Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
في السباق لجعل نماذج الذكاء الاصطناعي تعمل بكفاءة على الأجهزة المتطورة، تبرز استراتيجيتان: التحديد الكمي و تشذيب. تواجه الأجهزة المتطورة، مثل مستشعرات إنترنت الأشياء والهواتف الذكية، قيودًا صارمة على الذاكرة والطاقة وسعة المعالجة. تساعد هذه التقنيات في تقليص نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسين الأداء مع الحفاظ على الدقة.
تعتمد كلتا الطريقتين على أهداف الأجهزة والتطبيقات الخاصة بك. يعتبر التحديد الكمي مثاليًا للاستدلال السريع، بينما يعد التقليم أفضل للأجهزة ذات الذاكرة المحدودة. يمكن أن يؤدي الجمع بين الاثنين إلى تحقيق نتائج أفضل.
استمر في القراءة لفهم كيفية عمل هذه الأساليب وتحدياتها وكيفية اختيار النهج الصحيح لنشر الذكاء الاصطناعي المتطور لديك.
يتمحور التحديد الكمي حول جعل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة من خلال تحويل قيم الفاصلة العائمة القياسية ذات 32 بت إلى تنسيقات أصغر وأقل بتًا. تساعد هذه التقنية على تقليل استخدام الذاكرة وتسريع العمليات الحسابية، خاصة للأجهزة ذات الموارد المحدودة.
في جوهره، يبسط القياس الكمي كيفية تمثيل الأرقام في الشبكة العصبية. تعتمد معظم نماذج الذكاء الاصطناعي على دقة النقطة العائمة 32 بت (FP32)، والتي توفر دقة عالية ولكنها تأتي مع ذاكرة ضخمة ومتطلبات حسابية. على سبيل المثال، 50 طبقة ريسنيت النموذج الذي يحتوي على 26 مليون وزن و 16 مليون عملية تنشيط يستهلك حوالي 168 ميجابايت عند استخدام قيم FP32.
يتم إجراء القياس الكمي من خلال تعيين قيم FP32 هذه إلى تنسيقات منخفضة الدقة مثل FP16 أو INT8 أو حتى INT4، باستخدام الصيغ التي تحتفظ بالمعلومات الأكثر أهمية. كل تخفيض في الدقة يجلب فوائد ملحوظة. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي التبديل من FP16 إلى INT8 إلى خفض حجم أوزان الطراز إلى النصف، ويمكن أن يكون الوصول إلى الذاكرة أسرع بأربع مرات مع INT8 مقارنة بـ FP16. من بين هذه التطبيقات، غالبًا ما تحقق INT8 أفضل توازن بين الحجم الأصغر والسرعة العالية والدقة الموثوقة للعديد من التطبيقات.
هذه التمثيلات المدمجة هي المفتاح لتحقيق تحسينات كبيرة في الأداء.
يوفر التحديد الكمي العديد من المزايا، بما في ذلك أحجام الملفات الأصغر وعمليات نقل الذاكرة بشكل أسرع وتقليل استهلاك الطاقة. هذه الفوائد مهمة بشكل خاص للأجهزة المتطورة التي تعتمد على طاقة بطارية محدودة، مثل الهواتف الذكية وأنظمة إنترنت الأشياء، أو للتطبيقات في الوقت الفعلي مثل المركبات المستقلة.
من الناحية العملية، يتم استخدام القياس الكمي عبر سيناريوهات الذكاء الاصطناعي المتطورة المختلفة. تستخدم الهواتف الذكية نماذج كمية لمهام مثل تحرير الصور في الوقت الفعلي والتعرف على الصوت. في مجال الرعاية الصحية، تقوم أجهزة التشخيص بمعالجة الخوارزميات محليًا، مما يحافظ على أمان البيانات الحساسة على الجهاز نفسه. تعتمد أنظمة إنترنت الأشياء الصناعية على نماذج كمية للصيانة التنبؤية وفحوصات الجودة، بينما تستخدمها الأجهزة المنزلية الذكية للتعامل مع الأوامر الصوتية أو تحليل خلاصات الفيديو - كل ذلك أثناء العمل ضمن قيود الطاقة الصارمة.
