البنية التحتية وLLMOps

MLOps

يحمل التنبؤ والتسجيل والتصنيف وكشف الشذوذ في معظم المؤسسات حملاً إنتاجياً أكبر من أي شيء توليدي. نبني حولها دورة الحياة: النشر والمراقبة وإعادة التدريب والتراجع.

ناقش مبادرتك في الذكاء الاصطناعي الخدمات

التحدي التجاري

لا يمكن تحديد النموذج الذي اتخذ القرار

تُنشَر النماذج من دفتر ملاحظات، وتُعاد تدريباً يدوياً، وتُدار إصداراتها باسم الملف. وبعد ستة أشهر لا يستطيع أحد قول أي إصدار أنتج قراراً بعينه، ولا بأي بيانات دُرِّب، ولا إن كان ما يزال يؤدي. ولأي شيء قد تسأل عنه جهة رقابية أو مدقق، هذا ليس ديناً تقنياً بل تعرضاً.

ما الذي نقوم به

اجعلوا دورة الحياة مملة

تُدار إصدارات النماذج مع البيانات والشيفرة التي أنتجتها، وتُنشَر عبر خط لا يدوياً، وتُقدَّم خلف واجهة مستقرة. وتُراقَب الأداء وتوزيع المدخلات، فيُكتشَف الانحراف لا يُستنتَج من نتائج الأعمال. وإعادة التدريب مجدولة أو مُشغَّلة، وتُقيَّم مقابل مجموعة محجوزة، ولا تُرقَّى إلا إذا تفوقت على ما يعمل. والتراجع عملية روتينية.

MLOps

القدرات

نشر نماذج تعلم الآلة
إدارة دورة حياة النماذج
المراقبة
إعادة التدريب
CI/CD لتعلم الآلة
سجلات النماذج

حالات الاستخدام الشائعة

نقل نماذج تعمل من دفاتر ملاحظات إلى خط نشر محكوم.
اكتشاف الانحراف في نماذج لا يتتبع أحد أداءها اليوم.
إرساء قابلية إعادة الإنتاج لنماذج تدعم قرارات منظَّمة.
أتمتة إعادة التدريب التي هي اليوم مهمة يدوية يجب أن يتذكرها أحد.

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

هذه هندسة اعتيادية مطبَّقة على النماذج

إدارة الإصدارات والخطوط والمراقبة والتراجع مشكلات محلولة في البرمجيات؛ لكنها تُطبَّق بتفاوت على النماذج لأن النماذج جاءت من علم البيانات لا من الهندسة. نحن نأتي بالانضباط الهندسي دون التخلص مما بناه فريق علم البيانات.

عملاء مختارون

الأسئلة الشائعة

هل نحتاج منصة MLOps مخصصة؟

غالباً لا. يغطي خط CI/CD الحالي ومنصة الحاويات ونظام قابلية الرصد لديكم معظم ذلك، مع إضافة سجل نماذج. والمنصة المخصصة تستحق مكانها عند التوسع لا مع ثلاثة نماذج.

كم مرة ينبغي إعادة تدريب النماذج؟

حين يقول ذلك الأداء أو توزيع المدخلات، لا وفق تقويم. وإعادة التدريب المجدولة بلا تقييم هي الطريق لوصول نموذج أسوأ إلى الإنتاج.

وماذا عن قابلية إعادة الإنتاج؟

إصدار النموذج وإصدار بيانات التدريب وإصدار الشيفرة والمعاملات الفائقة مسجلة معاً. وبدون ذلك لا يمكن الإجابة بصدق عن سؤال جهة رقابية عن قرار سابق.

هل يمكن أن يتعايش مع عملنا التوليدي؟

ينبغي ذلك. السجل نفسه والخط نفسه وقابلية الرصد نفسها تخدم الاثنين، ومعاملتهما كمجالين منفصلين يضاعف الكلفة ويفتت الحوكمة.

قدرات ذات صلة

البنية التحتية وLLMOps