Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يمكن أن يؤدي اختيار منصة التعلم الآلي المناسبة في عام 2025 إلى توفير الوقت وخفض التكاليف وتحسين الكفاءة. مع ازدهار اعتماد الذكاء الاصطناعي - 98.4% من المديرين التنفيذيين يزيدون ميزانيات الذكاء الاصطناعي و 93.7٪ أبلغوا عن عائد الاستثمار في عام 2024 - من الضروري اختيار الأدوات التي تتناسب مع احتياجات فريقك. فيما يلي دليل سريع لـ أفضل 8 منصات ML، تم تقييمها من حيث قابلية التوسع وسهولة الاستخدام والتكامل والنشر والتكلفة.
الخطوات التالية: استكشف كل منصة بناءً على حجم فريقك والمهارات الفنية والميزانية. سواء كنت تدير الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع أو بدأت للتو، فهناك منصة مصممة خصيصًا لاحتياجاتك.
يجمع Prompts.ai أكثر من 35 نموذجًا للغات الكبيرة من الدرجة الأولى، بما في ذلك GPT-5 وكلود ولاما وجيميني، ضمن منصة آمنة وموحدة. من خلال تبسيط الوصول إلى هذه النماذج، فإنه يزيل متاعب إدارة الأدوات والاشتراكات المتعددة. بالنسبة لعلماء البيانات الذين يتنقلون في مشهد الذكاء الاصطناعي سريع الوتيرة لعام 2025، فإن هذا الحل يعالج تحديًا كبيرًا مع توفير الحوكمة على مستوى المؤسسة وإدارة التكاليف.
الميزة البارزة للمنصة هي قدرتها على تبسيط العمليات من خلال دمج الأدوات وضمان الامتثال وتقديم ضوابط التكلفة. بدلاً من التوفيق بين الاشتراكات ومفاتيح API وأنظمة الفواتير، يمكن لفرق علوم البيانات التركيز على الاستفادة من أفضل النماذج. أثبتت هذه الوظيفة أنها لا غنى عنها لشركات Fortune 500 والمؤسسات البحثية التي تحتاج إلى تحقيق التوازن بين متطلبات الامتثال الصارمة والإنتاجية العالية.
يتكامل Prompts.ai بسلاسة مع عمليات سير العمل الحالية، مما يجعله مناسبًا بشكل طبيعي لعلماء البيانات. إنه يتصل بسهولة بأطر التعلم الآلي المستخدمة على نطاق واسع مثل TensorFlow و PyTorch، مما يسمح للفرق بالحفاظ على سلاسل الأدوات الحالية دون انقطاع.
مع بنية تعتمد على واجهة برمجة التطبيقات، تدعم المنصة التكامل المباشر مع حلول التخزين السحابية الرئيسية مثل AWS 3، والتخزين السحابي من Google، و تخزين أزور بلوب. يتيح ذلك لعلماء البيانات الوصول إلى بيانات التدريب وتخزين المخرجات والحفاظ على خطوط أنابيب البيانات الثابتة دون إصلاح أنظمتهم. يؤدي الاستيعاب الآلي للبيانات وتصديرها إلى تقليل الجهد اليدوي وتبسيط عمليات سير العمل متعددة المنصات.
بالنسبة للمؤسسات التي استثمرت بالفعل في خدمات التعلم الآلي القائمة على السحابة، تقدم Prompts.ai التوافق الأصلي مع مزودي السحابة الرئيسيين. وهذا يضمن أن الفرق يمكنها اعتماد النظام الأساسي دون القلق بشأن تقييد البائعين أو المساس بالبنية التحتية الحالية. تعمل إمكانات التكامل هذه على تحسين الأتمتة والكفاءة عبر عمليات سير عمل التعلم الآلي.
تم تصميم أدوات التشغيل الآلي لـ Prompts.ai لتوفير الوقت وتعزيز الكفاءة. في استطلاع عام 2024، أفاد أكثر من 60٪ من علماء البيانات أن منصات التشغيل الآلي مثل Prompts.ai اختصرت بشكل كبير الجداول الزمنية لتطوير النماذج. تقوم المنصة بأتمتة العمليات الرئيسية مثل ضبط المعلمات الفائقة وخطوط أنابيب النشر والمراقبة المستمرة، مما يقلل الوقت والجهد اللازمين لتطوير النماذج.
ميزات مثل وظائف إعادة التدريب المجدولة كما أن المراقبة الآلية للنماذج مع أنظمة التنبيه تجعل من السهل الحفاظ على الأداء. يمكن لعلماء البيانات إعداد حلقات التحسين المستمر حيث تعيد النماذج التدريب على البيانات الجديدة وتنبيه الفرق إذا انخفضت مقاييس الأداء إلى ما دون المستويات المقبولة. هذا مفيد بشكل خاص في بيئات الإنتاج حيث يمكن أن يكون لانجراف النموذج عواقب في العالم الحقيقي.
بالإضافة إلى ذلك، تتضمن المنصة اختيار النموذج الآلي، مما يسمح للفرق باختبار العديد من البنيات والتكوينات في وقت واحد. على سبيل المثال، استخدمت شركة تحليلات البيع بالتجزئة هذه الميزة لتحسين تقسيم العملاء والتنبؤ بالطلب. النتيجة؟ تقليل وقت التطوير بنسبة 40٪ وتحسين دقة التنبؤ، مما يؤدي إلى إدارة أفضل للمخزون.
تم تصميم Prompts.ai باستخدام بنية سحابية أصلية، ويقوم بتخصيص موارد الحوسبة ديناميكيًا لتلبية احتياجات المشروع. وهو يدعم التدريب الموزع والمعالجة المتوازية، مما يجعل من السهل تدريب النماذج الكبيرة على مجموعات بيانات شاملة دون متاعب الإدارة اليدوية للموارد.
تتضمن ميزات تحسين أداء النظام الأساسي ما يلي: دعم وحدة معالجة الرسومات ووحدة معالجة الرسومات مع مجموعات التحجيم التلقائي. وهذا يضمن استمرار استجابة التدريب النموذجي والاستدلال، حتى عند العمل مع نماذج لغوية كبيرة أو مجموعات بيانات ضخمة. يمكن للفرق توسيع نطاق أعباء العمل لأعلى أو لأسفل حسب الحاجة، ومواءمة الموارد الحسابية مع متطلبات المشروع. هذه المرونة ذات قيمة خاصة لفرق علوم البيانات التي تتعامل مع المشاريع ذات الأحجام والتعقيدات المختلفة على مدار العام.
تعطي Prompts.ai الأولوية لكفاءة التكلفة والشفافية، وتقدم أسعارًا قائمة على الاستخدام بالدولار الأمريكي جنبًا إلى جنب مع لوحات معلومات التكلفة التفصيلية. توفر هذه الأدوات رؤى في الوقت الفعلي حول استخدام الحوسبة والتخزين، مما يساعد الفرق على متابعة ميزانياتها.
من خلال دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في منصة واحدة، يمكن للمؤسسات تقليل نفقات برامج الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪ مقارنة بالحفاظ على اشتراكات منفصلة. يلغي نظام TOKN الائتماني للدفع أولاً بأول الرسوم المتكررة، ويربط التكاليف مباشرة بالاستخدام الفعلي. هذا النهج يجعل من السهل على الفرق إدارة الميزانيات وتبرير استثماراتها في الذكاء الاصطناعي.
تتضمن المنصة أيضًا تنبيهات استخدام الموارد وحدود الإنفاق، مما يسمح للفرق بتحديد الميزانيات وتلقي الإشعارات قبل تجاوزها. بالنسبة لوظائف التدريب غير الحرجة، ميزات مثل دعم المثيل الفوري والسعة المحجوزة يمكن أن تخفض التكاليف التشغيلية بنسبة تصل إلى 70٪. تمكّن هذه الأدوات الفرق من تحقيق التوازن بين احتياجات الأداء وقيود الميزانية، ووضع معيار لعمليات الذكاء الاصطناعي الفعالة من حيث التكلفة.
