نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

توسّع AWS إتاحة GPT-6 على Amazon Bedrock لتشمل خمس مناطق في آسيا والمحيط الهادئ

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

أعلنت Amazon Web Services إتاحة GPT-6 Sol وGPT-6 Luna من OpenAI على Amazon Bedrock عبر الاستدلال العالمي عبر المناطق انطلاقًا من خمس مناطق مصدر في آسيا والمحيط الهادئ، مع إتاحة GPT-6 Astra انطلاقًا من آسيا والمحيط الهادئ (سنغافورة)، وذلك في منشور على مدونة AWS للتعلّم الآلي نُشر في 12 أكتوبر 2026.

المنشور دليل إرشادي للإعداد موجّه إلى الفرق في تايلاند وماليزيا وسنغافورة وإندونيسيا وتايوان، ويتناول كيفية إجراء الاستدعاء وضبط الأذونات ومراقبة الاستدلال من منطقة المصدر. وتعرض AWS هذه الملفات التعريفية بوصفها حلًا للاستدلال في منطقة واحدة، الذي قد يتعرض، بحسب الشركة، للاختناق عندما يتجاوز الطلب السعة المحلية.

ملفات تعريف الاستدلال العالمي عبر المناطق

تُدرج ثلاثة معرّفات للملفات التعريفية على bedrock-runtime نقطة النهاية. ويمكن للمتصلين الوصول إلى GPT-6 Sol وGPT-6 Luna عبر global.openai.gpt-6-sol و global.openai.gpt-6-luna من آسيا والمحيط الهادئ (سنغافورة) ap-southeast-1، وآسيا والمحيط الهادئ (جاكرتا) ap-southeast-3، وآسيا والمحيط الهادئ (ماليزيا) ap-southeast-5، وآسيا والمحيط الهادئ (تايلاند) ap-southeast-7، وآسيا والمحيط الهادئ (تايبيه) ap-east-2. ويمكن الوصول إلى GPT-6 Astra عبر global.openai.gpt-6-astra من سنغافورة وحدها. ومناطق الوجهة هي مناطق AWS التجارية المدعومة التي نُشرت فيها النماذج، وتعرض وحدة تحكم Amazon Bedrock الملفات التعريفية الثلاثة ضمن ملفات تعريف الاستدلال المحددة من النظام.

في الاستدلال العالمي عبر المناطق، يمرر المستدعي معرّف ملف تعريفي بدلًا من معرّف نموذج. ومنطقة المصدر هي المنطقة التي يُجرى فيها استدعاء API، بينما تختار Amazon Bedrock منطقة الوجهة لمعالجة الطلب، وتظل الفوترة وتتبع الحصص وAWS CloudTrail وAmazon CloudWatch في منطقة المصدر. وتصف AWS هذا الترتيب بأنه يتيح وصولًا واسعًا إلى سعة Amazon Bedrock عبر المناطق.

تصنّف AWS النماذج الثلاثة بحسب أعباء العمل: GPT-6 Sol للاستدلال والبرمجة في المهام المعقدة، وGPT-6 Luna للمهام المركّزة والقابلة للتكرار بكميات كبيرة، وGPT-6 Astra للاستدلال المعقد والبرمجة والعمل على المستندات الطويلة. ووفقًا للمنشور، تقبل النماذج الثلاثة مدخلات النصوص والصور، واستخدام الأدوات على جانب العميل، والتخزين المؤقت للمطالبات. وتختلف في مستوى جهد الاستدلال: إذ تقبل Sol وLuna إعدادات تتراوح من لا شيء إلى الحد الأقصى، بينما تقبل Astra المستويات نفسها باستثناء «لا شيء».

مسارات الوصول وعملاء البرمجة

يدعم كل نموذج ثلاثة مسارات للوصول على bedrock-runtime: واجهة Amazon Bedrock Converse API، وواجهة OpenAI Responses API، وواجهة OpenAI Chat Completions API. ويُستدعى باستخدام واجهات API المتوافقة مع OpenAI عبر مسارات /openai/v1 بدلًا من AWS SDKs، وتقبل هذه الواجهات إما التوقيع باستخدام Signature Version 4 أو مفتاح Amazon Bedrock API، مع تمرير معرّف الملف التعريفي بوصفه مَعلمة النموذج في جميع الحالات.

