نشر نماذج ذكاء اصطناعي متطورة بالكامل على خوادمك — معزولة عن الإنترنت، متوافقة مع GDPR، دون فواتير API. نصمم ونوزع ونُحصّن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي المحلي للصناعات الخاضعة للتنظيم التي لا تستطيع استخدام APIs السحابية.
المادة 46 من GDPR وقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي تحظران إرسال البيانات الشخصية إلى جهات خارجية خارج المنطقة الاقتصادية الأوروبية
البيئات المعزولة عن الإنترنت (الدفاع والبنية التحتية الحيوية) لا تتصل بـ APIs خارجية
عدم القدرة على التنبؤ بتكلفة API: ارتفاع مفاجئ في الاستخدام يتحول إلى فاتورة بستة أرقام بين عشية وضحاها
الاعتماد على البائع: قدرتك على الذكاء الاصطناعي تعتمد كلياً على قرارات التسعير والتوفر لدى البائع
متطلبات التدقيق: الصناعات الخاضعة للتنظيم تحتاج سجلات كاملة لكل مدخل ومخرج للنموذج — APIs السحابية لا توفر هذا
ست مراحل من تدقيق البنية التحتية إلى نشر ذكاء اصطناعي سيادي مُحصَّن في بيئة الإنتاج.
جرد موارد GPU/CPU وطبولوجيا الشبكة والتخزين ومتطلبات الأمان. تحديد السقف القدراتي الذي تدعمه أجهزتك.
مطابقة متطلبات حالة الاستخدام مع الأجهزة المتاحة. موازنة القدرة والكمون والإنتاجية — ليست كل حالات الاستخدام تحتاج نماذج 70B.
نشر Ollama للبساطة، أو vLLM للإنتاجية العالية، أو TGI لتكامل نظام Hugging Face — بناءً على متطلباتك المحددة.
عرض REST APIs متوافقة مع OpenAI حتى تعمل الأدوات الحالية (LangChain وLlamaIndex وOpenAI SDK) دون تغيير في الكود — بديل مباشر.
عزل الشبكة، وmTLS، وضوابط الوصول، وتخفيف حقن التعليمات، وتسجيل التدقيق إلى SIEM، وإجراءات تحديث النموذج المنتظمة.
لوحات Prometheus/Grafana لزمن الاستجابة والإنتاجية ومعدلات الخطأ. أدلة تشغيل لتحديثات النموذج وتوسع السعة.
تتبع عمليات النشر المحلية لدينا بنية طبقية: الأجهزة ← وقت تشغيل الاستدلال ← بوابة API ← طبقة الأمان ← تكامل التطبيقات. كل طبقة قابلة للاستبدال والتدقيق بشكل مستقل.
تعمل في القطاع المصرفي أو الرعاية الصحية أو الدفاع أو القطاع العام الأوروبي حيث إقامة البيانات غير قابلة للتفاوض. لديك بيئات معزولة عن الإنترنت. تتجاوز تكاليف الذكاء الاصطناعي السحابي €10,000 شهرياً وهي في ازدياد. أو أخبرك القانونيون أن حالات الاستخدام السحابي للذكاء الاصطناعي تتطلب تعديلات على اتفاقية معالجة البيانات لا تستطيع الحصول على موافقتها.
الحد الأدنى: محطة عمل مزودة بـ NVIDIA RTX 3090 (24GB VRAM) تُشغّل نماذج 7B بسرعة 30 رمزاً في الثانية — كافية لـ 10–20 مستخدماً متزامناً. للإنتاج: 2–4 بطاقات A100 80GB أو H100 تتعامل مع نماذج 70B بإنتاجية عالية. نقدم دليلاً تفصيلياً لتحديد حجم الأجهزة بناءً على متطلبات التزامن.
نعم. الاستدلال على CPU فقط مع llama.cpp أو Ollama يعمل جيداً مع نماذج 7B بسرعة 3–8 رموز في الثانية. كافٍ لحالات الاستخدام غير المتزامنة (معالجة الوثائق، التحليل الدفعي) لكن ليس للمحادثة الفورية. AMD ROCm يوفر تسريع GPU على بطاقات AMD.
نُعدّ خط أنابيب لتحديث النماذج مع بوابات موافقة — إصدارات النماذج الجديدة تُعدّ في بيئة تجريبية، وتُقيَّم مقابل تقييماتك المخصصة، ثم تُرقَّى إلى الإنتاج عبر نفس دليل التشغيل الأولي. تبادل النماذج دون توقف مع vLLM.
نعم بحكم التصميم. لا توجد بيانات تغادر بنيتك التحتية — لا استدعاءات API خارجية بعد النشر. نوثق تدفقات البيانات لمسؤول حماية البيانات لديك ونقدم سجلات المعالجة المطلوبة بموجب المادة 30.
في معظم الحالات نعم. ننشر نقاط نهاية متوافقة مع OpenAI — نفس نمط عنوان URL الأساسي، ونفس تنسيق الطلب/الاستجابة. تُغيّر سطراً واحداً من الإعدادات (عنوان URL الأساسي)، ويعمل كود LangChain أو LlamaIndex أو API المباشر الحالي دون تعديل.
لحالات الاستخدام المؤسسية الكثيرة نعم. Llama 3.3 70B يُطابق أو يتجاوز GPT-4 في معايير اتباع التعليمات والبرمجة والاستدلال. لحالة استخدامك المحددة، نُجري دائماً مقارنة معيارية قبل التوصية بنموذج أساسي.
دعنا نناقش كيف يمكن لهذه الخدمة أن تعالج تحدياتك المحددة وتحقق نتائج فعلية.