---

هل تواجه صعوبة في إدارة بنية تحتية ضخمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي في مشاريعك؟ تخيل أن تستخدم نموذجًا قويًا مثل DeepSeek R1 عبر واجهة API جاهزة إنطلاقًا من Google Cloud، دون الحاجة لإعداد خوادم معقدة—هذا ما يقدّمه Vertex AI Model Garden حاليًا.

توسعة Model-as-a-Service في Vertex AI Model Garden

في خطوة تعكس التوجه المتسارع نحو دمقرطة الذكاء الاصطناعي، أعلنت Google Cloud عن توسعة جديدة لمجموعة النماذج المفتوحة ضمن منصة Vertex AI Model Garden، من خلال توفيرها كنماذج جاهزة للاستخدام ضمن إطار Model-as-a-Service (MaaS). هذا التوسع لا يقتصر فقط على الكم، بل يشمل أيضًا جودة وتنوع النماذج المدعومة، ما يتيح للمطورين إمكانية الوصول إلى نماذج متقدمة دون الحاجة لتحمّل عبء تشغيلها أو إدارتها.

ببساطة، يمكن تشبيه Vertex AI Model Garden بسوق تطبيقات “App Store”، لكن بدلاً من التطبيقات الجاهزة، تحتوي على نماذج تعلم عميق مدارة بالكامل مثل Llama، Mistral، وGemini، والآن انضم إليهم النجم الصاعد: DeepSeek R1.

من خلال هذه المبادرة، تسعى Google Cloud إلى كسر الحواجز التقنية والمالية التي كانت تقف عائقًا أمام الفرق الصغيرة والمتوسطة، وحتى المؤسسات الكبيرة التي ترغب في اختبار النماذج قبل التزامها بشراء أو تشغيل بنى تحتية مخصصة.

إضافة قوية للمكتبة DeepSeek R1

يمثّل النموذج DeepSeek R1 نقطة تحوّل في عالم النماذج مفتوحة المصدر، نظرًا لقدرته الفائقة على معالجة اللغة الطبيعية، التفكير السببي، وحل المشكلات المركّبة. تم تطوير النموذج من قِبل فريق DeepSeek، وهو إصدار مُحسَّن عالي الأداء يعتمد على 671 مليار معلمة مدرَّبة عبر نطاق واسع من البيانات متعددة اللغات والمجالات.

ما يُميّز DeepSeek R1 عن غيره هو دعمه الكامل لاستراتيجية “سلسلة التفكير” (Chain-of-Thought Reasoning)، مما يجعله مثاليًا في المهام المعقدة متعددة الخطوات، مثل توليد التعليمات البرمجية، كتابة المحتوى، المساعدة في اتخاذ القرار، وتقديم استشارات مبنية على سياق.

والأهم من كل ذلك، أن هذا النموذج أصبح الآن متاحًا كخدمة قابلة للتنفيذ فورًا عبر Vertex AI، دون الحاجة إلى تحميله، تهيئته أو حتى تشغيل أي خادم، مما يجعل تجربة استخدامه أقرب إلى السحر البرمجي.

المرونة والاختيار في تطبيقات الذكاء الاصطناعي

واحدة من أبرز الميزات التي يقدّمها هذا التوسع هي المرونة الفائقة والاختيار المفتوح للمطورين. ففي السابق، كانت الشركات تُجبر على التكيّف مع نموذج واحد أو بيئة تشغيل محدودة، مما يقيّد إمكاناتها الإبداعية. أما الآن، فإن Google Cloud تمكّن المؤسسات من تجربة واختيار النموذج الأنسب لكل حالة استخدام على حدة، سواء كانت تتطلب استجابات سريعة، دقة لغوية، أو قدرات تحليلية عميقة.

تخيل أن تقوم ببناء تطبيق ذكاء اصطناعي يتطلب تحليل مراجعات العملاء ثم الرد عليها بأسلوب طبيعي—قد يكون DeepSeek R1 هو النموذج المثالي لهذه المهمة. وفي مشروع آخر، قد تحتاج إلى نموذج أكثر تخصصًا في المجال الطبي أو القانوني—كل ذلك أصبح ممكنًا ضمن Model Garden.

هذه القدرة على الاختيار حسب الحاجة ليست مجرد رفاهية، بل أصبحت ضرورة استراتيجية في بيئة تنافسية تعتمد بشكل متزايد على التحول الذكي والسريع للمنتجات والخدمات الرقمية.

التحديات التشغيلية والمالية للنماذج الكبيرة

تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة (Large Language Models – LLMs) مثل DeepSeek R1 ليس مجرد أمر تقني، بل هو معركة تشغيلية ومالية معقّدة. فكلما زادت قوة النموذج، زادت الحاجة إلى بنية تحتية متقدمة ومعالجة حوسبية فائقة، مما يضع عبئًا كبيرًا على المؤسسات، خصوصًا تلك التي لا تملك فرق بنية تحتية متخصصة أو ميزانيات ضخمة.

لنأخذ DeepSeek R1 كمثال: لتشغيل هذا النموذج على بيئة ذاتية الاستضافة، ستحتاج إلى ثمانية وحدات معالجة رسوميات من نوع NVIDIA H200، والتي تُعد من أعلى المعالجات تكلفة وأداءً. ولا يقتصر الأمر على تكلفة العتاد فحسب، بل أيضًا على إدارة الحوسبة، التحديثات المستمرة، مراقبة الأداء، وأمان البيانات—كلها مهام تستهلك الوقت والموارد.

تشغيل هذه النماذج داخليًا يشبه محاولة بناء محطة طاقة لتشغيل مصباح. الطاقة موجودة، لكن البنية التحتية معقّدة ومكلفة جدًا. وهذا ما يجعل النموذج كخدمة (MaaS) الحل الأمثل.

MaaS من Vertex AI: الحل الأمثل

في مواجهة هذه التحديات، تقدّم Google Cloud الحل الذكي والمباشر: Model-as-a-Service (MaaS) ضمن منصة Vertex AI. هذا النموذج الخدمي يُعيد صياغة مفهوم استخدام الذكاء الاصطناعي من “امتلاك التقنية” إلى “الوصول إلى التقنية”.

عوضًا عن تحميل النماذج، إعداد الخوادم، وضبط الموارد، يُمكنك ببساطة إرسال استعلام عبر واجهة برمجة تطبيقات (API)، والحصول على ردّ ذكي دون الحاجة لمعرفة أين وكيف تعمل العمليات خلف الكواليس.

هذا التحول يُشبه الانتقال من امتلاك سيارة إلى استخدام تطبيق تنقل ذكي: كل ما تحتاجه هو الوجهة، والتقنية توصلّك دون متاعب الصيانة أو الوقود أو التأمين. MaaS يمنح المؤسسات القدرة على التركيز على القيمة المضافة—التطبيقات، لا البنية التحتية.

إلغاء إدارة البنية التحتية

واحدة من أكثر الفوائد العملية التي يقدمها Vertex AI هي التحرر من إدارة البنية التحتية. في البيئات التقليدية، يتطلب تشغيل نموذج كبير مثل DeepSeek R1 تنسيقًا معقدًا بين الفرق التقنية، أمن البيانات، ضبط الموارد، وتحسين الأداء. لكن مع MaaS، تتحول كل هذه التحديات إلى مجرد نقطة نهاية API قابلة للاستهلاك.

هذا يخلق نقلة نوعية في طريقة التفكير: الفرق لم تعد مضطرة لبناء “المحرّك”، بل يمكنها التركيز على قيادة “السيارة” نحو الابتكار. النتيجة؟ تسريع في دورات التطوير، تقليل الأعطال، وزيادة المرونة في اختبار أفكار جديدة دون المخاطرة باستثمارات كبيرة في العتاد أو التشغيل.

منصة آمنة ومؤسسية

في عالم يتزايد فيه التركيز على أمن البيانات والامتثال القانوني والتنظيمي، لا يكفي أن يكون النموذج قويًا فقط—يجب أن يعمل أيضًا في بيئة موثوقة. وهنا تبرز Vertex AI كبنية مؤسسية جاهزة للاستخدام الفوري ضمن معايير الأمان العالية في Google Cloud.

تشمل الميزات:

• عزل البيانات بين العملاء.
• تشفير البيانات أثناء النقل والتخزين.
• تكامل سهل مع سياسات الوصول والأدوار (IAM).
• دعم معايير الامتثال مثل GDPR، HIPAA، ISO/IEC 27001 وغيرها.

كل هذا يجعل من Vertex AI منصة ليست فقط ذكية، بل أيضًا مؤسسية بحق، مناسبة للبنوك، الرعاية الصحية، والحكومات، دون القلق من تسريب أو إساءة استخدام البيانات.

دليل خطوة بخطوة لاستخدام DeepSeek R1

استخدام DeepSeek R1 من خلال Vertex AI هو تجربة مصممة لتكون سهلة، سريعة، وآمنة. إليك خطوات العملية بالتفصيل:

أ. تسجيل الدخول وتفعيل الخدمة

• قم بتسجيل الدخول إلى حساب Google Cloud Console.
• انتقل إلى “Vertex AI > Model Garden”.
• ابحث عن النموذج: deepseek-ai/deepseek-r1-0528-maas.
• اضغط على Enable لتفعيل الوصول.

بعد التفعيل، يتم نشر الأذونات تلقائيًا لحسابك، ويمكنك البدء باستخدام النموذج خلال دقائق، دون الحاجة لأي تحميل أو إعداد إضافي.

ب. تجربة النموذج باستخدام واجهة المستخدم

تقدّم Google أداة تفاعلية داخل Model Garden تُشبه نافذة دردشة ذكية يمكنك من خلالها اختبار النموذج مباشرة.

اكتب استفسارات مثل:

• “لخّص لي هذا المقال باللغة العربية”
• “ما الفرق بين REST وGraphQL؟”
• “ولّد كود Python لحساب المتوسط الحسابي”

وسيقوم النموذج بالرد بدقة وسرعة، مما يسمح لك بمعاينة إمكاناته دون أي تكامل تقني.

ج. تفعيل واجهات البرمجة (API) للتكامل

بعد الاختبار، يمكنك الانتقال لدمج النموذج في تطبيقاتك عبر REST API أو مكتبة Python، كما وضّحنا سابقًا. كل خطوة في هذه الرحلة مصممة لتكون سلسة، حتى للمطورين المبتدئين، وموثوقة بما يكفي للمشاريع المؤسسية.

التكامل مع التطبيقات: REST API وPython

تقديم نموذج DeepSeek R1 عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) يعني أنك تستطيع دمجه في تطبيقك كما تدمج أي خدمة مدفوعة من طرف ثالث—لكن مع فرق جوهري: قوة الذكاء الاصطناعي بين يديك بدون متاعب تشغيلية.

استخدام REST API (cURL):

إذا كنت من هواة الطرفية والسطر الواحد، يمكنك تنفيذ طلب بسيط عبر curl لإرسال رسالة للنموذج واستلام الرد خلال ثوانٍ. هذا الأسلوب مثالي لتكاملات بسيطة أو أنظمة بدون بيئة برمجية متكاملة.

استخدام Python مع مكتبة OpenAI API:

إذا كنت تفضّل العمل داخل بيئة برمجية أكثر مرونة، مثل Django أو Flask، فمكتبة openai تتيح لك إرسال الرسائل إلى النموذج بسهولة. بمجرد تهيئة متغيرات البيئة وتحديد النموذج، تصبح عملية الدمج مسألة سطرين من الكود فقط.

