ارجع

قم بتحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام MLops

قم بتحسين دورة حياة نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال التشغيل الآلي الشامل والرؤى المتقدمة، مما يجعلك في طليعة ثورة الذكاء الاصطناعي.

احجز استشارة

تسريع تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام MLops

ابق في الصدارة في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي من خلال تبسيط إنشاء النماذج ومراقبة البنية التحتية وإدارة التكاليف. تساعدك حلول MLops الخاصة بنا على تحقيق نماذج AI عالية الأداء مع الحفاظ على كفاءة التكلفة والرؤية التشغيلية.

التشغيل الآلي الشامل

قم بتبسيط كل مرحلة من مراحل تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي، من معالجة البيانات إلى النشر، مما يضمن سرعة الوصول إلى السوق وتقليل التدخلات اليدوية

مراقبة البنية التحتية في الوقت الفعلي

احصل على رؤية كاملة لأداء الذكاء الاصطناعي واستخدام الموارد، مما يسمح بإجراء تعديلات استباقية ومنع فترات التعطل المكلفة أو أوجه القصور.

توسيع فعال من حيث التكلفة

قم بتحسين استخدام البنية التحتية باستخدام تقنيات خفض التكاليف المتقدمة، مما يضمن تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة دون تجاوز قيود الميزانية.

الحل

الصناعات التي نقوم بتمكينها
مع حلول الذكاء الاصطناعي

قم بتحويل عملك من خلال حلول الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا عبر مختلف القطاعات، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وخفض التكاليف، والتوسع دون عناء.

تطوير النموذج ونشره
المراقبة والصيانة
إدارة التكلفة والتحسين
خط أنابيب البيانات والحوكمة

التدريب النموذجي الآلي

قم بتبسيط عملية التدريب النموذجية باستخدام خطوط الأنابيب الآلية، مما يتيح عمليات تكرار أسرع وتحسينات مستمرة.

إصدار النموذج والتراجع

يمكنك تتبع وإدارة إصدارات متعددة من نماذج الذكاء الاصطناعي تلقائيًا، مما يضمن القدرة على التراجع إلى الإصدارات السابقة في حالة تدهور الأداء.

نشر النموذج في الوقت الفعلي

انشر النماذج في بيئات الإنتاج في الوقت الفعلي، مما يضمن الحد الأدنى من وقت التوقف عن العمل وقابلية التوسع السريع لحلول الذكاء الاصطناعي.

نشر النموذج عبر منصات متعددة

يمكنك نشر النماذج بسلاسة عبر البيئات السحابية أو المحلية أو المتطورة، مما يضمن قابلية التوسع واتساق الأداء.

التكامل المستمر/النشر المستمر (CI/CD) للنماذج

قم بأتمتة تكامل النماذج ونشرها في الوقت الفعلي، مما يضمن تشغيل أحدث إصدار دائمًا دون تدخل يدوي.

تحسين النموذج

التشغيل الآلي لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي لتحسين الأداء وتقليل التكاليف الحسابية.

تناسق النموذج عبر البيئة

تأكد من أن النماذج تعمل باستمرار عبر بيئات مختلفة من خلال التشغيل الآلي لفحوصات النشر وعمليات التحقق من الصحة.

اختبار A/B لنماذج الذكاء الاصطناعي

قم بأتمتة اختبار A/B لمقارنة أداء نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة واختيار الأفضل أداءً للإنتاج.

المراقبة الآلية للنموذج

راقب باستمرار أداء النماذج المنشورة في الإنتاج، واكتشف الحالات الشاذة أو انحراف الأداء في الوقت الفعلي.

الفحوصات الصحية النموذجية

قم بإعداد فحوصات الصحة الآلية لنماذج الذكاء الاصطناعي للتأكد من أنها تعمل بكفاءة وتفي بمعايير الأداء.

تنبيهات الأداء

يمكنك إنشاء تنبيهات تلقائيًا عندما ينخفض أداء النموذج عن الحد المحدد مسبقًا، مما يسمح بالتدخل السريع.

اكتشاف انجراف البيانات

راقب بيانات الإدخال بحثًا عن أي انحراف قد يؤثر على أداء النموذج، وأعد تدريب النماذج تلقائيًا إذا لزم الأمر.

