معجم الذكاء الاصطناعي

نشر الذكاء الاصطناعي على الحافة

Edge AI Deployment

نشر الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحدبة.

تحسين النماذج للأجهزة المحمولة

Mobile Model Optimization

تحسين النماذج للأجهزة المحمولة.

نشر النماذج على أجهزة Apple

CoreML Deployment

نشر النماذج على أجهزة Apple.

نسخة TensorFlow Lite

TFLite

نسخة خفيفة من TensorFlow للجهاز.

النشر مع التحويل الكمي

QA Deployment

نشر النماذج مع مراعاة التحويل الكمي.

أنماط تقديم النماذج

Model Serving Patterns

أنماط تقديم النماذج في بيئة الإنتاج.

بوابة API للتعلم الآلي

ML API Gateway

بوابة API متخصصة لخدمات التعلم الآلي.

إصدارية النماذج في الإنتاج

Production Model Versioning

إدارة إصدارات النماذج في بيئة الإنتاج.

تقديم النماذج المتعددة

Multi-Model Serving

تقديم نماذج متعددة من خادم واحد.

تجمع الموارد

Resource Pooling

تجميع موارد الحوسبة المتاحة من معالجات وذاكرات ومسرعات في تجمع موحد يُخصص عند الطلب، فتُستغل الطاقة القصوى ويتراوح الاستخدام بمرونة.

العزل متعدد المستأجرين

Multi-Tenant Isolation

عزل بيانات وحِمل كل مستأجر في خدمة مشتركة بحيث لا يطّلع بعضهم على بعض ولا يؤثر أداء أحدهم على بقية المستأجرين.

حد المعدل

Rate Limiting

تقييد عدد الطلبات المسموح بها لكل مستخدم أو خدمة خلال وحدة زمن، لوقاية النظام من الإغراق وتوزيع الموارد بعدل.

فحص الصحة

Health Checking

فحوص دورية تتحقق من استجابة كل نسخة خدمة وأدائها وسلامة عملها، فتُكتشف النسخ المعطوبة فورًا وتُخرج من التوزيع.

توفر الخدمة

Service Availability

نسبة الوقت الذي تكون فيه الخدمة جاهزة للإجابة خلال فترة زمنية معينة، ويُعبَّر عنها عادةً بنسب من قبيل 99.9% فما فوق.

التكرار الاحتياطي

Redundancy

توفير نسخ موازية مكررة من خدمة حاسمة بحيث تعوض إحداها عن تعطل الأخرى، فيرتفع التوفر ويقل خطر نقطة الفشل الواحدة.

تجاوز الفشل

Failover

تحويل حركة الطلبات تلقائيًا إلى نسخة احتياطية جاهزة عند فشل النسخة الأساسية، فيستمر المستخدم دون انقطاع محسوس.

التوزيع الجغرافي

Geographic Distribution

نشر نسخ الخدمة عبر مراكز بيانات متباعدة جغرافيًا لتقريب الخدمة من المستخدمين وتخفيف أثر انقطاع منطقة واحدة.

بروتوكول الاتصال

Communication Protocol

مجموعة قواعد محددة تتفق عليها مكونات النظام لتبادل الرسائل والتنسيق والتحقق، فتضمن عملًا متناغمًا ومترابطًا بين الخدمات.

إدارة التكوين

Configuration Management

إدارة تكوين النظام من متغيرات وإصدارات وملفات إعداد، بضبط توثيقي لتتبع أي تغيير وإعادة إنتاجها بأمان.

الإنشاء الآلي

Automated Build

بناء الأنساب القابلة للتثبيت آليًا من شفرة المصدر بخطوات متعاقبة كترجمة وتغليف وفحص، بضمان تكرار منسجم النتيجة.

الاختبار الآلي

Automated Testing

تشغيل مجموعة اختبارات آليًا في كل تغيير للتحقق من عدم كسر الوظائف، وهي خط الأساس لضمان الجودة في النشر المستمر.

بيئات الاختبار

Staging Environments

بيئات وسيطة تحاكي الإنتاج تُجرَّب عليها الإصدارات قبل النشر الفعلي، للاصطياد بأمان الآثار والاعتماديات الجديدة.

