مزايا تشغيل النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT وLLaMA وGemini على بنيتك السحابية الخاصة ومتطلباته التقنية.
ما هي النماذج اللغوية الكبيرة؟
النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) نماذج ذكاء اصطناعي مدرّبة بمليارات المعاملات، وتستطيع أداء مهام مثل توليد النصوص وتلخيصها وترجمتها وكتابة الشيفرات والإجابة عن الأسئلة بطلاقة تضاهي البشر.
لماذا تشغّلها على بنيتك التحتية الخاصة؟
- خصوصية البيانات: لا تغادر البيانات الحساسة بيئتك أبدًا — امتثال كامل للائحة GDPR
- ضبط التكاليف: ترتفع تكاليف API بسرعة مع الاستخدام المكثف، والاستضافة الذاتية أوفر على المدى الطويل
- التخصيص: اضبط النماذج بدقة وفق قطاعك وبياناتك الخاصة
- زمن الاستجابة: أزمنة استجابة بمستوى أجزاء من الثانية مع الاستدلال المحلي
نماذج مفتوحة المصدر شائعة
LLaMA 3: عائلة نماذج مفتوحة المصدر عالية الأداء من Meta، متاحة بإصدارات 8B و70B و405B معامل.
Mistral/Mixtral: نماذج أوروبية المنشأ تتسم بالكفاءة والسرعة، وتستهلك موارد منخفضة بفضل بنية MoE (Mixture of Experts).
Gemma: نموذج مفتوح المصدر خفيف وفعّال من Google، يمكن تشغيله حتى على الأجهزة الطرفية.
المتطلبات التقنية
- GPU: NVIDIA A100 (80GB) أو H100 — وحدة GPU واحدة أو عدة وحدات حسب حجم النموذج
- RAM: ذاكرة نظام لا تقل عن 64GB، و256GB+ للنماذج الكبيرة
- التخزين: NVMe SSD — أداء I/O عالٍ لأوزان النماذج ومجموعات البيانات
- إطار العمل: نشر سهل باستخدام vLLM أو TGI (Text Generation Inference) أو Ollama
RAG (التوليد المعزّز بالاسترجاع)
تتيح تقنية RAG للنماذج اللغوية الكبيرة الوصول إلى قاعدة معارفك المحدّثة لتقديم إجابات أدق. ادمجها مع قاعدة بيانات متجهية (pgvector أو Weaviate) لبناء مساعد معرفي داخلي.
البنية التحتية لـ LLM من CloudRUX
حدّد حجم البنية التحتية المناسبة لنماذج LLaMA أو Mistral أو نماذجك المخصّصة بالتعاون مع مهندسينا. وسيُعلَن عن تفاصيل خدمة GPU لدينا عند الإطلاق.