مايكروسوفت تطلق Foundry Managed Compute: آلاف نماذج Hugging Face بنقرة واحدة

أطلقت مايكروسوفت في 7 يوليو 2026 منصة Foundry Managed Compute، وهي منصة مُدارة قائمة على وحدات GPU لنشر نماذج Hugging Face المفتوحة في سحابة Azure. وأصبحت آلاف النماذج من الكتالوج المنتقى متاحة بنقرة واحدة، مع أمان على مستوى المؤسسات ومراقبة وفوترة موحّدة.

ما هي Foundry Managed Compute

Foundry Managed Compute خدمة منصّة تعمل على وحدات GPU مُدارة، وتتولى اختيار طوبولوجيا وحدات معالجة الرسومات وإدارة البنية التحتية. يعمل المطورون بمصطلحات النموذج: عدد المعاملات، وطول السياق، والموازنة بين زمن الاستجابة والإنتاجية، بينما تتولى مايكروسوفت أمر الخوادم.

وتضع مايكروسوفت منصة Microsoft Foundry نفسها كحزمة AI وكيلية (agentic) تتميّز بأوسع تشكيلة نماذج بين مزودي الخدمات السحابية. وتتوفر فيها نماذج OpenAI وAnthropic وMeta* وMistral وDeepSeek وHugging Face، عبر نقطة وصول (endpoint) موحّدة وحزم SDK بلغات Python وC# وJavaScript وJava. وتشمل المنصة تنسيقًا متعدد الوكلاء، وتتبعًا شاملًا من البداية إلى النهاية، ومرشحات لأمان المحتوى، وAI Red Teaming Agent، وتكاملًا مع Azure Policy.

ما نماذج Hugging Face المتاحة الآن؟

تغطي مجموعة Hugging Face في Foundry جميع الوسائط الرئيسية:

• تحديث الكتالوج: أسبوعيًا، استنادًا إلى توجهات المجتمع وطلبات العملاء
• الصيغ: SafeTensors فقط، دون تنفيذ أي شيفرة خارجية تابعة لجهات أخرى
• بيئات التشغيل: vLLM وSGLang وTensorRT-LLM وNIM وText Embeddings Inference وllama.cpp وhf-serve
• المسرّعات في النسخة التجريبية: NVIDIA A100 وH100 (80 GB) وAMD MI300X
• الوسائط: LLM والنماذج متعددة الوسائط (VLM) وASR والتضمينات (embeddings) والتجزئة (segmentation) وتوليد الصور

يمر كل نموذج عبر مسار انتقاء من خمس مراحل: رصد التوجهات ← التحقق من الترخيص وأمان المستودع ← بناء بيئة التشغيل مع فحص CVE ← رفع الأوزان إلى Azure Storage ← التحقق من API والنشر في الكتالوج.

تُخزَّن الأوزان الجاهزة وصور بيئات التشغيل مسبقًا في Azure Storage، ولذلك لا يتطلب النشر في بيئة الإنتاج وصولًا صادرًا إلى Hugging Face Hub. وتُطبَّق رقعات الأمان وتحديثات بيئات التشغيل تلقائيًا دون إعادة نشر النموذج.

كيف تنشر نموذجًا

يتم النشر في خمس خطوات: اختيار النموذج من الكتالوج، ثم قالب النشر، ثم عدد النسخ (instances)، ثم التشغيل عبر البوابة أو CLI أو SDK أو REST، وأخيرًا الاستدعاء عبر نقطة الوصول الموحّدة في Foundry. فعلى سبيل المثال، يتوفر لنموذج Qwen3-32B أربعة قوالب: تركيبات vLLM مع مسرّعات A100 أو H100 وسياق من 40K أو 128K رمز (token).

عبر Python SDK يختصر التشغيل في استدعاء واحد هو `begin_create_or_update`، ثم يُستدعى النموذج عبر SDK القياسي المتوافق مع OpenAI، تمامًا كما تُستدعى النماذج الرائدة من OpenAI أو Anthropic. وتدمج وكلاء Foundry نماذج Hugging Face بالمسارات نفسها المعتمدة مع النماذج المغلقة.

«جمعنا بين سعة منظومة المصادر المفتوحة وطبقة تشغيلية تديرها

مايكروسوفت» — من الإعلان الرسمي للشركاء.

ماذا يعني ذلك

يخفّض هذا التكامل عتبة الدخول لاستخدام النماذج المفتوحة في المؤسسات: فبدلًا من إعداد عناقيد GPU وبيئات التشغيل وأنظمة الأمان بأنفسها، تحصل الشركات على خدمة مُدارة بسياسات وصول موحّدة عبر Azure RBAC، ومراقبة عبر Azure Monitor، وفوترة على مستوى كل عملية نشر على حدة. ويضم Hugging Face 15 مليون مطوّر و400 000 منظمة وأكثر من 3 ملايين نموذج مفتوح، وبذلك تتحول هذه المنظومة بأكملها إلى أصل مؤسسي يعمل على بنية Azure التحتية.

الأسئلة الشائعة

هل يلزم الوصول إلى Hugging Face Hub عند النشر؟

لا. تحمّل مايكروسوفت أوزان النماذج وصور بيئات التشغيل مسبقًا إلى Azure Storage، ولذلك يتم النشر نفسه دون أي طلبات صادرة إلى Hugging Face Hub. وهذا أمر جوهري للبيئات المؤسسية ذات الوصول المحدود إلى الإنترنت.

ما وتيرة تحديث كتالوج النماذج؟

يُستكمل الكتالوج أسبوعيًا استنادًا إلى إشارات مجتمع Hugging Face والطلبات المباشرة من العملاء. وتمر جميع النماذج الجديدة بمسار الأمان ذي المراحل الخمس قبل نشرها.

*Meta مصنّفة في روسيا الاتحادية منظمة متطرفة ومحظورة فيها.