العودة إلى مركز التطوير
Cloud Data & AI
هندسة البيانات في AWS و الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (SageMaker)
خدمات هندسة البيانات والذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة من AWS باستخدام SageMaker. قم ببناء مسارات البيانات، وتدريب النماذج، ونشر تعلم الآلة على نطاق واسع باستخدام خدمات البيانات والذكاء الاصطناعي الأصلية من AWS.
ابدأ الآن10+
مسارات البيانات التي تم بناؤها
45%
متوسط توفير التكاليف
1TB+
البيانات المعالجة
99.5%
دقة النموذج
فئة الخدمة
هندسة البيانات والذكاء الاصطناعي في AWS
مثالي لـ
الشركات التي تعتمد على البيانات والتي تبني منصات تحليلية، أو مسارات تعلم الآلة (ML)، أو ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) على AWS.
الجدول الزمني
4 – 10 أسابيع
لماذا تختار MicrocosmWorks لخدمات البيانات والذكاء الاصطناعي من AWS؟
تقدم AWS أوسع مجموعة من خدمات البيانات وتعلم الآلة (ML)، ولكن اختيار الخدمات المناسبة وربطها بفعالية يتطلب خبرة عميقة. نقوم بتصميم منصات بيانات متكاملة على AWS — بدءًا من مسارات الاستيعاب وبحيرات البيانات وصولاً إلى تدريب النماذج باستخدام SageMaker ونقاط نهاية الاستدلال في الوقت الفعلي — كل ذلك مع حوكمة مناسبة وضوابط للتكلفة.
قدراتنا في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي من AWS
- هندسة بحيرة البيانات — تصميم بحيرات بيانات قائمة على S3 مع حوكمة Lake Formation، وكتالوجات Glue، و Athena للتحليلات بدون خادم.
- تطوير مسارات ETL — بناء مسارات بيانات قابلة للتوسع باستخدام Glue، و Step Functions، و Kinesis لمعالجة البيانات دفعة واحدة وفي الوقت الفعلي.
- منصة SageMaker لتعلم الآلة — إعداد سير عمل تعلم الآلة (ML) الشامل: تسمية البيانات، تدريب النماذج، ضبط المعلمات الفائقة، ونشر النماذج باستخدام SageMaker.
- الاستدلال في الوقت الفعلي لتعلم الآلة — نشر النماذج كنقاط نهاية في الوقت الفعلي، أو مهام تحويل دفعية، أو استدلال بدون خادم مع التوسع التلقائي واختبار A/B.
- حوكمة البيانات — تطبيق فحوصات جودة البيانات، وتتبع الأصل، وضوابط الوصول، وتوسيم الامتثال عبر منصة البيانات.
- تكامل الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) — تكامل نماذج Bedrock الأساسية والنماذج المخصصة المدربة بدقة في تطبيقات الإنتاج باستخدام أنماط RAG.
مكدس التكنولوجيا الخاص بـ AWS
نحن نبني على النظام البيئي للبيانات في AWS: S3 و Lake Formation للتخزين، و Glue و Kinesis للمعالجة، و Redshift و Athena للتحليلات، و SageMaker لتعلم الآلة (ML)، و Bedrock للذكاء الاصطناعي التوليدي (generative AI) — كل ذلك يتم تنسيقه باستخدام Step Functions ومراقبته باستخدام CloudWatch و SageMaker Model Monitor.
لمن هذه الخدمة؟
الشركات التي تعتمد على البيانات وتسعى لبناء منصات تحليلية، أو مسارات تعلم الآلة (ML)، أو ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) على AWS. سواء كنت تبدأ رحلتك في مجال البيانات أو تقوم بتوسيع عملية تعلم الآلة (ML) موجودة، فإننا نقدم الخبرة المعمارية لزيادة العائد على الاستثمار (ROI) من استثماراتك في البيانات.
عمليتنا
1
تقييم البيانات
جرد مصادر البيانات، تقييم الجودة، تحديد متطلبات التحليلات، وتحديد فرص تعلم الآلة (ML).
2
هندسة المنصة
تصميم هندسة بحيرة البيانات، وتخطيط المسارات، وسير عمل تعلم الآلة (ML)، وإطار الحوكمة.
3
تنفيذ المسارات
بناء مسارات الاستيعاب، ومهام التحويل، وفحوصات جودة البيانات، وإدارة الكتالوج.
4
تطوير تعلم الآلة
تدريب النماذج، تحسين المعلمات الفائقة، نشر نقاط نهاية الاستدلال، وتطبيق المراقبة.
5
عمليات الإنتاج
تأسيس ممارسات MLOps، ومراقبة مسارات البيانات، ومشغلات إعادة تدريب النماذج، وحوكمة التكلفة.
المكدس التقني
البيانات والتخزين
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي
SageMakerBedrockComprehendRekognition
التدفق و ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
الحوكمة
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
القطاعات التي نخدمها
التقنية الماليةالرعاية الصحيةالبيع بالتجزئةتقنيات الإعلانالخدمات اللوجستيةالتصنيع
هل أنت مستعد للبناء على بيانات AWS والذكاء الاصطناعي؟
دعنا نصمم منصة بياناتك ومسار تعلم الآلة (ML) الخاص بك على AWS — من البيانات الخام إلى نماذج الإنتاج.
الأسئلة الشائعة
تتخصص MicrocosmWorks في SageMaker لتدريب النماذج ونشرها، وGlue وEMR لـ ETL، وRedshift وAthena للتحليلات، وKinesis للبث، وStep Functions لتنسيق مسار التعلم الآلي (ML) عبر دورة حياة هندسة البيانات الكاملة.
تتوفر استشارات AWS SageMaker وهندسة البيانات بسعر 30-50 دولارًا في الساعة، وتغطي إعداد خط أنابيب تدريب النماذج، ونشر نقاط النهاية، ومخازن الميزات، والتكامل مع البنية التحتية للبيانات الموجودة لديك.
نعم، نحن نبني production ML pipelines باستخدام SageMaker Pipelines مع المعالجة المسبقة التلقائية للبيانات، والتدريب الموزع، وhyperparameter tuning، وتقييم النموذج، وmodel registry، ونشر A/B testing مع نقاط نهاية real-time وbatch inference.
بالتأكيد. تقوم MicrocosmWorks بتصميم data lakes تعتمد على S3 باستخدام Glue crawlers و ETL jobs و Data Catalog، وتطبق Lake Formation للحوكمة، وتبني feature engineering pipelines التي تُغذى مباشرة في SageMaker training jobs.
نعم، نقوم بنشر نماذج LLM المخصصة والمفتوحة المصدر على SageMaker باستخدام Deep Learning Containers، ونقوم بتكوين نقاط نهاية الاستدلال مع توازي النموذج للنماذج الكبيرة، ونتكامل مع AWS Bedrock للبنى الهجينة التي تجمع بين النماذج الخاصة ونماذج الأساس.