نموذج إعادة التدريب على أساس البيانات الجديدة

قم بأتمتة إعادة تدريب النماذج استنادًا إلى مدخلات البيانات الجديدة لضمان بقائها ملائمة ودقيقة بمرور الوقت.

تسجيل الأخطاء وتحليلها

قم بتسجيل أخطاء النموذج وإخفاقاته تلقائيًا، وإنشاء تقارير للمساعدة في تصحيح الأخطاء وتحسينات الأداء.

توسيع البنية التحتية

قم بتوسيع البنية التحتية تلقائيًا لدعم الطلب الحسابي المتزايد لنماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج.

التنبؤ بوقت التعطل والوقاية منه

استخدم التحليلات التنبؤية للتنبؤ تلقائيًا بوقت التعطل المحتمل واتخاذ إجراءات وقائية للحفاظ على وقت التشغيل.

تخصيص الموارد الآلي

يمكنك تخصيص الموارد ديناميكيًا استنادًا إلى الاستخدام في الوقت الفعلي، مما يضمن كفاءة التكلفة أثناء تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.

تنبيهات كفاءة التكلفة

يمكنك مراقبة التنبيهات وإنشاءها تلقائيًا عندما تتجاوز تكاليف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الميزانيات المحددة، مما يسمح بإجراء التعديلات في الوقت المناسب.

تحسين استخدام الكمبيوتر

قم بأتمتة تحسين موارد الحوسبة للتدريب النموذجي والاستدلال لتقليل التكاليف دون التضحية بالأداء.

تحسين فواتير الدفع لكل استخدام

يمكنك تتبع وتعديل استخدام الموارد السحابية تلقائيًا لتحسين فواتير الدفع لكل استخدام وتقليل النفقات غير الضرورية.

إدارة المثيلات الموضعية

التشغيل الآلي لاستخدام مثيلات Spot في البيئات السحابية لتقليل التكاليف التشغيلية لأحمال العمل غير الحرجة.

نموذج تحليل مقايضة التكلفة والأداء

قم بتحليل مقايضات التكلفة والأداء للنماذج المختلفة تلقائيًا، مما يسمح باتخاذ قرارات أكثر استنارة فيما يتعلق بتخصيص الموارد.

استراتيجيات توفير التكاليف للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي

قم بتنفيذ استراتيجيات مؤتمتة لتوفير التكاليف عن طريق تقليل هدر الموارد أو الأصول غير المستغلة في خط أنابيب الذكاء الاصطناعي.

نشر نموذج موفر للطاقة

قم بأتمتة عمليات النشر الموفرة للطاقة من خلال تعديل موارد الحوسبة ديناميكيًا لتقليل التأثير البيئي والتكاليف.

المعالجة المسبقة للبيانات المؤتمتة

قم بتبسيط عملية إعداد البيانات باستخدام خطوط أنابيب المعالجة المسبقة الآلية، مما يضمن الحصول على بيانات نظيفة وعالية الجودة للتدريب النموذجي.

مراقبة جودة البيانات

راقب تلقائيًا جودة بيانات الإدخال المستخدمة في نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يضمن إدخال البيانات الدقيقة وذات الصلة فقط في النماذج.

الامتثال لحوكمة البيانات

تأكد من أن نماذج الذكاء الاصطناعي تتوافق مع معايير إدارة البيانات من خلال فرض السياسات تلقائيًا على الوصول إلى البيانات والاحتفاظ بها واستخدامها.

التشغيل الآلي لخطوط أنابيب البيانات

قم بأتمتة خط أنابيب البيانات بالكامل، بدءًا من الاستيعاب وحتى المعالجة والتكامل، مما يضمن توفر البيانات في الوقت الفعلي للتدريب النموذجي.

التشغيل الآلي لوضع العلامات على البيانات

استخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام تصنيف البيانات وتقليل الجهود اليدوية وتحسين كفاءة التدريب النموذجي.

إنفاذ أمن البيانات

قم بتطبيق سياسات أمان البيانات تلقائيًا، مما يضمن حماية البيانات الحساسة عبر خط أنابيب MLOPS.

