ضبط دقيق لأي نموذج
ضبط دقيق لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ونماذج التعلم الآلي التقليدية باستخدام تكاملات Hugging Face وقوالب جاهزة للإنتاج
الضبط الدقيق بدون كود أو بكود كامل
ابدأ بسرعة باستخدام واجهة مستخدم بدون كود أو أحضر نصوص التدريب الخاصة بك لتحكم ومرونة كاملين.
PEFT والضبط الدقيق الكامل
يدعم LoRA وQLoRA والضبط الدقيق الكامل لموازنة التكلفة واستخدام الذاكرة وأداء النموذج.
إنشاء نقاط التحقق وتحديد الإصدارات
إنشاء نقاط تحقق للعمليات تلقائيًا، واستئناف التدريب، وتحديد إصدارات النماذج ومجموعات البيانات لضمان قابلية التكرار.
تتبع التجارب المدمج
تتبع المعاملات الفائقة والمقاييس ومجموعات البيانات والمخرجات عبر عمليات الضبط الدقيق.
إدارة المحولات
تدريب محولات LoRA وإعادة استخدامها ودمجها وتبديلها لتسريع الضبط الدقيق وتقليل التكلفة.
.webp)
اضبط أي نموذج من Hugging Face / نموذج تعلم آلة كلاسيكي
- يدعم الضبط الدقيق لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل LLaMA وMistral وBERT وFalcon وGPT-J
- ابدأ الضبط الدقيق لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في دقائق باستخدام مركز نماذج Hugging Face المدمج
- قوالب معدة مسبقًا تبسط عملية الضبط الدقيق لنماذج اللغة الكبيرة
- بنية تحتية قابلة للتوسع تتعامل مع كل شيء، من التجارب الصغيرة إلى الضبط الدقيق لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) على مستوى الإنتاج
بدون كود أو بكود كامل - اختيارك
- اضبط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باستخدام واجهة مستخدم بدون كود لإعداد سريع وتكرار متواصل
- أحضر نصوص التدريب الخاصة بك مع تحكم كامل في وضع الكود
- إدارة البنية التحتية وتوسيع نطاق الموارد تلقائيًا
- احصل على شفافية كاملة في كل عملية ضبط دقيق، مع سجلات ومقاييس مدمجة والتحكم في الإصدارات.
دعم PEFT (LoRA / QLoRA) والضبط الدقيق الكامل
- دعم الضبط الدقيق الفعال من حيث المعلمات (LoRA، QLoRA) بالإضافة إلى الضبط الدقيق للنموذج الكامل
- اختر LoRA أو QLoRA للضبط الدقيق الأسرع والأكثر فعالية من حيث التكلفة للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)
- تقليل استخدام ذاكرة وحدة معالجة الرسوميات (GPU) مع الحفاظ على جودة النموذج وأدائه
- اختر نهج الضبط الدقيق المناسب بناءً على حجم النموذج والتكلفة واحتياجات عبء العمل
حفظ نقاط الحفظ وتحديد الإصدارات
- حفظ نقاط الحفظ تلقائيًا أثناء الضبط الدقيق لمنع فقدان تقدم التدريب
- استئناف مهام الضبط الدقيق المتوقفة أو المؤقتة من أي نقطة حفظ
- تحديد إصدارات النماذج ومجموعات البيانات وتشغيلات التدريب لضمان قابلية الاستنساخ الكاملة
- العودة إلى نقاط الحفظ السابقة ومقارنة الأداء عبر الإصدارات
تتبع التجارب المدمج
- تسجيل جميع بيانات التدريب الوصفية تلقائيًا: المعاملات الفائقة، والمقاييس، ومجموعات البيانات، والمخرجات
- قارن بين عمليات تشغيل متعددة لضبط نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بدقة أكبر
- ادمج مع مكدس LLMops الخاص بك أو استخدم واجهتنا المرئية الأصلية
- يضمن التحكم في الإصدار المدمج قابلية الاستنساخ والتدقيق
إدارة المحولات للضبط الدقيق الفعال لنماذج اللغة الكبيرة (LLM)
- استفد من محولات LoRA لضبط النماذج بدقة عن طريق تحديث مجموعة صغيرة فقط من المعلمات.
