Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يعد تحسين أداء نموذج التعلم الآلي (ML) أمرًا بالغ الأهمية لخفض التكاليف وتسريع النشر وتعزيز الكفاءة. توضح هذه المقالة التحديات الرئيسية مثل التجهيز الزائد والمتطلبات الحسابية العالية واختناقات النشر، جنبًا إلى جنب مع الاستراتيجيات المجربة لمعالجتها.
ابدأ بقياس سير العمل لديك، وقم بالتحسين باستخدام هذه الأساليب، وتتبع النتائج للحصول على عائد استثمار قابل للقياس.
غالبًا ما يؤدي توسيع نماذج التعلم الآلي إلى ظهور عقبات تؤثر على دقتها وكفاءتها وموثوقيتها.
يحدث التعديل الزائد عندما يصبح النموذج معقدًا للغاية بالنسبة لبيانات التدريب، مع حفظ أمثلة محددة بشكل أساسي بدلاً من تحديد الأنماط التي تنطبق على البيانات غير المرئية. هذه المشكلة شائعة عندما تكون البيانات غير كافية أو غير متسقة. من ناحية أخرى، يحدث عدم الملاءمة عندما يكون النموذج بسيطًا للغاية، ويفشل في فهم الأنماط الأساسية في البيانات، مما يؤدي إلى ضعف الأداء في كل من التدريب ومجموعات البيانات الجديدة.
تتطلب نماذج التعلم العميق موارد حوسبة كبيرة بسبب بنيتها المعقدة وطبقاتها العميقة. يؤدي الاعتماد على دقة النقطة العائمة ذات 32 بت إلى زيادة تضخيم هذه المتطلبات الحسابية. بالنسبة للمؤسسات التي تدير وظائف تدريبية متعددة في وقت واحد، يمكن أن تؤدي هذه المطالب إلى زيادة النفقات التشغيلية بسرعة.
حتى النماذج التي تتفوق أثناء التدريب يمكن أن تواجه صعوبات عند نشرها في بيئات ذات موارد محدودة. كما أبرزه جوجل كلاود:
يمكن أن تكون LLMs الكبيرة جدًا ذات أداء عالٍ في البنية التحتية التدريبية الضخمة، ولكن النماذج الكبيرة جدًا قد لا تعمل بشكل جيد في البيئات ذات السعة المحدودة مثل الأجهزة المحمولة.
تنشأ التحديات من طاقة المعالجة والذاكرة المحدودة على الأجهزة المتطورة ومتطلبات وقت الاستجابة الصارمة والقيود المفروضة على إدخال البيانات وإخراجها. علاوة على ذلك، يؤدي توسيع نطاق التدريب عبر وحدات معالجة الرسومات المتعددة إلى حدوث تأخيرات في المزامنة وعبء الاتصال بين وحدات معالجة الرسومات، مما قد يعيق مكاسب الأداء ويقلل من موثوقية النظام بشكل عام.
تؤكد هذه العقبات على أهمية تحسينات الأداء، والتي سيتم استكشافها بشكل أكبر في القسم التالي.
تقنيات تحسين نموذج ML: التأثير على الأداء وتوفير التكاليف
يتضمن تحقيق أداء أفضل لنموذج التعلم الآلي (ML) تقنيات تعمل على تحسين الدقة وتقليل استهلاك الموارد وتمكين قابلية التوسع بسلاسة.
تحدد المعلمات الفائقة الجوانب الهامة للنموذج، مثل معدل التعلم والبنية والتعقيد. على عكس المعلمات التي تم تعلمها أثناء التدريب، يجب تعديل المعلمات الفائقة يدويًا لتحقيق التوازن بين التجهيز الزائد والتركيب الناقص. تشمل الطرق الشائعة بحث الشبكة، الذي يختبر جميع التركيبات بشكل شامل، و بحث عشوائي، الذي يقوم بتجميع التكوينات للحصول على نتائج أسرع. من أجل نهج أكثر ذكاء، تحسين بايزي يستخدم نماذج احتمالية لتحديد مجموعات المعلمات الفائقة الواعدة.
