مدل هوش مصنوعی اختصاصی
برای کسبوکار شما
با پلتفرم Fine-Tuning اینفینکس، مدلهای LLaMA، Mistral، Falcon و GPT-J را با دادههای خود تنظیم کنید. صفهای هوشمند آموزش، تخصیص خودکار GPU و پشتیبانی از مدلهای ۷۰B+ پارامتری در اختیار شماست.
چرا اینفینکس؟
تنظیم دقیق مدلهای زبانی بزرگ با بیشترین بهرهوری منابع و کمترین هزینه
دقت بالاتر
مدلهای Fine-Tuned شده با دادههای تخصصی شما تا ۴۰٪ دقت بیشتری نسبت به مدلهای عمومی دارند.
- تنظیم با دادههای دامنهخاص
- کاهش Hallucination
- بهینهسازی برای زبان فارسی
صرفهجویی هزینه
با استفاده از LoRA/QLoRA و تخصیص هوشمند GPU، تا ۸۰٪ در هزینههای آموزش صرفهجویی کنید.
- استفاده کامل از GPU در Idle
- بهینهسازی مصرف VRAM
- حذف هزینههای Cloud اضافی
امنیت داده
دادههای شما هرگز محیط On-Prem یا VPC شما را ترک نمیکنند.
- رمزنگاری TLS 1.3 / AES-256
- PII Masking خودکار
- RBAC و Audit Log کامل
صفهای هوشمند و تخصیص خودکار GPU
هیچ GPUای بیکار نمیماند. سیستم اینفینکس به صورت خودکار منابع را شناسایی و تخصیص میدهد.
صف آموزش — وضعیت زنده
تخصیص خودکار GPU در زمان Idle
Idle-Fill Schedulingسیستم به صورت خودکار GPUهای بیکار را شناسایی کرده و Job های با اولویت پایینتر را روی آنها زمانبندی میکند. هیچ چرخهای هدر نمیرود.
اولویتبندی چندسطحی
Priority Queuesتعریف اولویت High / Normal / Low / Idle-Fill برای هر Job. مدیریت SLA و تضمین زمان تحویل برای مشتریان پرمیوم.
Preemption هوشمند
Smart Preemptionدر صورت ورود Job با اولویت بالا، سیستم به صورت خودکار Job های کماولویت را Pause و Checkpoint میکند تا بعداً ادامه دهد.
مانیتورینگ بهرهوری GPU
GPU Utilization Dashboardداشبورد زنده نشاندهنده درصد استفاده از GPU، میزان VRAM مصرفی، throughput و هزینه به ازای هر Job.
Fine-Tuning مدلهای ۷B تا ۷۰B+
پشتیبانی کامل از تنظیم دقیق مدلهای بزرگ با تکنیکهای بهینهسازی حافظه و توزیع موازی
مدلهای کوچک
مناسب برای: چتبات، Q&A، خلاصهسازی
مدلهای متوسط
مناسب برای: تحلیل سند، Reasoning، کدنویسی
مدلهای بزرگ
مناسب برای: استدلال پیچیده، عملکرد Enterprise
تکنیکهای پیشرفته آموزش مدلهای بزرگ
Gradient Checkpointing
کاهش مصرف حافظه GPU تا ۷۰٪ با محاسبه مجدد activation ها به جای ذخیرهسازی
Flash Attention 2
بهینهسازی attention mechanism برای سرعت ۲-۴× بیشتر و مصرف حافظه کمتر
DeepSpeed ZeRO-3
توزیع کامل پارامترها، گرادیانها و optimizer state روی چندین GPU/Node
FSDP (PyTorch)
Fully Sharded Data Parallel برای آموزش توزیعشده با کارایی بالا
4-bit & 8-bit Quantization
بارگذاری مدلهای ۷۰B در ۴×A100 با bitsandbytes و GPTQ
Mixed Precision (bf16)
آموزش با دقت مختلط برای سرعت بیشتر و پایداری عددی بهتر
Gradient Accumulation
شبیهسازی batch size بزرگتر با محدودیت حافظه GPU
Checkpoint Resumption
ادامه آموزش از آخرین Checkpoint در صورت قطع یا Preemption
قابلیتهای پیشرفته Fine-Tuning
فراتر از Fine-Tuning ساده — ابزارها و تکنیکهایی که مدل شما را به سطح بعدی میبرند
روشهای تنظیم دقیق
LoRA (Low-Rank Adaptation)
آموزش تنها ماتریسهای کمرتبه — کاهش ۱۰۰× پارامترهای قابل آموزش بدون افت دقت قابل توجه
QLoRA
ترکیب کوانتیزاسیون ۴بیتی با LoRA — امکان Fine-Tuning مدل ۶۵B روی یک GPU 48GB
Prefix Tuning & Prompt Tuning
آموزش فقط توکنهای prefix بدون تغییر وزنهای مدل — مناسب برای تعداد زیاد Task