استيعاب البيانات في الوقت الفعلي

قم بأتمتة استيعاب البيانات في الوقت الفعلي لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يضمن تدريب النماذج دائمًا على أحدث البيانات.

تدقيق الامتثال لخطوط أنابيب البيانات

قم بمراجعة خطوط أنابيب البيانات تلقائيًا للامتثال للوائح الصناعة، مما يضمن الشفافية والمساءلة طوال العملية.

منصة الذكاء الاصطناعي MLOPs الخاصة بنا
قيد التنفيذ

أعضاء البرلمان
عمليات التعلم الآلي
قم بتبسيط دورة حياة التعلم الآلي من خلال العمليات الفعالة التي تعزز التعاون والنشر وإدارة النماذج.

الأداء
رؤى

احصل على رؤى عميقة للأداء من خلال مراقبة نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها في الوقت الفعلي باستخدام MLOPs.

مُحسَّن لـ
الكفاءة

قم بتحسين الكفاءة من خلال تبسيط نشر النموذج ومراقبته وتحديثاته باستخدام MLOPs.

قابلية التوسع عند الطلب

يمكنك التوسع دون عناء عند الطلب، وتوسيع قدرات الذكاء الاصطناعي مع نمو احتياجاتك.

نموذج مستمر
تحسين

ضمان التحسين المستمر للنموذج من خلال المراقبة الآلية وإعادة التدريب وتحسين الأداء.