في حين أن القياس الكمي يجلب فوائد واضحة، فإنه يقدم أيضًا تحديات يجب إدارتها بعناية للحفاظ على الأداء الأمثل.
يعد فقدان الدقة أحد أكبر المخاوف. يمكن أن يؤدي تقليل الدقة إلى تدهور أداء النموذج، خاصة بالنسبة للمهام المعقدة. يعتمد مستوى فقدان الدقة على عوامل مثل بنية النموذج وتنسيق الدقة المختار وتعقيد المهمة المطروحة.
التحدي الآخر هو توافق الأجهزة. لا تدعم جميع الأجهزة المتطورة العمليات الحسابية منخفضة الدقة، ويمكن أن يؤدي تحويل نموذج كامل الدقة إلى نموذج كمي إلى إضافة التعقيد. غالبًا ما يحتاج المطورون إلى الاختيار بين طرق مثل القياس الكمي بعد التدريب (PTQ)، وهو أبسط ولكنه قد يؤدي إلى فقدان أعلى للدقة، والتدريب على إدراك القياس الكمي (QAT)، الذي يحافظ على الدقة بشكل أفضل ولكنه يتطلب المزيد من الجهد للتنفيذ.
المعايرة هي عقبة أخرى. يجب ضبط النماذج بدقة باستخدام مجموعات بيانات تمثيلية تعكس ظروف العالم الحقيقي لتقليل فقدان الدقة. يمكن أن تستغرق عملية المعايرة هذه وقتًا طويلاً وتتطلب مجهودًا إضافيًا. يصبح تصحيح الأخطاء والتحسين أيضًا أكثر تعقيدًا مع التنسيقات منخفضة الدقة، والتي تتطلب غالبًا أدوات وتقنيات متخصصة.
لتحقيق التوازن بين الأداء والدقة، يلجأ المطورون كثيرًا إلى نماذج الدقة المختلطة. تمزج هذه النماذج مستويات الدقة المختلفة داخل الشبكة، مما يحافظ على الطبقات الحرجة بدقة أعلى مع استخدام دقة أقل للعمليات الأقل حساسية.
بصفته راكيش ناكود، المهندس الرئيسي في شريحة موس، يشير إلى:
«يعد تحديد النماذج أمرًا حيويًا عندما يتعلق الأمر بتطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المتطورة ذات الطاقة والذاكرة والحوسبة المنخفضة. إنها تضيف الذكاء إلى النظام البيئي لإنترنت الأشياء بسلاسة».
يعد التقليم، مثل القياس الكمي، استراتيجية لتحسين نماذج التعلم الآلي للأجهزة المتطورة. ومع ذلك، بدلاً من تقليل الدقة، يركز التقليم على قطع أجزاء من الشبكة العصبية التي لا تساهم كثيرًا في أدائها العام.
تعمل هذه التقنية على مبدأ أن العديد من الشبكات العصبية لديها اتصالات ومعلمات زائدة عن الحاجة. من خلال تحديدها وإزالتها، يؤدي التقليم إلى إنشاء نموذج أصغر يستخدم موارد أقل دون التضحية بالكثير من حيث الدقة. النتيجة؟ نموذج أكثر كفاءة يستهلك قدرًا أقل من الطاقة الحسابية والذاكرة مع الاستمرار في الأداء القوي.
يتضمن التقليم تقييم أهمية كل معلمة في الشبكة العصبية وإزالة تلك التي تعتبر أقل أهمية بشكل منهجي. إحدى الطرق الشائعة هي التقليم القائم على الحجم، والذي يزيل الأوزان التي تقارب الصفر. تتبع العملية عادةً دورة تكرارية: تدريب النموذج وإزالة الأوزان القريبة من الصفر وإعادة التدريب. يقلل هذا النهج التدريجي من مخاطر الانخفاض المفاجئ في الأداء.
