التصميم الأولي والحوكمة
نتفق مع مالك منصة البيانات وإدارة المخاطر وقائد تعلّم الآلة على تنظيم الكتالوجات والمخططات، ومجموعات الوصول، وخطوات اعتماد النماذج، ومسار نقلها من مساحات التطوير إلى الإنتاج، قبل البناء.
تنفيذ المنصة
منصة Databricks للبيانات وتعلّم الآلة
ننفّذ منصة Databricks لتعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي على بيئة Lakehouse لديك، فيتولى Unity Catalog حوكمة البيانات والسمات والنماذج، ويتتبّع MLflow كل تجربة وكل إصدار.
يتشارك النموذج وبياناته منصة واحدة في Databricks، لذلك يتركّز العمل على Unity Catalog: من يقرأ أي جدول، وأي السمات مشتركة، وكيف تُسجَّل النماذج وتُعتمد. وتعمل Databricks على AWS وAzure وGoogle Cloud، وتحدد منطقة مساحة العمل مكان البيانات والحوسبة، فنطابقها مع قواعد توطين البيانات، مثل ضوابط الأمن السيبراني للحوسبة السحابية الصادرة عن الهيئة الوطنية للأمن السيبراني في السعودية، والقانون الاتحادي لحماية البيانات الشخصية في الإمارات.
نتتبّع التجارب في MLflow، وتصل النماذج إلى الإنتاج عبر سجل النماذج في Unity Catalog وخدمة Model Serving. وللذكاء الاصطناعي التوليدي نستخدم Vector Search وAgent Framework، مع Agent Evaluation لتقييم الإجابات قبل الإصدار وبعده. ونعرّف المهام وخطوط المعالجة في Asset Bundles من Databricks، وننشرها عبر التكامل والتسليم المستمرين (CI/CD).
قد تكون أسماء Databricks والمنتجات المرتبطة بها علامات تجارية مملوكة لأصحابها.
كيف ننفّذ منصة Databricks للبيانات وتعلّم الآلة
التصميم والبناء والتكامل والدعم بعد التشغيل، مع توثيق كل قرار أمام لجنتك التوجيهية.
إعادة استخدام السمات
جداول سمات مشتركة لكل منها مسؤول وتوثيق، فلا تعيد نماذج تسرّب العملاء وكشف الاحتيال والتنبؤ بالطلب بناء المدخلات نفسها.
مراقبة النماذج
مراقبة جداول الاستدلال عبر Lakehouse Monitoring لرصد انحراف النماذج ومشكلات جودة البيانات، مع تنبيهات تُطلق إعادة التدريب.
سياسات مجموعات الحوسبة والتكلفة
سياسات لمجموعات الحوسبة، وحوسبة دون خوادم حين تكون مناسبة، ووسوم تُظهر الإنفاق لكل فريق ولكل نموذج.
الدعم المكثف بعد الإطلاق والخدمات المُدارة
نثبّت مهام الإنتاج على إصدارات الدعم طويل الأمد (LTS)، لأنها تحظى بفترة دعم أطول من النسخ التي تطرحها Databricks باستمرار، ثم نخطط للترقيات، ونتابع أعطال المهام وانحراف النماذج وزمن الاستجابة والإنفاق.
هل بيئتك جاهزة لتعلّم الآلة على Databricks؟
إذا كانت مؤسستك تحفظ بياناتها أصلاً في بيئة Lakehouse على Databricks، ولديها فرق لهندسة البيانات وعلم البيانات تحتاج إلى منصة واحدة لخطوط المعالجة والنماذج والذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن Databricks هي الخيار الأنسب.
- بيئة Lakehouse على Databricks، أو خطة لبنائها
- تفعيل Unity Catalog في كل مساحات العمل
- علماء بيانات يتقنون Python ودفاتر الملاحظات البرمجية
- آلية لاعتماد النماذج التي تمسّ العملاء
خطّط لمشروع منصة Databricks للبيانات وتعلّم الآلة مع حصن الطموح
ما الأنظمة التي ستتكامل معها المنصة؟ وما متطلبات الامتثال لديك؟ شاركنا مخطط التكاملات الحالي، ونقترح عليك خطة مرحلية، وسجلاً للمخاطر، ونموذجاً للحوكمة.