يقدم Slack ذكاءً اصطناعيًا أصليًا وآمنًا مدعومًا من Amazon SageMaker JumpStart | خدمات الويب الأمازون

شارك في تأليف هذا المنشور جاكي روكا، نائب الرئيس للمنتج، الذكاء الاصطناعي في Slack

الركود هو المكان الذي يحدث فيه العمل. إنها منصة العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي تربط الأشخاص والمحادثات والتطبيقات والأنظمة معًا في مكان واحد. مع إطلاقها حديثا سلاك الذكاء الاصطناعي- تجربة ذكاء اصطناعي (AI) موثوقة وأصلية ومتوفرة مباشرة في Slack - يمكن للمستخدمين عرض المعلومات وتحديد أولوياتها حتى يتمكنوا من العثور على تركيزهم والقيام بعملهم الأكثر إنتاجية.

يسعدنا أن نعلن عن تعاون شركة Slack، إحدى شركات Salesforce أمازون سيج ميكر جومب ستارت لتشغيل ميزات البحث والتلخيص الأولية لـ Slack AI وتوفير ضمانات لـ Slack لاستخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بشكل أكثر أمانًا. عملت Slack مع SageMaker JumpStart لاستضافة LLMs الرائدة في الصناعة من طرف ثالث بحيث لا تتم مشاركة البيانات مع البنية التحتية المملوكة لموفري نماذج الطرف الثالث.

يؤدي ذلك إلى الاحتفاظ ببيانات العميل في Slack في جميع الأوقات ويدعم نفس ممارسات الأمان ومعايير الامتثال التي يتوقعها العملاء من Slack نفسه. يستخدم Slack أيضًا الأمازون SageMaker إمكانات الاستدلال لاستراتيجيات التوجيه المتقدمة لتوسيع نطاق الحل للعملاء مع الأداء الأمثل وزمن الوصول والإنتاجية.

"بفضل Amazon SageMaker JumpStart، يمكن لـ Slack الوصول إلى أحدث النماذج الأساسية لتشغيل Slack AI، مع إعطاء الأولوية للأمن والخصوصية. يمكن لعملاء Slack الآن البحث بشكل أكثر ذكاءً وتلخيص المحادثات على الفور وتحقيق أقصى إنتاجية لهم.

– جاكي روكا، نائب الرئيس للمنتج، الذكاء الاصطناعي في Slack

نماذج الأساس في SageMaker JumpStart

يعد SageMaker JumpStart مركزًا للتعلم الآلي (ML) يمكنه المساعدة في تسريع رحلة تعلم الآلة الخاصة بك. باستخدام SageMaker JumpStart، يمكنك تقييم النماذج الأساسية (FMs) ومقارنتها وتحديدها بسرعة استنادًا إلى مقاييس الجودة والمسؤولية المحددة مسبقًا لتنفيذ مهام مثل تلخيص المقالات وإنشاء الصور. النماذج المُدربة مسبقًا قابلة للتخصيص بالكامل لحالة الاستخدام الخاصة بك مع بياناتك، ويمكنك نشرها بسهولة في الإنتاج باستخدام واجهة المستخدم أو SDK. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك الوصول إلى الحلول المعدة مسبقًا لحل حالات الاستخدام الشائعة ومشاركة عناصر ML، بما في ذلك نماذج ML والدفاتر الملاحظات، داخل مؤسستك لتسريع إنشاء نموذج ML ونشره. لا يتم استخدام أي من بياناتك لتدريب النماذج الأساسية. يتم تشفير جميع البيانات ولا تتم مشاركتها مطلقًا مع البائعين الخارجيين، لذلك يمكنك الوثوق في أن بياناتك تظل خاصة وسرية.

افحص صفحة نموذج SageMaker JumpStart للنماذج المتاحة.

سلاك الذكاء الاصطناعي

أطلقت Slack Slack AI لتوفير إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدية الأصلية حتى يتمكن العملاء من العثور بسهولة على كميات كبيرة من المعلومات واستهلاكها بسرعة، مما يمكنهم من الحصول على قيمة أكبر من معارفهم المشتركة في Slack. على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين طرح سؤال بلغة واضحة والحصول على إجابات واضحة وموجزة على الفور من خلال البحث المحسّن. يمكنهم متابعة القنوات والمواضيع بنقرة واحدة باستخدام ملخصات المحادثة. ويمكنهم الوصول إلى ملخصات يومية مخصصة لما يحدث في قنوات محددة باستخدام الملخّصات التي تم إطلاقها حديثًا.