للنماذج واسعة النطاق، وخاصة الشبكات العصبية العميقة في رؤية الكمبيوتر، هايبر باند يمكن تسريع ضبط المعلمات الفائقة بما يصل إلى ثلاث مرات مقارنة بأساليب بايز. حتى التعديلات الطفيفة على المعلمات الفائقة يمكن أن تؤدي إلى تحسينات ملحوظة في الدقة. منصات مثل أمازون سيج ميكر قم بتبسيط هذه العملية من خلال تقديم الضبط الآلي باستخدام بحث Bayesian و Hyperband. بمجرد تحسين المعلمات الفائقة، يمكن أن يؤدي التركيز على ميزات الإدخال إلى تحسين الأداء.
تلعب ميزات الإدخال التي تقدمها للنموذج دورًا محوريًا في نجاحه. يمكن لعدد قليل جدًا من الميزات أن يعيق التعميم، في حين أن الكثير منها يمكن أن يؤدي إلى الإفراط في التجهيز والتعقيد غير الضروري. يمكن أن تؤدي الميزات المرتبطة ارتباطًا وثيقًا ببعضها البعض أو غير ذات الصلة بالمتغير المستهدف أيضًا إلى تدهور الأداء وإخفاء قابلية تفسير النموذج.
تساعد تقنيات اختيار الميزات في تحديد المدخلات الزائدة أو غير المفيدة وإزالتها. تتمثل إحدى الطرق في إضافة الميزات أو إزالتها بشكل متكرر، واختبار تأثيرها على أداء النموذج. أدوات مثل شكل قيم (تفسيرات Shapley المضافة) يمكن تحديد مساهمة كل ميزة، مما يسهل التخلص من تلك ذات التأثير الأدنى. بالإضافة إلى ذلك، تضمن تقنيات المعالجة المسبقة مثل تحجيم الميزات موازنة متغيرات الإدخال بشكل صحيح أثناء التحسين، مما يحسن استقرار النموذج. مكتبات مثل سكيكيت ليرن توفير تطبيقات يمكن الوصول إليها للعديد من طرق اختيار الميزات والمعالجة المسبقة.
يمكن أن يؤدي تبسيط النماذج من خلال التقليم والقياس الكمي إلى تقليل المتطلبات الحسابية بشكل كبير مع الحفاظ على الدقة.
التقليم يزيل الأوزان غير الضرورية من النموذج. يمكن للتقليم القائم على الحجم، متبوعًا بإعادة التدريب، الحفاظ على الأداء مع تقليل المعلمات بنسبة 30-50٪. لا تؤدي هذه العملية إلى تقليل حجم النموذج فحسب، بل تجعل الاستدلال أسرع وأكثر كفاءة.
التحديد الكمي يقلل من دقة القيم العددية في النموذج. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي تحويل قيم الفاصلة العائمة 32 بت إلى أعداد صحيحة 16 بت أو 8 بت إلى مكاسب كبيرة في الأداء. في وحدات معالجة الرسومات NVIDIA A100، يمكن أن يؤدي خفض الدقة من FP32 إلى BF16/FP16 نظريًا إلى زيادة الأداء من 19.5 TFLOPS إلى 312 TFLOPS - وهو تحسن بمقدار 16 ضعفًا. في التدريب على نماذج اللغة، أظهر استخدام أنواع البيانات منخفضة الدقة زيادة بنسبة 15٪ في إنتاجية الرمز المميز. عادةً ما يؤدي التحديد الكمي إلى تقليص حجم النموذج بنسبة 75-80٪ مع الحد الأدنى من فقدان الدقة (عادة أقل من 2٪). في حين أن التحديد الكمي بعد التدريب بسيط، إلا أنه قد يؤثر قليلاً على الدقة؛ تدريب مدرك للقياس الكمي يعالج هذا من خلال النظر في قيود الدقة أثناء مرحلة التدريب، والحفاظ على الأداء بشكل أكثر فعالية.
يمكن أن يؤدي الجمع بين التقليم والتقدير الكمي إلى فوائد أكبر. على سبيل المثال، قام أحد البنوك الكبرى بتخفيض وقت الاستدلال بنسبة 73٪ باستخدام هذه الطرق. غالبًا ما تكون النماذج التي تخضع للتقليم متبوعًا بالتكميم أصغر بمقدار 4-5 × وأسرع 2-3 مرات من نظيراتها الأصلية. لضمان أن توفر هذه التحسينات فوائد واقعية، من الضروري قياس المقاييس مثل وقت الاستدلال واستخدام الذاكرة و FLOPS طوال العملية.
