O modelo de implementação local da Nexa AI demonstra cinco dimensões de valor diferenciado quando comparado aos serviços baseados em nuvem:
- Salvaguardas de soberania de dadosDados confidenciais (por exemplo, registros médicos, informações financeiras) são mantidos na rede local durante todo o processo, eliminando a possibilidade de acesso de terceiros e atendendo a requisitos rigorosos de conformidade, como o GDPR.
- <strong]Vantagem da confiabilidadeIndependentemente da conexão de rede, a continuidade do serviço ainda pode ser garantida em ambientes de rede instáveis, como operações de campo e chão de fábrica, com um aumento significativo no tempo médio entre falhas (MTBF).
- <strong]Cenários sensíveis a atrasosEm cenários como detecção de objetos em tempo real para direção autônoma e resposta instantânea para robôs industriais, a latência da inferência local pode ser controlada em milissegundos, o que é de 10 a 100 vezes mais rápido do que os serviços em nuvem.
- <strong]Estrutura de custos de longo prazoEmbora os custos iniciais de implementação sejam mais altos, os custos contínuos de chamadas de API são eliminados, e o TCO (custo total de propriedade) ao longo de 3 anos é normalmente melhor do que as soluções em nuvem.
- <strong]Potencial de personalizaçãoSuporte ao ajuste fino privado de modelos e otimizações específicas de hardware que são difíceis de fornecer com serviços de nuvem padronizados.
É claro que os programas locais também exigem compensações:
1) Necessidade de manter a infraestrutura de hardware por conta própria
2) A atualização do modelo precisa ser feita manualmente
3) A potência de pico é limitada pelo desempenho do dispositivo local
Portanto, ele é mais adequado para cenários comerciais com alta sensibilidade de dados e operação estável de longo prazo, como o sistema antifraude de instituições financeiras e a linha de inspeção de qualidade inteligente do setor de manufatura.
Essa resposta foi extraída do artigoNexa: uma pequena solução de IA multimodal que é executada localmenteO































