یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی برای محیط تولید

از استقرار مدل تا استنتاج بلادرنگ

media

چرا یکپارچه‌سازی اهمیت دارد؟

یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی 1766127979.png هوشمندی را متصل می‌کند 1766127956.png مستقیماً به سیستم‌های تولید واقعی.

یکپارچه‌سازی مدل‌های جداافتاده‌ی هوش مصنوعی را به سیستم‌های عملیاتی تبدیل می‌کند. بدون یکپارچه‌سازی، هوشمندی در جزیره باقی مانده و از جریان‌های کاری واقعی، داده‌ها و نقاط تصمیم‌گیری جدا خواهد ماند.

یکپارچه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی

یکپارچه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی

چارچوب فنی یکپارچه‌سازی که مدل‌های هوش مصنوعی را در معماری‌های نرم‌افزاری موجود، سرویس‌ها و مسیرهای داده‌ای قرار می‌دهد. این چارچوب استقرار مطمئن مدل، استنتاج بلادرنگ و جریان داده دوطرفه را از طریق APIهای استاندارد، رابط‌های مبتنی بر رویداد و لایه‌های ارکستراسیون امکان‌پذیر می‌سازد. طراحی‌شده برای محیط‌های تولید، سیستم از مدیریت چرخه عمر نسخه‌بندی‌شده مدل، مانیتورینگ و مقیاس‌پذیری پشتیبانی می‌کند تا توانمندی‌های هوش مصنوعی به‌طور یکپارچه، امن و مؤثر در زیرساخت‌های توزیع‌شده پیچیده عمل کنند.


مزایای سرویس

مدل‌ها با استفاده از APIهای استاندارد، کانتینرها و محیط‌های زمان اجرا ادغام می‌شوند تا پایداری تضمین شود
مسیرهای داده‌ای امن و با تأخیر کم به مدل‌ها اجازه می‌دهد جریان‌های داده زنده را در سرویس‌ها مصرف کرده و روی آنها عمل کنند.
سرویس‌های استنتاج توزیع‌شده از مقیاس‌افقی، متعادل‌سازی بار و در دسترس‌پذیری بالا پشتیبانی می‌کنند.
مکانیزم‌های نسخه‌بندی، نظارت و بازگشت تضمین می‌کنند که به‌روزرسانی‌ها ایمن و تکامل مدل کنترل‌شده باشد.
کنترل‌های دسترسی، ثبت حسابرسی و طراحی منطبق با مقررات از داده و اجرای مدل محافظت می‌کنند.
هوشمندی تعبیه‌شده

هوش مصنوعی در جایی که اجرا می‌شود

اتصال هوش مصنوعی

اتصال مدل‌ها به جریان‌های کاری

هوش مصنوعی سطح سیستمی

مدل‌های تعبیه‌شده در محیط تولید

هوشمندی تعبیه‌شده
اتصال هوش مصنوعی
هوش مصنوعی سطح سیستمی
چه چیز جدیدی

-تطبیق مدل و تنظیم دقیق

تکنیک‌هایی مانند تنظیم دقیق پارامتر-کارآمد (LoRA، آداپترها)، یادگیری پیوسته و به‌روزرسانی‌های روی دستگاه برای شخصی‌سازی مدل‌ها بدون نیاز به بازآموزی کامل.

بیاموزید چگونه
- ویژگی‌های اصلی

انطباق‌پذیر

یادگیری

مدل

تنظیم دقیق

تطبیق مدل و تنظیم دقیق

-مسیرهای داده و شخصی‌سازی استنتاج

تولید امبدینگ کاربر، فروشگاه‌های ویژگی بلادرنگ، مهندسی پرامپت و تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) برای تزریق متن‌زمینهٔ اختصاصی کاربر در زمان استنتاج.

بیاموزید چگونه
- ویژگی‌های اصلی

داده

مسیرها

مدل

استنتاج

مسیرهای داده و شخصی‌سازی استنتاج