تعمل الأدوات المتقدمة على نقل عمليات سير عمل التعلم الآلي إلى المستوى التالي، مما يؤدي إلى تحسين عمليات التدريب والاستدلال والنشر. تعالج هذه الأدوات تحديات الإنتاج الشائعة، وتساعد الفرق على تسريع النشر وإنشاء أنظمة فعالة وقابلة للتطوير مع الحفاظ على الدقة العالية.
XGBoost هو خيار متميز لمهام البيانات المنظمة مثل الانحدار والتصنيف والتجميع. إن قدرتها على التعامل بكفاءة مع مجموعات البيانات الكبيرة وتقديم أداء عالٍ تجعلها أداة مفضلة للعديد من ممارسي التعلم الآلي.
يستفيد التعلم المنقول من النماذج المدربة مسبقًا، مثل ريسنيت-50 تدربت على إيمج نت، لتبسيط وتسريع عملية الضبط الدقيق لمهام محددة. هذا النهج مفيد بشكل خاص عند العمل مع بيانات التدريب المحدودة، لأنه يستغل الأنماط المستفادة من مجموعات البيانات الأكبر والمتنوعة لتحسين الأداء. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن النماذج المدربة مسبقًا يمكن أن تحمل أحيانًا تحيزات من بيانات التدريب الأصلية الخاصة بها.
تينسورت آر تي تم تصميمه لتحسين نماذج التعلم العميق للاستدلال وزيادة الإنتاجية وتقليل وقت الاستجابة. هذا يجعلها مثالية للتطبيقات عالية الأداء.
وقت تشغيل ONNX يقدم حلاً متعدد الاستخدامات ومتعدد المنصات لنشر النماذج من أطر مثل PyTorch، تينسورفلو/كيراسو «فلايت» و «سكيت-ليرن». وهو يدعم النشر عبر مجموعة من بيئات الأجهزة والبرمجة، بما في ذلك Python و C # و C ++ و Java. تعمل كلتا الأداتين على تحسين كفاءة الاستدلال وضمان الاستخدام الأمثل للموارد في إعدادات الإنتاج.
يمكن أن تؤدي إدارة نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي المتعددة إلى زيادة التكاليف والتعقيد لفرق التعلم الآلي (ML) بسرعة. ولمعالجة هذه المشكلة، تلعب منصات التنسيق دورًا رئيسيًا في تبسيط العمليات وتحسين الأداء. يعمل Prompts.ai على تبسيط هذه التحديات من خلال تقديم واجهة واحدة لمركزية الوصول إلى النموذج وفرض الحوكمة ومراقبة الإنفاق على الذكاء الاصطناعي.
يعمل Prompts.ai على تحسين إدارة النماذج من خلال توحيد الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا رائدًا للذكاء الاصطناعي - بما في ذلك جي بي تي -5، كلود، الجوزاء، و لاما - من خلال واجهة برمجة تطبيقات واحدة. يعد التبديل بين النماذج أمرًا بسيطًا مثل ضبط إعداد التكوين. تتضمن المنصة أيضًا مكتبة قوالب سريعة ذات إصدار، مما يمكّن الفرق من إعادة استخدام تدفقات العمل الفعالة عبر الأقسام. على سبيل المثال، يمكن لفريق دعم العملاء في الولايات المتحدة إعداد سير عمل يسترجع مقالات قاعدة المعرفة، ويوجه الاستعلامات إلى النموذج الأكثر فعالية من حيث التكلفة استنادًا إلى التعقيد، ويتحقق من البيانات الحساسة، ويسجل كل تفاعل. يسمح هذا الإعداد للفرق باختبار النماذج الجديدة في البيئات المرحلية مع الحفاظ على الإصدارات المستقرة في الإنتاج، وتعزيز التحديثات فقط بعد التقييم الشامل.