توصية

تحظى بثقة الشركات الرائدة: استمع إلى ما يقوله عملاؤنا

«لقد غيرت MLops تمامًا الطريقة التي ندير بها نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا. بدءًا من النشر وحتى المراقبة، يتم تبسيط كل مرحلة من مراحل دورة حياة النموذج وكفاءتها، مما يقلل الوقت اللازم للإنتاج بشكل كبير.»
كبير علماء البيانات
«لقد أدى إدخال MLOPs إلى توفير البنية التي تشتد الحاجة إليها لعمليات الذكاء الاصطناعي لدينا. يمكننا الآن تتبع نماذجنا وإدارتها وتحسينها برؤية كاملة، مما يضمن أدائها بشكل موثوق وعلى نطاق واسع».
رئيس قسم التكنولوجيا
«لقد قضت MLOPs على الصوامع التشغيلية بين علوم البيانات وتكنولوجيا المعلومات. والآن، تتعاون فرقنا دون عناء، مما يقلل من وقت التوقف عن العمل ويسرع نشر النماذج من خلال خط أنابيب سلس.»
نائب الرئيس للهندسة
«مع وجود MLOPs في مكانها، لم يعد لدينا ما يدعو للقلق بشأن انحراف النموذج أو مشكلات الأداء. تعمل المراقبة الآلية وإعادة التدريب على إبقاء نماذجنا حادة وفعالة وتتحسن دائمًا.»
مدير تطوير الذكاء الاصطناعي
«تمنحنا MLops التحكم الكامل في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لدينا. لدينا رؤية أفضل لمقاييس الأداء وإدارة التكاليف، مما يسمح لنا بتحسين الموارد واتخاذ قرارات تجارية أكثر ذكاءً.»
رئيس قسم المعلومات
«لقد غيرت MLops تمامًا الطريقة التي ندير بها نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا. بدءًا من النشر وحتى المراقبة، يتم تبسيط كل مرحلة من مراحل دورة حياة النموذج وكفاءتها، مما يقلل الوقت اللازم للإنتاج بشكل كبير.»
كبير علماء البيانات
«لقد أدى إدخال MLOPs إلى توفير البنية التي تشتد الحاجة إليها لعمليات الذكاء الاصطناعي لدينا. يمكننا الآن تتبع نماذجنا وإدارتها وتحسينها برؤية كاملة، مما يضمن أدائها بشكل موثوق وعلى نطاق واسع».
رئيس قسم التكنولوجيا
«لقد قضت MLOPs على الصوامع التشغيلية بين علوم البيانات وتكنولوجيا المعلومات. والآن، تتعاون فرقنا دون عناء، مما يقلل من وقت التوقف عن العمل ويسرع نشر النماذج من خلال خط أنابيب سلس.»
نائب الرئيس للهندسة
«مع وجود MLOPs في مكانها، لم يعد لدينا ما يدعو للقلق بشأن انحراف النموذج أو مشكلات الأداء. تعمل المراقبة الآلية وإعادة التدريب على إبقاء نماذجنا حادة وفعالة وتتحسن دائمًا.»
مدير تطوير الذكاء الاصطناعي
«تمنحنا MLops التحكم الكامل في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لدينا. لدينا رؤية أفضل لمقاييس الأداء وإدارة التكاليف، مما يسمح لنا بتحسين الموارد واتخاذ قرارات تجارية أكثر ذكاءً.»
رئيس قسم المعلومات
«قامت MLOPS بتبسيط نشر نماذج التعلم الآلي عبر البيئات. يمكننا الآن إدارة النماذج وتتبعها بكفاءة، وضمان أدائها على النحو الأمثل دون الحاجة إلى التدخل اليدوي».
مهندس بيانات أول
«لقد جعلت MLops توسيع حلول الذكاء الاصطناعي عبر مؤسستنا أمرًا سلسًا. يمكننا الآن نشر النماذج ومراقبتها وضبطها في الوقت الفعلي، مما يمنحنا ميزة تنافسية كبيرة».
نائب الرئيس للتحول الرقمي
«كانت إدارة نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة بمثابة كابوس لوجستي. مع MLOPs، أصبح كل شيء مركزيًا، بدءًا من التدريب النموذجي وحتى المراقبة، مما يسهل توسيع نطاق جهود الذكاء الاصطناعي وإدارتها في جميع أنحاء المؤسسة.»
رئيس عمليات الذكاء الاصطناعي
«لقد أدت الرؤية التي توفرها MLOPs في أداء النموذج وتكاليف البنية التحتية إلى تغيير قواعد اللعبة. لدينا الآن رؤى في الوقت الفعلي حول الأماكن التي يمكننا تحسينها وأين يمكن خفض التكاليف».
رئيس قسم الابتكار
«لقد قامت MLOPs بسد الفجوة بين فرق علوم البيانات وتكنولوجيا المعلومات لدينا. يمكننا الآن نشر النماذج بسرعة ومراقبة أدائها والتأكد من أنها تلبي المتطلبات التشغيلية دون تأخير».
رئيس عمليات تكنولوجيا المعلومات
«قامت MLOPS بتبسيط نشر نماذج التعلم الآلي عبر البيئات. يمكننا الآن إدارة النماذج وتتبعها بكفاءة، وضمان أدائها على النحو الأمثل دون الحاجة إلى التدخل اليدوي».
مهندس بيانات أول
«لقد جعلت MLops توسيع حلول الذكاء الاصطناعي عبر مؤسستنا أمرًا سلسًا. يمكننا الآن نشر النماذج ومراقبتها وضبطها في الوقت الفعلي، مما يمنحنا ميزة تنافسية كبيرة».
