Clevi On-premise

地端（On-Premise）是指企業不使用外部雲端，而是在自有機房或伺服器中直接建置並運營 IT 基礎架構的方式。導入地端（On-Premise）方式後，企業可直接控管資料安全與系統，具有高度掌控力。

本文件將從技術角度說明導入 Clevi On-Premise 時可期待的主要效益，以及適用於 Clevi-X MDLM(Massive Multimodal Language Model) 模型的安全隔離運算環境。

1. 導入 On-Premise 可獲得的效益

最大化資料獨立性與安全性

• 從資料輸入、分析、服務到備份，所有流程皆在企業內部封閉網路中獨立運作。 → 將外部洩漏風險降至最低，並最佳化資料主權與個人資料保護
• Fine Dataset、私人資料集等敏感資料會隔離於獨立的安全區域 → 便於控管資料存取與進行稽核。

高效能、高可用性基礎架構設計

• 在分析與運算區域將 GPU/CPU 伺服器組成叢集 → 最佳化大規模 AI 運算、即時資料處理與平行分析
• 採用 HA(High Availability) 架構 → 即使發生故障，也能在不中斷服務的情況下穩定運作。

靈活的資料管理與擴充性

• 將整合式資料庫叢集與冷備份儲存空間分離 → 有效管理即時資料與長期保存資料
• 分析、服務與資料管理區域皆採模組化設計，便於擴充與維護 → 可快速因應業務變化、資料增加及新服務導入。

SVCE(Clevi Safe Virtural Compute Environment)

• 強化安全性 → 完全隔離各項工作與使用者工作階段，阻絕惡意程式碼執行、資料外洩及系統遭入侵的風險。
• 彈性與擴充性 → 可依需求動態調整執行個體數量與資源配置額度，並針對各種 AI 工作負載（文字、影像、程式碼等）提供客製化環境
• 營運效率 → 透過自動化資源管理與排程，最大化基礎架構的使用效益，並在發生故障時支援快速重新建立執行個體與回復。

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，透過學習人類使用電腦的環境、方式、結構與流程，旨在支援實際的電腦作業。

以 CLK (Clevi Linux Kernel) 為基礎的輕量級容器環境經設計可確保病毒入侵與惡意存取以及所有超出權限的操作皆無法進行。

• 即使在多位匿名使用者因不同目的連線的雲端運算環境中，也能透過 SVCE(Safe Virtual Compute Environment) 完全隔離各個工作階段與工作，即使面對惡意使用者的入侵或攻擊嘗試，也能確保安全性。
• 網際網路連線、計算、程式碼執行、結果驗證、檔案輸入與輸出等所有工作，皆在安全的隔離空間中進行，因此可確保模型輸出資料的可靠性與工作執行能力。
• 提供可防範駭客攻擊、資料外洩、利用模型發動的攻擊、針對模型的攻擊等各種威脅的安全環境。

洽詢與示範申請：[email protected]

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