يدمج Prompts.ai العمليات المالية مباشرة في تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي، مما يوفر تتبعًا في الوقت الفعلي للإنفاق حسب النموذج والفريق والمشروع. تعرض لوحات المعلومات التكاليف بالدولار الأمريكي مع تفاصيل تفصيلية حسب اليوم أو الساعة، مما يعكس استخدام الرمز المميز وأسعار المزود. يمكن للمؤسسات تحديد الميزانيات - على سبيل المثال، وضع حد أقصى لمشروع مبيعات بمبلغ 25,000 دولار شهريًا - وتلقي التنبيهات عندما يصل الإنفاق إلى 75٪ أو 90٪ أو 100٪ من الحد الأقصى. تعمل قواعد التوجيه الديناميكي على تحسين التكاليف من خلال تعيين مهام منخفضة المخاطر لنماذج أكثر تكلفة مع الاحتفاظ بالخيارات المتميزة للأعمال الهامة. من خلال ربط استخدام النموذج بنتائج الأعمال، تقوم المنصة بحساب مقاييس التكلفة لكل نتيجة، مما يساعد صانعي القرار على تقييم عائد الاستثمار (ROI). هذا المستوى من التحكم في التكاليف يدعم أيضًا قياس الأداء ويضمن الامتثال.
يسمح Prompts.ai للفرق بقياس النماذج جنبًا إلى جنب باستخدام أعباء العمل الحقيقية والمطالبات الخاصة بالولايات المتحدة، مثل التسعير المستند إلى الدولار وتنسيقات التاريخ MM/DD/YYYY. توفر المقاييس مثل وقت الاستجابة (وقت استجابة p95) والتكلفة لكل 1000 رمز ونقاط الجودة رؤى قابلة للتنفيذ. على سبيل المثال، قد تُظهر المقارنة أن أحد النماذج أرخص بنسبة 28٪ ولكنه أقل دقة بنسبة 6٪ للاستفسارات الحساسة للامتثال، مما يوجه قرارات السياسة. على صعيد الامتثال، تفرض المنصة التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار وتتكامل مع تسجيل الدخول الأحادي (SSO) لتقييد تعديلات سير العمل الحساسة للمستخدمين المصرح لهم. تمنع حواجز الحماية المدمجة النماذج الخارجية من الوصول إلى البيانات الحساسة، بينما تدعم سجلات التدقيق المركزية SOC 2 و HIPAA والمراجعات التنظيمية الأخرى. بدأت Prompts.ai عملية تدقيق SOC 2 Type 2 في 19 يونيو 2025، وتحتفظ بمركز ثقة عام للحصول على تحديثات في الوقت الفعلي حول وضعها الأمني.
إن تحسين أداء نماذج التعلم الآلي ليس مجرد ضرورة تقنية - إنه يؤثر بشكل مباشر على أرباحك النهائية. من خلال الاستفادة من استراتيجيات التحسين التي أثبتت جدواها، يمكن للشركات تحسين دقة النموذج بنسبة 15-40٪ مع خفض تكاليف الاستدلال بنسبة 30-70٪. على سبيل المثال، يمكن لشركة أمريكية تتعامل مع 50 مليون تنبؤ شهريًا توفير مئات الآلاف من الدولارات سنويًا عن طريق التبديل إلى أوقات التشغيل المحسّنة مثل TensorRT أو ONNX Runtime بأسعار GPU السحابية القياسية.
يكمن التحدي الرئيسي في موازنة الدقة والسرعة والتكلفة لكل حالة استخدام. لنأخذ تطبيق الخدمات المصرفية عبر الهاتف المحمول كمثال - فقد يعطي الأولوية للنماذج المشذبة أو الكمية لتقليل زمن الوصول والحفاظ على عمر البطارية عبر ملايين الأجهزة. وفي الوقت نفسه، يمكن لنظام الكشف عن الاحتيال حجز نماذج عالية الدقة للمعاملات الهامة، وتوجيه الاستفسارات ذات المخاطر المنخفضة من خلال بدائل أكثر فعالية من حيث التكلفة. يبسط Prompts.ai عملية صنع القرار هذه من خلال تركيز اختيار النموذج وتتبع التكلفة، مما يجعل إدارة هذه المقايضات أسهل.