هناك طريقتان رئيسيتان للتقليم:
توقيت التقليم أمر بالغ الأهمية أيضًا. التقليم بعد التدريب يتم تطبيقه بعد تدريب النموذج بالكامل، مما يوفر البساطة. من ناحية أخرى، التقليم في وقت القطار يدمج التقليم في عملية التدريب، والتي يمكن أن تحقق نتائج أفضل ولكنها تتطلب تنفيذًا أكثر تعقيدًا.
يمكن أن يقلل التقليم بشكل كبير من حجم النموذج - أحيانًا بنسبة تصل إلى 30-50٪، وفي بعض الحالات، حتى 90٪ - دون فقدان ملحوظ في الدقة. وهذا يجعلها تقنية مفضلة لنشر النماذج على الأجهزة المتطورة ذات الذاكرة المحدودة مثل الهواتف الذكية وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء والأنظمة المضمنة. لا تتناسب النماذج الأصغر بشكل أفضل مع هذه الأجهزة فحسب، بل تعمل أيضًا بشكل أسرع، وهو أمر ضروري للتطبيقات في الوقت الفعلي مثل تحليل الفيديو والمركبات المستقلة والتعرف على الكلام.
تقدم النماذج المشذبة أكثر من مجرد مزايا السرعة والحجم. من خلال تقليل المتطلبات الحسابية، فإنها تستخدم طاقة أقل، وتطيل عمر البطارية في الأجهزة المحمولة وتقلل التكاليف التشغيلية في البيئات السحابية. بالإضافة إلى ذلك، تتطلب النماذج الأصغر نطاقًا تردديًا أقل لنقل البيانات، مما يغير قواعد اللعبة في البيئات ذات الاتصال المحدود. هناك أمثلة من العالم الحقيقي لتأثير التقليم: على سبيل المثال، أدى تقليم المعلمات التكيفية في التعلم الموحد (PrunEFL) إلى تقليل أوقات التدريب مع الحفاظ على الدقة، وحققت بعض الأنظمة التعاونية السحابية زمن انتقال أقل بنسبة تصل إلى 84٪ مع الحد الأدنى من فقدان الدقة.
التقليم لا يخلو من التحديات. يعد تدهور الدقة أحد أكبر المخاوف. إذا تمت إزالة عدد كبير جدًا من المعلمات - خاصة خارج نطاق 30-50٪ - فقد يتعرض أداء النموذج لضربة كبيرة.
يشكل توافق الأجهزة أيضًا تحديًا. بينما يعمل التقليم المنظم بسلاسة مع المعالجات القياسية، غالبًا ما يتطلب التقليم غير المنظم أجهزة متخصصة لإطلاق العنان لإمكاناته الكاملة. بالإضافة إلى ذلك، يتطلب التقليم معايرة دقيقة. يحتاج المطورون إلى تقييم أداء النموذج باستمرار على مجموعات التحقق وضبط النماذج المشذبة لاستعادة أي دقة مفقودة. يزداد التعقيد أكثر عند الاختيار بين التقليم المحلي (استهداف الاتصالات الفردية) والتقليم العالمي (إزالة أقسام أكبر من النموذج)، ولكل منهما مقايضات خاصة به.
للتغلب على هذه التحديات، يقترح الخبراء البدء بالتقليم بعد التدريب لبساطته. إذا أصبح فقدان الدقة مشكلة، فقد يكون التقليم في وقت القطار أمرًا يستحق الاستكشاف. من القواعد الأساسية الجيدة البدء بنسبة تقليم 30٪ وتعديلها تدريجيًا لتجنب الانخفاضات الشديدة في الأداء. عند إجراء التقليم بعناية، يمكن أن يساعد التقليم - مثل القياس الكمي - في الحفاظ على التوازن بين الأداء وقيود الأجهزة المتطورة.