كواحد من أكثر الأطر رسوخًا في التعلم الآلي، يلعب TensorFlow دورًا محوريًا في تطوير الذكاء الاصطناعي على مستوى الإنتاج. تم إنشاؤه بواسطة Google، وهو يدعم التطبيقات الرئيسية مثل بحث Google والترجمة والصور والمساعد. بالنسبة لعلماء البيانات الذين يتعاملون مع المشاريع الكبيرة، يوفر TensorFlow نظامًا بيئيًا قويًا يمتد عبر كل شيء بدءًا من إنشاء النماذج وحتى النشر على مستوى المؤسسة.
يضمن نموذج الحساب المستند إلى الرسم البياني لإطار العمل التنفيذ الفعال والمعالجة المتوازية، مما يؤدي إلى تسريع كل من التدريب والاستدلال. يدعم هذا التصميم عمليات سير العمل المعقدة مع تحسين الأداء في جميع مراحل التعلم الآلي.
يتناسب TensorFlow بسلاسة مع عمليات سير عمل علوم البيانات الحالية، ويعمل جنبًا إلى جنب مع مكتبات Python مثل NumPy و Pandas و Scikit-Learn. ال tf.data تعمل واجهة برمجة التطبيقات على تبسيط تحميل البيانات والمعالجة المسبقة من مصادر مثل ملفات CSV وقواعد البيانات، بل وتتكامل معها أباتشي سبارك لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة.
يعد نشر نماذج TensorFlow في السحابة أمرًا سهلاً، وذلك بفضل الدعم الأصلي لمنصات مثل منصة Google Cloud AI و Amazon SageMaker و Microsoft Azure ML. تسمح هذه المرونة للفرق باستخدام البنية التحتية السحابية المفضلة لديهم دون الارتباط بمورد واحد.
«يتواصل TensorFlow بسهولة مع Python و NumPy و SciPy وغيرها من الأطر والتقنيات المستخدمة على نطاق واسع. أصبحت المعالجة المسبقة للبيانات وتقييم النماذج والتكامل مع أنظمة البرامج الحالية أسهل من خلال هذا التوافق.» - نحو الذكاء الاصطناعي
يدعم TensorFlow أيضًا مجموعة متنوعة من لغات البرمجة، بما في ذلك C ++ و Java و Swift، ويعمل مع أطر التعلم الآلي الأخرى عبر أدوات مثل ONNX لتحويل النماذج.
تمهد إمكانات التكامل الواسعة لـ TensorFlow الطريق لخطوط أنابيب التعلم الآلي المؤتمتة بالكامل.
يقوم TensorFlow Extended (TFX) بأتمتة المهام الهامة مثل التحقق من صحة البيانات وخدمة النموذج. يعمل TensorFlow Serving على تبسيط عملية النشر من خلال الإصدار المدمج ويدعم واجهات برمجة تطبيقات gRPC و RESTful للتكامل السلس. بالنسبة للتطوير في المراحل المبكرة، تعمل واجهة برمجة تطبيقات Keras عالية المستوى على تبسيط بناء النماذج والتدريب. بالإضافة إلى ذلك، يوفر TensorBoard أدوات التصور والمراقبة، مما يجعل تصحيح الأخطاء وتتبع الأداء أكثر سهولة.
تم تصميم TensorFlow للتوسع بسهولة، من الأجهزة الفردية إلى الأنظمة الموزعة. وهو يدعم مليارات المعلمات من خلال التحديثات المتزامنة وغير المتزامنة، بينما تضمن نقاط التفتيش المضمنة التسامح مع الأخطاء. لتسريع GPU، يعتمد TensorFlow على C ++ المحسّنة ومجموعة أدوات CUDA من NVIDIA، مما يوفر تحسينات كبيرة في السرعة أثناء التدريب والاستدلال.
«أحدثت TensorFlow ثورة في التعلم الآلي على نطاق واسع من خلال تقديم إطار قابل للتطوير ومرن وفعال لأبحاث التعلم العميق والإنتاج. إن تمثيل الرسم البياني لتدفق البيانات ونموذج التنفيذ الموازي وقدرات التدريب الموزعة تجعله حجر الزاوية في تطوير الذكاء الاصطناعي الحديث.» - Programing-Ocean
يقوم TensorFlow أيضًا بتخصيص النشر لبيئات معينة. يعمل TensorFlow Lite على تحسين النماذج للأجهزة المحمولة والأجهزة المتطورة باستخدام تقنيات القياس الكمي، بينما يمكّن TensorFlow.js النماذج من العمل مباشرة في متصفحات الويب أو بيئات Node.js.
كإطار مفتوح المصدر، يلغي TensorFlow رسوم الترخيص ويقلل التكاليف الحسابية من خلال التنفيذ الفعال وتسريع الأجهزة (عبر TPUs و CUDA) وخيارات النشر المرنة. تعمل ميزات مثل AutoML على تقليل جهود التحسين اليدوي، مما يوفر الوقت والموارد.
في حين أن TensorFlow عبارة عن منصة راسخة، تتميز PyTorch بمرونتها وقدرتها على التكيف في التطوير في الوقت الفعلي. على عكس أطر الرسم البياني الثابت، يستخدم PyTorch رسمًا بيانيًا حسابيًا ديناميكيًا، مما يسمح بتعديل الشبكات العصبية أثناء وقت التشغيل. يعمل هذا النهج على تبسيط التجريب وتصحيح الأخطاء، مما يجعله جذابًا بشكل خاص للباحثين والمطورين.
«PyTorch هو إطار تعلم عميق مفتوح المصدر قائم على البرامج يستخدم لبناء الشبكات العصبية. وقد جعلت مرونته وسهولة استخدامه، من بين مزايا أخرى، إطار تعلم الآلة الرائد للمجتمعات الأكاديمية والبحثية.» - ديف بيرجمان، كاتب الموظفين، نماذج الذكاء الاصطناعي، IBM Think
تتكامل PyTorch بسهولة مع مكتبات Python الشهيرة مثل NumPy و Pandas، بالإضافة إلى المنصات السحابية الرئيسية. الصور والحاويات التي تم إنشاؤها مسبقًا تجعل النشر على خدمات Amazon Web Services (AWS) ومنصة Google Cloud Platform (GCP) وMicrosoft Azure أمرًا سهلاً. توفر إضافة TorchServe نموذجًا محايدًا للسحابة يعمل مع نقاط نهاية RESTful، مما يتيح الاندماج السلس في التطبيقات المختلفة.
يعمل دعمها الأصلي لـ ONNX على تبسيط عملية التصدير والنشر، بينما تستفيد عمليات سير عمل المؤسسة من التوافق مع منصات MLops. تدعم عمليات الدمج هذه تطوير النماذج وتتبع التجارب وإدارة إصدار القطع الأثرية. تقدم PyTorch أيضًا واجهة C ++ الأمامية و TorchScript، والتي تحول النماذج إلى تنسيقات قابلة للبرمجة لعمليات النشر عالية الأداء ومنخفضة زمن الوصول خارج بيئات Python. يضمن هذا المستوى من قابلية التشغيل البيني سير العمل الفعال عبر منصات وأدوات مختلفة.
يتضمن نظام PyTorch البيئي مكتبات مصممة خصيصًا لمهام محددة، مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية. يعمل TorchScript على سد الفجوة بين التطوير المرن في الوضع الحثيث والإنتاج المحسن في وضع الرسم البياني. يحدث هذا الانتقال بسلاسة، مما يحافظ على أداء النموذج.