- أعد استخدام المحولات المدربة مسبقًا عبر المشاريع والمجالات
- ادمج أو بدّل المحولات عبر مهام مختلفة، مما يتيح التجريب السريع وتصميم النماذج المعيارية
- سرّع التدريب وقلل التكاليف عن طريق تدريب وحدات محول مدمجة بدلاً من أوزان نماذج اللغة الكبيرة (LLM) الكاملة
تكاملات البيانات والبنية التحتية
- استورد مجموعات البيانات من S3 أو GCS أو Azure Blob أو Hugging Face Datasets
- شغّل مهام الضبط الدقيق على بنية تحتية مُدارة بالكامل أو على مجموعاتك الخاصة
- انشر أعباء العمل عبر البيئات السحابية أو الهجينة أو المحلية
- استفد من التحجيم التلقائي لوحدات معالجة الرسوميات (GPU autoscaling)، وتقسيم الوقت، والتزويد الذي يراعي التكلفة بشكل افتراضي
مصمم للذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي على نطاق واسع
جاهز للمؤسسات
انشر بوابة ذكاء اصطناعي آمنة تحافظ على بياناتك ونماذجك ضمن بنيتك التحتية السحابية / المحلية.
الامتثال والأمان
معايير SOC 2 و HIPAA و GDPR لضمان حماية قوية للبياناتالحوكمة والتحكم في الوصول
تسجيل الدخول الموحد (SSO) + التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) وتسجيل التدقيقدعم وموثوقية للمؤسسات
دعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع مع اتفاقيات مستوى خدمة للاستجابة مدعومة بضمانات
شبكة VPC، أو في الموقع، أو معزولة هوائيًا، أو عبر سحابات متعددة.
لا تغادر أي بيانات نطاقك. استمتع بالسيادة الكاملة والعزل والامتثال على مستوى المؤسسات أينما تعمل TrueFoundry.
نتائج ملموسة في TrueFoundry
لماذا تختار الشركات TrueFoundry
3 أضعاف
تسريع تحقيق القيمة بفضل وكلاء LLM المستقلين
80%
استخدام أعلى لمجموعات وحدات معالجة الرسوميات (GPU) بعد التحسين التلقائي للوكيل
آرون إريكسون
مؤسس، مختبر الذكاء الاصطناعي التطبيقي
حولت TrueFoundry أسطول وحدات معالجة الرسوميات (GPU) لدينا إلى محرك مستقل ذاتي التحسين - مما أدى إلى زيادة الاستخدام بنسبة 80% ووفر علينا ملايين الدولارات في الحوسبة الخاملة.
5 أضعاف
وقت أسرع لوضع منصة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة الداخلية في الإنتاج
50%
إنفاق سحابي أقل بعد ترحيل أعباء العمل إلى TrueFoundry
براتيك أغراوال
مدير أول، علوم البيانات وابتكار الذكاء الاصطناعي
ساعدتنا TrueFoundry على الانتقال من مرحلة التجريب إلى الإنتاج في وقت قياسي. ما كان سيستغرق أكثر من عام أُنجز في غضون أشهر - مع تبني أفضل من قبل المطورين.
80%
خفض في وقت وصول النماذج إلى الإنتاج
35%
وفورات في تكاليف السحابة مقارنة بإعداد SageMaker السابق
.webp)
فيبهاس جيجي
مهندس تعلم آلة رئيسي
خففنا من عبء DevOps وبسطنا عمليات إطلاق الإنتاج عبر الفرق. سرّعت TrueFoundry تسليم تعلم الآلة ببنية تحتية تتوسع من التجارب إلى الخدمات القوية.
50%
نشر أسرع لمكدس RAG/الوكيل
60%
تقليل النفقات العامة للصيانة لخطوط أنابيب RAG/الوكيل
.webp)
إندرونيل جي.
قائد العمليات الذكية
ساعدتنا TrueFoundry في نشر حزمة RAG كاملة - بما في ذلك خطوط الأنابيب وقواعد بيانات المتجهات وواجهات برمجة التطبيقات وواجهة المستخدم - بضعف السرعة مع تحكم كامل في البنية التحتية المستضافة ذاتيًا.