التراجع عن النشر

Deployment Rollback

الرجوع بالفعل إلى إصدار سابق مستقر عند فشل النشر الجديد، بما يعيد الخدمة لحالة العمل بسرعة ويخفض أثر التعطل.

مقارنة النماذج

Model Comparison

المقارنة المنظمة بين نسختين أو أكثر من النموذج على نفس المهام والمقاييس، فيُختار الأفضل وفق الدقة والكلفة والسلوك.

عمليات البيانات

Data Operations

عمليات إدارة البيانات بصفتها جزءًا من التشغيل المستمر: الحصول عليها، تحويلها، جودتها، توثيقها، وأتمتة تدفقها.

خط الإنتاج الآلي

Automated Pipeline

خط إنتاج آلي ينقل البيانات والنموذج عبر مراحل البناء والتدريب والاختبار والنشر دون خطوات يدوية، بتوثيق كامل لكل خطوة.

توثيق التشغيل

Run Documentation

توثيق كامل لطريقة تشغيل النظام: معالمه، نموذجه، مطالب النشر، وأوامر التشغيل، ليتسنى للفريق فهمه وصيانته وإعادة إنتاجه.

زمن أول رمز

Time to First Token

الزمن من لحظة وصول الطلب حتى أول رمز يُنتج، ومقياس لسرعة التفاعل وظهور «الشعور بالبث» لدى المستخدم.

زمن كل رمز

Time per Output Token

الزمن المستغرق لإنتاج كل رمز ناتج بعد الأول، ومحوره لسرعة معالجة العرض الطويل والإنتاجية الكلية.

التوسع التلقائي

Autoscaling

زيادة الموارد المخصصة للخدمة ونقصها آليًا وفق الحِمل الفعلي، فتناسب القدرة مع الطلب بلا إسراف ولا عجز.

توجيه الطلبات

Request Routing

توجيه الطلبات الواردة إلى النسخة أو العقدة الأنسب للتعامل معها، وفق الحمل والكفاءة والقرب، لموازنة الضغط وتحسين الاستجابة.

التخزين المؤقت الدلالي

Semantic Caching

التخزين المؤقت لنتائج الاستعلامات على نحو دلالي لا حرفي، فيُعاد استخدام إجابات متشابهة بالأثر بدل إعادة الحساب، ويقل زمن ومُحمولة.

التسخين المسبق

Model Warmup

تجهيز النموذج في الذاكرة والسخونة قبل طلبات الإنتاج الحقيقية، فيمر الطلب الأول بمعدل طبيعي لا بحمل التحميل البارد.

جدولة المسرعات

Accelerator Scheduling

جدولة طلبات الحوسبة على المسرعات المتوفرة بمراعاة الذاكرة والتزامن والقرب، فتُستغل كل معالج وأنبل نسبة.

مراقبة النماذج

Model Monitoring

المراقبة المستمرة لأداء النموذج في الإنتاج: مدخلاته، مخرجاته، انحرافاته، وتنبيهات الأداء، لضمان بقائه صالحًا وتصحيحه عند الحاجة.

التكامل المستمر للنماذج

Continuous Integration for ML

ممارسة التكامل المستمر الخاصة بالنماذج: اختبار مدخلاتها، التحكم الإصدارات، وضمان جودة تجاربها أثناء بناء المهام ضمن سير عمل آلي.

النشر المستمر للنماذج

Continuous Deployment for ML

أتمتة نشر نسخ النموذج الجديدة بشكل مستمر وسلس إلى الإنتاج، مع التأكد من الاستقرار والتراجع الآمن عند الفشل.

اختبار الظل

Shadow Testing

اختبار نسخة نموذجية جديدة عن واقع تشغيل مرتفع دون أن تظهر، فتسجل المخرجات وتُقارن مسبقًا مع الأنموذج الحالي لقياس جودتها.

الإطلاق التدريجي

Canary Release

إطلاق تدريجي آمن للإصدار الجديد على جزء صغير من الحركة أولًا مع مراقبة الأثر، ثم توسيع التغطية تدريجيًا حتى اعتماد كامل.

اختبار أ/ب للنموذج

Model A/B Testing

تجربة مقارنة منهجية بين نسختين من النموذج بتقسيم الحركة عشوائيًا، فتُقارن نتائج أ/ب بمقاييس متماثلة ويفوز الأفضل.