Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تعد المعالجة المجمعة طريقة فعالة من حيث التكلفة لاستخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). بدلاً من معالجة المهام واحدة تلو الأخرى، يمكنك تجميع مدخلات متعددة في دفعة واحدة. هذا يقلل من عبء واجهة برمجة التطبيقات، ويحسن استخدام GPU، ويمكن أن يوفر ما يصل إلى 50٪ من التكاليف مع موفري مثل أوبن إيه آي. إنه مثالي لمهام مثل استخراج البيانات وإنشاء المحتوى والتحليل التي لا تتطلب استجابات فورية. شركات مثل أول أمريكي و سكريبد لقد استخدمت بالفعل المعالجة المجمعة للتعامل مع أعباء العمل الضخمة بكفاءة، وخفض التكاليف أثناء توسيع نطاق العمليات.
الفوائد الرئيسية للمعالجة المجمعة:
كيفية البدء:
لا تقتصر المعالجة المجمعة على توفير المال فحسب - إنها طريقة أكثر ذكاءً للعمل مع LLMs على نطاق واسع.
المعالجة المجمعة ليست مجرد استراتيجية فنية - إنها طريقة ذكية لتوفير المال عند العمل مع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). من خلال تجميع المهام معًا، يمكنك خفض التكاليف في ثلاثة مجالات رئيسية: تقليل نفقات مكالمات API، والاستفادة بشكل أفضل من الأجهزة، والاستفادة من نماذج التسعير الخاصة.
تأتي كل مكالمة API واحدة بتكاليف إضافية. يتضمن ذلك أشياء مثل وقت استجابة الشبكة والمصادقة وإعداد الاتصال. عندما تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات، يمكن أن تتراكم هذه التكاليف بسرعة. تعمل المعالجة المجمعة على حل هذه المشكلة عن طريق تجميع طلبات متعددة في مكالمة API واحدة، مما يزيل الكثير من هذه النفقات العامة.
خذ هذا المثال: بدلاً من إرسال 1,000 مكالمة منفصلة لواجهة برمجة التطبيقات لمعالجة 1,000 مهمة، يمكنك دمجها في طلب دفعة واحدة. يعمل هذا الأسلوب على خفض التكاليف غير الضرورية المرتبطة بإعداد الشبكة والاتصال. في يونيو 2025، عرض جورجيان، مهندس البيانات والذكاء الاصطناعي، كيف يمكن لواجهة برمجة تطبيقات OpenAI Batch أن تخفض التكاليف بنسبة 50٪ لمهام تصنيف تذاكر الدعم. من خلال تصنيف التذاكر إلى مجموعات مثل الفواتير أو الاستفسارات الفنية أو الوصول إلى الحساب، أدت المعالجة المجمعة إلى خفض النفقات بشكل كبير مقارنة بالتعامل مع كل تذكرة على حدة.
التوقيت هو كل شيء عندما يتعلق الأمر بتعظيم هذه المدخرات. تعمل معظم واجهات برمجة التطبيقات المجمعة في نافذة معالجة مدتها 24 ساعة. تضمن هيكلة سير العمل وفقًا لهذا الإطار الزمني حصولك على أقصى قيمة من المعالجة المجمعة.
بمجرد تقليل تكاليف مكالمات API، فإن الخطوة التالية هي تحسين أداء GPU. وحدات معالجة الرسومات باهظة الثمن، ووحدات معالجة الرسومات غير المستغلة تعني إهدار المال. تساعد المعالجة المجمعة من خلال السماح لوحدات معالجة الرسومات بالتعامل مع مهام متعددة في نفس الوقت، وتقليل فترات الخمول وزيادة الكفاءة الإجمالية.
إليك المشكلة: تستخدم العديد من الشركات أقل من 15٪ من سعة وحدة معالجة الرسومات الخاصة بها في المتوسط. هذا يعني أنهم يدفعون مقابل الموارد التي لم يتم استخدامها بالكامل. تعمل المعالجة المجمعة على تغيير اللعبة من خلال إبقاء وحدات معالجة الرسومات أكثر انشغالًا، مما يعني أنك تنجز المزيد من العمل بنفس التكلفة.
