استنتاج محلی هوش مصنوعی در محیط شما

زمانی که مصرف پایدار و حجم درخواست زیاد باشد. داده واقعی استفاده را تحلیل می‌کنیم و هزینه APIهای خارجی را با خرید و بهره‌برداری سخت‌افزار مقایسه می‌کنیم تا نقطه سربه‌سر مشخص شود.

مدل‌های وزن‌باز مانند Llama، Qwen، DeepSeek و Mistral در اندازه‌های مختلف قابل بررسی‌اند. پیش از پیشنهاد سخت‌افزار، مدل‌های مناسب را با وظایف واقعی و معیار کیفیت شما ارزیابی می‌کنیم.

برای بسیاری از بارهای کاری، بله. حافظه یکپارچه در دستگاه‌های سری M مدل‌های بسیار بزرگ را به‌طور محلی اجرا می‌کند و تیم شما قبلاً مالک سخت‌افزار است. ما استنتاج مبتنی بر MLX را در دستگاه‌های کارمند برای کارهای حساس به تأخیر و حریم خصوصی، با بار مشترک سنگین روی خوشه، به کار می‌بریم.

در برخی بارهای کاری بله. برای مدل‌های متوسط، چنین خوشه‌ای می‌تواند هزینه هر توکن را کاهش دهد. محدودیت‌هایی مانند نبود NVLink و حافظه کمتر هر کارت نیز در طراحی لحاظ می‌شوند و در صورت نیاز، سخت‌افزار مرکز داده پیشنهاد می‌شود.

حریم خصوصی اغلب دلیل اصلی استنتاج محلی است. درخواست‌ها، اسناد و خروجی‌ها داخل شبکه می‌مانند و محیط‌های کاملاً جدا نیز قابل طراحی هستند. جداسازی، کنترل دسترسی و گزارش ممیزی بخشی از معماری است.

بله. درخواست‌های معمول به مدل محلی فرستاده می‌شوند و وظایف دشوارتر می‌توانند از API مدل‌های پیشرفته استفاده کنند. لایه مسیریابی، کیفیت، هزینه، تأخیر و محرمانگی هر دسته درخواست را در نظر می‌گیرد.

کار با ارزیابی اقتصادی دارای محدوده و قیمت ثابت و بر پایه داده واقعی مصرف آغاز می‌شود. خروجی شامل مدل هزینه کل، پیشنهاد سخت‌افزار و برنامه استقرار است. اجرای سامانه نیز با قیمت ثابت پیشنهاد می‌شود و عملیات مستمر می‌تواند با قرارداد ماهانه ادامه یابد.

می‌توانیم سامانه را مستند و به تیم شما تحویل دهیم یا با قرارداد ماهانه، شامل به‌روزرسانی مدل و کنترل‌های ارزیابی، به بهره‌برداری ادامه دهیم.