استدلال الذكاء الاصطناعي المحلي داخل محيطك

يكون التشغيل المحلي مجديًا عندما يكون الاستخدام مستقرًا وحجم الطلبات كبيرًا. نحلل بيانات الاستهلاك الفعلية ونقارن تكلفة واجهات النماذج الخارجية بتكلفة شراء العتاد وتشغيله لتحديد نقطة التعادل.

يمكن تشغيل عائلات حديثة مفتوحة الأوزان، مثل Llama وQwen وDeepSeek وMistral، بأحجام تمتد من أجهزة الطرف إلى عناقيد GPU. نختبر النماذج المرشحة على مهامك الفعلية ومستوى الجودة المطلوب قبل التوصية بالعتاد.

بالنسبة للعديد من أعباء العمل، نعم. تعمل الذاكرة الموحدة على أجهزة السلسلة M على تشغيل نماذج كبيرة الحجم بشكل مدهش محليًا، ويمتلك فريقك الأجهزة بالفعل. نحن ننشر الاستدلال المستند إلى MLX على أجهزة الموظفين للمهام التي تتحمل زمن الاستجابة والمهام الحرجة للخصوصية، مع الحمل المشترك الثقيل على المجموعة.

حيث يكون ذلك منطقيًا، تمامًا: بالنسبة للعديد من النماذج متوسطة الحجم، توفر المجموعة على مستوى المستهلك تكلفة أفضل عدة مرات لكل رمز مميز من بطاقات مركز البيانات. نحن صادقون بشأن الحدود أيضًا: لا يوجد NVLink، وذاكرة VRAM أقل لكل بطاقة، ونحن نصمم وفقًا لها أو نقول متى تكون أجهزة مركز البيانات هي الخيار الصحيح.

تكون الخصوصية غالبًا السبب الرئيسي للاستدلال المحلي. تبقى الطلبات والمستندات والنتائج داخل الشبكة، ويمكن دعم البيئات المعزولة. يشمل التصميم العزل والتحكم في الوصول وسجلات التدقيق.

نعم. تتولى النماذج المحلية معظم الطلبات، وتستخدم واجهات النماذج المتقدمة للمهام الأصعب. نبني طبقة توجيه ترسل كل طلب إلى المستوى الأقل تكلفة الذي يحقق معيار الجودة المطلوب.

يبدأ العمل بتقييم اقتصادي ثابت النطاق يستند إلى بيانات الاستخدام الفعلية. تحصل على نموذج التكلفة الكلية وتوصية الأجهزة وخطة الإطلاق. ثم يقدم البناء بسعر ثابت، ويمكن تنظيم التشغيل المستمر باتفاق شهري.

يمكننا توثيق المنصة وتسليمها إلى فريقك، أو الاستمرار في تشغيلها باتفاق شهري يشمل تحديثات النماذج وفحوص التقييم.