نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة مدربة على بياناتك، ننشرها ونشغّلها لك
النموذج الرائد الأحدث ليس تلقائياً أفضل في عملك. نبني معياراً من نتائجك الحقيقية، نضبط نموذجاً مفتوحاً صغيراً على بياناتك التاريخية، نقيسه على مجموعة اختبار محجوزة، ننشره في سحابتك أو على وحدات GPU الخاصة بك ونشغّله مع التقييم والمراقبة والتراجع التي تحافظ على موثوقيته. درّبت Coinbase بهذه الطريقة نموذجاً لكشف الاحتيال بأقل من 100 دولار تفوّق على Opus 4.5 في كل المقاييس وخفّض زمن الاستجابة إلى النصف. ننقل المنهج نفسه إلى شركتك.
- Anthropic Partner Network 2026
- ستة منتجات خاصة بنا في الإنتاج
- بنية Cloudflare الأصلية، امتثال GDPR بالتصميم
لمن هذه الخدمة
المدراء التقنيون ورؤساء البيانات والمنتجات في الشركات التي لديها قرار متكرر ومحدد (الاحتيال، فرز الدعم، التصنيف، استخراج المستندات، الإشراف على المحتوى) وبيانات نتائج لقياسه، والذين يريدون تكلفة أقل لكل استدعاء، واستجابات أسرع، وبيانات لا تغادر بنيتهم التحتية أبداً.
ما الذي نقدّمه
معيار قائم على النتائج
مجموعة اختبار محجوزة مبنية من نتائجك التاريخية، لا تُستخدم أبداً في التدريب، بالمقاييس التي تهم العمل (الدقة، الاستدعاء، الاستدعاء الموزون بالقيمة، زمن الاستجابة)، ليُحكم على كل نموذج وكل ترقية وفق مهمتك.
الضبط الدقيق والتدريب اللاحق
ضبط دقيق مُشرف أو تعلم معزز بمكافآت قابلة للتحقق (GRPO وLoRA) على نماذج مفتوحة مثل Qwen وLlama وGemma وMistral، مدربة على وحدة GPU واحدة حين تسمح المهمة.
نشر خاص
النموذج يُقدَّم في سحابتك أو على وحدات GPU الخاصة بك أو على Cloudflare Workers AI، عبر واجهة API تعرف أنظمتك استدعاءها. إقامة البيانات في منطقتك مضمونة على سحابتك أو وحدات GPU الخاصة بك؛ Workers AI لا يوفر استدلالاً إقليمياً.
LLMOps
الأوزان والموجّهات والسياسات مُدارة بالإصدارات معاً، تقييم كل نقطة تحقق، مراقبة في الإنتاج، ضبط التكاليف وتراجع مُختبر إلى الإصدار السابق.
تكامل آمن
النموذج كرأي ثانٍ إلى جانب قواعدك وأنظمتك الحالية: مخرج واحد منظم يحوّله كودك إلى سياسة، مع إنسان في الحلقة حيث يتطلب الأمر ذلك.
التوثيق والتسليم
خط التدريب وتقارير التقييم وأدلة التشغيل تُسلَّم إلى فريقك، لتمتلك النموذج وتعيد تدريبه عندما تتغير بياناتك.
كيف نعمل
- 1
الأسبوع 1: البيانات وخط الأساس
نراجع القرار وبيانات النتائج والنظام الحالي (قواعد أو نموذج تعلم آلي أو واجهة API رائدة) ونحدد خط الأساس على معيارك.
- 2
الأسبوعان 2 إلى 3: المعيار والنموذج الأولي
نبني مجموعة التقييم، نقيس عليها النماذج الرائدة والمفتوحة المرشحة ونختار نهج التدريب.
- 3
الأسابيع 4 إلى 6: التدريب والتقييم
نضبط النموذج على قسم التدريب، نختار نقاط التحقق على مجموعة تحقق ونقارن النموذج النهائي بالنظام الحالي على مجموعة الاختبار المحجوزة.
- 4
الأسبوعان 7 إلى 8: النشر والتسليم
وضع الظل أو اختبار A/B في الإنتاج، المراقبة والتراجع وأدلة التشغيل، ثم التسليم إلى فريقك.
دراسات حالة ذات صلة
- Aiteklabs تنضم إلى Anthropic Partner Network
دُعينا إلى Anthropic Partner Network، ما يمنح Aiteklabs وصولاً أقرب إلى النماذج الرائدة من أجل المنتجات التي نبنيها.
- ClopinetteAI: وكيل ذكاء اصطناعي أصلي على Cloudflare من Aiteklabs
ClopinetteAI مشروع مختبري من Aiteklabs يستكشف الذاكرة والأدوات والمدخلات متعددة الوسائط والبنية التحتية الأصلية على Cloudflare للوكلاء.
- HoldsUp: بنينا مدقّق حقائق لبودكاستات الصحة
يقارن HoldsUp ما تدّعيه البودكاستات بالأبحاث المنشورة، ادعاءً تلو الآخر. الخطوة التالية: تحقق مدفوع لوكلاء الذكاء الاصطناعي عبر x402 وMCP، من دون الاطلاع على بياناتك الصحية أبداً.
الأسئلة الشائعة
- هل النموذج الصغير المضبوط أفضل فعلاً من GPT أو Claude؟
- في مهمة محددة ومتكررة مع بيانات نتائج، غالباً نعم. درّبت Coinbase نموذجاً مفتوحاً بتسعة مليارات معامل على نتائج الاحتيال لديها بأقل من 100 دولار فتفوّق على Opus 4.5 بـ 7.5 نقطة دقة و12 نقطة استدعاء و35 نقطة استدعاء موزون بالقيمة، بأقل من نصف زمن الاستجابة. في المهام المفتوحة، لا تزال النماذج الرائدة تتفوق، ونخبرك حين يكون ذلك هو الحال.
- ما البيانات التي نحتاجها؟
- أمثلة على القرار مع نتيجته المعروفة: معاملات مصنفة احتيالاً أم لا، تذاكر مع فئتها النهائية، مستندات مع الحقول المستخرجة. بضعة آلاف من الأمثلة تكفي عادة للبدء. نتولى اختلال توازن الفئات وتنظيف البيانات.
- أين يعمل النموذج؟
- حيث تتطلب قواعد بياناتك: حسابك السحابي أو وحدات GPU الخاصة بك أو مزود GPU أوروبي، مع إبقاء بيانات التدريب والاستدلال في المنطقة التي تختارها. Cloudflare Workers AI خيار عندما يهم زمن الاستجابة أكثر من إقامة البيانات، لأنه لا يشغّل الاستدلال في منطقة مختارة.
- لماذا تُفسد ترقيات النماذج الأمور؟
- كل إصدار جديد من نموذج يتصرف بشكل مختلف. في معيار Coinbase، فقدت عدة ترقيات أكثر من 20 نقطة استدعاء. التقييم القائم على النتائج يكشف ذلك قبل وصوله إلى الإنتاج، سواء استخدمت واجهة API رائدة أو نموذجك الخاص.
- كم التكلفة؟
- التدريب نفسه رخيص: وحدة GPU واحدة لبضع ساعات. معظم الميزانية يذهب إلى بناء المعيار والتكامل. احسب ستة إلى ثمانية أسابيع لأول نموذج في الإنتاج، ثم خطة شهرية إن أردت أن نواصل إعادة تدريبه ومراقبته.
حدّثنا عن مشروعك
أرسل لنا ملخصاً قصيراً بالهدف والجدول الزمني ونطاق الميزانية. نرد خلال يوم عمل واحد بمقترح أولي.