在人工智慧 (AI) 正在變革各行各業的時代，從製造業到金融業，企業越來越意識到建立強大的本地 AI 基礎設施的價值。與雲端解決方案不同，本地部署的 AI 系統能夠更好地控制資料隱私，降低即時應用的延遲，並可根據特定的組織需求進行客製化。這對於處理敏感資料或在醫療保健和金融等受監管行業運營的企業尤其重要。對企業主管而言，建構此類基礎設施不僅是一項技術工作，更是一項策略要務，它與業務目標相契合，能夠推動創新，並確保競爭優勢。
本文詳細介紹了建構本地人工智慧基礎設施的最佳實踐，其範圍不僅限於大型語言模型 (LLM)，還涵蓋了機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 框架。文章借鑒了行業專家和框架的真知灼見，提供了一份兼顧技術深度和高管層面考慮的路線圖，例如投資回報率、風險管理和可擴展性。
策略規劃：使人工智慧基礎設施與業務目標保持一致
在深入研究硬體和軟體之前，有效的AI基礎設施建設始於策略規劃。企業領導者必須評估當前能力和未來需求，以避免代價高昂的失誤。
- 進行全面的需求評估：首先評估貴組織的 AI 成熟度。確定機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 的應用案例，例如用於供應鏈優化的預測分析 (ML) 或用於製造業品質控制的電腦視覺 (DL)。調查各部門，以確定資料量、處理需求以及與現有系統的整合點。例如，如果貴公司依賴深度學習進行影像識別，則應優先考慮支援高吞吐量資料管道的基礎設施。考慮未來的成長：AI 工作負載可以呈指數級增長，因此應制定 2-5 年的規劃，並考慮到數據密集型行業的數據增長率可能每年翻一番。
- 與業務目標和投資回報率保持一致：與業務目標和投資回報率保持一致：資訊長 (CIO) 和技術長 (CTO) 應將基礎設施投資與可衡量的成果掛鉤，例如透過機器學習驅動的自動化降低 20% 的營運成本，或透過深度學習 (DL) 驅動的個人化提升客戶體驗。制定包含總擁有成本 (TCO) 的商業案例，其中應包括能源消耗和維護成本。使用 Gartner 的人工智慧部署指南等框架來量化收益和風險。讓財務、法務和營運等跨職能團隊參與其中，以確保目標一致。
- 培養人才與文化：培養人才與文化：建構人工智慧基礎設施需要技能嫻熟的人員。應投資提升IT團隊在機器學習/深度學習工具的技能，並聘請資料科學家或與供應商合作。正如Workday的人工智慧應用指南中所強調的，應倡導實驗文化，其中存取權限和信任是創新的關鍵。執行長應在董事會層面倡導人工智慧素養，以獲得支持。
本地人工智慧基礎設施的關鍵組成部分
一套強大的本地部署人工智慧系統包含相互連接的硬體、軟體和運維組件。這些組件必須支援從機器學習模型訓練到深度學習推理等各種工作負載。
- 硬體加速器和運算資源：硬體加速器和運算資源：核心是針對平行處理最佳化的高效能GPU和CPU。對於神經網路訓練等深度學習任務，NVIDIA A100或H100 GPU以其張量核心是理想之選。而對於迴歸模型等機器學習工作負載，出於成本效益的考慮，Intel Xeon或AMD EPYC等CPU可能就足夠了。此外，還可以增加TPU等專用加速器來支援特定的深度學習應用。叢集擴展：初始配置4-8個節點，然後使用Kubernetes進行編排並擴展。電力和散熱至關重要——AI伺服器每個機架的功耗可能達到10-20千瓦，因此需要對資料中心進行升級。
- 儲存解決方案：人工智慧依賴資料。對於活躍資料集，應採用高速存儲，例如 NVMe SSD；對於歸檔數據，則應採用 HDD。對於機器學習/深度學習，應使用分散式檔案系統（例如 Ceph 或 Lustre）來處理 PB 級資料。確保訓練循環的低延遲訪問，因為深度學習模型可能需要處理 TB 級的影像或感測器資料。此外，還應整合資料湖來儲存非結構化數據，並將其與機器學習流程整合。
