Logo

هوش مصنوعی حاکمیتی

هوش مصنوعی را درون مرز خودتان اجرا کنید

داده‌ها، پرامپت‌ها و هر آنچه مدل‌های شما یاد می‌گیرند، همان‌جا می‌مانند که نهاد ناظر شما انتظار دارد.

سه راهی که طرح‌های هوش مصنوعی کنترل را از دست می‌دهند

بیشتر پروژه‌های هوش مصنوعی به‌خاطر دقت شکست نمی‌خورند؛ شکست می‌خورند چون سازمان هرگز واقعاً مالک هیچ بخشی از آنچه ساخته بود نشد.

پوسته

یک رابط نازک روی مدل دیگران. دمو گرفتن از آن سریع است، ممیزی‌اش ناممکن، و روزی که قیمت‌گذاری یا شرایط سرویس بالادستی تغییر کند، بی‌ارزش می‌شود.

هوش اجاره‌ای

هر پرامپت، هر سند و هر پاسخ از مرز شما خارج می‌شود. حساس‌ترین پیکره داده‌های شما بی‌سروصدا به ترافیکی روی شبکه دیگران تبدیل می‌شود.

سخت‌افزار خام

GPUهایی که هیچ پلتفرمی دور آن‌ها ساخته نشده است. نرخ بهره‌برداری پایین می‌ماند، هر تیم همان ساختار اولیه را از نو می‌سازد و چیزی که یک‌بار کار کرده، دیگر قابل بازتولید نیست.

پشته‌ی کامل

مالکیت یک مدل با مالکیت یک توانمندی هوش مصنوعی یکی نیست. حاکمیت تنها زمانی برقرار است که همه‌ی لایه‌های زیرِ اپلیکیشن هم از آنِ شما باشد.

05

اپلیکیشن‌ها و ایجنت‌ها

دستیار‌ها، کوپایلت‌ها و گردش‌های کاری خودکاری که کاربران شما واقعاً با آن‌ها سروکار دارند — درست مثل هر محصول دیگری نسخه‌بندی و مستقر می‌شوند.

04

راهبری و ممیزی

کنترل دسترسی، ثبت پرامپت‌ها و پاسخ‌ها، رجیستری مدل و دروازه‌های تأیید. چه کسی چه چیزی پرسیده، کدام مدل پاسخ داده و بر پایه کدام داده.

03

سرویس‌دهی و تنظیم دقیق (fine-tune)

رانتایم‌های استنتاج و پایپلاین‌های آموزش که یک مدل پایه را به مدلی تبدیل می‌کنند که حوزه کاری شما را می‌شناسد — و بازتولیدپذیر می‌مانند، نه اینکه یک‌بار دستی تنظیم و بعد فراموش شوند.

02

داده و بازیابی

دریافت داده، تولید امبدینگ، ذخیره‌سازی برداری و بازیابی روی مجموعه اسناد خودتان، با همان قواعد دسترسی که سامانه‌های مبدأ شما از قبل اعمال می‌کنند.

01

زیرساخت GPU و زمان‌بندی

شتاب‌دهنده‌ها، شبکه و زمان‌بندی که تصمیم می‌گیرد این منابع به چه کسی برسند — همان لایه‌ای که تعیین می‌کند بقیه استک از نظر هزینه به‌صرفه است یا نه.

اقتصاد GPU

شتاب‌دهنده‌ها گران‌ترین دارایی درون سازمان‌اند و در بیشتر سازمان‌ها، کم‌کارترین.

پیش از آنکه سخت‌افزار بیشتری پیشنهاد دهیم، روی گرفتن خروجی واقعی از سخت‌افزاری که همین حالا دارید کار می‌کنیم.

  • تجمیع و زمان‌بندی

    یک استخر مشترک، نه جزیره‌های جدا

    صف‌بندی، تخصیص کسری و زمان‌بندی چندمستأجری، تا پژوهش، تنظیم دقیق (fine-tune) و سرویس‌دهی عملیاتی به‌جای رقابت بر سر منابع، یک استخر مشترک داشته باشند.

