ابنِها. درّبها.
شغّلها على أجهزتك.
نجهّز خوادم المعالجات الرسومية (GPU)، ونهندس نماذج تعلم عميق مخصصة، وننشر نماذج LLM باستضافة ذاتية، وندير بنية ذكاء اصطناعي جاهزة للإنتاج للمؤسسات. من دون ارتباط إلزامي بمزوّد سحابي، ومن دون تسعير لكل رمز.
من الخوادم الفعلية إلى ذكاء اصطناعي جاهز للإنتاج
ستة مجالات خدمة أساسية — اختر ما تحتاج إليه، فقد نفذناها جميعاً.
إعداد خوادم المعالجات الرسومية (GPU) وCUDA
بناء خوادم المعالجات الرسومية NVIDIA GPU وتأمينها وضبطها من البداية إلى النهاية لتشغيل أعباء الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج. نتولى حزمة برامج التشغيل وأدوات CUDA وcuDNN وNCCL بصورة صحيحة من المرة الأولى.
- تثبيت تعريف NVIDIA + CUDA + cuDNN + NCCL
- التحقق من بنية توصيل عدة معالجات رسومية (GPU) عبر NVLink / PCIe
- إعداد بيئة تشغيل الحاويات (Docker + nvidia-container-toolkit)
- اختبار الأداء وضبط استهلاك الطاقة
هندسة التعلم العميق
تصميم نماذج مخصصة ومسارات تدريب وضبط دقيق، من الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية إلى الأنظمة متعددة الوسائط، بما يناسب بياناتك ومجالك ومستوى الدقة المستهدف.
- تصميم نماذج مخصصة للرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة والوسائط المتعددة
- مسارات تدريب باستخدام PyTorch وTensorFlow
- تدريب موزع (DDP، FSDP، DeepSpeed)
- تكميم النماذج وتشذيبها وتحسينها باستخدام ONNX/TensorRT
نشر نماذج LLM واستضافتها
شغّل نماذج لغوية كبيرة مفتوحة المصدر مثل Llama وMistral وQwen وDeepSeek باستضافة ذاتية على أجهزتك. نستخدم vLLM وllama.cpp وSGLang لتوفير استدلال جاهز للإنتاج بجزء من تكاليف واجهات API.
- نشر vLLM / SGLang / llama.cpp
- إعداد التوازي الموترّي وفك الترميز التخميني
- بوابة API متوافقة مع OpenAI
- اتفاقيات مستوى خدمة لمعدل معالجة الرموز وزمن الاستجابة
استراتيجية الذكاء الاصطناعي وتصميم الحلول
نعمل مع فريقك لتحديد تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكبر أثراً في أعمالك، ثم نضع خطة 30/60/90 يوماً لتنفيذها وإطلاقها.
- مراجعة فرص الذكاء الاصطناعي ونمذجة العائد على الاستثمار
- توصيات بالبناء أو الشراء أو الحل الهجين
- تقييم الخصوصية والامتثال والمخاطر
- خارطة طريق بمراحل إنجاز قابلة للقياس
البنية التحتية لاستدلال الذكاء الاصطناعي
مجموعات خوادم استدلال جاهزة للإنتاج، مع التوسع التلقائي وإدارة قوائم الانتظار وتوجيه النماذج باختبارات A/B وقابلية المراقبة والنشر من دون توقف. تُبنى على Kubernetes أو على خوادم فعلية.
- نشر Kubernetes / KServe / Triton
- التوسع التلقائي وتجميع الطلبات على دفعات
- سجل النماذج والتوجيه باختبارات A/B
- قابلية المراقبة باستخدام Prometheus وGrafana
MLOps ومسارات العمل
مجموعات بيانات بإصدارات مضبوطة، وعمليات تدريب قابلة للتكرار، وتقييم آلي، وسجلات للنماذج، وCI/CD للتعلم الآلي. ننقل فريقك من العمل المتعثر في دفاتر Notebook إلى بيئة الإنتاج.
- إدارة إصدارات البيانات (DVC / LakeFS)
- تتبع التجارب (MLflow / W&B)
- سجل النماذج وترقيتها تلقائياً
- CI/CD لإعادة التدريب والنشر التجريجي (Canary)
أدوات أثبتت كفاءتها ونستخدمها يومياً
مسار واضح من الفكرة إلى الإنتاج
الاستكشاف
استشارة مجانية لفهم أهدافك وبياناتك والقيود التي تواجهك.
التصميم
مقترح للبنية يشمل الجدول الزمني ومواصفات الأجهزة والميزانية.
التنفيذ
نهندس الحل وندرّب النماذج وننشرها على بنيتك التحتية.
الإطلاق
إطلاق في بيئة الإنتاج مع المراقبة وأدلة التشغيل وتدريب الفريق.
تحدّث إلى مهندس ذكاء اصطناعي
استشارة مجانية لمدة 30 دقيقة. سنناقش حالة الاستخدام ومتطلبات الأجهزة وأسرع طريق إلى نموذج أولي يعمل فعلياً.