نساعد فرق الهندسة على مراقبة جودة مخرجات النماذج، خفض تكاليف الحوسبة، وإدارة التحديثات المستمرة للنماذج دون أي انقطاع في الخدمة.

بعض من أكثر من 500 علامة تجارية تعاونا معها. تعتمد خدماتنا على أكثر من 100 سير عمل أوتوماتيكي بالذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج الفعلية.

علامات تجارية رائدة ومتميزة تعاونا معها عبر مختلف القطاعات.

عرض جميع الشركاء والعملاء
اختر الاحتياج التشغيلي الذي يطابق قرار بيئة الإنتاج المطلوب أمام فريقكم التقني لتطبيقه بأعلى كفاءة وموثوقية.

عمليات النماذج (LLMOps)

تتبع جودة الاستدعاءاتوالمراقبة اللحظية (Tracing)

رصد ومراقبة دقيقة لكل استدعاء للنموذج وسلسلة الخطوات ومخرجات الأوامر لتشخيص أي هبوط في الجودة فوراً.

يمنح الفرق التقنية الرؤية الكاملة لما يدور داخل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج.

تحسين التكاليف التشغيليةوتقليص زمن الاستجابة (Latency)

تطبيق التخزين المؤقت، وتوجيه النماذج الذكي، وضغط الأوامر لخفض فواتير الاستخدام مع تسريع الخدمة.

يضمن استدامة جدوى المشاريع الاقتصادية عبر منع تضخم تكاليف استدعاء النماذج السحابية.

هندسة الجاهزية وإدارةإصدارات الإنتاج (Release Engineering)

بناء خطوط النشر الآمن، والإطلاق التدريجي (Canary Releases)، وخطط التراجع السريع عند حدوث أي خلل.

يضمن سلاسة ترقية النماذج والتطبيقات في بيئة الإنتاج دون انقطاع الخدمة عن المستخدمين.

تنفيذ منصات إدارة دورة حياةالنماذج اللغوية (LLMOps Platforms)

تأسيس بيئة متكاملة تدمج أدوات التقييم، والتجربة، والمراقبة، والتسجيل لإدارة النماذج عبر كافة مراحلها.

يرتقي بإدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى المعايير الهندسية المؤسسية المنضبطة.

العمليات المدارة والتحسينالمستمر لأنظمة الذكاء الاصطناعي

متابعة وصيانة مستمرة لأداء النماذج، وتحديث قواعد المعرفة، وضبط الأوامر للحفاظ على تفوق المنظومة.

يوفر على مؤسستكم عناء التشغيل والمتابعة اليومية المعقدة مع ضمان استمرار كفاءة النظام.

A model update, a prompt edit, a new document source, or a vendor change can alter behavior without touching application code. Production teams need a way to see those changes and a named person who can act on them.

Every material change keeps its version, evaluation, rollout, monitoring, rollback, and owner decision together. The charter says which systems and signals belong inside that boundary.

Behaviour can change without an application release, so the boundary and the decision authority are named first.

We name the systems, users, owners, constraints, evidence sources, and decision authority before the operating scope expands, then establish a production baseline from representative traces, quality signals, cost, latency, incidents, release paths, and current controls, keeping unknowns visible. Every material change keeps its version, evaluation, rollout, monitoring, rollback, and owner decision together, so a model update, a prompt edit, a new document source, or a vendor change is something the team can see and act on. Options are compared and the selected change is tested against representative behaviour, critical failures, and rollback conditions; the record closes with the accepted change, open exceptions, residual risk, operating responsibilities, and the next review trigger.

From production evidence to an owned operating decision
  1. Define the service boundary

    Name the systems, users, owners, constraints, evidence sources, and decision authority before the operating scope expands.
  2. Establish the production baseline

    Inspect representative traces, quality signals, costs, latency, incidents, release paths, and current controls while keeping unknowns visible.
  3. Test the smallest useful change

    Compare options and test the selected change against representative behavior, critical failures, rollout, and rollback conditions.
  4. Decide, hand over, and review

    Record the accepted change, open exceptions, residual risk, operating responsibilities, next measurement, and review trigger.

في Zeo، يتم بناء وتطوير الوكلاء الأذكياء، وروبوتات الدردشة، وأنظمة RAG بواسطة مهندسين متمرسين يواصلون تشغيلها ومتابعتها بعد الإطلاق.

النماذج، والاسترجاع المعزز، والتقييم، والرصد هي طبقات أساسية لنظام فعال نبنيه ونشغله بأعلى معايير الدقة.

النماذج والمنصات السحابية

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Amazon Web Services
  • Microsoft Azure AI
  • NVIDIA AI

البوابات والاستدلال المستضاف

  • LiteLLM
  • Portkey
  • Cloudflare AI Gateway

التقييم والمراقبة

  • Langfuse
  • Weights & Biases
  • Datadog
  • Arize Phoenix
  • Helicone
  • Braintrust
  • Traceloop
  • LaunchDarkly
  • Monte Carlo

التدريب وتقديم النماذج وعمليات تعلم الآلة

  • MLflow
  • vLLM
تواصل مع مستشاري ومهندسي Zeo في دبي لبناء أنظمة ذكية ترفع كفاءة أعمالك وتمنحك ميزة تنافسية مستدامة.
احجز استشارة الذكاء الاصطناعي

What does AI Operations & Managed Services include?

The service covers five areas: trace and quality monitoring, cost and latency optimization, production readiness, lifecycle platform implementation, and managed operations. Each has its own boundary and proof, so a team can work on the production decision in front of it without signing up for the rest.

What determines the boundary of an LLMOps engagement?

We start with the production decision someone needs to make right now: which system, which evidence, which owner. A related system joins the engagement only when it changes that same decision, not because it happens to sit nearby.

What can't a production AI engagement guarantee?

We won't promise a fixed return, error-free output, or that nothing will ever break in production. What you get instead is a rollback path and a person whose job it is to respond when something does break.

How do you tell the operating work is done?

Each service on the task pages names its own evidence: the artifact, the exceptions still open, and who owns production going forward. A quiet system this week doesn't erase an incident that's still unresolved.

تواصل معنا

سياسة الخصوصية وحماية البيانات

فتح في صفحة كاملة