«عندما تستخدم وحدات معالجة الرسومات لاستدلال النموذج، فأنت تريد أقصى أداء ممكن لكل دولار. يعد فهم الاستخدام أمرًا أساسيًا لذلك - الاستخدام العالي لوحدة معالجة الرسومات يعني الحاجة إلى عدد أقل من وحدات معالجة الرسومات لخدمة أعباء العمل ذات حركة المرور العالية.»
- ماريوس كيلينجر، الباستين مدونة
التجميع المستمر يأخذ هذه الخطوة إلى الأمام. على عكس التجميع الثابت، حيث تنتظر وحدة معالجة الرسومات حتى تنتهي أبطأ مهمة في الدفعة، فإن التجميع المستمر يسمح للمهام الجديدة بالبدء بمجرد تحرير الموارد. هذا يزيل وقت الخمول ويحسن استخدام GPU.
«يعمل التجميع المستمر على تحسين استخدام وحدة معالجة الرسومات مقارنة بالتجميع الديناميكي من خلال التخلص من وقت الخمول في انتظار انتهاء أطول استجابة لكل دفعة.»
- مات هوارد، مدونة Baseten
من خلال بذل المزيد من الجهد من وحدات معالجة الرسومات الخاصة بك، يمكنك خفض تكلفة تشغيل نقاط نهاية النماذج ذات حركة المرور العالية بشكل ملحوظ.
تؤثر المعالجة المجمعة أيضًا بشكل كبير على نماذج تسعير الدفع أولاً بأول. يتم فرض رسوم على هذه النماذج بناءً على استخدام الموارد، لذا فإن الكفاءة الأفضل تُترجم مباشرة إلى تكاليف أقل. على سبيل المثال، انخفض سعر OpenAI على GPT-4 من 36 دولارًا إلى 5 دولارات لكل مليون رمز بين مارس 2023 وسبتمبر 2024. وباستخدام الطلبات المجمعة، يمكن أن تنخفض هذه التكلفة أكثر إلى 2.50 دولارًا لكل مليون رمز - وهو ما يمثل توفيرًا إضافيًا بنسبة 50٪.
تقدم Anthropic مزايا مماثلة من خلال واجهة برمجة تطبيقات Message Batches الخاصة بها، حيث تتقاضى 50٪ فقط من أسعار API القياسية للطلبات المجمعة. بالنسبة إلى الأعمال التجارية التي تعالج 10 ملايين رمز شهريًا، قد يعني هذا توفير 25,000 دولار سنويًا.
تعتبر المعالجة المجمعة فعالة بشكل خاص للمهام التي لا تتطلب استجابات في الوقت الفعلي، مثل تحليل البيانات أو عمليات سير العمل في الخلفية. من خلال توقيت هذه المهام لتناسب نافذة معالجة واجهة برمجة التطبيقات المجمعة، يمكنك تحقيق وفورات فورية دون التضحية بالوظائف.
باختصار، لا يقتصر التجميع على الكفاءة فحسب - بل هو وسيلة لتحويل الاستخدام الأكثر ذكاءً للموارد إلى مكاسب مالية قابلة للقياس. وعند التوسع عبر ملايين الطلبات، تزداد الوفورات بسرعة.
يتضمن إعداد المعالجة المجمعة نهجًا واضحًا ومنهجيًا. يكمن التحدي الرئيسي في اختيار استراتيجية التجميع الصحيحة واتباع الخطوات الأساسية لتنفيذها بفعالية.
عند اختيار استراتيجية التجميع، من المهم مراعاة نوع عبء العمل الذي تتعامل معه:
غالبًا ما يحقق التجميع الديناميكي والمستمر أفضل توازن بين السرعة والكفاءة لمعظم التطبيقات. ومع ذلك، يعمل التجميع الثابت جيدًا عندما تكون الإنتاجية هي أولويتك القصوى، خاصة بالنسبة للمهام غير المتصلة بالإنترنت. بمجرد اختيار الإستراتيجية، اتبع هذه الخطوات لتنفيذها بفعالية.
تتضمن معالجة الدفعات أربع مراحل رئيسية: جمع البيانات وإعدادها وتنفيذها ومراقبتها.
لتبسيط وتحسين معالجة الدفعات، توفر منصات مثل prompts.ai أدوات متخصصة مصممة للكفاءة والتحكم في التكاليف.
