دادهها، پرامپتها و هر آنچه مدلهای شما یاد میگیرند، همانجا میمانند که نهاد ناظر شما انتظار دارد.
بیشتر پروژههای هوش مصنوعی بهخاطر دقت شکست نمیخورند؛ شکست میخورند چون سازمان هرگز واقعاً مالک هیچ بخشی از آنچه ساخته بود نشد.
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.
هر پرامپت، هر سند و هر پاسخ از مرز شما خارج میشود. حساسترین پیکره دادههای شما بیسروصدا به ترافیکی روی شبکه دیگران تبدیل میشود.
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.
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
دستیارها، کوپایلتها و گردشهای کاری خودکاری که کاربران شما واقعاً با آنها سروکار دارند — درست مثل هر محصول دیگری نسخهبندی و مستقر میشوند.
04
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
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
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
هیچ بخشی از مسیر حیاتی به مؤلفهای وابسته نیست که فقط یک تأمینکننده بتواند آن را بسازد یا اصلاح کند.
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.
انتقال دانش فنی را همزمان با ساخت پیش میبریم تا بهرهبرداری از پلتفرم مهارتی تخصصی نماند که فقط ما داشته باشیم.
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.
به راحتی زمان موردنظر خود را برای ارتباط ۳۰ دقیقهای با تیم متخصص نئور انتخاب کنید.

طراح سیستمهای مبتنی بر فرآیند دوآپس
از تقویم زیر زمان آزاد خود را برای جلسه انتخاب کنید.