بالنسبة لسير العمل المستند إلى السحابة، تعمل صور Docker المعدة مسبقًا على تبسيط كل من التدريب والنشر، مثل منصات مثل Vertex AI. ميزات مثل تقنية خادم التخفيض و كيوبيفلو تعمل مكونات خطوط الأنابيب على تبسيط التدريب الموزع وتنسيق سير عمل التعلم الآلي. تعمل هذه الأدوات على جعل توسيع النماذج المعقدة وإدارتها أكثر كفاءة، مما يقلل من النفقات العامة للمطورين.
تم تصميم PyTorch للتعلم الآلي على نطاق واسع، مما يوفر إمكانات تدريب موزعة متقدمة. تساعد تقنيات مثل البيانات المتوازية الموزعة (DDP) والبيانات المتوازية المشتركة بالكامل (FSDP) وتوازي الموتر وتوازي النموذج على زيادة استخدام إعدادات وحدات معالجة الرسومات المتعددة والعقد المتعددة. توفر الوحدة المتوازية Torch.nn. parallel.DistributedDataParallel، على وجه الخصوص، تحجيمًا فائقًا مقارنة بالتطبيقات المتوازية الأبسط.
أدت آخر التحديثات في PyTorch 2.5 إلى تحسين نماذج المحولات وتقليل تأخيرات بدء التشغيل، خاصة بالنسبة لوحدات معالجة الرسومات NVIDIA. يتم دعم تسريع الأجهزة من خلال CUDA لوحدات معالجة الرسومات NVIDIA وشرائح AWS Inferentia عبر AWS Neuron SDK. يمكن للتدريب الدقيق المختلط مع الدقة المختلطة التلقائية (AMP) تعزيز الأداء بما يصل إلى ثلاث مرات على Volta وبنيات GPU الأحدث من خلال الاستفادة من Tensor Cores.
يأتي المثال العملي لقابلية تطوير PyTorch من Hypefactors، التي عالجت في أبريل 2022 أكثر من 10 ملايين مقالة وفيديو وصورة يوميًا باستخدام تحسين ONNX Runtime. حقق تنفيذها تحسنًا في الإنتاجية بمقدار 2.88 × مقارنة باستدلال PyTorch القياسي، حيث أثبت استدلال GPU على NVIDIA Tesla T4 أنه أسرع بـ 23 مرة من المعالجة القائمة على وحدة المعالجة المركزية.
كإطار مفتوح المصدر تدعمه مؤسسة PyTorch التابعة لمؤسسة Linux، يلغي PyTorch رسوم الترخيص مع تقديم ميزات على مستوى المؤسسة. تعمل تقنيات مثل نقاط التفتيش على تحسين استخدام وحدة معالجة الرسومات، مما يتيح معالجة دفعات أكبر واستخدام أفضل دون الحاجة إلى أجهزة إضافية.
تدعم PyTorch أيضًا النشر السحابي الفعال من حيث التكلفة من خلال تخصيص الموارد المرن. يمكن للمستخدمين تقليل النفقات بشكل أكبر من خلال تطبيق أرصدة AWS الخاصة بهم. تسمح إمكانات تصدير ONNX الخاصة به بنشر استدلال فعال من حيث التكلفة باستخدام أوقات تشغيل محسّنة، بينما يؤدي التخصيص المسبق للذاكرة لأطوال الإدخال المتغيرة إلى تجنب تكاليف إعادة التخصيص المكلفة وأخطاء نفاد الذاكرة.
«تستخدم محفظة IBM watsonx PyTorch لتوفير مجموعة برامج على مستوى المؤسسات لنماذج أسس الذكاء الاصطناعي، بدءًا من التدريب الشامل وحتى الضبط الدقيق للنماذج.» - IBM
بفضل قدرات النمذجة الديناميكية وأدوات التشغيل الآلي والتوسع الفعال من حيث التكلفة، أصبحت PyTorch إطارًا أساسيًا لعلماء ومطوري البيانات الذين يعتمدون على الأبحاث.
تتميز Vertex AI، وهي جزء من Google Cloud، بدمج دورة حياة التعلم الآلي (ML) في نظام بيئي موحد. إنه يبسط سير العمل لهندسة البيانات وعلوم البيانات وهندسة التعلم الآلي، مما يتيح التعاون السلس بين الفرق الفنية. استنادًا إلى سمعة Google في قابلية التوسع والأداء، يوفر Vertex AI بيئة متماسكة حيث يتم تطوير النماذج والتدريب والنشر دون الحاجة إلى التوفيق بين الأدوات غير المتصلة.
تكمن قوة Vertex AI في تكاملها العميق مع النظام البيئي لـ Google Cloud والتوافق مع الأدوات الخارجية التي يشيع استخدامها من قبل علماء البيانات. إنه يتصل أصلاً بـ بيج كويري والتخزين السحابي، مما يضمن عمليات إدارة البيانات السلسة.
ال حديقة نموذجية يوفر الوصول إلى أكثر من 200 طراز، بما في ذلك خيارات الملكية والمفتوحة المصدر وخيارات الطرف الثالث. تسمح هذه المكتبة الواسعة لعلماء البيانات بتجربة أساليب متنوعة دون الحاجة إلى بناء نماذج من الصفر. يدعم تدريب ML المخصص الأطر الشائعة، مما يوفر المرونة للفرق التي تفضل أدوات تطوير محددة.
من أجل التطوير، توفر شركة Vertex AI منضدة فيرتex AI، وهي بيئة قائمة على كوكب المشتري، إلى جانب كولاب إنتربرايز للترميز التعاوني. كما أنه يدعم عمليات التكامل مع جوبيتر لاب و كود فيسوال ستوديو الامتدادات، مما يضمن أن علماء البيانات يمكنهم العمل ضمن واجهات مألوفة.
«يضمن هذا التركيز على تجربة مطوّرين راقية أن تتمكن فرقك من الاستفادة من مهاراتهم الحالية واستخدام أدواتهم المفضلة للاستفادة من النطاق والأداء والحوكمة التي تحدثنا عنها هنا اليوم وتأثير هذا العمل.» - ياسمين أحمد، المدير الإداري لـ Data Cloud في Google Cloud
تعمل عمليات تكامل الطرف الثالث على توسيع قدرات Vertex AI، مما يمكّن الفرق من الاستفادة من خيارات الحوسبة الإضافية وإنشاء حلول شاملة.
تعمل Vertex AI على أتمتة عمليات سير عمل التعلم الآلي من خلال الاستفادة من تكاملها الوثيق مع خدمات Google Cloud. خطوط أنابيب فيرتيكس للذكاء الاصطناعي ينظم عمليات سير العمل المعقدة، بدءًا من إعداد البيانات وحتى تقييم النموذج ونشره، مما يؤدي إلى إنشاء عمليات قابلة للتكرار تقلل من التدخل اليدوي.
أوتومول يبسط التدريب النموذجي للبيانات الجدولية والصور والنصوص ومقاطع الفيديو، ويتعامل مع مهام مثل تقسيم البيانات واختيار بنية النموذج وضبط المعلمات الفائقة. يسمح هذا لعلماء البيانات بالتركيز على الإستراتيجية بدلاً من التنفيذ الفني.
ما وراء ML، عمليات سير العمل في السحاب من Google يقوم بأتمتة العمليات الأوسع وتنفيذ المهام عبر أنظمة متعددة باستخدام صيغة YAML أو JSON. تدعم منصة التنسيق بدون خادم السيناريوهات التي تعتمد على الأحداث والمعالجة المجمعة وأتمتة العمليات التجارية.
يأتي المثال المقنع من كرافت هاينز، والتي استخدمت أدوات مثل BigQuery و Vertex AI و Gemini و Imagen و Veo لتقليل وقت تطوير محتوى المنتج الجديد من 8 أسابيع إلى 8 ساعات فقط. يسلط هذا التسارع الدرامي الضوء على كيف يمكن للأتمتة تحويل تدفقات العمل التقليدية.