تتضمن المنصة ميزات مثل تتبع الترميز لمراقبة الاستخدام وتحسين التكاليف على أساس الدفع أولاً بأول. كما أنه يدعم عمليات سير العمل التي تدمج نماذج لغات متعددة، مما يسمح لك بتوصيل موفري خدمات مختلفين بسلاسة واختيار النموذج الأكثر فعالية من حيث التكلفة لكل مهمة.
يقوم prompts.ai بأتمتة المهام المتكررة، مثل إعداد البيانات وإنشاء الدفعات وجمع النتائج وتقليل الخطأ البشري وتحرير فريقك للتركيز على المزيد من العمل الاستراتيجي. بالإضافة إلى ذلك، تضمن حماية البيانات المشفرة بقاء المعلومات الحساسة آمنة طوال العملية بأكملها - من جمع البيانات إلى النتائج النهائية.
لتحقيق أقصى استفادة من المعالجة المجمعة، ابدأ صغيرًا، وراقب سير العمل عن كثب، وقم بالتوسع تدريجيًا أثناء تحسين عملياتك وتحسينها.
يعد بناء أساس تقني قوي أمرًا ضروريًا لمعالجة الدفعات بكفاءة على نطاق واسع، خاصة عند العمل مع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). تشمل التحديات الرئيسية إدارة ذاكرة GPU وتحسين الأداء الحسابي وضمان بقاء سير العمل سلسًا وفعالًا من حيث التكلفة.
غالبًا ما تصبح ذاكرة GPU عقبة في المعالجة المجمعة لـ LLMs. الهدف هو موازنة الإنتاجية العالية مع تجنب تجاوزات الذاكرة التي قد تؤدي إلى تعطل النظام.
يمكن لوحدات معالجة الرسومات الحديثة تقديم نطاقات ذاكرة تتراوح من 600 إلى 1000 جيجابت/ثانية، مقارنة بـ DDR5 التي تتراوح من 50 إلى 100 جيجابت/ثانية، ويسلط هذا الاختلاف الصارخ الضوء على سبب أهمية الاحتفاظ بالبيانات في ذاكرة وحدة معالجة الرسومات (GPU) للأداء. ومع ذلك، فإن ذاكرة GPU محدودة ومكلفة، مما يجعل الاستخدام الفعال أولوية.
يمكن أن يؤدي تخصيص الذاكرة الثابتة إلى إهدار ما يصل إلى 80٪ من ذاكرة GPU، بينما تقلل الطرق المتقدمة مثل Paged Attention هذا الهدر إلى أقل من 4٪. لتحقيق أقصى استفادة من ذاكرة GPU، ضع في اعتبارك هذه التقنيات:
استخدم أدوات التنميط لتحديد حجم الدفعة الأمثل لإعدادك. ابدأ صغيرًا وزد تدريجيًا حتى تقترب من حدود الذاكرة، ثم قلص حجمها قليلاً للحفاظ على الاستقرار. يمكن أن تساعد المراقبة في الوقت الفعلي في اكتشاف المشكلات ومعالجتها قبل تفاقمها. لا تعمل هذه الاستراتيجيات على تحسين كفاءة الذاكرة فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين استخدام الأجهزة، بما يتماشى مع أهداف توفير التكاليف.
يجمع الاستدلال المختلط الدقة بين الدقة العددية المختلفة، مثل FP16 و INT8، لتقليل استخدام الذاكرة وتسريع العمليات الحسابية - دون التضحية بالدقة.
يمكن أن يؤدي استخدام دقة 8 بت إلى خفض استخدام ذاكرة GPU إلى النصف تقريبًا. على سبيل المثال، أدى تبديل نموذج Llama ذو المعلمات 7B من FP16 إلى INT4 إلى تقليل حجمه بمقدار 4 × (من 16 جيجابايت إلى 4 جيجابايت) مع تحسين سرعة توليد الرمز مع الحد الأدنى من فقدان الجودة. تظهر الأبحاث أن النماذج الكمية ذات 4 بت غالبًا ما تعمل بشكل جيد مثل إصدارات FP16 الخاصة بها عبر المهام المختلفة.
يمكن للاستدلال المختلط الدقة تحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي بنسبة 30٪ مع مضاعفة كفاءة الذاكرة. يمكن أن يؤدي خفض دقة ضرب المصفوفة، مقارنة بـ float32، إلى تحسين الأداء الحسابي بمقدار 2.5 × وخفض متطلبات الذاكرة إلى النصف.
تعد الدقة المختلطة لـ FP16 نقطة انطلاق جيدة، حيث توفر سرعة تقترب من float16 مع أداء تنبؤي أفضل من float32. في كثير من الأحيان، يتطلب هذا المفتاح تغييرًا واحدًا فقط في التعليمات البرمجية. لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة، ادمج القياس الكمي مع التحسينات الأخرى، مثل النواة المخصصة والمعالجة المجمعة. تساعد تقنيات مثل GPTQ والتدريب على إدراك الكمية في الحفاظ على الدقة حتى مع التحديد الكمي القوي. تتكامل هذه الطرق بسلاسة مع عمليات سير العمل المجمعة، مما يؤدي إلى تقليل التكاليف وتحسين الأداء.
تعد المراقبة المستمرة والتحسين الاستباقي أمرًا أساسيًا للحفاظ على سير عمل معالجة الدفعات بكفاءة وفعالية من حيث التكلفة.
ركز على تتبع استخدام الرمز المميز واستخدام وحدة معالجة الرسومات وأوقات المعالجة. قم بتعيين التنبيهات الآلية للانتهاكات في الحدود المحددة مسبقًا. اعتمادًا على التطبيق، قد تحتاج إلى مراقبة في الوقت الفعلي للمهام الهامة أو الفحوصات الدورية للمهام المجمعة. يجب أيضًا مراقبة مقاييس مثل الجودة والملاءمة والمشاعر والأمان، مع وضع حدود مصممة خصيصًا لحالة الاستخدام الخاصة بك.
حدد مسارات تصعيد واضحة للتنبيهات حتى يتمكن أعضاء الفريق المناسبون من معالجة المشكلات بسرعة. يمكن للأتمتة تبسيط هذه العملية وتقليل التأخير والخطأ البشري. بالنسبة لعمليات النشر في الولايات المتحدة، يمكن أن يساعد تتبع التكاليف في الوقت الفعلي جنبًا إلى جنب مع استخدام الرمز المميز وأداء الدفعة في إدارة النفقات بفعالية.
أدوات مثل نفيديا تينسورت-LLM و خادم NVIDIA تريتون للاستدلال ممتازة لتحسين وخدمة LLMs بكفاءة. منصات تتبع التجارب، مثل نبتون، يمكن تبسيط مراقبة الموارد والكشف عن مجالات إضافية للتحسين.
استخدم بيانات الأداء في الوقت الفعلي وتعليقات المستخدمين لضبط البنية التحتية للخدمة. يمكن أن يؤدي تحليل الأنماط في استخدام وحدة معالجة الرسومات واستخدام الذاكرة وأوقات المعالجة إلى تحديد الاختناقات. يمكن لتقنيات مثل التجميع أثناء الطيران والاستدلال التأملي زيادة تحسين الأداء. ضع في اعتبارك أن النطاق الترددي لـ DRAM غالبًا ما يحد من الأداء في سيناريوهات الدفعات الكبيرة، مع توقف أكثر من نصف دورات حساب الانتباه بسبب التأخير في الوصول إلى الذاكرة. تلعب الإدارة الفعالة لذاكرة GPU والاستدلال متعدد الدقة دورًا مهمًا في التغلب على هذه التحديات والحفاظ على كفاءة العمليات من حيث التكلفة.
لا تقتصر المعالجة المجمعة على توفير المال فحسب، بل إنها تعمل أيضًا على تغيير قواعد اللعبة لتحسين الكفاءة. من خلال تجميع الطلبات، يمكنك تقليل التكاليف بشكل كبير مع زيادة الإنتاجية، مما يجعلها خطوة ذكية للتعامل مع مهام البيانات واسعة النطاق.
يمكن أن يؤدي اعتماد المعالجة المجمعة إلى تخفيضات كبيرة في التكاليف ومكاسب الأداء. على سبيل المثال:
تعمل المعالجة المجمعة أيضًا على توزيع تكاليف ذاكرة النماذج عبر عمليات متعددة، مما يقلل من استخدام الموارد ويقلل الجهد اليدوي. تعمل الأتمتة أيضًا على تقليل الحاجة إلى الإدارة العملية وخفض تكاليف العمالة وضمان سير المهام بسلاسة وثبات.
