توفر Together إطار عمل للشركات للانتقال من نماذج الذكاء الاصطناعي ذات المصدر المغلق إلى نماذج المصدر المفتوح (OSM) باستخدام الخدمات المُدارة، بهدف تقليل التعقيد وتسريع الاعتماد. تتضمن العملية اكتشاف النماذج المناسبة عبر المعايير، وتقييمها من خلال إعادة تشغيل حركة المرور، وتعديل المطالبات أو الأوزان، وحساب العائد على الاستثمار لتبرير التغيير.
- يعتمد الاكتشاف على تحديد حالات الاستخدام وترشيح المرشحين باستخدام معايير مثل LMArena وFrontierCode.
- يعطي التقييم الأولوية لإعادة تشغيل حركة المرور الحقيقية بدلاً من القوائم القيادية العامة لتقييم دقة ومقاييس الأداء مثل التكلفة لكل مهمة.
- تتضمن التعديلات ضبط المطالبات النظامية، ومعاملات العينة، أو ضبط أوزان النموذج بشكل تكراري لمطابقة جودة النماذج ذات المصدر المغلق.
- يمكن أن تظهر حسابات العائد على الاستثمار انخفاضاً في التكاليف يصل إلى 70%، مما يساعد أصحاب المصلحة على الموافقة على الانتقال بناءً على قيمة قابلة للقياس.
- غالباً ما يبدأ النشر الإنتاجي بنشر تجريبي لحركة مرور بنسبة 10% للتحقق من الاستقرار قبل الاعتماد الكامل.
يتيح هذا النهج للشركات تجاوز دورات الانتقال البطيئة التقليدية من خلال الاستفادة من الخدمات المُدارة والاختبار التكراري لتحقيق انتقالات أسرع وأقل مخاطرة.