20.500.12556/RUL-189175 Analiza strojnih potreb pri vzpostavitvi zasebne generativne umetne inteligence Hardware Requirements Analysis for Local Deployment of Generative Artificial Intelligence 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. Modern information infrastructure comprises a wide range of products from different vendors, making management and monitoring increasingly complex. Vendor-specific proprietary tools make troubleshooting and problem resolution difficult due to system heterogeneity, while centralised tools require complex configuration and expertise in specific query languages. In addition, both types of tools often involve costly licensing, and their advanced analytics are performed in the cloud, which may not be acceptable. To address these challenges, we implemented an internal infrastructure monitoring system based on generative artificial intelligence. The system identifies relevant sections within large volumes of unstructured system logs, semantically correlates information from different sources, and generates structured reports. This enhances the efficiency of system engineers while eliminating concerns regarding sensitive data, as all processing is performed within the internal network. We conducted analyses using two different graphics cards and various large language models, selected configurations appropriate for our requirements, and performed cost assessments. nadzor infrastrukture veliki jezikovni model grafična kartica. infrastructure monitoring large language model graphics card. true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2026-10-02 11:05:26 2026-10-02 11:05:33 2026-10-29 11:17:54 0000-00-00 00:00:00 2026 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 38846 303052803 Svab_Kristina_-_Analiza_strojnih_potreb_pri_vzpostavitvi_zasebne_generativne_umetne_inteligence.pdf Svab_Kristina_-_Analiza_strojnih_potreb_pri_vzpostavitvi_zasebne_generativne_umetne_inteligence.pdf 1 2DEF3EDB37EBC3BF44856B2345B15DFF 4d0baf7680c91e4ee506a3d5fc494704d3e91af798be7f3199a97a46393e8c8d 55a7ddae-be40-11f1-8bc5-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=249645 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0