Локальные ИИ модели - модели Искусственного Интеллекта, запускаемые на сервере в изолированном сегменте сети.
У подавляющего количества предприятий подключение внутренней IP-сети к Интернет недопустимо, но использовать преимущества ИИ необходимо. В таком сдучае модели ИИ можно установить на локальном сервере с реально достижимыми техническими характеристиками - например, начиная с стареньких HP Gen9.
Время отклика на запрос пользователя - от 2-5 секунд, поддержка Русского языка, работа через API.
Такая система вполне способна контролировать ключевые параметры локальной сети Ethernet - маршрутизаторы, межсетевые экраны, серверы, динамическую маршрутизацию (OSPF, BGP, в том числе и выходы в Интернет) на уровне SNMP, SSH команд, анализа логов оборудования и предоставлять отчёт (например, по почте), исключив из него критическую ИОД.
Для этого необходимо писать Python скрипты для запросов к используемой локальной ИИ модели, промпты, интерфейс к почтовой системе.
AI Fine Tuning
Дообучение (fine tuning) локальных моделей (на изолированном сервере) на основе специализированних Data Sets. Например, для анализа динамической маршрутизации в Ethernet сетях, поиск ошибок маршрутизации, поиск петель, ошибки метрик и т.д.
Готовые Data Sets для Fine Tuning для анализа маршрутизации в сетях Ethernet можно посмотреть и скачать здесь:
