دليل تعليمي لتشغيل LiteLLM Proxy في بيئة الإنتاج: LLM Gateway في عام ٢٠٢٦
نشر LiteLLM Proxy v1.85 في بيئة الإنتاج: Docker Compose، و Postgres، ومفاتيح افتراضية مع ميزانيات، و fallback routing، وتتبع التكاليف لـ Claude، و GPT، و Gemini.
نشر LiteLLM Proxy v1.85 في بيئة الإنتاج: Docker Compose، و Postgres، ومفاتيح افتراضية مع ميزانيات، و fallback routing، وتتبع التكاليف لـ Claude، و GPT، و Gemini.
Google تلتزم بمبلغ يصل إلى 40 مليار دولار لشركة Anthropic — 10 مليار دولار حالياً بتقييم 350 مليار دولار بالإضافة إلى 5GW من سعة TPU على مدار خمس سنوات. أحدث رهان لـ Big Tech على البنية التحتية لـ AI.
كشفت Google عن TPU 8t (Sunfish) وTPU 8i (Zebrafish) في مؤتمر Cloud Next 2026 — وهي شرائح من الجيل الثامن تفصل تدريب الذكاء الاصطناعي عن الـ inference بـ price-perf أفضل بـ 2.7 مرة.
أمازون تستثمر ما يصل إلى ٢٥ مليار دولار في Anthropic بينما تلتزم Anthropic بإنفاق ١٠٠ مليار دولار لصالح AWS على مدار ١٠ سنوات مقابل ما يصل إلى ٥ جيجاوات من قدرات الحوسبة بـ Trainium2 و Trainium3.
مددت Meta وBroadcom شراكتهما في رقائق MTIA حتى عام 2029، بدايةً بأكثر من 1 GW من السيليكون المخصص على أول مسرع AI بدقة 2nm في الصناعة.
Cerebras تستهدف إدراجاً في Nasdaq بقيمة 26.6 مليار دولار مدعومة بعقد مع OpenAI تتجاوز قيمته 10 مليار دولار. نظرة داخل الـ wafer-scale chip الأكبر بـ 57 مرة من H100 الخاصة بـ Nvidia وما هو على المحك.
شركات التكنولوجيا الكبرى ستنفق 700 مليار دولار على البنية التحتية للـ AI في عام 2026. إليك ما تبنيه Amazon و Google و Meta و Microsoft و Oracle وهل سيؤتي ذلك ثماره.
نظرة متعمقة على أسعار سحابة الـ GPU لعام 2026 — من AWS و Google Cloud إلى Northflank و RunPod و Vast.ai — مع رؤى عملية، وتحليل للتكاليف، ونصائح فعلية للنشر البرمجي.
سحابات GPU المتخصصة تكلفتها أقل بنسبة 60–85% من AWS. تم عمل اختبارات أداء لـ RunPod و Vast.ai و Thunder Compute و Northflank لتدريب واستنتاج AI في عام 2026.
أكبر شركات التكنولوجيا بتبني رقائق الذكاء الاصطناعي الخاصة بيها عشان تتحرر من Nvidia. إليكم مقارنة بين Meta MTIA، وGoogle Trillium، وAmazon Trainium3، وMicrosoft Maia 200 — بمواصفات حقيقية، واختبارات أداء، وإيه اللي ده بيعنيه للمطورين وصناعة الذكاء الاصطناعي.
تدريب نماذج ML من التكاليف إلى الكود: تكاليف النماذج الرائدة (Gemini Ultra 191 مليون دولار)، تضاعف القوة الحسابية كل 6 شهور، بالإضافة إلى أنماط تدريب قابلة للتنفيذ للفرق الصغيرة.
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.
استكشف أنماط model serving الحديثة — من batch و online inference إلى streaming و edge deployment — مع أمثلة واقعية، code demos، ورؤى إنتاجية.
غوص عميق في أنظمة مراقبة النماذج — لماذا تهم، وكيف تعمل، وكيفية بناء نظام يتوسع. يشمل أمثلة واقعية، وكود، وأفضل الممارسات.
- غوص عميق في استراتيجيات واقعية لتقليل تكاليف نماذج اللغة الكبيرة — من اختيار النموذج والتكميم إلى التخزين المؤقت والتجميع وأنابيب الاستدلال الأكثر ذكاءً.
SQLite في ٢٠٢٦، ما وراء embedded: تقنيات Edge compute، و AI inference caching، وتطبيقات local-first على Turso و Cloudflare D1. لماذا هي قاعدة البيانات التي تشغل عام ٢٠٢٦ في هدوء.
- دليل عملي ومفصل بعمق للتمكن من MLOps - بدءًا من إصدار النماذج وصولاً إلى CI/CD والمراقبة والتوسع والممارسات الإنتاجية في العالم الحقيقي.
بريد واحد أسبوعياً — دورات، مقالات معمّقة، أدوات، وتجارب ذكاء اصطناعي.
بدون إزعاج. إلغاء الاشتراك في أي وقت.