دعونا نوضح كيف يتراكم القياس الكمي والتقليم ضد بعضهما البعض. بينما تهدف كلتا الطريقتين إلى تحسين نماذج التعلم الآلي للأجهزة المتطورة، إلا أن أساليبهما متميزة تمامًا.
التحديد الكمي يركز على تقليل الدقة عن طريق تحويل أرقام الفاصلة العائمة 32 بت إلى أعداد صحيحة ذات 8 بت. يستهدف هذا بشكل أساسي توفير التخزين والحساب الأسرع. التقليم، من ناحية أخرى، يزيل الأوزان أو التوصيلات غير الضرورية في النموذج. في الأساس، يعمل التحديد الكمي على تبسيط الدقة العددية، بينما يعمل التقليم على تقليم الدهون عن طريق التخلص من التكرار.
تصبح الاختلافات بين القياس الكمي والتقليم أكثر وضوحًا عندما نقارن ميزاتهما الرئيسية جنبًا إلى جنب:
تساعد هذه الفروق في توجيه القرارات استنادًا إلى متطلبات الأداء وقيود الأجهزة.
يعتمد الاختيار بين القياس الكمي والتقليم بشكل كبير على أهدافك وقيودك. يعتبر القياس الكمي هو الأنسب للسيناريوهات التي تزيد فيها سرعة الاستدلال تعتبر بالغة الأهمية، خاصة عندما تكون الموارد الحسابية محدودة. هذا يجعلها فعالة بشكل خاص لنماذج رؤية الكمبيوتر، حيث أن الدقة المنخفضة غالبًا ما يكون لها تأثير ضئيل على الأداء.
من ناحية أخرى، يتألق التقليم في البيئات المقيدة بالذاكرة. من خلال تقليل استخدام كل من التخزين وذاكرة الوصول العشوائي، يعد التقليم مثاليًا للأجهزة ذات حدود الذاكرة الضيقة. إنه أيضًا خيار رائع لمعالجة التجهيز الزائد، حيث يمكن أن يؤدي التقليم إلى تحسين التعميم عن طريق إزالة الاتصالات الزائدة عن الحاجة.
يلعب إعداد الأجهزة أيضًا دورًا كبيرًا. إذا كنت تعمل مع وحدات معالجة الرسومات المحسّنة لمضاعفة المصفوفة الكثيفة، فإن التقليم المنظم يتماشى جيدًا مع هذه الإمكانات. بالنسبة للأجهزة أو البرامج المتخصصة التي تدعم العمليات الحسابية المتفرقة، يوفر التقليم غير المنظم ضغطًا أفضل.
يعتمد الاختيار أيضًا على التطبيق. على سبيل المثال، في التصنيع، حيث يتولى الذكاء الاصطناعي المتطور مهام مثل الصيانة التنبؤية، قد توفر النماذج الكمية الأداء المتسق المطلوب. وفي الوقت نفسه، في أجهزة الرعاية الصحية القابلة للارتداء، يمكن للنماذج المشذبة إطالة عمر البطارية عن طريق تقليل استهلاك الموارد.
بدلاً من الاختيار بين الاثنين، فكر في الجمع بينهما لتحقيق أقصى قدر من التحسين. من خلال الاستفادة من نقاط القوة الفريدة لكل منها، يمكنك تحقيق ضغط كبير للنماذج - أصغر حتى 10 مرات.
يعمل هذا النهج المركب لأن القياس الكمي يضبط دقة الأوزان المتبقية، بينما يزيل التقليم المعلمات غير الضرورية تمامًا. معًا، يقومون بإنشاء نماذج عالية الكفاءة توفر أداءً قويًا حتى على الأجهزة المحدودة.