- 網路與連線：網路與連線：高頻寬網路（例如 100Gbps 乙太網路或 InfiniBand）對於節點間的資料傳輸至關重要。在深度學習場景中，例如跨 GPU 的分散式訓練，網路瓶頸會導致效能減半。為了獲得靈活性和安全分段，建議選擇軟體定義網路 (SDN)。
- 軟體框架與工具：軟體框架與工具：除了 Ollama 或 TensorFlow 之外，還要採用支援端對端工作流程的技術棧。對於機器學習，可以使用 scikit-learn 或 XGBoost 建立模型；對於深度學習，可以利用 PyTorch 或 Keras 建立神經網路。 MLOps 平台（例如 MLflow 或 Kubeflow）可以管理從實驗到部署的整個生命週期。此外，還要包含 Docker 和 Kubernetes 等編排工具來實現容器化，從而確保機器學習/深度學習專案之間的可移植性。對於智慧體人工智慧，需要整合語義搜尋和編排組件，以實現自主系統。
- 資料管理與治理：利用治理工具集中管理數據，確保資料品質與合規性。在機器學習中使用 Apache Airflow 建立 ETL 管線，並為深度學習資料集實作元資料管理。優先考慮隱私保護，採用聯邦學習等技術在不集中儲存敏感資料的情況下訓練模型。
實施路線圖：逐步指南
按照這份根據產業最佳實踐改編的 9 步驟策略路線圖部署您的基礎架構。
- 確定範圍和優先事項：確定範圍和優先事項：選擇高影響力項目，例如，使用機器學習進行詐欺偵測或使用深度學習進行預測性維護。
- 設計可擴展架構：採用彈性架構，使用微服務來實現機器學習/深度學習元件。
- 採購和設定硬體：採購和設定硬體：供應商合作夥伴關係（例如戴爾、HPE）可以提供預先配置的 AI 伺服器。
- 安裝軟體堆疊：配置框架並與現有 ERP/CRM 系統整合。
- 實施安全措施：嵌入加密、存取控制和人工智慧專用防禦措施，如模型浮水印。
- 測試和最佳化：運行試點，調整效能－例如，優化深度學習批次大小以減少訓練時間。
- 部署與監控：使用 Prometheus 等監控工具即時了解 ML/DL 工作負載。.
- 擴展和迭代：根據需要添加節點，如果需要部分雲集成，則利用混合模型。
- 評估與改進：按季度衡量關鍵績效指標，並根據不斷變化的需求進行調整。
永續性和效率的最佳實踐
- 安全與合規：從設計之初就注重安全性－繪製人工智慧資產圖，實施零信任模型，並遵守 GDPR/HIPAA 法規。對於機器學習/深度學習，需對模型進行偏差審計。
- 成本管理：採用節能硬體和自動擴充功能進行最佳化。監控總擁有成本，避免超支。
- 可擴展性和靈活性：利用容器化技術快速部署機器學習/深度學習模型。
- 整合與協作：確保與業務流程無縫集成，促進人機協作。
- 倫理考量：推廣可解釋的人工智慧以建立信任，尤其是在黑箱模式盛行的深度學習應用。
應對挑戰：領導者的主動解決方案
建構本地人工智慧基礎設施並非一帆風順。以下是一些常見的挑戰和解決方案：
- 高功率和冷卻需求：人工智慧資料中心對電網帶來壓力；解決方案：投資可持續冷卻技術，如液體浸沒式冷卻和再生能源。
- 人才短缺：難以招募專家；解決方案：與大學合作或使用託管服務進行初步設定。
- 資料品質與管理：資料品質不佳會導致機器學習/深度學習模型不準確；解決方案：實施穩健的治理和清洗流程。
- 可擴展性瓶頸：初始設定可能無法應對成長；解決方案：採用模組化設計，利用邊緣運算進行分散式深度學習推理。
- 安全風險：人工智慧供應鏈中的漏洞；解決方案：定期審計和安全設計原則。
- 成本超支：意外支出；解決方案：分階段實施，並在尖峰負載時採用雲端爆發方式。.
在受監管行業，應儘早解決合規問題，以免延誤。
結論：人工智慧時代的賦能型領導力
對企業主管而言，投資本地人工智慧基礎設施是提升企業韌性和創新能力的途徑。遵循以下指導原則——強調策略一致性、全面性和積極應對挑戰——企業可以利用機器學習和深度學習來提高效率和促進成長。隨著人工智慧的不斷發展，保持敏捷至關重要：定期根據先進深度學習架構等新興技術審查現有基礎設施。最終，成功的關鍵在於將人工智慧視為核心業務推動力，而非僅僅將其視為一種工具，從而助力企業實現長期繁榮。
