Sovereignty <br/> is existential.

Si assicuri di disporre dei pesi e dell'architettura del modello, insieme al tokenizer e alle configurazioni necessarie per eseguirlo correttamente. Verifichi di avere anche i diritti per modificare, effettuare il fine-tuning, distillare, implementare e conservare ciò che crea, così da continuare a far evolvere il modello senza dipendere dal fornitore originale.

Conservi i checkpoint e le pipeline di training e post-training utilizzate per sviluppare i modelli. Le consentono di riprendere lo sviluppo e riprodurre il lavoro precedente, anziché considerare ogni versione del modello come un artefatto finito che non può ricreare. Il Suo framework di valutazione Le permette di verificare che il modello continui a funzionare come previsto. Le dipendenze di runtime determinano la possibilità di utilizzarlo in un ambiente diverso.

Verifichi questa indipendenza nella pratica. Dovrebbe poter riprendere il training da un Suo checkpoint, riprodurre un'esecuzione di post-training, spostare il modello in un altro ambiente di calcolo e utilizzarlo senza i servizi del fornitore originale. Se non può farlo, permane una dipendenza. I Suoi diritti di licenza e di utilizzo dovrebbero inoltre restare validi anche dopo la fine del rapporto commerciale.

Quando adatta i Suoi modelli, mantenga sotto controllo di versione i dati, il modello di base, il codice e la configurazione associati a ciascun adattamento. Registri seed, metriche e output per ogni esecuzione, così da poter riprodurre ciò che ha creato, tracciare le modifiche e confrontare i risultati in modo affidabile nel tempo.

Conservi i set di dati di valutazione e le griglie di criteri che utilizza per misurare le prestazioni. I Suoi valutatori e le soglie rendono questi standard applicabili in modo coerente, consentendo di valutare ogni modello e adattamento rispetto ai Suoi requisiti, anziché rispetto al benchmark generico di un fornitore.

Quando la Sua organizzazione utilizza i modelli, registri il contesto del loro utilizzo in produzione. Le versioni dei modelli e dei prompt, i recuperi di informazioni e le chiamate agli strumenti indicano quali elementi il sistema aveva a disposizione e come si è comportato. Correzioni, azioni ed esiti mostrano ciò che è accaduto dopo la risposta del modello e forniscono indicazioni sulle sue prestazioni in un workflow reale. Nel loro insieme, questi elementi possono alimentare le valutazioni e i miglioramenti futuri.

Faccia passare questi feedback attraverso un processo di revisione regolato, affinché solo i segnali approvati diventino risorse per la valutazione o il training e il comportamento in produzione non cambi senza che venga rilevato. Separatamente, controlli se questi dati possono essere utilizzati per migliorare un modello condiviso.

I Suoi modelli cambieranno, ma l'intelligenza accumulata dovrebbe restare Sua. Prompt, memoria, risorse per il recupero delle informazioni, adattamenti, valutazioni e feedback Le consentono di testare un modello sostitutivo rispetto agli standard già definiti, senza ricominciare da zero.

Definisca identità distinte e autorizzazioni con ambito limitato per persone, servizi e agenti, così da impedire che un agente acquisisca più autorità della persona o del servizio che rappresenta. I controlli delle identità aziendali stabiliscono chi o che cosa sta agendo, mentre le credenziali delegate limitano ciò che quell'identità può fare. Le credenziali di breve durata limitano il periodo di validità dell'accesso.

Applichi policy alla scelta del modello, all'accesso ai dati e al recupero delle informazioni prima dell'esecuzione. Estenda queste policy agli strumenti che un agente può utilizzare, alle azioni che può compiere e ai casi in cui è richiesta un'approvazione. In questo modo, i comportamenti vietati vengono bloccati fin dall'inizio, anziché essere scoperti in seguito. Le azioni ad alto impatto possono richiedere un'approvazione esplicita o una simulazione prima di poter procedere.

I log e le tracce documentano ciò che è accaduto. Colleghi le chiamate ai modelli e i prompt ai recuperi di informazioni, agli strumenti, alle policy, alle azioni e agli esiti, così da poter ricostruire un'esecuzione, indagare sui malfunzionamenti e mostrare quali controlli sono stati applicati.

Mantenga sotto controllo di versione i prompt, gli agenti, i workflow, gli strumenti, le policy e le associazioni ai modelli che determinano il comportamento del sistema. Avrà così un processo controllato per testare le modifiche, approvarle e annullarle se qualcosa va storto.

Infine, conservi la configurazione, le mappature delle identità e lo stato operativo necessari per eseguire il sistema. Potrà così ripristinare i controlli e il comportamento da cui dipende la Sua IA in produzione dopo un'interruzione, un aggiornamento dei componenti o un cambio di fornitore.

Un'IA sovrana non implica che tutto debba essere eseguito on-premises. Ogni sistema di IA può operare entro il perimetro di sicurezza, giurisdizionale e operativo di cui ha bisogno. Alcuni carichi di lavoro possono utilizzare un'infrastruttura condivisa. Altri possono richiedere un'infrastruttura dedicata, una VPC propria, un cloud privato, un'infrastruttura on-premises o un ambiente disconnesso.

Identifichi dove opera il data plane, ossia l'ambiente in cui vengono eseguiti i carichi di lavoro di training e inferenza. Verifichi poi dove operano i piani di controllo e gestione, chi li gestisce e se dipendono da licenze, identità, telemetria, aggiornamenti o assistenza esterni.

Per i sistemi critici, si assicuri la capacità, il throughput e i livelli di servizio necessari. Definisca come vengono gestiti le quote, il throttling e la contesa delle risorse, così da sapere quale capacità sarà disponibile nei picchi di domanda.

Le stesse regole dovrebbero valere quando le normali operazioni si interrompono. Applichi le regole di collocazione alla capacità per i picchi e per l'eccedenza di carico, nonché a fallback, failover e disaster recovery, affinché un incidente non possa spostare la Sua IA verso un'area geografica, un operatore o un ambiente non approvati senza che venga rilevato.

La portabilità dovrebbe consentirLe di rendere operativo il sistema in un secondo ambiente approvato senza riprogettarlo. Predisponga il deployment in container portabili e documenti la configurazione dell'infrastruttura, l'hardware, i driver e le dipendenze di runtime necessari.

Gli esperti esterni possono aiutare ad adattare i modelli, creare valutazioni, integrare l'IA con i Suoi sistemi e risolvere problemi infrastrutturali complessi. Si assicuri che il trasferimento delle competenze faccia parte del lavoro. I Suoi team dovrebbero conoscere l'architettura e le decisioni alla sua base, insieme ai metodi utilizzati per addestrare, implementare, gestire e migliorare il sistema.

Dia ai Suoi team accesso agli strumenti, agli artefatti e ai runbook necessari per mettere in pratica queste conoscenze. Dovrebbero essere in grado di riprodurre un adattamento e valutare un modello sostitutivo in autonomia. Dovrebbero inoltre poter diagnosticare un problema in produzione, cambiare l'infrastruttura e ripristinare il sistema senza dover richiamare gli esperti originali perché lo facciano al loro posto.

Il progresso dell'IA che conta è quello della Sua organizzazione: l'affidabilità con cui l'IA risponde ai Suoi dati, workflow, valutazioni, parametri economici e requisiti operativi. Le competenze esterne dovrebbero accelerare questo progresso, rendendo al contempo la Sua organizzazione più capace di proseguire in autonomia.