60%
عمليات نشر أسرع للذكاء الاصطناعي
~40-50%
تخفيض فعال للتكاليف عبر بيئات التطوير
.webp)
نيلاف غوش
مدير أول، الذكاء الاصطناعي
بفضل TrueFoundry، قللنا جداول النشر بأكثر من النصف وخفضنا النفقات العامة للبنية التحتية من خلال واجهة MLOps موحدة، مما سرّع تقديم القيمة.
<2
أسابيع لترحيل جميع نماذج الإنتاج
75%
تقليل وقت تنسيق علوم البيانات، مما يسرع تحديثات النماذج وإطلاق الميزات
.webp)
راجات بانسال
المدير التقني
لقد حققنا وفورات كبيرة في تكاليف البنية التحتية وخفضنا وقت تنسيق علوم البيانات بنسبة 75%. عززت TrueFoundry سرعة نشر نماذجنا عبر الفرق.
أسئلة متكررة
ما هو الضبط الدقيق لنماذج اللغات الكبيرة ولماذا هو مهم؟
كيف تبسط TrueFoundry عملية الضبط الدقيق لنماذج اللغات الكبيرة؟
- سير عمل بدون تعليمات برمجية ومع تعليمات برمجية كاملة: استخدم واجهة مستخدم بديهية أو نصوص تدريب مخصصة
- تتبع التجارب المدمج: تسجيل تلقائي للمعلمات الفائقة والمقاييس وإصدارات النموذج
- تنسيق البنية التحتية: تشغيل المهام على البنية التحتية التي تديرها TrueFoundry أو سحابتك/شبكتك الافتراضية الخاصة
- دعم أساليب PEFT: دعم أصلي للضبط الدقيق القائم على LoRA و QLoRA
- نقاط الحفظ والتحكم في الإصدارات: استئناف التدريب بسلاسة والحفاظ على قابلية التكرار
- إدارة المحولات: إعادة استخدام المحولات أو دمجها أو نشرها عبر مهام/نماذج متعددة
ما أنواع النماذج التي يمكنني ضبطها بدقة على TrueFoundry؟
- نماذج اللغات الكبيرة القائمة على فك التشفير (مثل LLaMA، GPT-J، Falcon، Mistral)
- نماذج التشفير (مثل BERT، RoBERTa، DistilBERT)
- نماذج التشفير-فك التشفير (مثل T5، FLAN-T5)
هل يمكنني إحضار مجموعة البيانات الخاصة بي ورمز التدريب؟
- أحضر مجموعات بياناتك الخاصة من S3، GCS، Azure، Hugging Face Hub، أو الملفات المحلية
- أحضر الكود الخاص بك عبر نصوص تدريب مخصصة (PyTorch, Transformers, PEFT, إلخ.)
- أو استخدم قوالب جاهزة لسير عمل التحسين الشائعة
كيف تدعم TrueFoundry التحسين باستخدام LoRA و QLoRA؟
- استخدم واجهة المستخدم الخاصة بنا لتهيئة طبقات LoRA والمعاملات الفائقة
- احفظ وانشر محولات LoRA بشكل مستقل عن النماذج الأساسية
- ادمج المحولات مع النماذج الأساسية للنشر أو الاستدلال دون اتصال
- قلل استخدام ذاكرة وحدة معالجة الرسوميات (GPU) بشكل كبير — مثالي للشركات التي تسعى لتحسين إنفاقها على البنية التحتية
هل يمكنني نشر النماذج المحسّنة من TrueFoundry في بيئة الإنتاج؟
- انشر النماذج باستخدام vLLM أو SGLang أو خوادم استدلال أخرى
- اجعل نموذجك متاحًا كواجهة برمجة تطبيقات (API) مع تحديد معدل الطلبات المدمج والتحكم في الوصول المستند إلى الدور (RBAC)
- راقب زمن الاستجابة في الوقت الفعلي، واستخدام الرموز، والأداء
- استخدم المحولات للنشر السريع أو ادمجها مع النموذج الأساسي للاستدلال المستقل
البنية التحتية للذكاء الاصطناعي التوليدي - بسيطة، أسرع، وأقل تكلفة
موثوق به من قبل أكثر من 30 شركة ومؤسسة من شركات Fortune 500