بالإضافة إلى ذلك، فإن كتالوج داتابلكس العالمي يعزز إدارة البيانات الوصفية من خلال اكتشاف البيانات وتنظيمها تلقائيًا عبر الأنظمة. تستنتج ميزاته المدعومة بالذكاء الاصطناعي العلاقات بين عناصر البيانات وتمكن البحث الدلالي باللغة الطبيعية.
يلغي Vertex AI الحاجة إلى التخطيط اليدوي للسعة من خلال توسيع البنية التحتية تلقائيًا. سواء كانت موارد GPU أو TPU، فإن أحكام النظام الأساسي تحسب الطاقة عند الطلب، وتدعم التدريب الموزع عبر العقد المتعددة.
تستخدم المنصة بنية بدون خادم للحفاظ على الأداء المتسق، حتى أثناء ذروة الأحمال. تستفيد التنبؤات في الوقت الفعلي والمعالجة المجمعة من البنية التحتية العالمية لـ Google، مما يضمن أداءً موثوقًا به دون تأخير في بدء التشغيل البارد. يتعامل Vertex AI أيضًا مع المهام الهامة مثل الفحوصات الصحية والتحجيم التلقائي بناءً على الطلب.
على سبيل المثال، معهد بلورفيو للأبحاث قام بترحيل 15 تيرابايت من بيانات الجينوم إلى Google Cloud، باستخدام Cloud HPC ومحرك Google Kubernetes للبحث المكثف على الحوسبة. أدى هذا الانتقال إلى إزالة قيود الأجهزة مع تحسين كفاءة التكلفة.
مراقبة نموذج Vertex AI يضمن الإشراف المستمر على النماذج المنشورة، ويكتشف انحراف البيانات وانحراف خدمة التدريب. تقوم التنبيهات بإخطار الفرق بالحالات الشاذة، بينما تتيح التنبؤات المسجلة التعلم والتحسين المستمر.
يضمن نموذج تسعير الدفع أولاً بأول من Vertex AI أن تتم محاسبة المؤسسات فقط مقابل ما تستخدمه. يتم تحصيل رسوم وظائف التدريب بزيادات قدرها 30 ثانية بدون حد أدنى للرسوم، مما يوفر تحكمًا دقيقًا في التكاليف أثناء التجريب والتطوير.
الاستضافة المشتركة النموذجية يعمل على تحسين استخدام الموارد من خلال السماح لنماذج متعددة بمشاركة العقد الحاسوبية، مما يقلل من تكاليف الخدمة. توفر المنصة أيضًا وقت تشغيل TensorFlow المحسّن، مما يقلل التكاليف ووقت الاستجابة مقارنة بحاويات TensorFlow Serving القياسية.
بالنسبة للسيناريوهات التي لا تتطلب ردودًا في الوقت الفعلي، التنبؤ بالدفعات يوفر حلاً فعالاً من حيث التكلفة. يُعد هذا الأسلوب مثاليًا لتسجيل النماذج الدورية ومهام معالجة البيانات واسعة النطاق، مما يلغي الحاجة إلى نقاط النهاية التي تعمل دائمًا.
لا تتحمل عمليات سير العمل الخاملة أي رسوم، وتضمن البنية التي لا تحتوي على خادم أن الفرق تدفع فقط مقابل وقت التنفيذ النشط. تساعد أدوات مثل Cloudchipr في مراقبة الاستخدام وتحديد الموارد غير المستغلة والتوصية بالتعديلات لتحسين الإنفاق.
«يتيح لك Vertex AI الركوب على قضبان البنية التحتية لـ Google، حتى تتمكن من قضاء المزيد من الوقت في البيانات والنماذج، وتقليل الوقت في السباكة.» - Cloudchipr
يبسط Amazon SageMaker عملية علم البيانات بأكملها من خلال استوديو ساج ميكر الموحد، منصة واحدة تجمع كل شيء بدءًا من إعداد البيانات وحتى نشر النماذج. من خلال القضاء على الحاجة إلى التوفيق بين أدوات متعددة، فإنها تخلق بيئة مبسطة لعلماء البيانات. إن تكاملها السلس مع خدمات AWS وقدرتها على التوسع من التجريب إلى الإنتاج يجعلها حلاً متميزًا لسير عمل التعلم الآلي.
تم تصميم بنية SageMaker للعمل دون عناء داخل النظام البيئي لـ AWS مع دعم الأدوات الخارجية أيضًا. استوديو ساج ميكر الموحد يعمل كمحور مركزي، ويتصل بموارد مثل أمازون إس 3، أمازون ريد شيفت، ومصادر بيانات الطرف الثالث من خلال إطار عمل البحيرة الخاص بها، مما يؤدي إلى تفكيك صوامع البيانات.
تتكامل المنصة أيضًا مع خدمات AWS الرئيسية مثل أمازون أثينا لتحليلات SQL، أمازون EMR لمعالجة البيانات الضخمة، و AWS Glue لتكامل البيانات. من أجل الذكاء الاصطناعي التوليدي، أمازون بيدروك يوفر وصولاً مباشرًا إلى النماذج التأسيسية، بينما مطور أمازون كيو يتيح رؤى البيانات المستندة إلى اللغة الطبيعية وأتمتة استعلام SQL.
«مع استوديو Amazon SageMaker الموحد، لديك مركز واحد متكامل لخدمات AWS، [بما في ذلك] Redshift وSageMaker Lakehouse. إنه يجعل تجربة المطور أفضل بكثير ويحسن سرعة الوصول إلى السوق لأنك لست بحاجة إلى الانتقال عبر خدمات متعددة.»
— سينثيل سوغومار، نائب رئيس المجموعة، ذكاء الأعمال، تشارتر كومينيكيشنز
يدعم SageMaker أيضًا تطبيقات الشركاء المُدارة مثل Comet، مما يعزز تتبع التجارب ويكمل أدواته المدمجة.
«يستفيد فريق AI/ML في Natwest Group من SageMaker و Comet لتطوير حلول العملاء بسرعة، من الكشف السريع عن الاحتيال إلى التحليل المتعمق لتفاعلات العملاء. بفضل Comet الذي أصبح الآن تطبيقًا شريكًا لـ SageMaker، نقوم بتبسيط تقنيتنا وتعزيز سير عمل المطورين لدينا، وتحسين تتبع التجارب ومراقبة النماذج. وهذا يؤدي إلى نتائج وتجارب أفضل لعملائنا.»
— جريج كوان، رئيس الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات، NatWest Group
يتيح هذا التكامل القوي سير العمل السلس والآلي عبر حالات الاستخدام المختلفة.
يبسط SageMaker سير عمل التعلم الآلي باستخدام خطوط أنابيب سيج ميكر، وهي أداة تنسيق تقوم بأتمتة المهام من معالجة البيانات إلى نشر النموذج. وهذا يقلل من الجهد اليدوي ويضمن عمليات قابلة للتكرار يمكن توسيع نطاقها عبر الفرق.
«يعد Amazon SageMaker Pipelines مناسبًا لعلماء البيانات لأنه لا يتطلب رفع عبء إدارة البنية التحتية ويوفر تجربة مستخدم سهلة الاستخدام. ومن خلال السماح للمستخدمين بسحب مهام تعلم الآلة وإسقاطها بسهولة وتمرير البيانات بينهم في سير العمل، أصبحت خطوط أنابيب Amazon SageMaker متاحة بشكل خاص للتجربة السريعة».
— الدكتور لورينزو فالماسوني، مدير حلول البيانات في شركة Merkle
في Carrier، الشركة الرائدة عالميًا في حلول المناخ والطاقة الذكية، تُحدث SageMaker ثورة في استراتيجية البيانات الخاصة بها:
«في Carrier، يعمل الجيل القادم من Amazon SageMaker على تحويل استراتيجية بيانات المؤسسة الخاصة بنا من خلال تبسيط كيفية بناء منتجات البيانات وتوسيع نطاقها. أدى نهج SageMaker Unified Studio لاكتشاف البيانات ومعالجتها وتطوير النماذج إلى تسريع تنفيذ البحيرة بشكل كبير. والأمر الأكثر إثارة للإعجاب هو أن تكامله السلس مع كتالوج البيانات الحالي وضوابط الحوكمة المدمجة يمكّننا من إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات مع الحفاظ على معايير الأمان، مما يساعد فرقنا على تقديم تحليلات متقدمة وحلول الذكاء الاصطناعي بسرعة في جميع أنحاء المؤسسة».
