استضافة النماذج داخل VPC أو محلياً
نشر نماذج مفتوحة الأوزان (Llama، Qwen، من فئة Mistral وغيرها) أو نماذج مرخّصة بنقاط نهاية خاصة، داخل حساب الحوسبة السحابية أو مركز البيانات المادي الخاص بكم، دون أن تغادر أي بيانات حدود شبكتكم.
الخدمة
نشر خاص للذكاء الاصطناعي
شغّلوا النماذج اللغوية الكبيرة والبنية التحتية للاسترجاع داخل حساب الحوسبة السحابية الخاص بكم أو مركز بياناتكم، مع ضوابط الوصول والتسجيل ومكان إقامة البيانات التي يفرضها فريق الامتثال لديكم بالفعل على كل نظام آخر.
ما هي
تُبنى معظم منتجات النماذج اللغوية الكبيرة حول واجهة برمجة تطبيقات عامة: تغادر بياناتكم شبكتكم، وتذهب إلى مزود نموذج تابع لطرف ثالث، وتعود بإجابة. وبالنسبة للكثير من أعباء العمل المالية، مثل أي شيء يمس بيانات الحسابات، أو وثائق KYC، أو الملفات الائتمانية، أو معلومات الصفقات غير العلنية، فهذه ليست نقطة انطلاق سيوافق عليها فريق الامتثال أو الأمن لديكم، مهما كان النموذج جيداً. النشر الخاص للذكاء الاصطناعي يعكس ذلك: يعمل النموذج حيث تقيم بياناتكم أصلاً.
ننشر نماذج مفتوحة الأوزان (open-weight) ونماذج مرخّصة داخل VPC الخاصة بكم، أو مركز بياناتكم المحلي، أو مستأجر سحابة خاصة مخصص، إلى جانب بنية الاسترجاع ومخزن المتجهات (vector store) وطبقة التنسيق التي يحتاجها النظام. يتبع التحكم في الوصول والتسجيل التدقيقي والعزل الشبكي السياسات نفسها المطبقة على باقي بنيتكم التحتية، لأن النموذج أصبح الآن مجرد عبء عمل آخر بداخلها، لا استدعاءً خارجياً. نتولى أيضاً الجزء الذي يُغفل عادة في معظم مشاريع النشر الخاص: تخطيط سعة وحدات معالجة الرسوميات (GPU)، وإصدارات النموذج، وطبقة مراقبة تخبركم عندما ينحرف أداء النموذج أو عندما تحتاج إحدى التبعيات إلى تحديث.
هذا ليس حلاً واحداً يناسب الجميع. بعض أعباء العمل تحتاج فعلاً إلى نموذج متطور (frontier)، حيث يكون استدعاء واجهة برمجة تطبيقات مُحدَّد النطاق ومُسجَّل هو المقايضة الصحيحة؛ وأعباء أخرى لا تحتاج أكثر من نموذج أصغر مفتوح الأوزان يعمل على أجهزة تملكونها بالفعل. جزء من المشاركة هو تحديد أيهما ينطبق، بالاستناد إلى تقييم يقارن الخيارات وفق بياناتكم لا وفق لوحة صدارة معيارية (benchmark).
ما نبنيه
الإمكانات ضمن نشر خاص للذكاء الاصطناعي
02
تخطيط سعة وحدات معالجة الرسوميات (GPU)
تحجيم بنية الاستدلال (inference) بدقة وفق الحمل المتوقع وأهداف الكمون، حتى لا تدفعوا مبالغ زائدة مقابل سعة GPU خاملة أو تصطدموا بحاجز عند ذروة حجم نهاية الربع.
03
اختيار النماذج وتقييمها
مقارنة منهجية للنماذج المرشحة وفق مجموعة تقييم خاصة بكم من حيث الدقة والكمون والتكلفة لكل استدعاء، بدلاً من معيار مرجعي عام قد لا يعكس وثائقكم أو عبء عملكم.
04
التحكم في الوصول والتسجيل التدقيقي
يُسجَّل كل استدعاء استدلال مع المُدخل (prompt) والاستجابة وإصدار النموذج وهوية الطالب، ويُدمج في نظام SIEM أو التسجيل الحالي لديكم، بنفس مدة الاحتفاظ والمراجعة المطبقة على أنظمتكم الأخرى.
05
مكان إقامة البيانات والعزل
معماريات نشر مصممة وفق متطلبات ولايتكم القضائية، سواء كانت إقامة البيانات في الاتحاد الأوروبي بموجب GDPR، أو تفويضاً وطنياً محدداً بالبقاء محلياً (on-prem)، أو عقداً مع عميل يحدد أين يجب أن تقيم البيانات مادياً.
06
إصدارات النماذج والتراجع (rollback)
عملية إصدار محكومة لتحديثات النموذج، مع إمكانية تثبيت إصدار معين لسير عمل خاضع للتنظيم، والتراجع (rollback) إذا غيّر تحديث ما السلوك بطريقة يرصدها التحقق لديكم.
