Self-hosted na mga ahenteng AI: piliin ang hangganan bago piliin ang stack
Ihambing ang mga hangganan ng self-hosted na deployment ng ahenteng AI para sa modelo, runner, datos, connector, control plane, pagsubaybay, at operasyon ng negosyo.
Ang self-hosted na ahenteng AI ay hindi iisang feature na oo-o-hindi lamang. Magdesisyon nang hiwalay kung saan tatakbo ang modelo, workflow runner, data store, kredensyal, connector, trace, at control plane. Sinusundan ng tamang hangganan ang data residency, network, latency, assurance, at mga kinakailangan sa operasyon.
Hatiin ang deployment sa mga bahagi
Ang local na modelo ay hindi gumagawang local ang buong ahente. Ilista sa inventory ang model inference, embeddings, retrieval store, workflow execution, secret, connector ng business system, trace storage, update, at administrasyon. Iguhit ang bawat hangganan ng network at tukuyin kung aling bahagi ang makakakita ng sensitibong content.
Pumili ng modelo ng pagpapatakbo
Kasama sa karaniwang pattern ang local na modelo na may hosted na control plane, customer-hosted na runner na may managed na orchestration, at ganap na pribadong deployment. Binabago ng bawat isa kung sino ang nagpapatch ng infrastructure, humahawak ng backup, sumusubaybay ng abuso, nagpapalit ng kredensyal, at tumutugon sa insidente.
- Kinakailangan sa data residency at egress
- Patakaran sa network para sa inbound at outbound
- Pagmamay-ari ng GPU at capacity
- Pagtugon sa upgrade at vulnerability
- Backup, disaster recovery, at pagpapanatili ng ebidensya
Kasalukuyang hangganan ni Melaya
Sinusuportahan ni Melaya ang local na provider ng modelo at local na daan ng execution. Ang ganap na pribado o customer-specific na deployment ay usapin ng Citadel architecture. Huwag ipagpalagay na customer-hosted ang bawat bahagi ng control plane nang walang nakasulat na disenyo ng deployment at responsibility matrix.
Mga madalas itanong
Pareho ba ang local na LLM at ang self-hosted na plataporma ng ahente?
Hindi. Maaaring tumakbo nang local ang modelo habang nananatiling hosted sa ibang lugar ang orchestration, retrieval, kredensyal, connector, o trace.
Kailan sulit ang self-hosting?
Pinakamakatwiran ito kapag mas malaki ang halaga ng malinaw na kinakailangan sa residency, network isolation, customization, latency, assurance, o gastos kaysa sa karagdagang pasanin sa operasyon.
Kaya bang gamitin ni Melaya ang Ollama o LM Studio?
Oo. Sinusuportahan ni Melaya ang mga daloy ng trabahong local-model, depende sa kakayahan at deployment configuration ng napiling plano.