نظرًا لأن الثقة هي القيمة الأكثر أهمية لدى Slack، فإن Slack AI يعمل على بنية تحتية على مستوى المؤسسة تم إنشاؤها على AWS، مع الحفاظ على نفس الممارسات الأمنية ومعايير الامتثال التي يتوقعها العملاء. تم تصميم Slack AI للعملاء المهتمين بالأمان، وهو مصمم ليكون آمنًا حسب التصميم - حيث تظل بيانات العميل داخل الشركة، ولا يتم استخدام البيانات لأغراض التدريب على LLM، وتظل البيانات منعزلة.

حل نظرة عامة

يوفر SageMaker JumpStart إمكانية الوصول إلى العديد من برامج LLM، ويختار Slack برامج FM المناسبة التي تناسب حالات الاستخدام الخاصة بهم. نظرًا لأن هذه النماذج مستضافة على البنية التحتية AWS المملوكة لشركة Slack، فإن البيانات المرسلة إلى النماذج أثناء الاستدعاء لا تترك البنية التحتية لـ AWS الخاصة بـ Slack. بالإضافة إلى ذلك، لتوفير حل آمن، يتم تشفير البيانات المرسلة لاستدعاء نماذج SageMaker أثناء النقل. لا يتم استخدام البيانات المرسلة إلى نقاط نهاية SageMaker JumpStart لاستدعاء النماذج لتدريب النماذج الأساسية. يسمح SageMaker JumpStart لـ Slack بدعم معايير عالية للأمان وخصوصية البيانات، مع استخدام أحدث النماذج التي تساعد Slack AI على الأداء الأمثل لعملاء Slack.

يتم تشغيل نقاط نهاية SageMaker JumpStart التي تخدم تطبيقات Slack للأعمال بواسطة مثيلات AWS. يدعم SageMaker أ مجموعة واسعة من أنواع المثيلات لنشر النموذج، والذي يسمح لـ Slack باختيار المثيل الأكثر ملاءمة لدعم متطلبات زمن الاستجابة وقابلية التوسع لحالات استخدام Slack AI. يتمتع Slack AI بإمكانية الوصول إلى المثيلات المستندة إلى وحدات معالجة الرسومات المتعددة لاستضافة نماذج SageMaker JumpStart الخاصة بها. تسمح مثيلات GPU المتعددة لكل مثيل يدعم نقطة نهاية Slack AI باستضافة نسخ متعددة من النموذج. ويساعد ذلك على تحسين استخدام الموارد وتقليل تكلفة نشر النموذج. لمزيد من المعلومات، راجع يضيف Amazon SageMaker إمكانات استدلال جديدة للمساعدة في تقليل تكاليف نشر النموذج الأساسي وزمن الوصول.

يوضح الرسم البياني التالي بنية الحل.

لاستخدام المثيلات بشكل أكثر فعالية ودعم متطلبات التزامن وزمن الاستجابة، استخدم Slack استراتيجيات التوجيه التي تقدمها SageMaker مع نقاط نهاية SageMaker الخاصة بها. افتراضيًا، تقوم نقطة نهاية SageMaker بتوزيع الطلبات الواردة بشكل موحد على مثيلات تعلم الآلة باستخدام إستراتيجية توجيه خوارزمية مستديرة تسمى RANDOM. ومع ذلك، مع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي التوليدية، يمكن أن تكون الطلبات والاستجابات متغيرة للغاية، ومن المرغوب فيه موازنة التحميل من خلال النظر في سعة المثيل واستخدامه بدلاً من موازنة التحميل العشوائية. لتوزيع الطلبات بشكل فعال عبر المثيلات التي تدعم نقاط النهاية، يستخدم Slack LEAST_OUTSTANDING_REQUESTS (LAR) استراتيجية التوجيه. تقوم هذه الإستراتيجية بتوجيه الطلبات إلى المثيلات المحددة التي تتمتع بقدرة أكبر على معالجة الطلبات بدلاً من الانتقاء العشوائي لأي مثيل متاح. توفر استراتيجية LAR توازنًا أكثر اتساقًا للأحمال واستخدامًا للموارد. ونتيجة لذلك، لاحظت شركة Slack AI انخفاضًا في زمن الاستجابة بنسبة تزيد عن 39% في أرقام زمن الوصول p95 عند التمكين LEAST_OUTSTANDING_REQUESTS مقارنة بـ RANDOM.