  • مدل‌های به‌اندازه

    تخصصی بر بزرگ می‌چربد

    مدلی کوچک‌تر که روی داده‌های خودتان تنظیم دقیق شده باشد، اغلب در همان کار مشخصِ شما از یک مدل عمومیِ بسیار بزرگ‌تر بهتر عمل می‌کند؛ آن هم با کسری از حافظه و توان مصرفی.

  • سرویس‌دهی بهینه

    توان عملیاتی، اول از نرم‌افزار

    رانتایم‌های مدرن استنتاج با دسته‌بندی پیوسته و استفاده‌ی مجدد از کش؛ تا گام بعدی افزایش توان عملیاتی، پیش از خرید سخت‌افزار، از پیکربندی به دست بیاید.

  • سخت‌افزار ناهمگون

    تأمین بدون نقطه‌ی شکست واحد

    لایه‌ای از زمان‌بندی که شتاب‌دهنده‌های سازندگان مختلف را همچون یک استخر یکپارچه می‌بیند؛ تا محدودیت تأمین در یک خط محصول، نقشه‌ی راه شما را متوقف نکند.

پیکره‌ی داده‌ی شما جایی نمی‌رود

بازیابی روی داده‌های خودتان

اسناد درون شبکه‌ی خودتان نمایه‌سازی و ارائه می‌شوند و بازیابی همان سطح دسترسی‌هایی را رعایت می‌کند که سامانه‌های مبدأ شما از پیش اعمال کرده‌اند — بنابراین دستیار نمی‌تواند فایلی را نشان دهد که کاربرِ پرسشگر هرگز اجازه‌ی بازکردن آن را نداشته است.

وزن‌های مدل از آنِ شما می‌ماند

هر آنچه از داده‌های شما آموخته می‌شود — وزن‌های تنظیم‌دقیق‌شده، آداپتورها و امبدینگ‌ها — در رجیستری خودتان ذخیره می‌شود و در کنترل شما می‌ماند؛ نه اینکه در مدلی مشترک که امکان بازرسی‌اش را ندارید حل شود.

ردِ قابل ممیزی

در هر درخواست ثبت می‌شود چه کسی پرسیده، کدام نسخه از مدل پاسخ داده و از چه منابعی استفاده کرده است. وقتی ماه‌ها بعد کسی از شما توضیح یک تصمیم را بخواهد، پاسخ یک کوئری ساده است، نه یک تحقیق و بررسی.

ساخته‌شده بر بنیان‌های باز

این پلتفرم به‌جای یک پشته‌ی بسته، از پروژه‌های باز و پرکاربردِ بومی ابر و زیرساخت هوش مصنوعی سرِ هم شده است. این یک ترجیح ایدئولوژیک نیست: همین است که معماری را برای مهندسان خودتان قابل بازبینی می‌کند و اگر شرایطتان تغییر کرد، قابل انتقال.


بدون لایه کنترل انحصاری

هیچ بخشی از مسیر حیاتی به مؤلفه‌ای وابسته نیست که فقط یک تأمین‌کننده بتواند آن را بسازد یا اصلاح کند.


طراحی‌شده برای بازتولیدپذیری

زیرساخت، پایپلاین‌ها و پیکربندی مدل‌ها در Git نگهداری می‌شوند؛ بنابراین هر محیطی را می‌توان از روی کد منبع بازسازی کرد، نه از روی حافظه افراد.


تیم شما، آموزش‌دیده روی همان پلتفرم

انتقال دانش فنی را هم‌زمان با ساخت پیش می‌بریم تا بهره‌برداری از پلتفرم مهارتی تخصصی نماند که فقط ما داشته باشیم.

با یک کاربرد واقعی شروع کنید

گردش کاری را انتخاب کنید که امروز بیشترین زمان سازمان شما را می‌گیرد. ما آن را روی زیرساخت خودتان می‌سازیم و تصمیم درباره گسترش را به نتیجه همان کار می‌سپاریم.

ملاقات آنلاین

به راحتی زمان مورد‌نظر خود را برای ارتباط ۳۰ دقیقه‌ای با تیم متخصص نئور انتخاب کنید.

Ali Salmaji

علی سلماجی

طراح سیستم‌های مبتنی بر فرآیند دوآپس

کمک بیشتری نیاز دارید؟

از تقویم زیر زمان آزاد خود را برای جلسه انتخاب کنید.

هم‌اکنون قرار ملاقات برگزار کنیم