— جوستين ماكدويل، مدير منصة البيانات وهندسة البيانات، شركة Carrier
من خلال الجمع بين الأتمتة وقابلية التوسع الديناميكية، يضمن SageMaker سير العمل الفعال حتى للمشاريع الأكثر تطلبًا.
تتطور البنية التحتية لـ SageMaker ديناميكيًا للتعامل مع أعباء عمل التعلم الآلي المكثفة، مما يلغي الحاجة إلى التخطيط اليدوي للسعة. ساج ميكر هايبرود تم تصميمه خصيصًا للنماذج التأسيسية، حيث يقدم مجموعات مرنة تمتد عبر مئات أو آلاف مسرعات الذكاء الاصطناعي.
تتميز قدرات التحجيم التلقائي الخاصة بها بسرعة مذهلة، حيث تتكيف بشكل أسرع بست مرات من ذي قبل، مما يقلل أوقات الاكتشاف من أكثر من ست دقائق إلى أقل من 45 ثانية لنماذج مثل Meta Llama 2 7B و Llama 3 8B. يؤدي هذا أيضًا إلى تقصير وقت التوسع من البداية إلى النهاية بحوالي 40٪. بالإضافة إلى ذلك، فإن مجموعة أدوات تحسين الاستدلال من SageMaker يضاعف الإنتاجية مع خفض التكاليف بنسبة 50٪ تقريبًا.
على سبيل المثال، عند تدريب نماذج مؤسسة Amazon Nova على ساج ميكر هايبرود، وفرت الشركة شهورًا من الجهد وحققت أكثر من 90% من استخدام موارد الحوسبة. وبالمثل، اعتمدت شركة H.AI، وهي شركة تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي، على HyperPod في كل من التدريب والنشر:
«مع Amazon SageMaker HyperPod، استخدمنا نفس الحوسبة عالية الأداء لبناء ونشر النماذج الأساسية وراء منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا. أدى هذا الانتقال السلس من التدريب إلى الاستدلال إلى تبسيط سير العمل لدينا وتقليل الوقت اللازم للإنتاج وتقديم أداء ثابت في البيئات الحية.»
— لوران سيفر، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة H.AI
تقدم SageMaker خيارات استدلال متعددة للمساعدة في إدارة التكاليف بناءً على متطلبات عبء العمل. الاستدلال في الوقت الحقيقي مثالي لحركة المرور الثابتة، بينما استدلال بدون خادم تنخفض إلى الصفر خلال فترات الخمول، مما يجعلها مثالية لأحمال العمل المتقطعة. لحمولات البيانات الأكبر، استدلال غير متزامن ذو كفاءة عالية، و الاستدلال الدفعي يعالج مجموعات البيانات دون اتصال بالإنترنت دون الحاجة إلى نقاط نهاية ثابتة.
من خلال خطط التوفير بالذكاء الاصطناعي من SageMaker، يمكن للمستخدمين خفض التكاليف بنسبة تصل إلى 64٪ مع التزامات لمدة سنة أو ثلاث سنوات. التدريب الموضعي المُدار يقلل أيضًا من نفقات التدريب بنسبة تصل إلى 90٪ باستخدام سعة EC2 غير المستخدمة.
ال مقياس إلى الصفر الميزة مؤثرة بشكل خاص، حيث تعمل على تقليل نقاط النهاية خلال أوقات الهدوء لتوفير التكاليف:
«تعد ميزة Scale to Zero من SageMaker بمثابة تغيير لقواعد اللعبة بالنسبة لحل التحليل المالي بالذكاء الاصطناعي في العمليات. فهي توفر وفورات كبيرة في التكاليف من خلال تقليص نقاط النهاية خلال فترات الهدوء، مع الحفاظ على المرونة التي نحتاجها للاستدلال الدفعي واختبار النموذج».
— ميكي ييب، نائب رئيس المنتج، مجموعة APOIDEA
ميزات مثل نقاط نهاية متعددة النماذج و نقاط نهاية متعددة الحاويات تسمح أيضًا لنماذج متعددة بمشاركة المثيلات وتحسين استخدام الموارد وخفض تكاليف الاستدلال في الوقت الفعلي.
«ستكون ميزة Scale to Zero لنقاط نهاية SageMaker أساسية لعمليات التعلم الآلي في iFood. على مر السنين، تعاوننا بشكل وثيق مع فريق SageMaker لتعزيز قدرات الاستدلال لدينا. وتمثل هذه الميزة تقدمًا كبيرًا، حيث تتيح لنا تحسين كفاءة التكلفة دون المساس بأداء وجودة خدمات التعلم الآلي لدينا، نظرًا لأن الاستدلال يشكل جزءًا كبيرًا من نفقات البنية التحتية لدينا».
- دانيال فييرا، مدير مهندس MLOPS، iFoods
يتكامل برنامج Microsoft Azure Machine Learning بسلاسة مع عمليات سير العمل الحالية ويدعم مجموعة واسعة من أطر التعلم الآلي (ML)، مما يبسط إدارة دورة الحياة. وهو يستوعب الأطر الشائعة مثل TensorFlow و PyTorch و Keras و scikit-learn و XGBoost و LightGBM، مع تقديم أدوات MLops لتبسيط عملية تعلم الآلة بأكملها.
تم تصميم Azure Machine Learning للعمل دون عناء مع الأدوات التي يعرفها علماء البيانات ويستخدمونها بالفعل. على سبيل المثال، يوفر بيئات PyTorch التي تم تكوينها مسبقًا (على سبيل المثال، Azureml-ACPT-pytorch-2.2-cuda12.1) التي تجمع جميع المكونات الضرورية للتدريب والنشر. يمكن للمستخدمين إنشاء النماذج وتدريبها ونشرها باستخدام Azure Machine Learning Python SDK v2 و Azure CLI v2، بينما تتيح مجموعات الحوسبة والحساب بدون خادم التدريب الموزع عبر عقد متعددة لأطر مثل PyTorch و TensorFlow.
الميزة البارزة هي ONNX Runtime المدمج، والذي يعزز الأداء من خلال تقديم استنتاج أسرع بما يصل إلى 17 مرة وتدريب أسرع بما يصل إلى 1.4 مرة للنماذج المصممة باستخدام PyTorch و TensorFlow. لقد شهدت المنظمات فوائد ملموسة من عمليات الدمج هذه. قال توم شميلينسكي، مهندس MLOPS الرئيسي في بنتلي:
«نحن نستخدم Azure Machine Learning و PyTorch في إطار عملنا الجديد لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ونقلها إلى الإنتاج بشكل أسرع، في عملية قابلة للتكرار تسمح لعلماء البيانات بالعمل محليًا وفي Azure.»
تعتمد شركات مثل Wayve و Nuance أيضًا على Azure Machine Learning لإجراء تجارب واسعة النطاق وإطلاق إنتاج سلس. توفر هذه الأدوات أساسًا متينًا لإنشاء عمليات سير عمل آلية وفعالة.
يأخذ Azure Machine Learning التكامل خطوة إلى الأمام من خلال أتمتة مهام ML المتكررة من خلال إمكانات التعلم الآلي الآلي الآلي (AutoML). يتعامل AutoML مع اختيار الخوارزمية وضبط المعلمات الفائقة والتقييم، مع إنشاء خطوط أنابيب متوازية. باستخدام خطوط أنابيب التعلم الآلي، يمكن لعلماء البيانات إنشاء عمليات سير عمل قابلة لإعادة الاستخدام ويتم التحكم فيها بالإصدار وتغطي المعالجة المسبقة للبيانات والتدريب على النماذج والتحقق من الصحة والنشر.