لمزيد من التفاصيل حول إستراتيجيات التوجيه SageMaker، راجع يمكنك تقليل زمن الوصول للاستدلال في الوقت الفعلي باستخدام إستراتيجيات التوجيه الخاصة بـ Amazon SageMaker.

وفي الختام

يقدم Slack إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدية الأصلية التي ستساعد عملائها على أن يكونوا أكثر إنتاجية ويستفيدوا بسهولة من المعرفة الجماعية المضمنة في محادثات Slack الخاصة بهم. من خلال الوصول السريع إلى مجموعة كبيرة من أجهزة FM وإمكانيات موازنة التحميل المتقدمة التي تتم استضافتها في مثيلات مخصصة من خلال SageMaker JumpStart، فإن Slack AI قادر على توفير ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدية الغنية بطريقة أكثر قوة وأسرع، مع الحفاظ على معايير الثقة والأمان الخاصة بـ Slack.

معرفة المزيد عن سيج ميكر جومب ستارت, سلاك الذكاء الاصطناعي و كيف قام فريق Slack ببناء Slack AI ليكون آمنًا وخاصًا. اترك أفكارك وأسئلتك في قسم التعليقات.

---

حول المؤلف

جاكي روكا هي نائب الرئيس للمنتج في Slack، حيث تشرف على رؤية وتنفيذ Slack AI، الذي يجلب الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل أصلي وآمن إلى تجربة مستخدم Slack. وهي الآن في مهمة لمساعدة العملاء على تسريع إنتاجيتهم والحصول على قيمة أكبر من محادثاتهم وبياناتهم ومعرفتهم الجماعية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. قبل عملها في Slack، كانت جاكي مديرة منتجات في Google لأكثر من ست سنوات، حيث ساعدت في إطلاق Youtube TV وتطويره. يقع مقر جاكي في منطقة خليج سان فرانسيسكو.

راتشنا شادا هو مهندس حلول رئيسي AI / ML في الحسابات الإستراتيجية في AWS. راتشنا متفائل يؤمن بأن الاستخدام الأخلاقي والمسؤول للذكاء الاصطناعي يمكن أن يحسن المجتمع في المستقبل ويحقق الرخاء الاقتصادي والاجتماعي. في أوقات فراغها ، تحب راتشنا قضاء الوقت مع عائلتها والمشي لمسافات طويلة والاستماع إلى الموسيقى.

مارك كارب هو مهندس ML مع فريق Amazon SageMaker Service. يركز على مساعدة العملاء في تصميم ونشر وإدارة أعباء عمل ML على نطاق واسع. في أوقات فراغه ، يستمتع بالسفر واستكشاف أماكن جديدة.

مانيندر (ماني) كور هو اختصاصي الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي لقائد ISVs الاستراتيجيين في AWS. من خلال نهجها الذي يركز على العميل أولاً ، تساعد Mani العملاء الاستراتيجيين في تشكيل استراتيجية الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي ، وتغذية الابتكار ، وتسريع رحلة الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي. ماني من أشد المؤمنين بالذكاء الاصطناعي الأخلاقي والمسؤول ، وتسعى جاهدة لضمان توافق حلول الذكاء الاصطناعي لعملائها مع هذه المبادئ.

جين تينغ هو مهندس الحلول الرئيسي في AWS. إنه يركز على مساعدة عملاء المؤسسات في بناء أعباء العمل وتشغيلها بشكل آمن على AWS. في أوقات فراغه، يستمتع جين بتعليم الأطفال التكنولوجيا والرياضة، بالإضافة إلى متابعة أحدث التطورات في مجال الأمن السيبراني.

آلان تان هو مدير أول للمنتجات في SageMaker ، ويقود الجهود في الاستدلال على النماذج الكبيرة. إنه متحمس لتطبيق التعلم الآلي في مجال التحليلات. خارج العمل ، يستمتع بالخارج.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/slack-delivers-native-and-secure-generative-ai-powered-by-amazon-sagemaker-jumpstart/