للبدء في تحقيق العوائد، ابدأ بقياس الأداء الحالي والتكاليف عبر 1-3 عمليات سير عمل رئيسية للتعلم الآلي. ركز على التحسينات القابلة للتحقيق، مثل ضبط المعلمات الفائقة أو اعتماد أوقات تشغيل محسّنة، لتأمين مكاسب سريعة. يتيح لك دمج عمليات سير العمل هذه في Prompts.ai مراقبة مقاييس الأداء، وتجربة النماذج المشذبة أو المقطرة، وربط استخدام النموذج مباشرةً بنتائج الأعمال - سواء كان ذلك من خلال تقليل التكلفة لكل تنبؤ، أو تلبية اتفاقيات مستوى الخدمة (SLA)، أو زيادة الإيرادات لكل زائر. يمكن أن تساعدك هذه الجهود في تقدير فترة الاسترداد من 6 إلى 18 شهرًا.
بالإضافة إلى هذه التحسينات الفورية، يوفر Prompts.ai إطارًا للحوكمة طويلة الأجل والعوائد القابلة للتطوير. من خلال توحيد فرق التمويل والمخاطر والهندسة تحت منصة واحدة، فإنها تضفي الطابع المؤسسي على إدارة إنفاق الذكاء الاصطناعي والامتثال. تضمن ميزات مثل سجلات التدقيق المركزية وعناصر التحكم في الوصول القائمة على الأدوار وحواجز الحماية المضمنة أن النماذج التي تم فحصها وعالية الأداء فقط هي التي تصل إلى مرحلة الإنتاج. يعمل هذا النهج المبسط على تحويل التحسينات المعزولة إلى عملية قابلة للتكرار وقابلة للتطوير، مما يعزز أداء النموذج والامتثال التنظيمي. النتيجة؟ مكاسب إنتاجية ملموسة وعائد استثمار قابل للقياس عبر مؤسستك.
يتضمن ضبط المعلمات الفائقة الضبط الدقيق لإعدادات نموذج التعلم الآلي - مثل معدل التعلم أو حجم الدفعة أو عدد الطبقات - لتحسين أدائه. من خلال التجربة المنهجية لمجموعات مختلفة، يمكنك تعزيز دقة النموذج والتأكد من تعميمه بشكل فعال على البيانات غير المرئية.
عند القيام بذلك بشكل صحيح، يقلل الضبط من الأخطاء ويتجنب الإفراط في التجهيز، مما يساعد النموذج على الأداء بشكل موثوق يتجاوز مجرد مجموعة بيانات التدريب. يمكن لتقنيات مثل البحث الشبكي أو البحث العشوائي أو استخدام الأطر الآلية تبسيط عملية التحسين هذه وتسريعها.
غالبًا ما يتضمن تحسين نماذج التعلم الآلي للأداء والكفاءة طريقتين رئيسيتين: تشذيب و التحديد الكمي.
التقليم يركز على تقليص النموذج من خلال التخلص من المعلمات غير الضرورية. ومن خلال تقليل حجم النموذج وتعقيده، فإنه يحقق عمليات حسابية أسرع ويستخدم موارد أقل، كل ذلك مع الحفاظ على الدقة عند المستويات شبه الأصلية.
التحديد الكمي يعالج متطلبات الذاكرة والحسابات باستخدام أنواع بيانات منخفضة الدقة لأوزان النماذج وعمليات التنشيط - مثل التبديل من 32 بت إلى 8 بت. لا يؤدي هذا النهج إلى تسريع الاستدلال فحسب، بل يضمن أيضًا إمكانية تشغيل النموذج بفعالية على الأجهزة المقيدة بالأجهزة، مثل الهواتف الذكية أو الأجهزة المتطورة.
يجعل Prompts.ai إدارة النفقات أمرًا سهلاً من خلال الدفع أولاً بأول النظام، مما يتيح الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا للذكاء الاصطناعي. يتيح هذا الأسلوب للمستخدمين خفض التكاليف بنسبة تصل إلى 98٪، والدفع فقط مقابل ما يستخدمونه بالفعل. إنها طريقة ذكية للحفاظ على الميزانيات تحت السيطرة دون التضحية بالوصول إلى الأدوات القوية.
بالنسبة للمؤسسات التي تعطي الأولوية للأمان والامتثال، يوفر Prompts.ai منصة آمنة وجاهزة للمؤسسات. بفضل ميزات الحوكمة القوية، فإنه يضمن الوصول الخاضع للرقابة إلى أدوات الذكاء الاصطناعي وسير العمل، مما يساعد الشركات على تلبية المعايير التنظيمية مع حماية بياناتها.