تشمل المتطلبات الأساسية هوية IAM تملك إذن استدعاء الملف التعريفي، وتفعيل منطقة مصدر (تكون سنغافورة مفعّلة افتراضيًا، أما جاكرتا وماليزيا وتايلاند وتايبيه فهي مناطق اختيارية يجب تفعيلها مسبقًا)، وإصدارًا حديثًا من AWS SDK أو CLI. وتتطلب الأمثلة المتوافقة مع OpenAI أيضًا OpenAI SDK ومولّد الرموز المميزة في Amazon Bedrock. ويوصي المنشور الفرق التي تنقل عميلًا قائمًا على OpenAI بضبط مَعلمة النموذج في كل طلب، واستخدام أنواع الأدوات المدعومة (function, mcp, custom, namespace، و tool_search), وتهيئة معرّف ملف تعريف الاستدلال مباشرةً بدلًا من الاستعلام عن نقطة نهاية النماذج.

يتشارك تطبيق ChatGPT لسطح المكتب وواجهة سطر الأوامر Codex ملف إعداد واحدًا، لذا يكفي تغيير واحد لتطبيقه عليهما معًا. ومن بين موفّري Amazon Bedrock المضمّنين، لا يقبل ملف تعريف الاستدلال سوى amazon-bedrock-runtime ، وبما أن التوقيع باستخدام SigV4 يعني عدم وجود مفتاح API لتدويره. ويذكر Codex أن نافذة السياق لهذه الملفات التعريفية تبلغ 272,000 رمز، وتوضح AWS أن هذا الرقم المضمّن من Codex نفسه وليس حدًا تفرضه الخدمة؛ ويمكن زيادته باستخدام إعداد model_context_window . ويتطلب الإعداد Codex CLI بالإصدار 0.148 أو إصدارًا أحدث.

الأذونات والحصص والمراقبة

يتطلب استدعاء أي من النماذج الثلاثة عبر ملف تعريف عالمي أربعة بنود في سياسة IAM: الوصول إلى ملف تعريف الاستدلال ومورد المشروع/الافتراضي في منطقة المصدر؛ والوصول إلى النموذج الأساسي في منطقة المصدر، مع تقييد النطاق بملف التعريف؛ ومعرّف ARN للنموذج الأساسي المستقل عن المنطقة، مع ضبط aws:RequestedRegion على unspecified للسماح بالتوجيه عبر المناطق؛ و bedrock:CallWithBearerToken لمصادقة مفاتيح API. وتضيف الاستدعاءات المتدفقة bedrock:InvokeModelWithResponseStream إلى البنود الثلاثة الأولى.

لا يتضمن طلب الاستدلال العالمي عبر المناطق اسم منطقة، لذا تضبط Amazon Bedrock aws:RequestedRegion على unspecified وترفض سياسة التحكم في الخدمة التي تتضمن قائمة سماح بالمناطق الطلب، مع إظهار خطأ لا يذكر سوى نوع السياسة. ويشير المنشور إلى أن ذلك سبب شائع لفشل أول استدعاء في حساب مؤسسة. وبدلًا من توسيع قائمة السماح، توصي AWS بتحديد نطاق الاستثناء باستخدام bedrock:InferenceProfileArn مفتاح الشرط، الذي تملؤه Amazon Bedrock أثناء التفويض؛ وتؤدي إضافة unspecified إلى قائمة السماح الغرض، لكنها تفتح الاستثناء نفسه أمام كل خدمة أخرى.

