#ai-infrastructure

حد المعدل الذكي: إدارة الإنصاف، التكلفة، والتوسع في الأنظمة الذكية

٢ فبراير ٢٠٢٦

غوص عميق في AI rate limiting — كيفية تصميم، تنفيذ، وتوسيع intelligent throttling لـ APIs و AI workloads، مع استراتيجيات واقعية، code examples، و production insights.

#AI rate limiting #API design

Model Serving Patterns: من Batch إلى Real-Time Inference

٢٨ يناير ٢٠٢٦

استكشف أنماط model serving الحديثة — من batch و online inference إلى streaming و edge deployment — مع أمثلة واقعية، code demos، ورؤى إنتاجية.

#machine learning #model serving

إتقان أنظمة مراقبة النماذج: الحفاظ على نماذج ML صادقة

٢٢ يناير ٢٠٢٦

غوص عميق في أنظمة مراقبة النماذج — لماذا تهم، وكيف تعمل، وكيفية بناء نظام يتوسع. يشمل أمثلة واقعية، وكود، وأفضل الممارسات.

#machine learning #MLOps

تخفيض تكاليف نماذج اللغة الكبيرة دون المساس بالجودة: استراتيجيات عملية مجدية

١٤ ديسمبر ٢٠٢٥

- غوص عميق في استراتيجيات واقعية لتقليل تكاليف نماذج اللغة الكبيرة — من اختيار النموذج والتكميم إلى التخزين المؤقت والتجميع وأنابيب الاستدلال الأكثر ذكاءً.

#LLM #AI infrastructure

SQLite في عام 2025: البطل الخفي الذي يدعم التطبيقات الحديثة

١١ ديسمبر ٢٠٢٥

- استكشف كيف يدعم SQLite بهدوء التطبيقات المحمولة والطرفية والمدعومة بالذكاء الاصطناعي في عام 2025 — من التصميم المحلي إلى أنابيب البيانات بدون خادم، مع أمثلة عملية وأفضل الممارسات الحديثة.

#SQLite #databases

>-

٤ ديسمبر ٢٠٢٥

- استكشف كيفية تطور الضبط الدقيق جنبًا إلى جنب مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، من محولات وLoRA إلى توليد معزز بالاسترجاع، مع رؤى عملية، وعروض توضيحية للتعليمات البرمجية، واستراتيجيات الإنتاج.

#LLMs #AI

كيفية MLOps: بناء أنظمة التعلم الآلي الموثوقة والقابلة للتوسع

٢٩ نوفمبر ٢٠٢٥

- دليل عملي ومفصل بعمق للتمكن من MLOps - بدءًا من إصدار النماذج وصولاً إلى CI/CD والمراقبة والتوسع والممارسات الإنتاجية في العالم الحقيقي.

#MLOps #Machine Learning