هذا الدمج يفتح المجال لتطبيقات مبتكرة مثل:

• روبوتات المحادثة (Chatbots)
• أنظمة دعم فني آلي
• مولدات محتوى آلي للمواقع والمدونات
• مساعدين ذكيين لتحليل البيانات أو الأوامر البرمجية

يمكنك دمج DeepSeek R1 في تطبيقك عبر:

REST API (curl)

bash

export PROJECT_ID=<your_project>; export REGION_ID=us-central1

curl -X POST \

-H “Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)” \

-H “Content-Type: application/json” \

“https://${REGION_ID}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION_ID}/endpoints/openapi/chat/completions” \

-d ‘{

  “model”: “deepseek-ai/deepseek-r1-0528-maas”,

  “max_tokens”: 200,

  “stream”: true,

  “messages”: [{“role”:”user”,”content”:”What is the capital of France?”}]

}’

Python (OpenAI API Client)

python

نسختحرير

import os, openai

PROJECT_ID=”YOUR_PROJECT”; LOCATION=”us-central1″

MODEL=”deepseek‑ai/deepseek‑r1‑0528‑maas”

base = f”https://{LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/”

client = openai.OpenAI(base_url=base, api_key=os.getenv(“GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS”))

resp = client.chat.completions.create(

    model=MODEL,

    messages=[{“role”:”user”,”content”:”How many r’s in strawberry?”}],

    stream=False

)

print(resp.choices[0].message.content)

هاتان الطريقتان تدعمان الاستخدام في بيئة الإنتاج وتحمي البيانات (لا اتصال خارجي)الخطوات التالية للمستخدمين

بعد تجربة النموذج وتشغيل أول استعلام API، تبدأ الرحلة الحقيقية. إليك خريطة طريق مبسّطة للمطوّرين والمبتكرين:

• استكشاف الوثائق الرسمية: تحتوي على كل شيء من المعلمات الدقيقة إلى إدارة الجلسات.
• تحليل تسعير الاستدعاءات: لمعرفة كيف يمكن لتطبيقك التوسّع بكفاءة من الناحية الاقتصادية.
• تجربة نماذج أخرى في Model Garden: لا تقف عند DeepSeek R1، فالنماذج الأخرى مثل Llama 3 أو Gemini قد تناسب حالات استخدام مختلفة.
• مراجعة إمكانيات تسريع الاستنتاج باستخدام TensorRT-LLM: والتي تدعم DeepSeek رسميًا على Google Cloud، مما يقلل من زمن الاستجابة ويزيد الكفاءة.
• إطلاق Proof of Concept (PoC): يساعدك على اختبار فكرتك في سيناريو واقعي وجمع ردود الفعل من المستخدمين النهائيين.

كل خطوة من هذه الخطوات تقرّبك من بناء منتج ذكي وقابل للتوسع دون الحاجة إلى موارد ضخمة.

بناء البرهان والانضمام للمجتمع

إذا كان إنشاء Proof of Concept هو بذرة الابتكار، فإن المجتمع التقني هو التربة التي تحتضن هذا الابتكار وتنمّيه. Google Cloud AI Community هو مجتمع نشط يضم مطورين من جميع أنحاء العالم يشاركون المعرفة، يقدّمون الدعم، ويتبادلون تجارب الاستخدام.

من خلال الانضمام إلى هذا المجتمع، يمكنك:

• مشاركة خبرتك في استخدام DeepSeek R1.
• طرح أسئلتك حول مشاكل التكامل أو الأداء.
• التعاون مع فرق أخرى في بناء نماذج أو خدمات تكاملية.

كما أن بناء نموذج أولي أمام مجتمع نشط يعني أيضًا الحصول على تعليقات حقيقية من أصحاب التجارب، ما يوفّر الوقت والموارد قبل الانطلاق إلى السوق. إنها فرصة لاختبار أفكارك في بيئة واقعية تحاكي المستخدمين النهائيين.

إن توسعة Google Cloud لدعم النماذج المفتوحة كنموذج MaaS يفتح آفاقًا واسعة أمام المؤسسات والمطورين: عبر إزالة العقبات التشغيلية والمالية، وتقديم بيئة آمنة وفعالة، يتيح DeepSeek R1 على Vertex AI فرصة ذهبية لتطوير تطبيقات ذكية قوية دون تعقيد البنية التحتية. بفضل الاعتمادات المجانية وسهولة التكامل، أصبحت اللحظة المثالية للبدء في استكشاف تلك الإمكانات.