ومع ذلك، هناك مقايضة: يمكن أن يؤدي التحسين المفرط إلى مشكلات الدقة أو مشاكل توافق الأجهزة. لتجنب ذلك، من المهم ضبط النموذج الخاص بك واختباره في كل مرحلة. تتمثل نقطة البداية الجيدة في تطبيق التقليم بعد التدريب بتخفيض بنسبة 30٪، ثم المتابعة بالتكميم ومراقبة الأداء عن كثب طوال الوقت.
في النهاية، يجب أن يعتمد نهجك على بنية النموذج وإعداد الأجهزة. تتطلب التطبيقات المختلفة استراتيجيات مختلفة، لذا ضع في اعتبارك احتياجاتك الخاصة عند الجمع بين هذه التقنيات.
يتطلب نشر النماذج المحسّنة على الأجهزة المتطورة تخطيطًا مدروسًا للتغلب على قيود الأجهزة واحتياجات التطبيقات وتحديات بيئات العالم الحقيقي.
للتحسين بشكل فعال، تحتاج إلى مواءمة استراتيجيتك مع قيود الأجهزة - مثل الذاكرة والطاقة الحسابية وعمر البطارية. تشكل هذه العوامل التقنيات التي ستستخدمها لضبط نماذجك.
«يعتمد التطوير الفعال للذكاء الاصطناعي المتقدم على العمل ضمن مواصفات وقدرات الأجهزة.»
قيود الذاكرة غالبًا ما تحتل مركز الصدارة. تستفيد الأجهزة ذات ذاكرة الوصول العشوائي المحدودة من التقليم، مما يقلل من استخدام الذاكرة ومتطلبات التخزين أثناء الاستدلال. من ناحية أخرى، إذا كانت الذاكرة كافية ولكن التخزين ضيق، فإن القياس الكمي وحده قد يلبي احتياجاتك. ابدأ بتحديد المقاييس الأساسية لحجم النموذج وسرعته ودقته لتوجيه جهود التحسين.
استهلاك الطاقة هو اعتبار مهم آخر، خاصة بالنسبة للأجهزة التي تعمل بالبطاريات مثل الهواتف الذكية وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء. يمكن أن يؤدي القياس الكمي إلى تحسين كفاءة الطاقة بشكل كبير. على سبيل المثال، موبايل نتأدى التدريب المدرك للقياس الكمي إلى تقليل استخدام البطارية بنسبة 60٪ مع مضاعفة سرعة الاستدلال ثلاث مرات. وهذا يجعلها خيارًا قويًا للتطبيقات التي يمثل فيها عمر البطارية أولوية.
الخاص بك متطلبات وقت استجابة التطبيق تؤثر أيضًا على مسار التحسين. تستفيد أنظمة الوقت الفعلي، مثل المركبات المستقلة أو المراقبة الصناعية، من مكاسب سرعة القياس الكمي. وفي الوقت نفسه، قد تميل التطبيقات التي يمكنها تحمل التأخيرات الطفيفة ولكنها تعطي الأولوية للكفاءة نحو التقليم لفوائد الضغط.
تزيد بيئة النشر من تعقيد الصورة. يعمل التقليم المنظم جيدًا مع وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية القياسية، بينما يحقق التقليم غير المنظم نسب ضغط أعلى ولكنه يعتمد على الأجهزة المتخصصة أو تحسينات المترجم لتقديم تحسينات في السرعة. من الضروري مطابقة نهجك مع إمكانيات أجهزتك.
من خلال الفهم الواضح لاحتياجات جهازك وتطبيقاتك، يمكنك تحديد أدوات التحسين المصممة خصيصًا لهذه القيود.
