生成式 AI 蓬勃發展，但當實際想要導入到公司中落地時，卻發現困難重重：模型無法直接使用、資料不能出牆，還得同時顧及預算與效能？本場分享將說明我們在這些現實限制下，如何於公司內部的 Kubernetes 環境中，從零打造出一套地端語言模型平台。

從模型上架、自動部署，到 API 封裝與使用流程設計，我們建立了模組化架構，讓不同團隊能穩定存取模型服務，並成功導入至查詢系統、AI 助理等實際應用。過程中也克服模型來源受限、部署彈性與整合難題，逐步找出效能、成本與落地之間的最適平衡。

《聽眾收穫》

讓參與者了解如何從無到有建構語言模型平台，包含整合流程設計、常見挑戰與實際落地方式，提供企業導入生成式 AI 的可行路徑參考。