公司在实施生成式人工智能模型时正在采用更加以人为本的方法，推动创新和效率的发展。 这些模型在聊天机器人、代码开发和虚拟助手等各种应用程序中都有实用性。 然而，公共云解决方案虽然方便，但通常带有附加条件。 其中包括围绕数据主权的安全风险、不可预测的成本和合规性难题。
公司在实施生成式人工智能模型时正在采用更加以人为本的方法，推动创新和效率的发展。 这些模型在聊天机器人、代码开发和虚拟助手等各种应用程序中都有实用性。 然而，公共云解决方案虽然方便，但通常带有附加条件。 其中包括围绕数据主权的安全风险、不可预测的成本和合规性难题。
选择开源的本地解决方案 大型语言模型 （法学硕士），特别是 Llama 2，提供了更可预测和更安全的替代方案。 该模型提供了随着时间的推移可持续的成本结构以及对敏感数据的更严格的控制。 从更大的角度来看，这大大降低了与数据安全漏洞和知识产权泄露相关的风险，更好地符合合规性和法规。
戴尔验证设计 GenAI 解决方案
戴尔科技集团通过其生成式人工智能解决方案创建了交钥匙解决方案，以简化这一转变，戴尔验证设计强调了这一点。 该集成包提供了预先测试的硬件和软件，以及专门为生成人工智能项目构建的强大基础。 与 Meta 的合作扩展了这一生态系统，使公司能够轻松地将 Meta 的 Llama 2 AI 模型集成到戴尔现有的基础设施中。
为这些模型提供动力的硬件也毫不逊色。 例如， 戴尔 PowerEdge XE9680 服务器（Jordan 最喜欢的）配备了 100 个 NVIDIA H2 GPU，使其成为微调和部署 Llama XNUMX 等大型语言模型的理想主力。通过提供预先验证的本地解决方案，戴尔使企业能够不间断地运行并确保加强知识产权保护。
开辟定制新途径
戴尔在研究方面的投资，特别是在监督微调、LoRA 和 p-tuning 等模型定制技术方面的投资，为企业级定制开辟了新途径。 他们已经在从 2B 到 7B 的一系列 Llama 70 模型中证明了这些技术的有效性，使企业能够灵活地根据其特定需求定制这些强大的人工智能工具。
从本质上讲，戴尔与 Meta 的 Llama 2 的合作为不同规模的组织增添了新的、丰富的选择。 这种集成方法允许跨多个部署区域无缝实施生成式人工智能解决方案，无论是桌面、核心数据中心还是边缘位置，甚至扩展到公共云基础设施。 因此，公司在进一步涉足生成人工智能时可以利用全面而灵活的工具包。
在 Dell PowerEdge XE2 服务器上部署 Llama 9680
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