نشر نماذج ذكاء اصطناعي فعّالة على أجهزة محدودة — أرضيات المصانع والمركبات والأجهزة الطبية وأكشاك التجزئة. نختار ونُحسّن وننشر نماذج اللغة الصغيرة التي تعمل فعلاً في الإنتاج على أجهزة الحافة.
أرضيات المصانع والمركبات والمواقع النائية لديها اتصال إنترنت غير موثوق أو معدوم
كمون الذكاء الاصطناعي السحابي (200–2000 مللي ثانية ذهاباً وإياباً) بطيء جداً لحلقات التحكم الجسدي الفوري
قواعد سيادة البيانات تستبعد الإرسال السحابي لبيانات المستشعرات الحساسة في الصناعات الخاضعة للتنظيم
معظم الفرق لا تعرف أي النماذج الصغيرة تعمل فعلاً في الإنتاج مقابل العمل في المعايير فقط
التكميم واختيار وقت التشغيل لأجهزة الحافة متخصص للغاية — الأدلة القياسية لا تغطيه
ست مراحل من رسم خريطة قيود الأجهزة إلى النشر على الحافة في الإنتاج مع تحديثات عبر الهواء.
توثيق مواصفات الأجهزة (RAM وCPU/GPU/NPU وميزانية الطاقة) وملف الاتصال ومتطلبات الكمون وبيئة التشغيل (درجة الحرارة والاهتزاز والغبار).
قياس أداء Phi-4-mini وGemma 3 1B/4B وSmolLM2 وQwen 2.5 للنماذج الصغيرة مقابل مهمتك على أجهزتك المستهدفة — ليس فقط معايير السحابة.
التحويل إلى INT4 GGUF (llama.cpp) أو INT8 ONNX أو TFLite بناءً على وقت التشغيل المستهدف ومسرّع الأجهزة (NVIDIA Jetson وSnapdragon وApple Neural Engine).
الاختيار بين llama.cpp (CPU/GPU) وONNX Runtime (متعدد المنصات) وExecuTorch (المحمول/المضمّن) وTransformers.js (المتصفح/WASM) بناءً على منصتك.
بناء REST API أو روابط C++ المضمّنة أو وحدة WebAssembly التي تتكامل مع تطبيق الحافة الحالي لديك.
تطبيق إصدارات النماذج وتحديثات الدفع عند إعادة الاتصال حتى تحصل أجهزة الحافة على إصدارات نماذج جديدة دون تدخل يدوي.
تبني منتجات لأرضيات المصانع أو المركبات أو الأجهزة الطبية أو منصات إنترنت الأشياء حيث الاتصال السحابي غير متوفر أو بطيء جداً أو محظور. تريد ذكاءً اصطناعياً يعمل بالكامل دون اتصال على أجهزة محدودة. أنت مصنّع سيارات أو مصنّع صناعي أو شركة أجهزة طبية أو منصة بناء إنترنت الأشياء.
Raspberry Pi 5 (8GB RAM) يمكنه تشغيل SmolLM2 1.7B INT4 بسرعة ~3 رموز في الثانية عبر llama.cpp — كافٍ لاستخراج الكلمات المفتاحية والتصنيف والأسئلة والأجوبة البسيطة. للاستجابات الفورية، Jetson Orin NX (16GB، GPU بـ 1024 نواة) يُشغّل Phi-4-mini 3.8B INT4 بسرعة 20–40 رمزاً في الثانية.
Phi-4-mini 3.8B يتصدر في مهام الاستدلال (الرياضيات والتحليل المنظم). Gemma 3 4B يتصدر في متعدد اللغات واتباع التعليمات العام. SmolLM2 1.7B هو الأسرع على الأجهزة التي تعتمد على CPU فقط. Qwen 2.5 1.5B هو الأقوى للصينية/متعدد اللغات. نقيّس جميع المرشحين على مهمتك المحددة.
للمهام المنظمة (التصنيف والاستخراج والتوليد القالبي)، تحقق نماذج اللغة الصغيرة 80–95% من دقة GPT-4 بعد الضبط الدقيق الخاص بالمهمة. للاستدلال مفتوح النهاية، توقع 60–80%. نُجري دائماً معياراً على مهمتك المحددة قبل الالتزام بالنشر.
نعم. ننفّذ خط أنابيب تحديث عبر الهواء يدفع ملفات النماذج المُكمَّمة الجديدة إلى أجهزة الحافة عند إعادة الاتصال. إصدارات النماذج ودعم التراجع والنشر التدريجي (الكناري ← 10% ← 50% ← 100%) كلها مُضمَّنة.
نعم. صمّمنا خطوط أنابيب ذكاء اصطناعي للتطبيقات السيارات باستخدام ONNX Runtime مع أجهزة Qualcomm Snapdragon أو NVIDIA DRIVE بدرجة السيارات. تكامل OBD-II وحقن بيانات CAN bus وأنماط التكامل المتوافقة مع AUTOSAR كلها في النطاق.
دعنا نناقش كيف يمكن لهذه الخدمة أن تعالج تحدياتك المحددة وتحقق نتائج فعلية.