Mind LA

Mind LA ชื่อเต็มคือ Mind Local AI เป็นบริการ AI สำหรับองค์กรที่ต้องการความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยในการประมวลผลข้อมูล ด้วยเซิร์ฟเวอร์ที่ติดตั้งโมเดล AI ขั้นสูงแบบพร้อมใช้งานโดยไม่ต้องพึ่งพาอินเทอร์เน็ต เหมาะสำหรับหน่วยงานที่ต้องการปรับแต่งการใช้งานเฉพาะ ลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของข้อมูล และป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ โดยไม่ต้องพึ่งโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์

วัตถุประสงค์
บริการ Mind Local AI

Data Privacy & Security

เพิ่มความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เพื่อให้หน่วยงานสามารถประมวลผลข้อมูลภายในองค์กรโดยไม่ต้องเชื่อมต่อกับระบบภายนอก ลดความเสี่ยงจากการโจมตีทางไซเบอร์และการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ.

Customizable AI Models

รองรับการปรับแต่งการใช้งาน AI ให้สอดคล้องกับความต้องการเฉพาะขององค์กร

เพื่อให้โมเดล AI สามารถปรับแต่งและเทรนได้ตามความต้องการเฉพาะของแต่ละธุรกิจ ช่วยเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูล

Performance

พิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูล

เพื่อให้หน่วยงานสามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์ที่อาจมีข้อจำกัดด้านความเร็วและการเข้าถึง

Cost effective

ลดต้นทุนและความเสี่ยงในการพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์

เพื่อให้หน่วยงานสามารถใช้ AI ในการประมวลผลข้อมูลโดยไม่ต้องพึ่งพาการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตหรือบริการคลาวด์ ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและความเสี่ยงด้านความปลอดภัย

Research & Development

สนับสนุนการพัฒนาและนวัตกรรมภายในองค์กร

เพื่อให้หน่วยงานสามารถใช้งาน AI ในการวิจัยและพัฒนานวัตกรรมใหม่ ๆ ได้อย่างอิสระและปลอดภัย เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันขององค์กร

Mind LA

Mind Local AI บริการ AI สำหรับองค์กรที่ต้องการความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยในการประมวลผลข้อมูล ด้วยเซิร์ฟเวอร์ที่ติดตั้งโมเดล AI ขั้นสูงแบบพร้อมใช้งานโดยไม่ต้องพึ่งพาอินเทอร์เน็ต เหมาะสำหรับหน่วยงานที่ต้องการปรับแต่งการใช้งานเฉพาะ ลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของข้อมูล และป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ

On-Premises 

การติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กร 

  • บริการติดตั้งและตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ AI ภายในองค์กร โดยทีมงานจะเข้าไปตั้งค่าและปรับแต่งระบบให้ตรงกับความต้องการของหน่วยงาน
  • เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการควบคุมการประมวลผลข้อมูลภายในทั้งหมด ลดการพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานภายนอกและเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล


AI Appliance Service

การให้บริการแบบ

  • ให้บริการในรูปแบบอุปกรณ์ที่ติดตั้งโมเดล AI พร้อมใช้งาน ซึ่งสามารถเชื่อมต่อกับระบบภายในขององค์กรได้อย่างง่ายดาย
  • เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการความสะดวกในการติดตั้งและใช้งาน AI โดยไม่ต้องลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ สามารถใช้งานได้ทันที


Consulting

การให้คำปรึกษาและสนับสนุนการปรับแต่งโมเดล AI Model Customization

  • ให้บริการที่ปรึกษาในการปรับแต่งและพัฒนาโมเดล AI ให้ตรงกับความต้องการเฉพาะขององค์กร โดยทีมผู้เชี่ยวชาญจะช่วยวิเคราะห์และปรับปรุงโมเดลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งาน
  • เหมาะสำหรับองค์กรที่มีความต้องการเฉพาะเจาะจงหรือกำลังพัฒนาโครงการที่ต้องการใช้ AI ในเชิงลึก


กลุ่มลูกค้าที่จะใช้บริการ Mind LA

หน่วยงานราชการ, โรงพยาบาล, สถาบันการเงิน และธุรกิจเอกชนที่ต้องการความมั่นใจในความปลอดภัยของข้อมูลและการประมวลผล AI ภายในองค์กร เลือกใช้ Local AI เพื่อยกระดับการทำงานและเพิ่มความมั่นคงในข้อมูลสำคัญ

หน่วยงานภาครัฐ

องค์กรที่ต้องการประมวลผลข้อมูลที่มีความอ่อนไหวหรือข้อมูลลับที่ต้องการความปลอดภัยสูง โดยไม่ต้องพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์ AI จากต่างประเทศ

โรงพยาบาลและองค์กรด้านสุขภาพ

องค์กรด้านการแพทย์ที่ต้องการความเป็นส่วนตัวในการประมวลผลข้อมูลผู้ป่วยและข้อมูลสุขภาพภายในองค์กร

สถาบันการเงินและธนาคาร

ธนาคารหรือสถาบันการเงินที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลภายในอย่างปลอดภัย เพื่อป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลลูกค้าและข้อมูลธุรกรรมทางการเงิน

ธุรกิจอีคอมเมิร์ซและการค้าปลีก

บริษัทที่ต้องการใช้ AI ในการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค การจัดการสต็อกสินค้า หรือระบบแนะนำสินค้าที่ปรับแต่งได้ตามความต้องการของธุรกิจ