بالنسبة للفرق التي تستكشف الذكاء الاصطناعي التوليدي، يعمل Prompt Flow على تبسيط النماذج الأولية والتجريب ونشر التطبيقات المدعومة بنماذج اللغات الكبيرة. تتكامل ميزات MLops الخاصة بالمنصة مع أدوات مثل Git، إم إل فلووإجراءات GitHub وAzure DevOps، مما يضمن دورة حياة تعلم الآلة القابلة للتكرار والتدقيق. تعمل نقاط النهاية المُدارة على تبسيط عملية النشر والتسجيل، مما يجعل من السهل توسيع نطاق الحلول عالية الأداء.
تم تصميم Azure Machine Learning من أجل التوسع، والاستفادة من الأجهزة عالية الأداء والاتصال السريع بين وحدات معالجة الرسومات لدعم التدريب الموزع بكفاءة. تعمل طبقة AzureML Compute على تبسيط إدارة موارد النطاق السحابي، بما في ذلك الحوسبة والتخزين والشبكات. تأتي البيئات المنسقة محملة مسبقًا بأدوات مثل DeepSpeed لتحسين وحدة معالجة الرسومات، وتدريب ONNX Runtime للتنفيذ الفعال، و NebulAML للتحقق السريع. يضمن القياس التلقائي ضبط الموارد ديناميكيًا لتلبية متطلبات عبء العمل.
تتيح المنصة أيضًا التدريب عبر مجموعات البيانات الموزعة عن طريق إرسال النماذج إلى الحوسبة المحلية وبيئات الحافة، ثم دمج النتائج في نموذج أساسي موحد. وفي معرض تسليط الضوء على هذه القدرات، قال مصطفى سليمان، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Inflection AI:
«تعد موثوقية وحجم البنية التحتية لـ Azure AI من بين الأفضل في العالم.»
يعمل Azure Machine Learning على أساس الدفع أولاً بأول، لذلك يدفع المستخدمون فقط مقابل الموارد التي يستهلكونها أثناء التدريب أو الاستدلال. يساعد القياس التلقائي على منع كل من الإمداد المفرط ونقص التزويد، بينما تدعم أدوات مثل Azure Monitor وApplication Insights وLog Analytics التخطيط الفعال للسعة. تعمل نقاط النهاية المُدارة على تحسين كفاءة الموارد للاستدلال في الوقت الفعلي والدفعات.
تتكامل المنصة مع أدوات التحليلات مثل Microsoft Fabric و Azure Databricks، مما يوفر بيئة قابلة للتطوير للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة والحسابات المعقدة. بالنسبة للمؤسسات التي تخطط لعمليات نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، توفر البنية التحتية العالمية لـ Azure المرونة والوصول اللازمين للتغلب على حدود الإعدادات المحلية. وفقًا للأبحاث، يوافق 65% من قادة الأعمال على أن نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي في السحابة يتماشى مع أهدافهم التنظيمية مع تجنب قيود البيئات المحلية.
يوفر IBM Watson Studio منصة مصممة لتبسيط سير عمل التعلم الآلي مع توفير المرونة التي تحتاجها المؤسسات. من خلال الجمع بين الأتمتة وأدوات التعاون القوية، فإنها تساعد المؤسسات على تبسيط عمليات تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي.
المنصة الذكاء الاصطناعي التلقائي تعمل الميزة على أتمتة الخطوات الرئيسية مثل إعداد البيانات وهندسة الميزات واختيار النموذج وضبط المعلمات الفائقة وإنشاء خطوط الأنابيب. هذا يقلل بشكل كبير من الوقت الذي يستغرقه بناء النماذج [82،83]. باستخدام هذه الأدوات، يمكن للمستخدمين التقنيين وغير التقنيين إنشاء نماذج تنبؤية بكفاءة، مما يسرع الرحلة من المفهوم إلى النشر.
يتضمن Watson Studio أيضًا أدوات لمراقبة النماذج باستمرار، مما يضمن الدقة من خلال اكتشاف الانجراف طوال دورة حياتها [82،83]. إنها تحسين القرار تعمل الأدوات على تبسيط إنشاء لوحة المعلومات، مما يتيح تعاونًا أفضل بين الفريق. بالإضافة إلى ذلك، تقوم ميزات حوكمة الذكاء الاصطناعي المدمجة تلقائيًا بتوثيق البيانات والنماذج وخطوط الأنابيب، مما يعزز الشفافية والمساءلة في عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي.
تسلط أمثلة من العالم الحقيقي الضوء على تأثير المنصة. في عام 2025، هايمارك هيلث استخدمت IBM Cloud Pak للبيانات، بما في ذلك Watson Studio، لخفض وقت بناء النموذج بنسبة 90٪ مع تطوير نموذج تنبؤي لتحديد المرضى المعرضين لخطر الإنتان. وبالمثل، ووندرمان تومسون يستفيد من AutoAI لتوليد تنبؤات واسعة النطاق والكشف عن فرص عملاء جدد.
يتم استكمال قدرة الأتمتة القوية هذه بسلاسة من خلال تكاملها مع أدوات علوم البيانات المستخدمة على نطاق واسع.
تم تصميم Watson Studio للعمل دون عناء مع الأدوات وعمليات سير العمل الحالية. يتكامل مع أنظمة المؤسسات ويدعم بيئات التطوير الشائعة مثل مصمم جوبيتر واستوديو وSPS [82,84]. تعمل المنصة أيضًا على موازنة التوافق مع المصادر المفتوحة مع أدوات IBM الخاصة، مما يمنح الفرق المرونة التي تحتاجها.
التعاون هو محور رئيسي آخر. يمكن لفرق علماء البيانات والمطورين وموظفي العمليات العمل معًا في الوقت الفعلي باستخدام الأدوات المشتركة وواجهات برمجة التطبيقات وعناصر التحكم في الوصول والإصدار والأصول المشتركة [82،83،84]. يضمن هذا النهج بقاء جميع المشاركين في دورة حياة الذكاء الاصطناعي متصلين ومنتجين.
تم تصميم Watson Studio للتوسع دون عناء لتلبية متطلبات العمليات على مستوى المؤسسة. إنها خطوط أنابيب التنسيق تمكين المعالجة المتوازية للبيانات واسعة النطاق وعمليات سير عمل التعلم الآلي. تدعم المنصة وحدات معالجة الرسومات NVIDIA A100 وH100، مع الاستفادة من التدريب الموزع المستند إلى Kubernetes والتوسع الديناميكي عبر البيئات المختلطة والمتعددة السحابات، بما في ذلك الأنظمة المحلية وIBM Cloud وAWS وMicrosoft Azure. يعمل هذا الإعداد على تقليل أوقات النشر بنسبة تصل إلى 50٪ [83,86,87,88].
تم تحسين الأداء بشكل أكبر من خلال ميزات مثل تحديد النماذج وواجهات برمجة التطبيقات ذات زمن الوصول المنخفض والتجميع الديناميكي، مما يضمن الاستدلال السريع والدقيق. لإدارة مجموعات البيانات الكبيرة، يتكامل Watson Studio مع تخزين الكائنات السحابية من IBM، مما يتيح سير العمل الفعال المستند إلى السحابة. للحفاظ على الأداء الأمثل، تعمل ممارسات MLOPS على أتمتة إعادة تدريب النماذج ومراقبتها ونشرها، مما يحافظ على تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي بسلاسة طوال دورة حياتها.
