العودة إلى مركز التطوير
Cloud Data & AI
هندسة بيانات وذكاء اصطناعي/تعلم آلة (SageMaker) على AWS
خدمات AWS لهندسة البيانات والذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (AI/ML) باستخدام SageMaker. أنشئ مسارات بيانات، ودرب النماذج، وانشر تعلم الآلة (ML) على نطاق واسع باستخدام خدمات البيانات والذكاء الاصطناعي الأصلية لـ AWS.
ابدأ الآن75+
مسارات البيانات التي تم بناؤها
45%
متوسط توفير التكلفة
10PB+
البيانات المعالجة
99.5%
دقة النموذج
فئة الخدمة
هندسة البيانات والذكاء الاصطناعي على AWS
مثالي لـ
الشركات التي تعتمد على البيانات وتبني منصات تحليلات، أو مسارات تعلم آلة (ML)، أو ميزات GenAI على AWS.
الجدول الزمني
4 – 10 أسابيع
لماذا تختار MicrocosmWorks لبيانات وذكاء اصطناعي AWS؟
تقدم AWS أوسع مجموعة من خدمات البيانات وتعلم الآلة (ML)، ولكن اختيار الخدمات المناسبة وربطها بفعالية يتطلب خبرة عميقة. نحن نصمم منصات بيانات شاملة على AWS — بدءًا من مسارات الاستيعاب وبحيرات البيانات وصولًا إلى تدريب النماذج باستخدام SageMaker ونقاط نهاية الاستدلال في الوقت الفعلي — كل ذلك مع حوكمة سليمة وضوابط للتكلفة.
قدراتنا في مجال بيانات وذكاء اصطناعي 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 للتطوير باستخدام Glue و Step Functions و Kinesis لمعالجة البيانات دفعة واحدة وفي الوقت الفعلي.
- منصة تعلم الآلة (ML) من SageMaker — إعداد سير عمل تعلم الآلة (ML) الشامل: تسمية البيانات، تدريب النماذج، ضبط المعلمات الفائقة (hyperparameter tuning)، ونشر النماذج باستخدام SageMaker.
- الاستدلال في الوقت الفعلي لتعلم الآلة (ML) — نشر النماذج كنقاط نهاية في الوقت الفعلي، أو مهام تحويل دفعة واحدة، أو استدلال بدون خادم مع التوسع التلقائي واختبار A/B.
- حوكمة البيانات — تطبيق فحوصات جودة البيانات، وتتبع الأصل، وضوابط الوصول، ووضع علامات الامتثال عبر منصة البيانات.
- تكامل الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) — دمج نماذج Bedrock الأساسية والنماذج المخصصة المدربة بدقة في تطبيقات الإنتاج باستخدام أنماط RAG.
مجموعة التقنيات الخاصة بـ AWS
نحن نبني على النظام البيئي للبيانات الخاص بـ AWS: S3 و Lake Formation للتخزين، Glue و Kinesis للمعالجة، Redshift و Athena للتحليلات، SageMaker لتعلم الآلة (ML)، و Bedrock للذكاء الاصطناعي التوليدي — وكل ذلك يتم تنسيقه باستخدام Step Functions ومراقبته بواسطة CloudWatch و SageMaker Model Monitor.
لمن هذه الخدمة؟
الشركات التي تعتمد على البيانات وتسعى لبناء منصات تحليلات أو مسارات تعلم آلة (ML) أو ميزات GenAI على AWS. سواء كنت في بداية رحلتك مع البيانات أو تقوم بتوسيع عملية تعلم آلة (ML) قائمة، فإننا نقدم الخبرة المعمارية لتعظيم عائد الاستثمار 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 بنية بحيرة البيانات، وتخطيط المسارات، وسير عمل تعلم الآلة (ML)، وإطار الحوكمة.
3
تنفيذ المسارات
بناء مسارات الاستيعاب، ومهام التحويل، وفحوصات جودة البيانات، وإدارة الكتالوجات.
4
تطوير تعلم الآلة (ML)
تدريب النماذج، تحسين المعلمات الفائقة (hyperparameters)، نشر نقاط نهاية الاستدلال، وتنفيذ المراقبة.
5
عمليات الإنتاج
تأسيس ممارسات MLOps، ومراقبة مسارات البيانات، ومشغلات إعادة تدريب النماذج، وحوكمة التكلفة.
المكدس التقني
البيانات والتخزين
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
تعلم الآلة (ML) والذكاء الاصطناعي (AI)
SageMakerBedrockComprehendRekognition
التدفق و ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
الحوكمة
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
القطاعات التي نخدمها
FinTechالرعاية الصحيةالتجزئةAd Techاللوجستياتالتصنيع
هل أنت مستعد للبناء على AWS Data & AI؟
دعنا نصمم منصة البيانات ومسار تعلم الآلة (ML) الخاص بك على AWS — من البيانات الأولية 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.