البنية التحتية وLLMOps

LLMOps

نموذج اللغة في الإنتاج تبعية لا تتحكمون بها، مسعّرة بالاستخدام، ويتغير سلوكها خارج دورة إصداراتكم. نبني النشر والتقييم والمراقبة وضبط الكلفة الذي يجعل ذلك قابلاً للإدارة.

ناقش مبادرتك في الذكاء الاصطناعي الخدمات

التحدي التجاري

تنجرف الجودة ولا أحد ينظر

تجيب المراقبة التقليدية عما إذا كانت الخدمة قد ردّت، لا عما إذا كانت الإجابة تساوي شيئاً. فتتدهور الجودة دون أن تُرى: مزود يحدّث نموذجاً، وتغيير تعليمات يحدث أثراً جانبياً، والاسترجاع يتقادم. وأول إشارة عادةً شكوى عميل. والكلفة تفشل بالطريقة نفسها، فتصل كفاتورة مفاجئة بلا نسبة إلى الميزة التي سببتها.

ما الذي نقوم به

اجعلوا الجودة والكلفة إشارتين أساسيتين

نضع مجموعة تقييم في خط النشر، فيُقيَّم أي تغيير في التعليمات أو النموذج قبل الإطلاق وباستمرار بعده. وتُدار إصدارات التعليمات كالشيفرة. ويلتقط التتبع المدخلات والسياق المسترجع واستدعاءات الأدوات والمخرجات، فتصبح كل إجابة قابلة لإعادة البناء. وتُنسَب الكلفة لكل ميزة ولكل فريق، مع توجيه يرسل حركة الاستخدام الاعتيادية إلى نماذج أرخص ويصعّد ما يستدعي ذلك فقط.

LLMOps

القدرات

نشر LLM
مراقبة LLM
خطوط التقييم
إدارة التعليمات
قابلية الرصد
التوجيه
مراقبة الكلفة

حالات الاستخدام الشائعة

إضافة بوابات تقييم بحيث لا يُطلَق تغيير تعليمات دون تقييم.
نسبة إنفاق الاستدلال إلى الميزة والفريق المسبّبين له.
اكتشاف تراجع الجودة بعد تحديث مزود لنموذج.
خفض الكلفة بتوجيه حركة الاستخدام الاعتيادية إلى نموذج أصغر مع إمكانية التصعيد.

كيف ننفذ

التقييم

تحديد القيود: الموقع وزمن الاستجابة والإنفاق وما يعمل أصلاً.
التصميم

تصميم البوابة والتوجيه والتخزين المؤقت والتحويل الاحتياطي ليبقى اختيار المزود قابلاً للعكس.
القياس

قابلية الرصد والتقييم وتوزيع الكلفة موصولة قبل وصول حركة الاستخدام.
التشغيل

التشغيل وفق مستويات خدمة متفق عليها، مع مراجعة دورية للسعة والإنفاق.

التقنية

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

الأمن والحوكمة

أين يمكن معالجة البيانات إعداد لا افتراض: يمكن للنماذج أن تعمل في بيئتكم السحابية أو على أجهزتكم حيثما تطلّب الموقع أو العزل ذلك. تُصادَق حركة الاستخدام عبر البوابة وتُنسَب إلى فريق وتُسجَّل، وهذا ما يجعل مسار التدقيق ونموذج الكلفة ممكنين معاً.

Independently audited against

نماذج التعاون

المشروع

نتحمل مسؤولية تصميم حل محدد وتسليمه.

فريق مخصص

طاقة هندسية مخصصة طويلة الأمد مبنية حول تقنياتكم ونموذج تسليمكم.

خدمة مُدارة

نشغّل ونراقب ونحسّن باستمرار الأنظمة العاملة في الإنتاج.

لماذا TeamExtension.ai

نعامل التقييم كبوابة الإصدار

تقيّم معظم الفرق مرة واحدة قبل الإطلاق ثم تعتمد على الشكاوى. والتقييم المستمر مقابل مجموعة موسومة هو الفرق بين معرفة الجودة والأمل بها. وهو أيضاً الطريقة الوحيدة ليصبح تحديث النموذج روتيناً لا حدثاً مخيفاً.

عملاء مختارون

الأسئلة الشائعة

كيف تقيّمون شيئاً بلا إجابة صحيحة واحدة؟

بمعايير لا بمطابقة تامة: هل كان مرسّخاً في المصدر المسترجع، هل أجاب عما سُئل، هل تجنب ادعاء ما لا سند له. يقيّمه نموذج مقابل معيار تقييم، مع مراجعة بشرية على عينة لإبقاء المقيّم صادقاً.

كم تكلف قابلية الرصد؟

أقل بكثير من الإنفاق الذي تتيح تجنبه. ونسبة الكلفة وحدها تكشف عادةً هدراً بنسبة من رقمين في الشهر الأول، غالباً من تعليمات ترسل سياقاً أكثر من اللازم.

هل يمكن تركيب ذلك على أنظمة تعمل أصلاً؟

نعم، وهذه الحالة الشائعة. يدخل القياس أولاً، وهو ما يكشف عادةً صورة الجودة والكلفة التي لم تكن لدى أحد، ثم يتبعه التقييم والتوجيه.

أي أدوات تستخدمون؟

OpenTelemetry للتتبع لتبقى البيانات لكم، مع نظام قابلية الرصد الحالي لديكم كوجهة. ونتجنب المنصات التي تحتجز آثاركم.

قدرات ذات صلة

البنية التحتية وLLMOps

البنية التحتية

بوابات وتوجيه وتخزين مؤقت وتحويل احتياطي، ليبقى اختيار النموذج إعداداً لا معمارية.

اعرف المزيد

البنية التحتية وLLMOps

MLOps

إدارة دورة حياة لتعلم الآلة: النشر والمراقبة وإعادة التدريب وCI/CD.

اعرف المزيد

البنية التحتية وLLMOps

الخدمات المُدارة

نشغّل ونراقب ونحسّن باستمرار الأنظمة التي تحمل أصلاً حمل الإنتاج لديكم.

اعرف المزيد

ناقش مبادرتك في الذكاء الاصطناعي

انشروا وراقبوا وقيّموا واضبطوا كلفة نماذج اللغة بمجرد أن تحمل حركة استخدام حقيقية.

تحدث إلى خبير في الذكاء الاصطناعي ابدأ تقييمًا للذكاء الاصطناعي