Para setores sensíveis, como o financeiro e o de saúde, o AiPy oferece uma solução completa de implementação localizada. Os usuários podem especificar endpoints de serviços LLM locais (por exemplo, Ollama) por meio do arquivo de configuração .aipyconfig para garantir que os dados não saiam da intranet durante todo o processo. O suporte de hardware para aceleração de GPU NVIDIA, no processamento de arquivos Parquet de classe GB, ainda mantém a segunda resposta.
Em comparação com as ferramentas de análise de dados baseadas na nuvem, a solução localizada da AiPy tem uma vantagem tripla: em primeiro lugar, os dados brutos são sempre retidos no dispositivo do usuário; em segundo lugar, ela oferece suporte à chamada sem configuração de APIs privadas corporativas; e, em terceiro lugar, pode ser personalizada com regras AST para fortalecer a revisão de segurança do código. Os dados de teste de um hospital terciário mostram que, ao usar o AiPy implantado localmente para processar relatórios de exames de pacientes, o risco de vazamento de dados é reduzido a zero e a eficiência da análise é aumentada em três vezes.
Essa resposta foi extraída do artigoAiPy: automatizando a tarefa de executar o código Python para análise de dadosO
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