الأسئلة الشائعة

يستغرق الأمر وقتًا طويلاً لوضع نماذجنا في الإنتاج واستخلاص الفائدة منها. هل هناك طريقة لتمكين علماء البيانات من تولي مسؤولية هذه العملية؟

يعتمد مهندسو التعلم الآلي بشكل كبير على فرق DevOps/المنصة لتلبية احتياجات البنية التحتية لتدريب أو نشر النماذج.

نريد استخدام بنية Kubernetes التحتية القياسية لدينا لتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي.

لا يرغب علماء البيانات في التعامل مع البنية التحتية أو YAML.

نريد أن تبقى بياناتنا داخل سحابتنا الخاصة أو في الموقع.

يتم نشر النماذج مع تكوين التوسع التلقائي باستخدام HPA - ولكن التوسع التلقائي بطيء جدًا بسبب وقت تنزيل النماذج.

نريد استضافة دفاتر Jupyter وجعلها ذاتية الخدمة مع مرونة في توفير الموارد، مع وضع بعض القيود على التكلفة والأمان.

كيف يمكن تتبع جميع النماذج داخل الشركة في مكان واحد، ومعرفة أي منها تم نشره في أي بيئة؟

كيف يمكنني عكس أو تقسيم حركة المرور إلى الإصدار الجديد من نموذجي حتى نتمكن من اختباره على حركة المرور الحية قبل طرحه بالكامل؟

نريد استخدام الأجهزة والحوسبة عبر السحابات (AWS, GCP, Azure) وفي الموقع. كيف يمكنني ربطها بحيث لا يحتاج المطورون إلى القلق بشأن الحوسبة الأساسية وينقلون أعباء العمل بسلاسة من بيئة إلى أخرى؟

نريد استخدام قوة نماذج اللغة الكبيرة لأعمالنا ولكن لا يمكننا السماح بخروج البيانات من بيئتنا. هل هناك أي طريقة للاستفادة من قوة نماذج اللغة الكبيرة دون إرسال بياناتي إلى OpenAI؟

كيف يمكنني السماح لجميع مطوريّ بتجربة نماذج لغة كبيرة مختلفة بسرعة ومعرفة النتائج التي يمكنهم الحصول عليها منها؟

نتكبد الكثير من التكاليف على بنيتنا التحتية للتعلم الآلي، ويصعب تتبعها وتقليلها.