نماذج مُضبَّطة بدقة تتفوق على GPT-4 في مهامك المحددة — بعُشر تكلفة الاستدلال. نتولى إعداد البيانات، واختيار التقنية، والتدريب، والتقييم، والنشر في بيئة الإنتاج.
تُنتج النماذج اللغوية الكبيرة العامة معلومات مضللة في المحتوى المتخصص — المصطلحات القانونية والطبية والمالية والسيارات
الحلول المؤقتة عبر هندسة التعليمات تُضيف زمن استجابة وتكلفة وهشاشة تتراكم مع توسع النطاق
تكاليف API السحابية تنمو بمعدل 5–10 أضعاف أسرع من الاستخدام عند الانتقال من مرحلة التجريب إلى الإنتاج
الاعتماد على البائع: أي تغيير في التسعير أو إيقاف لـ API يُعطّل خط أنابيب الذكاء الاصطناعي بالكامل
فرق الامتثال لن توافق على النماذج التي ترسل البيانات الخاصة إلى APIs جهات خارجية
نتبع منهجية صارمة من 6 مراحل تبدأ من تحديد المهمة وتنتهي بالنشر في بيئة الإنتاج.
تحديد المهمة المستهدفة بدقة، ومراجعة بياناتك الحالية، وتحديد الثغرات، وتصميم استراتيجية جمع البيانات.
قياس أداء النموذج الأساسي الأنسب على حالة الاستخدام الفعلية لديك لتحديد مستوى الأداء الأدنى قبل أي تدريب.
الاختيار بين LoRA وQLoRA والضبط الكامل وDPO وGRPO بناءً على حجم بياناتك ومتطلبات الأجهزة والجودة.
تنفيذ التدريب باستخدام Unsloth + Axolotl أو torchtune على بنيتك التحتية أو السحابة — مع تتبع كامل للتجارب.
قياس الأداء على MMLU وMT-Bench وتقييمات المجال المخصصة. اختبار نقاط الفشل قبل النشر.
التصدير إلى GGUF/ONNX، والنشر عبر Ollama أو vLLM، وإعداد المراقبة واختبار A/B مقارنةً بالأداء الأساسي.
كل تعاقد ضبط دقيق يتبع إطار DEPLOY الخاص بنا: تحديد المهمة بدقة (Define)، تقييم الأداء الأساسي (Evaluate)، اختيار التقنية المثلى، إعداد البيانات (Prepare)، التكرار عبر دورات التدريب (Loop)، التشغيل في الإنتاج (Operationalise)، قياس التحسينات (Yield).
لديك مجموعات وثائق خاصة تتعامل معها النماذج العامة بشكل سيئ، أو تعمل في صناعة خاضعة للتنظيم تتطلب سيادة البيانات، أو تتجاوز فاتورة استدلال الذكاء الاصطناعي لديك €5,000 شهرياً وهي في ازدياد، أو لديك أكثر من 50,000 مثال خاص بمجالك تنتظر تحويلها إلى ميزة تنافسية.
لضبط LoRA الدقيق، يمكنك رؤية تحسن ملموس بأقل من 1,000 مثال عالي الجودة. الضبط الدقيق بجودة إنتاجية يستخدم عادةً 10,000–100,000 مثال. نراجع بياناتك الحالية ونقدم المشورة بشأن جمعها إن وُجدت ثغرات.
QLoRA يمكنه ضبط نموذج 7B على بطاقة GPU واحدة بسعة 24GB (RTX 3090/4090). للنماذج بحجم 70B، نستخدم إعدادات متعددة GPU أو حوسبة سحابية (A100/H100). يمكننا العمل بأجهزتك الحالية أو توفير حوسبة سحابية لعملية التدريب.
LoRA هو خيارنا الافتراضي — يُدرّب طبقات المحول فقط، وهو سريع، ويحافظ على معرفة النموذج الأساسي. QLoRA يضيف تكميماً 4-bit يقلل متطلبات VRAM بنسبة 75% مع تكلفة دقة ضئيلة. الضبط الكامل مخصص للحالات التي تُغيّر فيها سلوك النموذج جوهرياً، لا للتكيّف مع المجال فحسب.
الضبط الدقيق وRAG متكاملان لا متنافسان. RAG مثالي لاسترداد الحقائق المحدّثة من مخازن وثائق كبيرة. الضبط الدقيق يتفوق في تعليم النموذج الأسلوب والشكل ومصطلحات المجال وأنماط الاستدلال. معظم أنظمة الإنتاج تستخدم كليهما.
بشكل افتراضي، نُدرّب على بنيتك التحتية أو بيئة سحابية تتحكم فيها — بياناتك لا تغادر محيطك أبداً. للعملاء الذين لا يمتلكون بنية تحتية GPU، يمكننا توفير حوسبة سحابية (AWS أو GCP أو Azure) في حسابك.
يعتمد ذلك على متطلباتك. Llama 3.3 70B لأقصى جودة، Mistral Nemo 12B للنشر ذي السيادة الأوروبية، Phi-4-mini 3.8B للنشر على الحافة. نقيّم 3–4 مرشحين قبل الالتزام بالتدريب.
دعنا نناقش كيف يمكن لهذه الخدمة أن تعالج تحدياتك المحددة وتحقق نتائج فعلية.