الذكاء الاصطناعي التطبيقي ومحركات التعلم الآلي السيادية.
كيف تطور وتنشر كود بوينت نماذج التعلم الآلي المخصصة؟
تطور كود بوينت نماذج تعلم آلي خاصة ومصممة خصيصاً لمجموعات البيانات المؤسسية المتخصصة. نهندس معماريات عصبية مخصصة، ونماذج محولات مدربة بدقة، وخطوط تحليلات تنبؤية فورية، مع تحسين أوزان النماذج للاستدلال فائق الكفاءة على الحافة والسحابة مع الحفاظ الصارم على سيادة البيانات والشفافية الخوارزمية الكاملة دون قفل المورد الخارجي.
مصفوفة أداء الاستدلال والنماذج
مقاييس الاستدلال المحققة على عتاد GPU المحلي
المواصفات الفنية لمحركات الذكاء الاصطناعي السيادية
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تضمن ملكيتك الكاملة للأوزان والبيانات ونماذج الاستدلال.
خطوط استدلال مخصصة عبر TensorRT و CUDA
تحسين وتكميم النماذج (Quantization INT8/FP16) لتحقيق أعلى كثافة استدلال ممكنة على خوادم GPU المحلية دون استنزاف الموارد.
قواعد بيانات متجهية وبحث دلالي محلي (RAG)
فهرسة ملايين الوثائق المؤسسية واسترجاعها دلالياً بسرعة فائقة لدعم وكلاء الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ التام على سرية البيانات.
نماذج لغوية وتنبؤية مدربة على بياناتك
تدريب نماذج صغيرة متخصصة (Small Language Models) تحقق دقة تفوق النماذج العامة في مجالاتك دون تكاليف تشغيل باهظة.