أطلقت Microsoft منصة Foundry Managed Compute: آلاف نماذج Hugging Face بنقرة واحدة

في 7 يوليو 2026، أطلقت مايكروسوفت Foundry Managed Compute — منصة GPU مدارة لنشر نماذج مفتوحة المصدر من Hugging Face في سحابة Azure. أصبحت آلاف النماذج من الكتالوج المنتقى متاحة الآن بنقرة واحدة، مع أمان الشركات والمراقبة والفواتير الموحدة.

ما هي Foundry Managed Compute

Foundry Managed Compute هي منصة GPU مدارة تتولى اختيار طوبولوجيا GPU وإدارة البنية التحتية. يعمل المطورون من حيث النماذج: عدد المعاملات، طول السياق، المقارنة بين الكمون والإنتاجية — تدير مايكروسوفت الخوادم.

منصة Microsoft Foundry نفسها تُحدّد كمكدس AI للوكلاء بأوسع تشكيلة من النماذج بين موفري السحابة. تقدم نماذج من OpenAI و Anthropic و Meta و Mistral و DeepSeek و Hugging Face — من خلال نقطة نهاية واحدة و SDKs في Python و C# و JavaScript و Java. تتضمن المنصة تنسيق الوكلاء المتعددين والتتبع من طرف إلى طرف وفلاتر الأمان للمحتوى و AI Red Teaming Agent والتكامل مع Azure Policy.

أي نماذج من Hugging Face متاحة الآن؟

تغطي مجموعة Hugging Face في Foundry جميع الأنماط الأساسية:

• تحديثات الكتالوج — أسبوعياً، بناءً على اتجاهات المجتمع وطلبات العملاء
• الصيغ: SafeTensors فقط، بدون كود قابل للتنفيذ من طرف ثالث
• مرات التشغيل: vLLM و SGLang و TensorRT-LLM و NIM و Text Embeddings Inference و llama.cpp و hf-serve
• المسرعات في الإصدار التجريبي: NVIDIA A100 و H100 (80 GB) و AMD MI300X
• الأنماط: LLM والنماذج متعددة الأنماط (VLM) و ASR والتضمينات والتقسيم وتوليد الصور

تمر كل نموذج عبر خط أنابيب اختيار من خمس مراحل: تحديد الاتجاهات → التحقق من الترخيص وأمان المستودع → تجميع وقت التشغيل مع مسح CVE → تحميل الأوزان إلى Azure Storage → التحقق من API والنشر في الكتالوج.

يتم تخزين الأوزان المجمعة مسبقاً وصور وقت التشغيل في Azure Storage مقدماً، لذا لا يتطلب النشر في الإنتاج الوصول الصادر إلى Hugging Face Hub. يتم تطبيق مصححات الأمان وتحديثات وقت التشغيل تلقائياً دون إعادة نشر النموذج.

كيفية نشر نموذج

يستغرق النشر خمس خطوات: اختيار نموذج من الكتالوج وقالب نشر وتحديد عدد الحالات والإطلاق عبر البوابة أو CLI أو SDK أو REST — والاستدعاء من خلال نقطة النهاية الموحدة لـ Foundry. على سبيل المثال، بالنسبة لنموذج Qwen3-32B، تتوفر أربعة قوالب: مجموعات من vLLM مع مسرعات A100 أو H100 وسياق من 40K أو 128K token.

عبر Python SDK، يتم تقليل الإطلاق إلى استدعاء واحد `begin_create_or_update`، وبعد ذلك يتم استدعاء النموذج من خلال SDK متوافق مع OpenAI القياسي — تماماً مثل نماذج OpenAI أو Anthropic الحدودية. تدمج وكلاء Foundry نماذج Hugging Face من خلال نفس المسارات مثل النماذج المغلقة.

"دمجنا اتساع النظام البيئي مفتوح المصدر مع الطبقة التشغيلية التي تدعم

مايكروسوفت" — من الإعلان الرسمي للشركاء.

ماذا يعني هذا

يقلل التكامل حاجز اعتماد النماذج مفتوحة المصدر للشركات: بدلاً من إدارة مجموعات GPU ومرات التشغيل وأنظمة الأمان بشكل ذاتي، تتلقى المؤسسات خدمة مدارة مع سياسات الوصول الموحدة Azure RBAC والمراقبة Azure Monitor والفواتير لكل نشر. تجمع Hugging Face 15 مليون مطور و 400 ألف منظمة وأكثر من 3 ملايين نموذج مفتوح المصدر — الآن أصبح هذا النظام البيئي بأكمله أصلاً للشركات على بنية Azure.

الأسئلة الشائعة

هل أحتاج إلى الوصول إلى Hugging Face Hub للنشر؟

لا. تحمّل مايكروسوفت أوزان النماذج وصور وقت التشغيل مسبقاً في Azure Storage، لذا يتم النشر دون طلبات صادرة إلى Hugging Face Hub. هذا ضروري للبيئات الحكومية مع وصول إنترنت محدود.

كم مرة يتم تحديث كتالوج النماذج؟

يتم توسيع الكتالوج أسبوعياً بناءً على إشارات مجتمع Hugging Face والطلبات المباشرة من العملاء. تمر جميع النماذج الجديدة عبر خط أنابيب أمان من خمس مراحل قبل النشر.

*يُعترف بـ Meta كمنظمة متطرفة وممنوعة في روسيا.