IA³ (Few-Shot PEFT)
تزریق وکتورهای یادگیریشده به لایههای attention و FF — مناسب برای داده کم
ارزیابی و کیفیت مدل
Evaluation Suite خودکار
ارزیابی خودکار با متریکهای BLEU، ROUGE، BERTScore، Perplexity پس از هر epoch
Human Preference Alignment
پشتیبانی از RLHF و DPO برای تطابق مدل با ترجیحات انسانی پس از Fine-Tuning
Benchmark Testing
تست روی benchmarkهای استاندارد (MMLU، HellaSwag، TruthfulQA) و benchmark اختصاصی دامنه
A/B Testing Framework
مقایسه نسخههای مختلف مدل در تولید با تقسیم ترافیک و آنالیز آماری
مدیریت داده آموزشی
Data Versioning & Lineage
نگهداری کامل تاریخچه تغییرات داده آموزشی و ردیابی تأثیر هر نسخه بر مدل
Instruction Tuning & RLHF Dataset
ابزار ایجاد و مدیریت دیتاستهای Instruction-Following با قالبهای استاندارد
Synthetic Data Generation
تولید خودکار داده آموزشی مصنوعی با مدلهای موجود برای جبران کمبود داده
Curriculum Learning
آموزش تدریجی از نمونههای ساده به پیچیده برای بهبود همگرایی و کیفیت نهایی
استقرار و بهینهسازی
GGUF / GGML Export
صادرکردن مدل Fine-Tuned شده برای استقرار روی CPU با llama.cpp
ONNX & TensorRT Export
تبدیل مدل به فرمتهای بهینه برای inference با بیشترین سرعت
Multi-LoRA Serving
سرو چندین LoRA adapter مختلف روی یک base model برای کاهش هزینه GPU
Continuous Batching
افزایش throughput تا ۵× با batching هوشمند request های همزمان
معماری فنی پلتفرم
زیرساختی طراحیشده برای مقیاسپذیری، امنیت و حداکثر بهرهوری
لایه داده
- Data Ingestion Pipeline
- Versioning & Lineage
- PII Masking
- Format Normalization
لایه آموزش
- LoRA / QLoRA Engine
- DeepSpeed / FSDP
- GPU Queue Scheduler
- Checkpoint Manager
لایه استقرار
- Model Registry
- vLLM Inference
- Multi-LoRA Serving
- Monitoring & Alerting
مشخصات فنی
امنیت و حریم خصوصی
- تمام دادهها در محدوده شبکه شما باقی میماند (On-Prem / VPC)
- رمزنگاری داده در حال انتقال (TLS 1.3) و در حال سکون (AES-256)
- امکان ماسککردن و ناشناسسازی خودکار دادههای حساس (PII Masking)
- کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) و Audit Log کامل
موارد استفاده
اینفینکس برای سناریوهای مختلف کسبوکاری بهینه شده است.
چتبات سازمانی
پاسخدهی دقیق به سوالات کارکنان و مشتریان بر اساس مستندات داخلی شما.
- کاهش ۶۰٪ تیکت انسانی
- پاسخ در کمتر از ۲ ثانیه
دستیار تحلیلگر
خلاصهسازی گزارشها، استخراج insight و کمک به تصمیمگیری سریعتر.
- ۳ برابر سرعت تحلیل
- کاهش خطای انسانی
اتوماسیون فرآیندها
تبدیل ایمیلها و درخواستها به تسکهای قابل اجرا در سیستمهای داخلی.
- ۳۰٪ کاهش زمان پردازش
- استانداردسازی پاسخها
مسیر شما تا مدل سفارشی
از ایده تا استقرار، تیم ما در کنار شماست.
تحلیل نیاز
تعریف دقیق مسئله، KPIها و محدودیتهای اجرایی.
آمادهسازی داده
جمعآوری، پاکسازی و برچسبگذاری دادههای شما.
آموزش مدل
انتخاب معماری مناسب و Fine-Tuning با LoRA/QLoRA.
استقرار و مانیتورینگ
استقرار امن در محیط شما و پایش مداوم کیفیت.
شروع همکاری با اینفینکس
فرم زیر را پر کنید تا در کمتر از ۲۴ ساعت با شما تماس بگیریم و جلسه مشاوره رایگان تنظیم کنیم.
- 1تحلیل اولیه نیاز و تخمین زمان و هزینه
- 2طراحی معماری پیشنهادی و PoC اولیه
- 3اجرای پروژه، آموزش مدل و استقرار نهایی