问题：公司希望在内部使用人工智能，但无法将敏感数据发送到云端大型语言模型（LLMs），也无法承受搭建自有本地系统的时间和复杂性。
解决方案：Alera 提供了一种基于浏览器的工作流程，生成一个完整的私有 AI 部署包，您可以在自己的环境中运行。
为何采用这种方法：Alera 不仅仅提供另一个 YAML 模板或模型封装，而是为您构建整个微基础设施，包括模型服务、向量数据库、安全策略和运行时连接。您可以立即获得一个可运行的私有 AI 环境。
最小可行产品（MVP）：首个版本允许您选择一个开源模型，选择用例（如代码助手或文档洞察），设置运行时选项，并下载一个包含 Alera 核心 API、模型服务器和向量数据库的可运行 Docker 包。该设计旨在简化需要本地、合规或隔离环境的团队的私有 AI 部署。
尝试演示：<a href="https://alerahq.com/login" rel="nofollow">https://alerahq.com/login</a>
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我发现像 TrainerRoad 和 Zwift 这样的室内自行车软件价格太高，于是决定自己动手制作一个（也是出于好玩）。Chromium 浏览器实现了 Web Bluetooth API，这使得可以控制智能训练器和心率监测器。我添加了基于科学研究的默认训练计划，以及一个简单的自定义训练计划编辑器。我已经使用这个软件两年了，没有遇到问题，希望其他人也能觉得它有用。