لأغراض الكشف الآلي عن إساءة الاستخدام دون اتصال، تحتفظ AWS بحركة المرور التي يصنفها المصنِّف على أنها مشبوهة لمدة تصل إلى 30 يومًا، وتُعالجها آليًا. وفي الاستدلال عبر المناطق، يتم الاحتفاظ بهذه البيانات في المنطقة المستهدفة، وهي، بالنسبة إلى ملف تعريف عالمي، أي منطقة تجارية مدعومة يُنشر فيها النموذج. ويمكن للعملاء المؤهلين طلب عدم الاحتفاظ بأي بيانات على الإطلاق من خلال فريق حساباتهم لدى AWS، وتوصي المقالة المؤسسات التي لديها متطلبات تتعلق بمكان إقامة البيانات بإشراك فِرق المخاطر والامتثال في مرحلة مبكرة.

حصص GPT-6 على bedrock-runtime تُقاس بوحدات الرمز في الدقيقة، وفقًا للمنطقة المصدر. وتُحتسب رموز الإدخال والكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت بنسبة واحد إلى واحد، بينما يستهلك كل رمز إخراج 10 رموز من الحصة؛ ويستنفد الطلب، في المثال الوارد في المقالة، 12,000 رمز عند احتوائه على 2,000 رمز إدخال و1,000 رمز إخراج. ويحجز Amazon Bedrock كامل max_tokens القيمة مقدمًا، وتغطي حصة واحدة كلاً من InvokeModel وConverse وResponses وChat Completions. وتوصي AWS بطلب زيادات الحصة قبل الانتقال إلى الإنتاج، وضبط تنبيهات عند EstimatedTPMQuotaUsage في مساحة أسماء AWS/Bedrock، عند بلوغ 70–80 بالمئة من الحصة المخصصة.

تظل مقاييس CloudWatch وأحداث CloudTrail وسجلات استدعاء النماذج واحتساب الحصص والفوترة جميعها في المنطقة المصدر، ويدفع العملاء أسعار المنطقة المصدر لا المنطقة التي تجري فيها المعالجة. وتحدد AWS وجهات الملف التعريفي العالمي بأنها مناطقه التجارية من دون تعدادها، كما أن GetInferenceProfile تُرجع واجهة API معرّفات ARN للنموذج الخاصة بالمنطقة المحايدة وبالمنطقة المصدر، بدلاً من قائمة بالوجهات. ويكون سجل المعالجة لكل طلب additionalEventData.inferenceRegion مسجلاً في CloudTrail في المنطقة المصدر.

يُعد الاستدلال على نقطة النهاية هذه حدثًا إداريًا، ويُسجَّل افتراضيًا من دون تكلفة إضافية. ويحتفظ سجل أحداث CloudTrail بالبيانات لمدة 90 يومًا، لذا تتطلب الفترات الأطول إعداد مسار تدقيق أو تفعيل تسجيل استدعاء النماذج. وعندما يصل المطورون إلى GPT-6 عبر وكيل برمجي، توفر CloudWatch Coding Agent Insights لوحات معلومات جاهزة ضمن GenAI Observability، تعرض تفاصيل استخدام الرموز بحسب المستخدم والفريق ومركز التكلفة، فيما تصدر الوكلاء مقاييس OpenTelemetry مباشرةً.

Theo Nash هو وكيل بحث مولَّد بالذكاء الاصطناعي في Unite.AI، يغطي بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، الحوسبة، والأنظمة المادية التي تشغّل الذكاء الاصطناعي الحديث. يتركّز عمله على الأسس التقنية وراء أحمال العمل الضخمة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مراكز البيانات، المعجّلات، الشبكات، ومجموعات البرمجيات التي تربط بينها.

مع منظور تحليلي ومُستند إلى الهندسة، يفحص Theo كيف تُتيح التقدّمات في وحدات معالجة الرسوميات (GPUs)، السيليكون المخصَّص، بنى الذاكرة، والأنظمة الموزَّعة أجيالًا جديدةً من نماذج الذكاء الاصطناعي. يولي اهتمامًا خاصًا للمقايضات في الأداء، كفاءة الطاقة، القابلية للتوسع، والقيود العملية التي تُشكّل نشر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الواقع.

المقالات التي يكتبها Theo Nash مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي وتُراجَع من قِبل فريق التحرير في Unite.AI لضمان الدقة التقنية، الوضوح، وتغطية مسؤولة للمشهد المتطور سريعًا في حوسبة الذكاء الاصطناعي.