Clevi On-premise

本地部署（On-Premise）是指企業不使用外部雲端，而是在自家的電腦室或伺服器內直接建立及營運 IT 基礎設施的方式。採用本地部署（On-Premise）方式，企業可直接控制數據安全及系統，這是其優勢之一。

本文將從技術角度說明採用 Clevi On-Premise 時可期待的主要優勢，以及適用於 Clevi-X MDLM(Massive Multimodal Language Model) 模型的安全隔離運算環境。

1. 採用 On-Premise 可獲得的優勢

將數據獨立性及安全性最大化

• 由數據輸入、分析、服務至備份的所有流程，均在公司內部封閉網絡中獨立運作。 → 將外部洩漏風險降至最低，最適合保障數據主權及個人資料
• Fine Dataset、私有數據集等敏感數據會隔離於獨立的安全區域 → 方便進行數據存取控制及審計。

高效能、高可用性基礎設施設計

• 在分析及運算區域將 GPU/CPU 伺服器組成叢集 → 針對大規模 AI 運算、即時數據處理及平行分析進行優化
• 採用 HA(High Availability) 架構 → 即使發生故障，亦可在不中斷服務的情況下穩定運作。

靈活的數據管理及可擴展性

• 將整合數據庫叢集與冷備份儲存分開 → 有效管理即時數據及長期保存數據
• 分析、服務及數據管理區域均採用模組化設計，方便擴展及維護 → 可迅速應對業務變化、數據增長及新服務的引入。

SVCE(Clevi Safe Virtural Compute Environment)

• 提升安全性 → 完全隔離每項工作及使用者工作階段，阻斷惡意程式碼執行、資料外洩及系統入侵的風險。
• 靈活性及可擴展性 → 按需要動態調整執行個體數量及資源配額，並為各種 AI 工作負載（文字、圖像、程式碼等）提供客製化環境
• 運作效率 → 透過自動化資源管理及排程，最大化基礎設施的使用效能，並在發生故障時支援快速重新建立執行個體及回滾。

2. Clevi-X MDLM 模型的安全隔離電腦環境

Clevi-X MDLM（M Double LM - Massive Multimodal Language Model）是新一代多模態 AI 模型，透過學習人類的電腦使用環境、方式、結構及程序，旨在支援實際的電腦工作。

基於 CLK（Clevi Linux Kernel）的輕量級容器環境經設計，確保病毒入侵及惡意存取以及所有超越權限的操作均無法進行。

• 即使在多名匿名使用者因不同目的而連線的雲端運算環境中，亦可透過 SVCE（Safe Virtual Compute Environment）完全隔離各個工作階段及工作，確保即使面對惡意使用者的入侵或攻擊嘗試，仍然安全可靠。
• 互聯網連線、運算、程式碼執行、結果驗證、檔案輸入輸出等所有操作，均在安全的隔離空間內進行，從而確保模型輸出資料的可靠性及工作執行能力。
• 提供安全環境，防範黑客入侵、資料外洩、利用模型進行的攻擊及針對模型的攻擊等各種威脅。

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