منصات مثل prompts.ai قم بتبسيط سير عمل التحسين باستخدام ميزات مصممة لتبسيط العملية. تعمل أدواتها القائمة على الذكاء الاصطناعي على أتمتة التقارير والتوثيق والاختبار، بينما يمكّن التعاون في الوقت الفعلي الفرق من العمل بكفاءة أكبر. تتعقب المنصة أيضًا الترميز وتوفر بنية تحتية للدفع أولاً بأول، وهو أمر مفيد بشكل خاص للطبيعة التكرارية لمشاريع التحسين.
كوالكومق هدف هو مثال آخر لأداة متخصصة. وفقًا لشركة كوالكوم:
«توفر AIMET تقنيات القياس الكمي والضغط المتقدمة لنماذج الشبكات العصبية المدربة، مما يمكنها من العمل بكفاءة أكبر على الأجهزة المتطورة.»
عند اختيار الأدوات، ركز على تلك التي تدعم أهداف الأجهزة الخاصة بك وتوفر إمكانات قياس قوية. يمكن للأدوات التي تسمح لك باختبار استراتيجيات التحسين المتعددة بسرعة توفير الوقت والمساعدة في ضمان تلبية النشر لتوقعات الأداء.
من خلال دمج الأدوات المناسبة، لا تقوم فقط بتبسيط عملية التحسين ولكن أيضًا تمهد الطريق للاختبار الشامل، مما يضمن أن نماذجك جاهزة لتحديات العالم الحقيقي.
بمجرد مواءمة تقنيات التحسين الخاصة بك مع احتياجات الأجهزة والتطبيقات، يصبح الاختبار الصارم في ظل ظروف العالم الحقيقي أمرًا ضروريًا. غالبًا ما تفشل نتائج المختبر في حساب المتغيرات مثل تغييرات الإضاءة أو زمن انتقال الشبكة أو القيود الحرارية، والتي يمكن أن تؤثر جميعها على الأداء.
الاختبار على الأجهزة الفعلية مبكرًا في عملية التنمية أمر بالغ الأهمية. على الرغم من أن المحاكيات وأجهزة المحاكاة مفيدة، إلا أنها لا تستطيع تكرار ظروف العالم الحقيقي بشكل كامل، خاصة فيما يتعلق باستهلاك الطاقة والسلوك الحراري. ابدأ بالتقاط القياسات الأساسية على جهازك المستهدف، ثم قم بقياس التحسينات بعد كل خطوة من خطوات التحسين.
اختبر الحافظات المتطورة لضمان الأداء القوي. بالنسبة لتطبيقات رؤية الكمبيوتر، قد يشمل ذلك الإضاءة المختلفة أو زوايا الكاميرا أو جودة الصورة. لمعالجة اللغة الطبيعية، ضع في اعتبارك اللهجات المتنوعة وضوضاء الخلفية وتنسيقات الإدخال. تساعد هذه الاختبارات في مواجهة تحديات العالم الحقيقي الموضحة سابقًا.
اختبار الانحدار أمر حيوي عند تحديث النماذج المحسنة. يمكن لتقنيات مثل التقليم والقياس الكمي أن تغير سلوك النموذج بمهارة، لذلك يجب أن تتحقق مجموعات الاختبار الآلية من الدقة ومقاييس الأداء. هذا مهم بشكل خاص عند الجمع بين طرق التحسين المتعددة، حيث يمكن أن تؤدي تفاعلاتها إلى نتائج غير متوقعة.
قابلية شرح النموذج يمكن أن تساعد أيضًا في تشخيص المشكلات، مثل انخفاض الدقة بعد التحسين. يمكن أن يؤدي فهم مكونات النموذج التي تؤثر على القرارات بشكل أكبر إلى توجيه استراتيجية التقليم الخاصة بك أو تسليط الضوء على الطبقات الحساسة للقياس الكمي.