ด้านการศึกษาและวิจัย

มหาวิทยาลัยหรือศูนย์วิจัยที่ต้องการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และต้องการรักษาความเป็นส่วนตัวของงานวิจัยหรือข้อมูลของผู้เรียน

ด้านกฎหมาย

องค์กรที่ต้องจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความลับสูง เช่น เอกสารทางกฎหมาย ข้อมูลคดี หรือข้อมูลลูกค้า ซึ่งต้องการความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวในการประมวลผล

การผลิตและอุตสาหกรรม

บริษัทด้านการผลิตและอุตสาหกรรม 4.0 โรงงานอุตสาหกรรมที่ต้องการใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลจากเครื่องจักร การปรับปรุงกระบวนการผลิต หรือการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์โดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปยังคลาวด์

พลังงานและสาธารณูปโภค

บริษัทด้านพลังงานและสาธารณูปโภคองค์กรที่ต้องประมวลผลข้อมูลโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ เช่น ข้อมูลจากเครือข่ายพลังงาน ไฟฟ้า น้ำ หรือก๊าซ ซึ่งต้องการระบบที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ในการจัดการข้อมูล

การศึกษา

Local AI ในภาคการศึกษามีประโยชน์หลายประการ รวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพการสอนและการเรียนรู้โดยปรับเนื้อหาให้เหมาะกับแต่ละบุคคล, การรักษาข้อมูลในท้องถิ่นเพื่อความปลอดภัย, การประมวลผลข้อมูลได้รวดเร็วขึ้น, การปฏิบัติตามกฎหมายเกี่ยวกับข้อมูล, และการใช้ข้อมูลเพื่อการปรับปรุงการสอนและกระบวนการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง. การใช้ Local AI ช่วยให้สถานศึกษาสามารถจัดการข้อมูลและประมวลผลได้อย่างอิสระและปลอดภัยมากขึ้น

รองรับการทำงานของโมเดลหลายรูปแบบ

โดยเฉพาะโมเดลที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
โมเดลภาษาที่รองรับมีดังนี้

LLaMA 

Large Language Model Meta AI เป็นโมเดลที่ถูกออกแบบมาเพื่อการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่มีประสิทธิภาพสูงและสามารถตอบสนองในหลากหลายภาษา รวมถึงการสร้างบทสนทนา การสรุปข้อมูล และการแปลภาษา

GPT

GPT (Generative Pre-trained Transformer) Models) โมเดลจาก OpenAI ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ เหมาะสำหรับการตอบคำถาม การเขียนเนื้อหา การแปลภาษา และการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน

Stable Diffusion Models

โมเดลที่เน้นการสร้างภาพจากข้อความ (text-to-image generation) สามารถสร้างภาพที่มีความสมจริงและหลากหลายได้

Gemma

โมเดลที่ถูกออกแบบมาสำหรับงานด้านการวิเคราะห์และการวิจัย เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการข้อมูลเชิงลึกและคำตอบที่ผ่านการวิเคราะห์มาอย่างดี

Mistral Models

โมเดลใหม่ที่พัฒนามาเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการประมวลผลภาษาที่ซับซ้อน เหมาะสำหรับการใช้งานในภาคธุรกิจที่ต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก

Code LLaMA

โมเดลที่ถูกปรับแต่งสำหรับการช่วยเขียนโค้ด สามารถใช้ในการเขียนโปรแกรม วิเคราะห์ข้อผิดพลาด และสร้างคำอธิบายของโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Falcon Models

โมเดลที่มีความยืดหยุ่นและสามารถใช้งานในหลายบริบท เช่น การทำสรุปเนื้อหา การเขียนโปรแกรม หรือการสร้างเนื้อหาสำหรับสื่อออนไลน์

Spec Model list

LLaMA 

เหมาะสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การสรุปเนื้อหา และการตอบคำถามที่ซับซ้อน

  • 7B: ประมาณ 13 GB
  • 13B: ประมาณ 26 GB
  • 70B: ประมาณ 120 GB

Falcon

โมเดลที่มีความยืดหยุ่นสูง เหมาะสำหรับงานสรุปและการเขียนเนื้อหาในระดับองค์กร

  • 7B: ประมาณ 14 GB
  • 40B: ประมาณ 75-80 GB

 Mistral

เน้นการประมวลผลภาษาที่ซับซ้อนและการตอบคำถามเชิงวิเคราะห์

  • ขนาดประมาณ 12-14 GB

GPT-j

โมเดลโอเพ่นซอร์สที่มีความสามารถในการสร้างเนื้อหาและตอบคำถามในระดับที่ดี

  • ขนาดประมาณ 12 GB

Code LLaMA

โมเดลที่ออกแบบมาเพื่อการเขียนโค้ดและการวิเคราะห์โค้ด มีความสามารถในการช่วยเขียนโปรแกรมอย่างมีประสิทธิภาพ

  • 7B: ประมาณ 13-14 GB
  • 13B: ประมาณ 25-26 GB

Gemma

เหมาะสำหรับงานวิจัยและการวิเคราะห์เชิงลึก ต้องการความถูกต้องในการตอบคำถามที่มีข้อมูลซับซ้อน

  • ขนาดประมาณ 10-12 GB
seers cmp badge