اصنع نماذج ذكاء اصطناعي مصمّمة لأعمالك
النماذج العامة قوية، لكن النماذج المدرّبة خصّيصًا تحقّق أداءً متفوّقًا لحالات استخدامك المحدّدة. نصمّم وندرّب نماذج متخصّصة تفهم مجالك وبياناتك ومتطلبات أعمالك.
ما الذي نقدّمه
خدمات إعادة الضبط (Fine-tuning)
تحسين النماذج المدرّبة مسبقًا لاحتياجاتك:
- النماذج اللغوية الكبيرة: إعادة ضبط Llama وMistral وQwen وغيرها.
- نماذج الرؤية: تصنيف الصور وكشف الأجسام والتجزئة.
- النماذج متعدّدة الوسائط: فهم مشترك للنصّ والصورة.
- نماذج متخصّصة: الكلام والسلاسل الزمنية وأنظمة التوصية.
تطوير نماذج مخصّصة
بناء نماذج من الصفر عند الحاجة:
- تصميم بنى جديدة.
- بناء نماذج خاصة بمجالك.
- نماذج تضمين (Embeddings) متخصّصة.
- مُرمِّزات وقواميس مخصّصة.
هندسة البيانات
تجهيز وتحسين البيانات للتدريب:
- جمع البيانات ووسمها.
- تنظيم مجموعات البيانات وتنقيتها.
- توليد بيانات اصطناعية.
- استراتيجيات إثراء البيانات.
تحسين النماذج
ضمان أداء جاهز للإنتاج:
- التكميم والضغط.
- تحسين الاستدلال.
- النشر متعدّد المنصّات.
- خطوط أنابيب التحسين المستمر.
الفوائد الأساسية
دقّة متفوّقة أداء أعلى في مهامك المحدّدة مقارنة بالنماذج العامة.
خبرة بالمجال نماذج تفهم مصطلحات قطاعك وسياقه ومتطلباته.
كفاءة في البيانات نتائج أفضل ببيانات أقل عبر التعلّم بالنقل وإعادة الضبط الذكي.
تحسين التكلفة استخدام نماذج أصغر وأسرع بأداء أفضل من النماذج العامة الكبيرة.
ميزة تنافسية قدرات ذكاء اصطناعي خاصة تميّز منتجاتك وخدماتك.
التقنيات المستخدمة
- الأطر: PyTorch، TensorFlow، JAX، Hugging Face Transformers.
- التدريب: DeepSpeed، FSDP، إعادة الضبط الموفّرة للمعاملات (PEFT).
- التقنيات: LoRA، QLoRA، Prefix Tuning، طبقات المحوّلات.
- المنصّات: AWS SageMaker، Google Vertex AI، Azure ML، بنية تحتية محلّية.
- MLOps: Weights & Biases، MLflow، DVC، Kubeflow.
حالات الاستخدام
- التقنية القانونية: تحليل العقود واستخلاص البنود وتصنيف الوثائق.
- الرعاية الصحية والتقنية الحيوية: تحليل الصور الطبية ومعالجة الملاحظات السريرية.
- التمويل والتأمين: كشف الاحتيال وتقييم المخاطر الائتمانية وأتمتة معالجة الوثائق.
- التجارة الإلكترونية: محرّكات التوصية والبحث البصري والتنبّؤ بالطلب.
- التصنيع: كشف العيوب والصيانة التنبّؤية وأتمتة ضبط الجودة.
منهجيتنا في العمل
- المتطلبات وتقييم البيانات: تحديد مؤشرات النجاح وتقييم البيانات المتاحة والنماذج الأساسية.
- تجهيز البيانات: الجمع والوسم وإنشاء مجموعات التدريب والتحقّق وفحوص الجودة.
- تطوير النموذج: اختيار النماذج الأساسية وتصميم استراتيجية التدريب وتحسين المعاملات الفائقة.
- التدريب والتحقّق: التدريب على بياناتك والتحقّق من الأداء والمقارنة بالنماذج الأساسية.
- النشر والمراقبة: التحسين للإنتاج والنشر وإعداد المراقبة وخطوط إعادة التدريب.
جاهز لبناء نموذج ذكاء اصطناعي مخصّص لأعمالك؟ تواصل معنا لمناقشة متطلباتك وبياناتك ومؤشرات نجاحك.