On-prem LLM üçün hansı GPU-lar lazımdır?
On-prem LLM üçün hansı GPU-lar lazımdır? Azərbaycan biznesi üçün aydın izah — və Prometheus bunu necə tətbiq edir.
On-prem LLM və GPU İnfrastrukturu
Böyük Dil Modellərinin (LLM) daxili serverlərdə (on-premise) qurulması, müəssisələr üçün məlumat təhlükəsizliyini ən yüksək səviyyədə təmin etmək və yerli dilin spesifik xüsusiyyətlərini optimallaşdırmaq üçün kritik əhəmiyyət kəsb edir. Bu yanaşma, həssas məlumatların kənar bulud xidmətlərinə ötürülməsi riskini aradan qaldıraraq, bütün hesablama proseslərini şirkətin öz nəzarəti altında saxlayır. Belə sistemlərin stabil və sürətli işləməsi üçün yüksək hesablama gücünə malik qrafik prosessorların (GPU) istifadəsi vacibdir ki, modellər real vaxt rejimində effektiv şəkildə cavablar istehsal edə bilsin. Azərbaycan dili üçün xüsusi olaraq hazırlanmış bu texnologiya, dilin aqlyutinativ quruluşunu və morfologiyasını dərindən anlayan bir arxitekturaya malikdir. On-premise infrastruktur vasitəsilə tətbiq edilən bu modellər, həm texniki performans, həm də məlumat məxfiliyi baxımından korporativ standartlara tam cavab verir. Bu, xüsusilə dövlət və özəl sektorun yüksək təhlükəsizlik tələbləri olan sahələrində süni intellektin effektiv tətbiqinə imkan yaradır.
On-premise Quruluşun Üstünlükləri
Məlumatların şəbəkənizdən kənara çıxmaması ilə təmin olunan mütləq təhlükəsizlik
Azərbaycan dilinin mürəkkəb morfologiyasına uyğun optimallaşdırılmış yüksək performans
Kənar bulud provayderlərinə və xarici xidmətlərə olan asılılığın tamamilə aradan qaldırılması
Yerli dil üçün xüsusi hazırlanmış tokenizer sayəsində mətn emalında maksimum dəqiqlik
Məlumat axınlarının və modelin idarəetməsi üzərində tam korporativ nəzarət
Yerli dil mətnləri üzərində digər standart yanaşmalardan 4.6 dəfə daha yüksək effektivlik
Prometheus Modellərinin Texniki İmkanları
Çoxşaxəli Ölçülər
Ehtiyaclara uyğun olaraq 587B, 99B və 39B parametrli versiyalarda təqdim olunur.
Yerli Dil Dəstəyi
Azərbaycan dili üçün daxili tokenizer vasitəsilə 'ə' hərfinə və aqlyutinativ morfologiyaya tam dəstək.
Yüksək Effektivlik
Azərbaycan dili mətnləri üzərində digər yanaşmalardan 4.6 dəfə daha effektiv işləyir.
Geniş Korpus
651 milyondan çox seçilmiş Azərbaycan sözü üzərində təlim keçmişdir.
Təsdiqlanmış Keyfiyyət
11 fənn üzrə 38,139 yerli sualdan ibarət TUMLU benchmark testi ilə yoxlanılmışdır.
Sistem Necə Tətbiq Edilir?
Tez-tez Verilən Suallar
Məlumatlar harada saxlanılır və təhlükəsizlik necə təmin edilir?
Sistem tamamilə on-premise (daxili serverlərdə) qurulur. Bu o deməkdir ki, məlumatlar heç vaxt sizin daxili şəbəkənizdən kənara çıxmır və kənar serverlərə ötürülmür.
Prometheus-u digər dil modellərindən fərqləndirən əsas cəhətlər nələrdir?
Bu, Azərbaycan dili üçün yerli şəkildə qurulmuş ilk LLM-dir. Xüsusi tokenizer-i sayəsində 'ə' hərfinə və dilin aqlyutinativ quruluşuna tam uyğundur, bu da onu daha dəqiq edir.
Modelin effektivliyi və keyfiyyəti hansı meyarlarla ölçülüb?
Modelin keyfiyyəti 11 fərqli sahəni əhatə edən və 38,139 yerli sualdan ibarət olan TUMLU benchmark testi vasitəsilə validasiya olunmuşdur.
Modelin hansı ölçüləri mövcuddur və seçim necə edilməlidir?
Model 587B, 99B və 39B parametrli üç fərqli ölçüdə təqdim olunur. Seçim, sizin hesablama resurslarınıza və yerinə yetiriləcək tapşırıqların mürəkkəbliyinə əsasən edilir.
Azərbaycan dili mətnlərində performans artımı nə qədərdir?
Prometheus Azərbaycan dili mətnlərinin emalı və anlanılması üzərində digər standart yanaşmalardan 4.6 dəfə daha effektiv işləyir.
Süni İntellekt İnfrastrukturunuzu Qurun
Azərbaycan dili üçün optimallaşdırılmış və tam təhlükəsiz on-premise həllərimizlə tanış olmaq üçün bizimlə əlaqəye keçin.
Demo tələb edin