نماذج مفتوحة على خوادمك
نماذج لغوية مفتوحة تعمل على خوادمك
ننشر نماذج مفتوحة مثل Llama وQwen وMistral على أجهزتك أو سحابتك الخاصة، مهيأة للعربية. لا تغادر المستندات والاستفسارات شبكتك أبدًا، وتبقى التكاليف ثابتة مع زيادة الاستخدام.
ناقش نماذج مفتوحة على خوادمك لفريقكما نقدمه
من تحديد مواصفات الخادم إلى تشغيل النموذج.
- 01تحديد مواصفات الأجهزة وإعداد خوادم GPU
- 02اختيار النموذج وتقييم أدائه بالعربية
- 03الضبط الدقيق (Fine-tuning) على بياناتك
- 04تشغيل النماذج بقدرة معالجة عالية
- 05صلاحيات وصول حسب الأدوار وسجل تدقيق
- 06مراقبة مستمرة وتحديث النماذج
أين يناسب
أسئلة متكررة.
لا. حين يعمل نموذج مفتوح مثل Llama أو Qwen أو Mistral على خوادمك أو سحابتك الخاصة، تبقى المستندات والاستفسارات داخل شبكتك ولا يُرسل شيء إلى أي مزوّد ذكاء اصطناعي خارجي. ويصبح مكان بقاء البيانات مرتبطًا فقط بموقع خوادمك أو منطقة سحابتك الخاصة. لذلك يكون هذا الخيار المعتاد للأعمال القانونية والمالية والحكومية والقطاعات المنظمة، مع سجل تدقيق وصلاحيات حسب الأدوار يديرها فريقك بنفسه.
في كثير من مهام الأعمال المحددة تقترب منها بما يكفي، لكن أقوى النماذج التجارية ما زالت متقدمة في الاستدلال المعقد والمعرفة العامة الواسعة. وتؤدي النماذج المفتوحة أداءً جيدًا في الإجابة من المستندات والاستخراج والتلخيص، خاصة بعد تقييمها وضبطها على بياناتك. نختبر النماذج المرشحة بالعربية على أسئلتك الفعلية خلال التجربة الأولية، فترى الدقة مقيسة قبل القرار. وإذا كان الفارق مهمًا لحالتك، فقد تكون الواجهة التجارية أو السحابة الخاصة هي الأنسب.
يعتمد ذلك على حجم النموذج وعدد المستخدمين وسرعة الاستجابة المطلوبة، لذلك يبدأ العمل بتحديد المواصفات. تحتاج معظم المشاريع إلى خادم GPU واحد أو أكثر، إما تشتريه لمركز بياناتك أو تستأجره في سحابة خاصة. نحدد المواصفات من حجم الاستخدام المتوقع، ثم نجهّز تشغيل النموذج والصلاحيات والمراقبة. وتبقى التكلفة ثابتة مع زيادة الاستخدام، وهذا يناسب العمل المنتظم كبير الحجم أكثر من الاستخدام المتقطع.
آخر تحديث