أخيرًا، فكر في التنفيذ المراقبة المستمرة بعد النشر. غالبًا ما تواجه الأجهزة المتطورة أعباء عمل أو ظروفًا تختلف عن التوقعات الأولية، ويمكن أن تتسبب عوامل مثل القيود الحرارية في تقلبات الأداء. يجب أن تتبع أدوات المراقبة مقاييس مثل أوقات الاستدلال والدقة واستخدام الموارد لضمان استمرار أداء النموذج على النحو المنشود.
يجب أن تؤكد عملية التحقق أن اختيارات التحسين الخاصة بك تتوافق مع أهدافك الأصلية. على سبيل المثال، إذا تم اختيار القياس الكمي للسرعة ولكن استخدام الذاكرة أصبح مصدر قلق، فقد يلزم إضافة التقليم. على العكس من ذلك، إذا كان التقليم يقلل الدقة كثيرًا، فقد يكون التدريب المدرك للقياس خيارًا أفضل.
عندما يتعلق الأمر بنشر نماذج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المتطورة، يمكنك الاختيار بين التحديد الكمي و تشذيب يعتمد بشكل كبير على الاحتياجات والقيود الخاصة بك. يقدم كلا النهجين فوائد مميزة ولكنهما يتألقان في سيناريوهات مختلفة.
التحديد الكمي غالبًا ما يكون الخيار المفضل للعديد من عمليات النشر المتطورة. يمكنه تقليص حجم النموذج بما يصل إلى 4 × وخفض زمن الاستجابة للاستدلال بنسبة تصل إلى 69٪. هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص عند العمل مع الأجهزة التي تدعم العمليات منخفضة الدقة أو عندما يكون النطاق الترددي محدودًا. تشير الدراسات أيضًا إلى أن القياس الكمي يوفر في كثير من الأحيان كفاءة أفضل دون المساومة كثيرًا على الدقة.
التقليم، من ناحية أخرى، يعد خيارًا قويًا للحالات التي يكون فيها تقليل حجم النموذج هو الأولوية القصوى. يمكنه تقليص حجم النموذج بنسبة تصل إلى 57٪ وتحسين سرعة الاستدلال بنسبة تصل إلى 46٪. وهذا يجعلها مناسبة تمامًا للأجهزة ذات قيود الذاكرة الضيقة، مثل مستشعرات إنترنت الأشياء أو الأنظمة التي تعمل بالبطارية.
ومن المثير للاهتمام أن الجمع بين الطريقتين غالبًا ما يؤدي إلى تحسينات أكبر في الضغط والسرعة، متجاوزًا ما يمكن لأي من الطريقتين تحقيقه بمفردها. ويعالجان معًا التحدي الأساسي المتمثل في الحصول على أفضل أداء من النماذج مع الالتزام بحدود الموارد الصارمة.
عند تحديد الطريقة التي يجب استخدامها، من الضروري مراعاة ثلاثة عوامل رئيسية: قدرات الأجهزة، متطلبات التطبيق، و تحمل الدقة. بالنسبة للأجهزة التي تستخدم وحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات القياسية، يمكن أن يكون التقليم المنظم أسهل في الدمج. وفي الوقت نفسه، قد تستفيد الأجهزة المصممة للحسابات منخفضة الدقة بشكل أكبر من القياس الكمي.
التوقيت هو اعتبار رئيسي آخر. إذا كنت تعمل وفقًا لجدول زمني ضيق، فيمكن تنفيذ القياس الكمي بعد التدريب بشكل أسرع، على الرغم من أنه قد يؤثر قليلاً على الدقة. بالنسبة لأولئك الذين يستطيعون تحمل جدول زمني أطول للتطوير، فإن التدريب المدرك للقياس الكمي يحافظ على الدقة بشكل أفضل. ومع ذلك، يتطلب التقليم مزيدًا من الضبط التكراري للحفاظ على أداء المهام.