يُترجم تركيز Watson Studio على الكفاءة بشكل مباشر إلى توفير التكاليف. من خلال تقليل وقت التطوير وتحسين استخدام الموارد، تعزز المنصة الإنتاجية بنسبة تصل إلى 94٪ [82,85]. تعمل ميزات التحجيم التلقائي الخاصة به على تخصيص الموارد بشكل ديناميكي ومنع الهدر وضمان أن يدفع المستخدمون مقابل ما يحتاجون إليه فقط.
تعمل المنصة أيضًا على تحسين نتائج المشروع، حيث أبلغ المستخدمون عن زيادة بنسبة 73٪ في معدلات نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي بفضل سير العمل الآلي وأدوات التعاون. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تقليل جهود مراقبة النموذج بنسبة 35٪ إلى 50٪، بينما تتحسن دقة النموذج بنسبة 15٪ إلى 30٪. إن كفاءة التكلفة هذه تجعل من Watson Studio خيارًا عمليًا للمؤسسات التي تهدف إلى توسيع نطاق عمليات التعلم الآلي بشكل فعال.
«يوفر Watson Studio منصة تعاونية لعلماء البيانات لبناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها. وهو يدعم مجموعة واسعة من مصادر البيانات التي تمكن الفرق من تبسيط سير العمل. ومن خلال الميزات المتقدمة مثل التعلم الآلي الآلي ومراقبة النماذج، يمكن لمستخدمي Watson Studio إدارة نماذجهم طوال دورة حياة التطوير والنشر.»
— استوديو آي بي إم واتسون
تتميز H2O.ai بنهج الأتمتة أولاً، حيث تقدم منصة تعلم آلي مصممة للسرعة وقابلية التوسع والبساطة. من خلال التشغيل الآلي للعمليات الرئيسية مثل اختيار الخوارزمية وهندسة الميزات وضبط المعلمات الفائقة والنمذجة والتقييم، فإنها تسمح لعلماء البيانات بالتركيز على المهام الأكثر استراتيجية وتأثيرًا، تاركين وراءهم الطحن المتكرر لضبط النموذج.
بالإضافة إلى هذه الإمكانات الأساسية، توفر H2O.ai عوامل الذكاء الاصطناعي والعمودية المتخصصة المصممة خصيصًا لسير العمل الخاص بالصناعة. تعمل هذه الأدوات على تبسيط المهام مثل معالجة القروض واكتشاف الاحتيال وإدارة مركز الاتصال ومعالجة المستندات. تعمل قدرات التشغيل الآلي لـ MLOPS على تعزيز عمليات النشر، ودعم الميزات مثل اختبار A/B، ونماذج البطل/المنافس، والمراقبة في الوقت الفعلي لدقة التنبؤ، وانجراف البيانات، وانحراف المفهوم.
لقد أثبتت المنصة بالفعل قيمتها في تطبيقات العالم الحقيقي. على سبيل المثال، قام بنك الكومنولث الأسترالي بتخفيض الاحتيال بنسبة 70٪ باستخدام H2O Enterprise AI، وتدريب 900 محلل وتحسين عملية صنع القرار عبر ملايين التفاعلات اليومية مع العملاء. وسلّط أندرو ماكمولان، رئيس قسم البيانات والتحليلات في البنك، الضوء على تأثير ذلك:
«كل قرار نتخذه لعملائنا - ونجني الملايين كل يوم - نتخذ هذه القرارات بشكل أفضل بنسبة 100٪ باستخدام H2O.ai».
استفادت AT&T أيضًا من H2ogpte الخاص بـ H2O.ai لإصلاح عمليات مركز الاتصال الخاص بها، وتحقيق عائد مضاعف على الاستثمار في التدفق النقدي الحر في غضون عام. أشار آندي ماركوس، كبير مسؤولي البيانات في AT&T، إلى:
«في العام الماضي، قمنا بإرجاع 2X ROI في التدفق النقدي الحر على كل دولار ننفقه على الذكاء الاصطناعي التوليدي. هذا عائد لمدة عام».
وبالمثل، نشرت المعاهد الوطنية للصحة H2oGPTE في بيئة آمنة مليئة بالفجوات الهوائية لإنشاء مساعد افتراضي يعمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. تقدم هذه الأداة إجابات دقيقة عن السياسة والمشتريات في ثوانٍ، مما يتيح لـ 8,000 موظف فيدرالي التركيز على المهام ذات المهام الحرجة.
يتكامل H2O.ai بسلاسة مع أدوات علوم البيانات المستخدمة على نطاق واسع مع تقديم أدوات فريدة جاهزة للنشر. وهو يدعم Python و R من خلال العملاء الأصليين ويولد أدوات مثل MoJoS و PoJOs لسهولة النشر عبر بيئات مختلفة. من خلال الاتصالات المبنية مسبقًا بأكثر من 200 مصدر بيانات والتوافق مع البنى التحتية الرئيسية مثل Databricks و Snowflake و Apache Spark و Hadoop و HDFS و S3 و Azure Data Lake، تضمن المنصة قابلية التشغيل البيني السلس. كما يتيح دعم API الشامل الخاص به التكامل مع أدوات الأعمال مثل Google Drive و SharePoint و Slack و Teams.
تعمل H2O MLOPs على توسيع التوافق إلى أطر عمل الطرف الثالث مثل PyTorch و TensorFlow و scikit-Learn و XGBoost. وفي الوقت نفسه، يوفر H2O AutoML المرونة من خلال وحدة h2o.sklearn، مما يدعم المدخلات من H2oframe ومصفوفات NumPy وإطارات بيانات Pandas.
تم تصميم بنية H2O.ai الموزعة في الذاكرة للتعامل مع أعباء العمل على مستوى المؤسسات، مما يوفر سرعات معالجة بيانات أسرع تصل إلى 100 مرة. يتيح محرك H2O-3 الخاص به التدريب النموذجي على مجموعات بيانات بحجم تيرابايت عبر مئات العقد. يضمن إطار التعلم العميق للمنصة أداءً ثابتًا من خلال توزيع معالجة العينات عبر نوى المعالج.
تكشف الاختبارات المعيارية عن نتائج مبهرة، مع سرعات تدريب أسرع من 9 إلى 52 مرة على عقدة واحدة مقارنة بالأنظمة المنافسة. في بعض الحالات، تفوق نموذج العقدة الواحدة على التكوينات المنتشرة عبر 16 عقدة. والجدير بالذكر أن H2O.ai حققت رقمًا قياسيًا عالميًا في معدل خطأ MNIST بنسبة 0.83٪ باستخدام مجموعة مكونة من 10 عقدة. تدعم المنصة أيضًا إعدادات Kubernetes المتقدمة وتسريع GPU لأحمال العمل ذات الأولوية العالية.
يساعد تصميم H2O.ai الذي يركز على التشغيل الآلي أولاً على خفض التكاليف عن طريق تقليل المهام اليدوية والمتكررة. تسمح بنيتها غير القائمة على السحابة بالنشر عبر أي مزود سحابي أو نظام محلي أو بيئة Kubernetes، مما يمنح المؤسسات المرونة لاختيار البنية التحتية الأكثر فعالية من حيث التكلفة. من خلال الشراكات مع AWS وGoogle Cloud وMicrosoft Azure، تقدم H2O.ai نماذج تسعير مرنة تجمع بين تكاليف الترخيص والاستخدام.
يضمن الضبط التلقائي الديناميكي الاستخدام الفعال للموارد، مما يوفر عمليات تسريع شبه خطية في الإعدادات متعددة العقد. تعمل خيارات النشر المتنوعة للمنصة - مثل تسجيل الدفعات والخدمات المصغرة والتوسع الآلي لخدمات مثل AWS Lambda - على تحسين النفقات بشكل أكبر. بالإضافة إلى ذلك، تحافظ ميزات مثل موازنة التحميل المتقدمة والتحجيم التلقائي وبدء التشغيل الدافئ للنماذج المنشورة على الأداء المتسق مع تقليل هدر الموارد. تعمل أدوات المراقبة المضمنة على تتبع استخدام الموارد وتشغيل تعديلات القياس حسب الحاجة.