07
المراقبة المستمرة وكشف الانحراف (drift)
لوحات مراقبة وتنبيهات للكمون والتكلفة وانحراف المخرجات، بحيث يُكتشف تدهور أداء النموذج الهادئ عبر مؤشر قياس، لا عبر شكوى عميل.
كيف نعمل
منهجية التنفيذ
01المتطلبات والقيود
تأكيد متطلبات إقامة البيانات، والحمل المتوقع، وأهداف الكمون، وتحديد البنية التحتية القائمة التي يجب أن يندرج النشر داخلها.
02تقييم النماذج
قياس أداء 2-4 نماذج مرشحة وفق مجموعة تقييم خاصة بكم من حيث الدقة والكمون والتكلفة، لا وفق لوحة صدارة عامة.
03بناء البنية التحتية
إنشاء بيئة الاستضافة، ومخزن المتجهات، وطبقة التنسيق، ومسار التسجيل، كلها داخل حدود شبكتكم.
04مراجعة الأمن والوصول
دمج التحكم في الوصول والتسجيل التدقيقي في مكدس الهوية وSIEM الحالي لديكم، وشرح المعمارية لفريق الأمن لديكم قبل الإطلاق الفعلي.
05النشر والتسليم
الإطلاق الفعلي مع تفعيل المراقبة، إضافة إلى التوثيق وأدلة التشغيل (runbooks) لتمكين فريق البنية التحتية لديكم من تشغيل النشر وتحديثه دوننا.
ما يمكن توقعه
100% داخل المحيط
تبقى حركة بيانات الاستدلال بالكامل داخل VPC أو مركز البيانات الخاص بكم، دون واجهة برمجة تطبيقات لنموذج تابع لطرف ثالث في مسار الطلب
4‑8 أسابيع
المدة المعتادة من الانطلاق حتى نقطة نهاية إنتاجية تخدم حركة بيانات حقيقية
2‑4 نماذج
تُقيَّم وفق بياناتكم الخاصة قبل اختيار أحدها للنشر
الأسئلة الشائعة
هل يعني هذا أننا لا نستطيع استخدام النماذج المتطورة (frontier) مثل GPT-5 أو Claude على الإطلاق؟
لا، بعض أعباء العمل تبرر استخدام نموذج متطور خلف استدعاء واجهة برمجة تطبيقات محدد النطاق ومُسجَّل، مع اتفاقية معالجة بيانات سارية، وسنقول ذلك صراحة حيثما كانت هذه فعلاً المقايضة الأفضل. النشر الخاص مخصص لأعباء العمل التي لا تقبل فيها وظيفة الامتثال لديكم هذه الحدود، وهو ما ينطبق في تجربتنا على معظم ما يمس بيانات على مستوى الحساب أو بيانات غير علنية.
ما الأجهزة التي نحتاجها للنشر المحلي (on-prem)؟
يعتمد ذلك على حجم النموذج والحمل. يمكن للنماذج الأصغر مفتوحة الأوزان أن تعمل على عدد قليل من وحدات GPU الحديثة؛ بينما تحتاج أعباء العمل ذات الإنتاجية الأعلى إلى المزيد. جزء من المشاركة هو تحجيم ذلك بدقة وفق حركة بياناتكم الفعلية، بدلاً من التزود الزائد استعداداً لسيناريو أسوأ لا يقع أبداً.
كيف تتعاملون مع التزامات GDPR وEU AI Act الخاصة بنموذج منشور؟
تُزيل الاستضافة الخاصة مسألة النقل عبر الحدود التي يثيرها GDPR مع معظم واجهات برمجة التطبيقات العامة، لأن البيانات لا تغادر بيئتكم أبداً. ولأغراض EU AI Act، نوثّق تصنيف مخاطر النظام وضوابط الإشراف البشري والتسجيل التي يحتاجها، سواء كان ذلك حالة استخدام عالية المخاطر مثل تقييم الجدارة الائتمانية أو أداة داخلية أقل خطورة.
هل يمكنكم النشر داخل بيئة SOC 2 القائمة لدينا؟
نعم. نبني داخل أي بيئة ضوابط تشغّلونها بالفعل، سواء كانت SOC 2 أو ISO 27001 أو إطاراً داخلياً، ونوائم التسجيل والتحكم في الوصول وإدارة التغيير مع تلك الضوابط القائمة بدلاً من إدخال مجموعة موازية.
ماذا يحدث عندما يصدر مزود النموذج إصداراً جديداً؟
لا شيء، حتى تقرروا أنتم ذلك. بما أنكم تتحكمون في النشر، فإن تحديثات النموذج قراركم، ويتم التحقق منها وفق مجموعة التقييم الخاصة بكم قبل أن يتغير أي شيء في سير عمل إنتاجي.
اكتشف المزيد
ذو صلة
القطاعات التي نطبق فيها هذا الحل
تواصل معنا بشأن نشر خاص للذكاء الاصطناعي
مكالمة مدتها 30 دقيقة لتحديد شكل أول نسخة تُبنى على بياناتكم وأنظمتكم الفعلية.
احجز مكالمة تعريفية مدتها 30 دقيقة