डेटा का पूर्ण उपयोग नहीं हो पाता
गोपनीयता, नियामक और संगठनात्मक सीमाएँ कई मूल्यवान डेटासेट को साझा या केंद्रीकृत होने से रोकती हैं।
एआई जो विभिन्न प्रणालियों में काम करे
आधुनिक एआई शक्तिशाली है, लेकिन यह सामान्यतः डेटा के केंद्रीकरण या किसी एक प्रदाता पर भरोसे पर निर्भर करता है। Onai ऐसे मॉडल प्रशिक्षण और उपयोग को सक्षम बनाता है जो वितरित प्रणालियों में चलें, बिना डेटा उजागर किए या नियंत्रण छोड़े।
समस्या
आज की एआई अवसंरचना मूलतः केंद्रीकृत है
मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए डेटा को एक ही वातावरण में इकट्ठा करना पड़ता है। मॉडल का उपयोग करने के लिए उपयोगकर्ताओं को अपना संवेदनशील डेटा मॉडल प्रदाताओं को भेजना पड़ता है।
इसके परिणामस्वरूप दुनिया का बहुत-सा डेटा एआई के साथ प्रभावी ढंग से उपयोग नहीं हो पाता, और अनेक उपयोग गोपनीयता संबंधी चिंताओं के कारण रुक जाते हैं।
इन्फ़रेंस के लिए भरोसा चाहिए
संवेदनशील इनपुट बाहरी प्रणालियों के सामने उजागर हो जाते हैं, जिससे उन क्षेत्रों में उपयोग रुक जाता है जहाँ गोपनीयता वास्तव में महत्वपूर्ण है।
हमारा दृष्टिकोण
कहीं भी प्रशिक्षण दें। कहीं भी चलाएँ। कुछ भी उजागर न करें
Onai एआई को वितरित प्रणालियों पर चलाने की सुविधा देता है, जबकि डेटा और मॉडल दोनों की गोपनीयता सुरक्षित रहती है।
इससे ऐसा तंत्र बनता है जिसमें डेटा, मॉडल और गणना किसी एक पक्ष पर भरोसा किए बिना परस्पर जुड़ सकते हैं।
वितरित प्रशिक्षण
डेटा को केंद्रीकृत किए बिना मॉडलों को कई डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जा सकता है।
निजी इन्फ़रेंस
इन्फ़रेंस इस तरह की जा सकती है कि क्वेरी डेटा मॉडल मालिक के सामने उजागर न हो।
संरक्षित मॉडल परिनियोजन
मॉडल प्रदाता मॉडल को स्वयं उजागर किए बिना उसे तैनात कर सकते हैं।
यह क्या सक्षम करता है
केंद्रीकरण के बिना नए एआई वर्कफ़्लो
प्रशिक्षण
गोपनीयता-सुरक्षित वितरित प्रशिक्षण
ऐसे डेटासेट पर मॉडल प्रशिक्षित करें जिन्हें साझा या केंद्रीकृत नहीं किया जा सकता, और सख्त डेटा सीमाएँ बनाए रखते हुए प्रदर्शन सुधारें।
इन्फ़रेंस
गोपनीय इन्फ़रेंस
संवेदनशील इनपुट डेटा मॉडल प्रदाता के सामने उजागर किए बिना मॉडलों पर क्वेरी चलाएँ।
मॉडल
मॉडल गोपनीयता और संरक्षण
मॉडल मालिकों को इस तरह मॉडल तैनात और उपयोग करने दें कि मॉडल वेट्स या बौद्धिक संपदा उजागर न हो।
नेटवर्क
एक नेटवर्क के रूप में एआई
ऐप्लिकेशन डेवलपर वितरित मॉडल नेटवर्क पर निर्माण कर सकते हैं और कई प्रदाताओं की क्षमताओं का उपयोग कर सकते हैं, बजाय किसी एक केंद्रीकृत एपीआई पर निर्भर रहने के।
व्यवहार में प्रणाली
निजी एआई गणना के लिए एक नेटवर्क
Onai की अवसंरचना डेटा धारकों, मॉडल प्रदाताओं और ऐप्लिकेशन डेवलपर्स को एक साझा प्रणाली में जोड़ती है।
समय के साथ यह एक नए प्रकार के पारिस्थितिकी तंत्र का रूप लेती है, जहाँ मॉडल, डेटा और कंप्यूट को केंद्रीकरण के बिना प्रतिभागियों के बीच पहुँचा और उपयोग किया जा सकता है।
डेटा
डेटा अपने स्वामी के पास रहता है
डेटा धारक स्थानीय नियंत्रण बनाए रखते हुए भी प्रशिक्षण और इन्फ़रेंस वर्कफ़्लो में भाग ले सकते हैं।
मॉडल
मॉडल एक वितरित नेटवर्क पर तैनात होते हैं
प्रदाता अपनी क्षमताएँ अनेक पक्षों तक पहुँचा सकते हैं बिना सब कुछ एक ही होस्ट पर समेटे।
क्वेरियाँ
क्वेरियाँ सुरक्षित रूप से चलती हैं
अनुरोध ऐसे चलते हैं कि संवेदनशील इनपुट उजागर न हों और उपयोगकर्ताओं को अपने कच्चे डेटा के लिए किसी केंद्रीकृत मॉडल प्रदाता पर भरोसा न करना पड़े।
परिणाम
गोपनीयता की गारंटी बनी रहती है
आउटपुट उसी वर्कफ़्लो की गोपनीयता विशेषताओं के साथ लौटते हैं, चाहे वह डेटा धारकों के लिए हो या मॉडल प्रदाताओं के लिए।
यह किनके लिए है
उन पक्षों के लिए बनाया गया जिन्हें सीमाओं के पार एआई चाहिए
ऐप्लिकेशन डेवलपर
शक्तिशाली मॉडलों का उपयोग करने वाले अनुप्रयोग बनाएँ, बिना उपयोगकर्ताओं से संवेदनशील डेटा केंद्रीकृत सेवाओं को भेजने की अपेक्षा किए।
मॉडल प्रदाता
मॉडलों को इस तरह तैनात करें कि बौद्धिक संपदा सुरक्षित रहे और पहुँच व उपयोग व्यापक नेटवर्क में फैल सके।
डेटा धारक
एआई वर्कफ़्लो, प्रशिक्षण और इन्फ़रेंस में भाग लें, बिना मूल डेटा उजागर किए।
एआई के लिए एक नई नींव
Onai ऐसा बुनियादी ढाँचा बना रहा है जो एआई को सीमाओं के पार काम करने देता है, डेटा को अनलॉक करता है, गोपनीयता की रक्षा करता है और अधिक खुला, अधिक सहयोगी पारिस्थितिकी तंत्र सक्षम बनाता है।
अधिक जानकारी के लिए हमें हमसे मिलें।