<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Analiza strojnih potreb pri vzpostavitvi zasebne generativne umetne inteligence</dc:title><dc:creator>Švab,	Kristina	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Žitnik,	Slavko	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Moškon,	Matej	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>nadzor infrastrukture</dc:subject><dc:subject>veliki jezikovni model</dc:subject><dc:subject>grafična kartica.</dc:subject><dc:description>Sodobna informacijska infrastruktura vključuje raznolike produkte različnih
proizvajalcev, kar otežuje njihovo upravljanje in nadzor. Lastniška orodja
posameznih proizvajalcev otežujejo odkrivanje in odpravljanje težav zaradi
heterogenosti sistemov, centralizirana orodja pa zahtevajo zahtevno konfiguracijo in znanje specifičnih poizvedovalnih jezikov. Poleg tega pri obeh vrstah
orodij napredne analize potekajo v oblaku, kar pogosto ni sprejemljivo, licence
za uporabo pa lahko prinesejo še dodatne stroške. Zato smo implementirali
interni sistem za nadzor infrastrukture z generativno umetno inteligenco,
ki v kopici nestrukturiranih sistemskih zapisov izpostavi pomembne odseke,
semantično poveže različne vire in generira strukturirana poročila. S tem se
poveča učinkovitost sistemskih inženirjev, hkrati pa ni bojazni glede občutljivosti podatkov, saj vse poteka v internem omrežju. Naredili smo analize
na dveh različnih grafičnih karticah in različnih velikih jezikovnih modelih,
izbrali ustrezne konfiguracije za naše potrebe ter pripravili stroškovne ocene.</dc:description><dc:date>2026</dc:date><dc:date>2026-10-02 11:05:26</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>189175</dc:identifier><dc:identifier>VisID: 38846</dc:identifier><dc:identifier>COBISS_ID: 303052803</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
