) Die Modellaktualisierung muss manuell durchgeführt werden
3) Die Spitzenleistung ist durch die lokale Geräteleistung begrenzt.
Es eignet sich daher am besten für Geschäftsszenarien mit hoher Datenempfindlichkeit und langzeitstabilem Betrieb, wie z. B. das Betrugsbekämpfungssystem von Finanzinstituten und die intelligente Qualitätsprüfungslinie in der Fertigungsindustrie.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelNexa: eine kleine multimodale KI-Lösung, die lokal läuftDie































