Criação de um ambiente de análise local seguro
Para setores sensíveis, como o financeiro/saúde, a AiPy oferece soluções localizadas completas:
- Suporte a modelos off-lineConfiguração de LLMs locais, como o Ollama, sem a necessidade de conexão com a Internet durante todo o processo
- Sandbox de dadosProcessamento de dados: todo o processamento de dados é feito na memória do dispositivo do usuário e não é transmitido pela nuvem.
- remoção de traçosLiberação automática de variáveis de memória no final de uma sessão pode ser feita com o comando
%resetliberação manual
Etapas de implementação:
- existir
.aipyconfigConfigure o endereço da API do modelo local em - Adicionar na inicialização
--localOs parâmetros garantem o isolamento da rede - fazer uso de
ai("分析本地数据库中的患者指标")operar
Observação especial: para dados em escala muito grande, recomenda-se testar primeiro o espaço de memória em um ambiente virtual.
Essa resposta foi extraída do artigoAiPy: automatizando a tarefa de executar o código Python para análise de dadosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar os riscos de privacidade no processamento local de dados confidenciais?
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch