معمارية الذكاء الاصطناعي الخاص
نشر نماذج اللغة الكبيرة داخل المؤسسة للذكاء الاصطناعي الخاص
شغّل نماذج اللغة داخل مركز بياناتك أو سحابتك الخاصة، مع استدلال متوقع، وحركة بيانات مضبوطة، وملكية تشغيلية واضحة.
جدولة استشارة تقنيةالمشكلة المؤسسية
مصمم حول المخاطر التي تحتاج إلى إزالتها.
قد تفرض واجهات النماذج العامة تعرضاً غير مقبول للبيانات المنظمة وسير العمل والمعرفة الخاصة. يمنحك نموذج اللغة داخل المؤسسة حدوداً واضحة: تبقى المطالبات وأوزان النموذج وسياق الاسترجاع وسجلات التدقيق داخل البنية التي تتحكم بها.
المنهجية التقنية
حدود نظام يمكنك فحصها.
نقسم المعمارية إلى طبقات واضحة حتى تبقى حركة البيانات والصلاحيات والملكية التشغيلية وسلوك الفشل مرئية.
- 01
مصادر المؤسسة
تبقى مستودعات المستندات وقواعد SQL ومزودو الهوية وواجهات الأنظمة داخل شبكة العميل.
- 02
بوابة السياسات
تُفرض المصادقة والتحقق والتوجيه والحدود وإخفاء البيانات قبل الاستدلال.
- 03
خدمة النماذج الخاصة
تعمل النماذج مفتوحة الأوزان على وحدات GPU مخصصة عبر vLLM أو TensorRT-LLM.
- 04
التقييم والتدقيق
تُسجل المطالبات والسياق والنتائج والملاحظات وإجراءات المشغلين للمراجعة.
الأمان والامتثال
الضوابط جزء من التصميم.
الأمان ليس خطوة لاحقة للنشر، بل يظهر في الهوية والعزل ومعالجة البيانات وقابلية التدقيق والتعافي الآمن.
- نشر داخل المؤسسة أو VPC خاصة أو بيئة معزولة بالكامل
- لا حاجة للقياس عن بعد أو واجهات استدلال خارجية
- صلاحيات حسب الأدوار وتقسيم الشبكة
- تشفير أوزان النماذج والأسرار وبيانات التدقيق
- عملية قابلة لإعادة الإنتاج لترقية الحاويات والنماذج
ما الذي يتيحه هذا
مبني للملكية والثقة والمرحلة التالية من النمو.
- زمن استجابة وتكلفة بنية تحتية يمكن توقعهما
- إقامة البيانات وفق السياسة الداخلية
- منصة نماذج قابلة للتطور دون ارتهان لمورّد