Niet alle data mag het gebouw verlaten. In defensie, gezondheidszorg, kritieke infrastructuur en overheidsomgevingen is het versturen van afbeeldingen naar een cloud-API simpelweg geen optie.
Wanneer LLMs het knelpunt worden
We zien een veelvoorkomend patroon bij onze klanten: ze beginnen grote taalmodellen met vision-mogelijkheden te gebruiken voor taken als documenten lezen, objecten detecteren of items tellen in afbeeldingen. Het werkt. De resultaten zijn redelijk. Maar op een gegeven moment verschijnen de scheuren. De verwerking wordt traag. De kosten lopen op. De latentie wordt onacceptabel voor real-time workflows. En de nauwkeurigheid op gespecialiseerde taken plateaut, omdat het model nooit voor die specifieke taak is ontworpen.
The AI Factory helpt organisaties de overstap te maken van general-purpose LLM-gebaseerde vision naar dedicated computer vision modellen die volledig op je eigen servers draaien. Het resultaat is vrijwel altijd hetzelfde: sneller, nauwkeuriger en drastisch goedkoper. Een custom-getraind OCR-model presteert beter dan GPT-4 Vision op jouw specifieke documenttypes. Een fine-tuned objectdetector draait in milliseconden in plaats van seconden. Een telmodel getraind op jouw werkelijke data levert precisie die een generiek model nooit zal bereiken.
Computer vision werkt het best als je het specifiek maakt. OCR voor jouw exacte documentformaten. Objectdetectie afgestemd op jouw fabrieksvloer. Telmodellen gekalibreerd voor jouw inventaris. Generieke modellen geven generieke resultaten. Dedicated modellen geven productieklare prestaties.
Waarom on-premises belangrijk is
Er zijn vier hoofdredenen waarom organisaties kiezen voor on-premises deployment voor hun vision-workloads:
Regelgevingseisen. Realtime inspectiesystemen in productielijnen of beveiligingssurveillance kunnen de round-trip latentie van een cloud API-call niet tolereren.
Latentie-kritieke toepassingen. Wanneer responstijden van milliseconden ertoe doen, elimineert lokale inferentie op dedicated hardware netwerkvaribiliteit volledig.
Connectiviteitsbeperkingen. Systemen op afgelegen locaties zoals offshore platforms, landelijke infrastructuur of mobiele eenheden hebben mogelijk intermitterende of geen internetverbinding.
Kosten op schaal. Het verwerken van duizenden videoframes per seconde via een cloud API wordt snel kostentechnisch onhaalbaar.
De architectuur
Een productieklaar on-premises CV-systeem heeft vier lagen:
1. Datapipeline
Camerafeeds, geüploade afbeeldingen of batchimports stromen in een gestandaardiseerde ingestiepipeline.
2. Model-inferentie
Geoptimaliseerde modellen draaien op lokale GPU-hardware, meestal NVIDIA GPU's met TensorRT of ONNX Runtime voor maximale doorvoer.
3. Naverwerking & bedrijfslogica
Ruwe modeloutputs gaan door bedrijfslogica die bepaalt wat een actiewaardige gebeurtenis vormt.
4. Monitoring & hertraining
Geautomatiseerde driftdetectie volgt modelprestaties in de tijd en verzamelt edge cases voor periodieke hertraining, allemaal zonder dat data het pand verlaat.
Hardware-overwegingen
De hardwarekeuze hangt volledig af van doorvoervereisten. Voor bescheiden workloads volstaat één werkstation met een NVIDIA RTX GPU.
Edge deployment is een andere optie: NVIDIA Jetson-apparaten kunnen lichte modellen direct bij de camera draaien, waardoor alleen resultaten (geen ruwe video) naar een centrale server worden verzonden.
Vanuit onze ervaring
We hebben vision-systemen gedeployed die video aan de edge verwerken, inferentie direct op camerahardware draaien en alleen resultaten (geen ruwe video) naar een centrale server verzenden.
Onze on-premises oplossingen evenaren of overtreffen consistent de mogelijkheden van cloud-gebaseerde alternatieven, met volledige datacontrole en nul afhankelijkheid van externe diensten.
Een computer vision systeem nodig dat op je eigen infrastructuur draait?
Vraag advies aan