مثال من العالم الحقيقي يسلط الضوء على التأثير: مؤسسة تتعامل مع مجموعات المستندات الكبيرة مع تحقيق الاستدلال الدفعي 2.9 × تكاليف أقل مقارنة بالاستدلال في الوقت الفعلي على AWS بيدروك. بالنسبة للمدخلات ذات البادئات المشتركة، قفزت المدخرات إلى 6×.
هذه الفوائد تجعل المعالجة المجمعة نهجًا عمليًا وفعالًا للعديد من المؤسسات.
هل أنت جاهز لتنفيذ المعالجة المجمعة؟ إليك كيفية البدء:
من أجل التنفيذ المبسط، توفر منصات مثل prompts.ai أدوات لتبسيط العملية. باستخدام نموذج الدفع أولاً بأول، يربط prompts.ai LLMs بسلاسة، ويتتبع استخدام الرمز المميز للتحكم في التكاليف، ويوفر ميزات مثل التعاون في الوقت الفعلي، وإعداد التقارير الآلية، وسير العمل متعدد الوسائط. من خلال جعل التعليمات موجزة وواضحة وإعداد أنظمة مراقبة قوية، يمكنك تحسين استراتيجيتك بمرور الوقت لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة والتوفير.
مع توقع نمو سوق LLM إلى 36.1 مليار دولار بحلول عام 2030 بمعدل نمو سنوي مركب قدره 33.2٪، فإن اعتماد المعالجة المجمعة الآن يمكن أن يساعد مؤسستك على البقاء في المنافسة مع الحفاظ على التكاليف تحت السيطرة.
تساعد المعالجة المجمعة على خفض تكاليف API من خلال تجميع طلبات متعددة في مكالمة واحدة. يعمل هذا الأسلوب على تقليل عدد الطلبات الفردية المرسلة، مما يقلل من عبء الإعداد ويجعل استخدام الموارد أكثر كفاءة.
من خلال تبسيط العمليات، تؤدي المعالجة المجمعة إلى أكثر من مجرد توفير المال - فهي تقلل أيضًا من زمن الوصول، وتوفر أداءً أسرع وأكثر اتساقًا للتطبيقات التي تستخدم نماذج اللغات الكبيرة. وهي مفيدة بشكل خاص للتعامل مع المهام ذات الحجم الكبير، حيث يمكن أن تؤدي الإدارة الفعالة للموارد إلى وفورات ملحوظة في التكاليف وتحسين قابلية التوسع.
عندما يتعلق الأمر باستراتيجيات التجميع، فإن كل نهج يخدم غرضًا محددًا بناءً على متطلبات عبء العمل:
لتحديد الاستراتيجية التي تناسب احتياجاتك، فكر في عبء العمل. استخدم التجميع الثابت للمهام الثابتة والمتسقة والتجميع الديناميكي للسيناريوهات المتغيرة أو غير المتوقعة والتجميع المستمر عندما تكون الاستجابة في الوقت الفعلي ضرورية.
لتحقيق أقصى استفادة من ذاكرة GPU أثناء المعالجة المجمعة، ابدأ بضبط حجم الدفعة. الهدف هو تحقيق توازن بين الأداء واستهلاك الذاكرة. تقنيات مثل تقليم نموذجي و التحديد الكمي يمكن أن تساعد في تقليل استخدام الذاكرة مع الحفاظ على الدقة. خطوة ذكية أخرى هي التبني دقة مختلطة التدريب، والذي يسمح بتخصيص ذاكرة أكثر كفاءة واستخدام أفضل لوحدة معالجة الرسومات.
إن مراقبة استخدام GPU أمر مهم بنفس القدر. تساعد المراقبة المنتظمة على منع أخطاء نفاد الذاكرة وتضمن التشغيل السلس. اضبط الإعدادات حسب الضرورة لتتناسب مع عبء العمل. تذكر أن أجهزة GPU تختلف - يمكن لعوامل مثل سعة VRAM أن تؤثر بشكل كبير على استراتيجيتك. صمم نهجك ليناسب وحدة معالجة الرسومات المحددة التي تعمل بها للحصول على أفضل النتائج.
