قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
اختبار A/B للنماذج
تقنية نشر مقارنة حيث يتم اختبار إصدارين من النموذج بشكل متزامن على شرائح مستخدمين متميزة لتقييم أدائهما النسبي في ظروف واقعية.
الاستدلال عبر الإنترنت
وضع استدلال في الوقت الفعلي حيث يعالج النموذج التنبؤات الفردية عند الطلب بأقل زمن وصول، عادةً عبر واجهات برمجة التطبيقات REST أو gRPC.
الاستدلال الدفعي
نهج الاستدلال حيث يتم إنشاء التنبؤات لكميات من البيانات على فترات منتظمة، محسّنة للإنتاجية بدلاً من زمن الوصول الفردي.
الاستدلال بدون خوادم
بنية نشر حيث تتم إدارة البنية التحتية للحساب تلقائيًا من قبل مزود الخدمة السحابية، مع فوترة حسب الاستخدام وقابلية للتوسع التلقائي بناءً على الطلب.
نشر الذكاء الاصطناعي على الحافة
نشر نماذج التعلم الآلي على الأجهزة الطرفية (edge devices) لتنفيذ الاستدلال محليًا، مما يقلل من زمن الوصول والاعتماد على الشبكة مع الحفاظ على سرية البيانات.
تقديم النماذج
البنية التحتية والعمليات التي تسمح بتعريض نماذج التعلم الآلي عبر نقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات للاستدلال في بيئة الإنتاج، بما في ذلك التحميل وإدارة دورة الحياة والتحسين.
التحجيم التلقائي للتعلم الآلي
آلية تكييف ديناميكي لموارد الحساب بناءً على حمولة الاستدلال، باستخدام مقاييس محددة مثل عدد الطلبات أو زمن الوصول.
قابلية مراقبة النماذج
القدرة على فهم الحالة الداخلية وسلوك النماذج في بيئة الإنتاج بفضل السجلات والمقاييس والتتبعات التفصيلية لتصحيح الأخطاء والتحسين.
النشر التدريجي
استراتيجية نشر خاضعة للرقابة حيث يتزايد تعرض النموذج الجديد تدريجياً (10%, 25%, 50%, 100%) مع التحقق في كل مرحلة.
تسلسل النموذج
عملية تحويل النموذج المدرب إلى صيغة قابلة للتخزين والنقل (Pickle, ONNX, SavedModel) للنشر والاستدلال في الإنتاج.
خطوة الاستدلال
تسلسل خطوات المعالجة المطبقة على بيانات الإدخال قبل وبعد تنبؤ النموذج، بما في ذلك المعالجة المسبقة والاستدلال والمعالجة اللاحقة.