مع التوقعات التي تشير إلى أن 75٪ من البيانات التي يتم إنشاؤها من قبل المؤسسات ستأتي من الأجهزة المتطورة بحلول عام 2025، فإن الطلب على استراتيجيات تحسين الذاكرة الفعالة سيزداد فقط. لتحقيق أفضل خيار، ابدأ بوضع مقاييس أساسية، واختبر كلتا الطريقتين على الأجهزة المستهدفة، وقم بتقييم المفاضلات بين الدقة واستخدام الموارد.
لتبسيط العملية، هناك أدوات مثل prompts.ai يمكن تبسيط جهود التحسين الخاصة بك. من خلال ميزات مثل التقارير الآلية والتعاون في الوقت الفعلي، يمكن لهذه المنصات مساعدة الفرق على تقييم الاستراتيجيات بشكل أكثر فعالية وتتبع مقاييس الأداء طوال دورة التطوير.
لتحديد طريقة التحسين الأكثر ملاءمة لنموذج الذكاء الاصطناعي المتطور الخاص بك، ابدأ بتحديد أهداف مشروعك وحدوده. التحديد الكمي هي تقنية تقلل من دقة معايير النموذج. يقلل هذا الأسلوب من استخدام الذاكرة ويسرع الاستدلال، مما يجعله خيارًا ممتازًا للأجهزة حيث يكون الحجم والسرعة من الأولويات القصوى. من ناحية أخرى، تشذيب يركز على إزالة الأوزان غير الضرورية، والتي يمكن أن تقلل بشكل كبير من النموذج وتقلل من متطلبات ذاكرة الوصول العشوائي - وهي مفيدة بشكل خاص للنماذج التي تحتوي على وفرة من المعلمات.
في كثير من الحالات، يمكن أن يؤدي الجمع بين هاتين الطريقتين إلى تحقيق التوازن المثالي بين الكفاءة والدقة. يؤدي التقليم إلى تقليص النموذج، بينما يأخذ التحديد الكمي تحسين الأداء خطوة إلى الأمام. معًا، ينشئون نموذجًا خفيفًا وفعالًا مثاليًا للنشر على الأجهزة ذات الموارد المحدودة.
لصنع التحديد الكمي و تشذيب تعمل بفعالية على أجهزة الذكاء الاصطناعي المتطورة، وتحتاج الأجهزة إلى التعامل معها حسابات منخفضة الدقة (مثل 8 بت أو أقل) وتوفر إدارة فعالة للذاكرة. تعد الأجهزة مثل وحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات أو FPGAs أو ASICs مناسبة تمامًا لهذا الغرض، خاصة إذا كانت مصممة للنماذج المتفرقة والكمية أو تتضمن تعليمات محددة للحساب منخفض الدقة.
للتشغيل السلس، يجب أن يحتوي الجهاز على الأقل من 1 إلى 2 غيغابايت من ذاكرة الوصول العشوائي للتعامل مع الحسابات الوسيطة، على نطاق واسع سعة التخزين (يفضل محركات الأقراص ذات الحالة الصلبة)، ومتينة كفاءة الطاقة للحفاظ على الأداء بمرور الوقت. تعد خيارات الاتصال الموثوقة أيضًا أساسية للتكامل السلس والمعالجة في الوقت الفعلي. تعد الأجهزة التي تحتوي على هذه الميزات ضرورية لتحقيق أفضل النتائج في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة.
عندما تدمج التحديد الكمي و تشذيب، هناك فرصة لفقدان الدقة. لماذا؟ يقلل التقليم من عدد معلمات النموذج، ويبسط التحديد الكمي القيم العددية. يمكن لهذه التعديلات معًا في بعض الأحيان تكديس الأخطاء وتضخيمها إذا لم يتم التعامل معها بشكل صحيح.
للحفاظ على الدقة، يمكنك تجربة بعض الاستراتيجيات:
باستخدام هذه الطرق، يمكنك تحقيق التوازن بين توفير الذاكرة والكفاءة الحسابية وأداء النموذج - خاصة لأجهزة الذكاء الاصطناعي المتطورة.