نائب الرئيس للتحول الرقمي
«كانت إدارة نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة بمثابة كابوس لوجستي. مع MLOPs، أصبح كل شيء مركزيًا، بدءًا من التدريب النموذجي وحتى المراقبة، مما يسهل توسيع نطاق جهود الذكاء الاصطناعي وإدارتها في جميع أنحاء المؤسسة.»
رئيس عمليات الذكاء الاصطناعي
«لقد أدت الرؤية التي توفرها MLOPs في أداء النموذج وتكاليف البنية التحتية إلى تغيير قواعد اللعبة. لدينا الآن رؤى في الوقت الفعلي حول الأماكن التي يمكننا تحسينها وأين يمكن خفض التكاليف».
رئيس قسم الابتكار
«لقد قامت MLOPs بسد الفجوة بين فرق علوم البيانات وتكنولوجيا المعلومات لدينا. يمكننا الآن نشر النماذج بسرعة ومراقبة أدائها والتأكد من أنها تلبي المتطلبات التشغيلية دون تأخير».
رئيس عمليات تكنولوجيا المعلومات
«تضمن MLops أن موديلاتنا تعمل باستمرار في أفضل حالاتها. لقد أدت الأتمتة المتعلقة بالمراقبة والاختبار وإعادة التدريب إلى تقليل النفقات العامة على فرق تطوير الذكاء الاصطناعي لدينا بشكل كبير».
كبير مهندسي الذكاء الاصطناعي
«لقد منحتنا MLops الأدوات اللازمة لأتمتة دورة حياة التعلم الآلي بأكملها. من التدريب إلى النشر والمراقبة، يمكننا الآن إدارة النماذج على نطاق واسع بكفاءة أكبر.»
مدير علوم البيانات
«لقد أدت القدرة على إدارة أداء النموذج والبنية التحتية في مكان واحد باستخدام MLOPs إلى تحسين استراتيجية الذكاء الاصطناعي لدينا بشكل كبير. يمكننا الآن تحسين التكاليف مع ضمان أن تقدم نماذجنا أفضل النتائج».
رئيس قسم التحليلات
«لقد قامت MLOPS بتبسيط سير عمل الذكاء الاصطناعي لدينا، مما يسمح لنا بالانتقال من التطوير إلى النشر بشكل أسرع بكثير. لقد قلل من الاحتكاك بين الفرق، مما جعل منتجاتنا القائمة على الذكاء الاصطناعي تصل إلى السوق بشكل أسرع».
نائب الرئيس لتطوير المنتجات
«مع MLOPs، لدينا الآن إمكانية المراقبة الكاملة لأنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا. وقد أدت القدرة على تتبع أداء النموذج وإدارة البنية التحتية في الوقت الفعلي إلى خفض التكاليف وتحسين الكفاءة التشغيلية الشاملة».
مدير البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات
«تضمن MLops أن موديلاتنا تعمل باستمرار في أفضل حالاتها. لقد أدت الأتمتة المتعلقة بالمراقبة والاختبار وإعادة التدريب إلى تقليل النفقات العامة على فرق تطوير الذكاء الاصطناعي لدينا بشكل كبير».
كبير مهندسي الذكاء الاصطناعي
«لقد منحتنا MLops الأدوات اللازمة لأتمتة دورة حياة التعلم الآلي بأكملها. من التدريب إلى النشر والمراقبة، يمكننا الآن إدارة النماذج على نطاق واسع بكفاءة أكبر.»
مدير علوم البيانات
«لقد أدت القدرة على إدارة أداء النموذج والبنية التحتية في مكان واحد باستخدام MLOPs إلى تحسين استراتيجية الذكاء الاصطناعي لدينا بشكل كبير. يمكننا الآن تحسين التكاليف مع ضمان أن تقدم نماذجنا أفضل النتائج».
رئيس قسم التحليلات
«لقد قامت MLOPS بتبسيط سير عمل الذكاء الاصطناعي لدينا، مما يسمح لنا بالانتقال من التطوير إلى النشر بشكل أسرع بكثير. لقد قلل من الاحتكاك بين الفرق، مما جعل منتجاتنا القائمة على الذكاء الاصطناعي تصل إلى السوق بشكل أسرع».
نائب الرئيس لتطوير المنتجات
«مع MLOPs، لدينا الآن إمكانية المراقبة الكاملة لأنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا. وقد أدت القدرة على تتبع أداء النموذج وإدارة البنية التحتية في الوقت الفعلي إلى خفض التكاليف وتحسين الكفاءة التشغيلية الشاملة».
مدير البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات
/ابق على اتصال

لا تزال لديك أسئلة؟

احصل على مشورة الخبراء - نحن هنا للمساعدة

ابق على اتصال!

أرسل
شكرًا لتواصلك معنا. لقد تلقينا رسالتك وسنعاود الاتصال بك في أقرب وقت ممكن.
عفوًا! حدث خطأ ما أثناء إرسال النموذج.
شكرًا لك! تم استلام طلبك!
عفوًا! حدث خطأ ما أثناء إرسال النموذج.

اختر ملفات تعريف الارتباط الخاصة بك

تمكننا ملفات تعريف الارتباط من تحسين تجربتك وتخصيص الإعلانات بناءً على تفضيلاتك وتحسين أداء موقعنا.
إدارة الإعدادات