«تتيح أتمتة مهام علوم البيانات المتكررة للأشخاص التركيز على البيانات ومشكلات الأعمال التي يحاولون حلها.» - H2O.ai
يقدم هذا القسم مقارنة موجزة لنقاط القوة والقيود الخاصة بالمنصات المختلفة، مما يساعد علماء البيانات على اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على احتياجاتهم الخاصة. فيما يلي جدول ملخص يحدد المقايضات الرئيسية لكل منصة:
عند اختيار منصة، تلعب عوامل مثل التكلفة والتكامل وقابلية التوسع دورًا مهمًا. توفر الأدوات مفتوحة المصدر مثل TensorFlow و PyTorch خيارات ملائمة للميزانية ولكنها تتطلب إدارة دقيقة لنفقات نشر السحابة. على الرغم من أن أطر العمل مفتوحة المصدر توفر المرونة، إلا أنها يمكن أن تؤدي إلى تقييد المورد إذا تم إقرانها بخدمات سحابية محددة. بالنسبة للفرق التي تبحث عن التشغيل الآلي، تبرز H2O.ai على الرغم من ارتفاع سعرها. من ناحية أخرى، قد يجد مستخدمو المؤسسات الذين يبحثون عن قدرات حوكمة قوية أن IBM Watson Studio يستحق الاستثمار.
يتطلب اختيار منصة التعلم الآلي المناسبة دراسة متأنية للمهارات الفنية لفريقك والميزانية ومتطلبات سير العمل. تواجه العديد من المؤسسات تحديات عند توسيع نطاق مشاريع الذكاء الاصطناعي من البرامج التجريبية الأولية إلى الإنتاج الكامل، مما يجعل من الضروري اختيار منصة تدعم دورة حياة التعلم الآلي بأكملها.
يقدم كل نوع من أنواع المنصات مزايا ومقايضات فريدة. أطر مفتوحة المصدر مثل TensorFlow و PyTorch توفر المرونة وتزيل رسوم الترخيص، مما يجعلها خيارًا رائعًا للفرق ذات المهارات الفنية التي تحتاج إلى التحكم الكامل في خطوط أنابيب النشر. ومع ذلك، غالبًا ما تتطلب هذه المنصات استثمارًا كبيرًا في إدارة البنية التحتية وأدوات MLOPs لتصبح جاهزة للإنتاج.
من ناحية أخرى، منصات سحابية أصلية تبسيط إدارة البنية التحتية من خلال تقديم خدمات مُدارة بالكامل. تتعامل المنصات مثل Amazon SageMaker ومنصة Google Cloud AI ومنصة Microsoft Azure للتعلم الآلي مع تعقيد البنية التحتية، مما يتيح النشر بشكل أسرع. في حين أن التكاليف يمكن أن ترتفع بسرعة - يبدأ SageMaker بسعر 0.10 دولارًا في الساعة و Azure ML بسعر 0.20 دولارًا في الساعة - هذه المنصات مناسبة تمامًا للمؤسسات المدمجة بالفعل في هذه النظم البيئية السحابية.
للصناعات ذات اللوائح الصارمة، حلول تركز على المؤسسة مثل IBM Watson Studio و H2O.ai تعطي الأولوية للحوكمة والامتثال وقابلية التفسير. توفر هذه المنصات ميزات الأمان ومسارات التدقيق الضرورية لقطاعات مثل التمويل والرعاية الصحية والحكومة.
إذا كانت كفاءة التكلفة أولوية دون التضحية بالوظائف، Prompts.ai يقدم حلاً جذابًا. من خلال توفير الوصول إلى أكثر من 35 شركة LLM رائدة والاستفادة من تحسين FinOps من خلال ائتمانات TOKN للدفع أولاً بأول، فإنها توفر ما يصل إلى 98٪ من التكاليف مع الحفاظ على ميزات الأمان والامتثال القوية. هذا يلغي رسوم الاشتراك المتكررة، مما يجعله خيارًا مقنعًا للفرق المهتمة بالميزانية.
مع تحرك الصناعة نحو أنظمة الذكاء الاصطناعي المترابطة، من المهم اختيار نظام أساسي يتكامل بسلاسة مع عمليات سير العمل ولوحات المعلومات وأدوات التشغيل الآلي الحالية. تعد المنصات ذات الواجهات سهلة الاستخدام وعمليات سير العمل بالسحب والإسقاط مفيدة بشكل خاص للفرق التي تضم محللين أو علماء بيانات المواطنين الذين يحتاجون إلى الوصول إلى النماذج دون تجاوز تعقيدات البنية التحتية.
للتأكد من أن المنصة تلبي احتياجاتك، ابدأ بمشروع تجريبي لاختبار التكامل والتوافق. استفد من الإصدارات التجريبية المجانية أو إصدارات المجتمع لتقييم مدى توافق النظام الأساسي مع مصادر البيانات ومتطلبات الأمان وقدرات الفريق. في نهاية المطاف، أفضل منصة ليست بالضرورة الأكثر تقدمًا - إنها المنصة التي يمكن لفريقك استخدامها بفعالية لتحقيق نتائج أعمال قابلة للقياس.
عند اختيار منصة التعلم الآلي، حدد الأولويات سهولة الاستخدام، القابلية للتطوير، ومدى تكاملها مع أدواتك الحالية وعمليات سير العمل. ابحث عن حل يستوعب مجموعة متنوعة من أدوات بناء النماذج والتدريب مع التوافق مع خبرة فريقك.
قم بتقييم ما إذا كان النظام الأساسي يمكنه إدارة الحجم والتعقيد لبياناتك بفعالية وما إذا كانت توفر إعدادًا قويًا ودعمًا مستمرًا. الميزات التي تمكّن تحسين الأداء هي أيضًا أساسية، إلى جانب القدرة على التكيف مع تطور فريقك ومشاريعك. من خلال التركيز على هذه المعايير، يمكنك اختيار منصة تلبي احتياجاتك الحالية مع دعم النمو المستقبلي.
تعمل Prompts.ai على تسهيل الحياة لعلماء البيانات من خلال تقديم أدوات تتعامل مع العبء الثقيل لعمليات التعلم الآلي. مع ميزات مثل المراقبة في الوقت الحقيقي، إدارة النماذج المركزية، و تقييم المخاطر الآلي، فهو يقلل من تعقيد إدارة سير العمل ويعتني بالمهام المتكررة بسلاسة.
تتضمن المنصة أيضًا نظام سير عمل مرن يمكّن الفرق من إنشاء القوالب ومشاركتها وإعادة استخدامها دون عناء. لا يؤدي ذلك إلى تبسيط التعاون فحسب، بل يؤدي أيضًا إلى تسريع النشر. من خلال التشغيل الآلي للعمليات المعقدة وتحسين تنسيق الفريق، تساعد Prompts.ai علماء البيانات على التركيز على الأمور الأكثر أهمية - توفير الوقت وزيادة الإنتاجية.
تقدم Prompts.ai استراتيجيات ذكية لمساعدة علماء البيانات على خفض النفقات. من خلال أتمتة المهام مثل خفض التكلفة، التوجيه الفوري، و تتبع استخدام النموذج، يمكن للمنصة خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪. إنها نموذج الدفع لكل استخدام، مدعومًا بائتمانات TOKN، يضمن لك تحصيل رسوم منك فقط مقابل ما تستخدمه بالفعل، مما يجعل إدارة الموارد فعالة وصديقة للميزانية.
مع الأدوات التي تعمل على التحسين هيكلة سريعة، تمكين اختيار نموذج ذكي، وتوفير إدارة مركزية، يعمل Prompts.ai على تبسيط العمليات مع تقليل النفقات العامة غير الضرورية - وهو حل ممتاز للمحترفين الذين يهدفون إلى تعظيم القيمة دون زيادة الإنفاق.
