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对于许多组织而言，启动 AI 和 GenAI 计划的最快途径是使用基于现有 IP 的云 AI 模型开发。然而，对于许多用例（尤其是但不限于行业特定用例），内部数据对于实现价值至关重要，并且由于各种原因，这些数据不能暴露给外部应用程序或工作流。隐私、安全、数据保护、法规遵从性和内部治理政策可能会阻止组织使用公共云资源执行检索增强生成等任务，其中使用自定义数据对大型语言模型 (LLM) 进行微调以开发最准确、最合适和最值得信赖的见解。在边缘位置进行推理是另一种常见的 AI 活动，可能需要专门的基础设施来用于 AI 和 GenAI 计划。边缘位置生成的数据量
利用 AI 就绪混合云基础设施解锁 AI 和生成式 AI 用例
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