פתרונות תשתיות בינה מלאכותית (AI)
אנו מעניקים לארגונים תשתיות AI אמינות וביצועיות המותאמות למטרות העסקיות שלהם.
צוות המומחים שלנו מתכנן, מיישם ותומך בסביבות AI תוך שימוש בטכנולוגיות מובילות כגון VMware Private AI, HPE Private Cloud AI (PCAI), NetApp ONTAP AI
.
מהקמת פרויקט חדש ועד הרחבת מערכות קיימות – אנו מציעים פתרונות מותאמים אישית המשלבים ביצועים גבוהים, גמישות מרבית ושליטה מלאה.
ווי אנקור מסייעת לארגונים לבנות בסיסי AI אמינים וביצועיים המותאמים למטרות האסטרטגיות שלהם.
הצוותים שלנו מביאים עמם מומחיות מעמיקה בתכנון, יישום ותמיכה מחזור חיים של תשתיות AI .
אנו עובדים עם טכנולוגיות מובילות, כולל VMware Private AI, HPE Private Cloud AI (PCAI) ו- NetApp ONTAP AI, ומציעים פתרונות מותאמים שמאזנים בין ביצועים, גמישות ושליטה – בין אם מדובר בפיתוח יוזמת AI חדשה או בהעצמת היכולות הקיימות.
Elevate Your Business With Us!
מרכיבים מרכזיים בתשתית מוכנה ל-AI:
חישוב ביצועים גבוהים (HPC)
מאפשר אימון בקנה מידה גדול והסקת מסקנות בזמן אמת עם שרתים מואצים ב-GPU ואדריכלות חומרה מותאמת.
אחסון סקלבילי
שימוש במערכות אחסון בעלות קצב העברה גבוה ועיכוב נמוך התומכות ב-AI data lakes, נתונים לא מובנים ועומסי עבודה מקבילים.
תמיכה בענן פרטי והיברידי
מקסום סביבות מקומיות או היברידיות להגדלת השליטה, שמירה על לוקליות הנתונים ואינטגרציה חלקה עם שירותי AI בענן הציבורי.
ניהול נתונים ואורקסטרציה
אוטומציה של תזוזת נתונים, טרנספורמציה וניהול באמצעות כלי אורקסטרציה המיועדים לצנרות AI.
אבטחה ובקרת גישה
יישום גישה מבוססת תפקידים, בידוד נתונים ובקרות תואמות רגולציה לנתונים ולמודלים רגישים.
קונטיינריזציה ושילוב MLOps
תמיכה בפיתוח ופריסה מהירה של יישומי AI באמצעות Kubernetes, Docker ומסגרות MLOps.
שאלות נפוצות
מהי תשתית בינה מלאכותית (AI)?
תשתית AI כוללת את משאבי החישוב, האחסון ופלטפורמות התוכנה הנדרשים לתמיכה ביישומי למידת מכונה (ML), למידה עמוקה (DL), מודלים גדולים לשפה (LLMs) ובינה מלאכותית גנרטיבית (GenAI).
מדוע תשתית חשובה לבינה מלאכותית?
תשתית מתאימה מזרזת את אימון המודלים, מפשטת את זרימת העבודה (pipelines) ומבטיחה פריסה יעילה של משימות בינה מלאכותית.
האם ניתן לפרוס תשתית בינה מלאכותית באתר המקומי (on-premises)?
כן. ארגונים רבים משתמשים במודלים של ענן פרטי או היברידי כדי לשמור על שליטה, להבטיח אבטחת מידע ולעמוד בדרישות רגולטוריות.
מה תפקיד האחסון בבינה מלאכותית?
אחסון מהיר וניתן להרחבה הוא חיוני לטיפול בכמויות גדולות של נתונים לא מובנים, במיוחד עבור משימות אימון והסקת מסקנות (inference).
האם ניתן לשלב תשתית בינה מלאכותית עם שירותי ענן?
בהחלט. תשתיות בינה מלאכותית מודרניות תומכות במודלים היברידיים שמחברים בין משאבים מקומיים (on-prem) לבין ענן, לקבלת גמישות מרבית.
מהם מודלים לשפה רחבה (LLMs)?
מודלים לשפה רחבה הם מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית, המאומנים על כמויות עצומות של נתונים, כדי להבין וליצור שפה בדומה לבני אדם. הפעלתם דורשת משאבי חישוב וזיכרון רבי עוצמה.
מהי בינה מלאכותית יוצרת Generative AI או GenAI וכיצד התשתית תומכת בה?
GenAI מתייחסת למודלים של בינה מלאכותית שיוצרים תוכן חדש – טקסט, תמונות, קוד ועוד. מודלים אלו דורשים כרטיסי גרפיקה (GPU) בעלי ביצועים גבוהים, אחסון מהיר ותשתית ניתנת להרחבה, כדי לאמן ולהפעיל אותם בצורה יעילה.
כיצד ווי אנקור יכולה לסייע בהרחבת תשתיות הבינה המלאכותית לאורך זמן?
אנו מספקים פתרונות מודולריים וניתנים להרחבה, המתפתחים יחד עם הצמיחה של הנתונים ורמת המובנות הבינה המלאכותית שלכם – החל מניסויים ראשוניים (POC) ועד לפריסות של פלטפורמות AI ברמת הארגון.
