Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تعد إدارة تكاليف نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) أمرًا بالغ الأهمية مع نمو اعتماد الذكاء الاصطناعي. توفر الأدوات مفتوحة المصدر طريقة لتقليل النفقات مع الحفاظ على التحكم في البنية التحتية والاستخدام. فيما يلي ملخص سريع لما تحتاج إلى معرفته:
يعد فهم العوامل الكامنة وراء تكاليف LLM (نموذج اللغة الكبيرة) أمرًا بالغ الأهمية لإدارة النفقات بفعالية. يمكن أن تتراوح هذه التكاليف من بضعة سنتات فقط إلى أكثر من 20,000 دولار شهريًا لكل مثيل في البيئات السحابية. تشكل العديد من العناصر هيكل التكلفة الإجمالي، بما في ذلك تعقيد النموذج، وأحجام المدخلات والمخرجات، وأنواع الوسائط، واحتياجات وقت الاستجابة، وأساليب الترميز. بشكل عام، تأتي النماذج الأكثر تقدمًا بتكاليف أعلى، لذا فإن إيجاد التوازن الصحيح بين الأداء والميزانية أمر ضروري. تساعد معرفة دوافع التكلفة هذه على تمهيد الطريق لاستراتيجيات أكثر ذكاءً للتحكم في النفقات.
البنية التحتية للحوسبة هي العمود الفقري لأي نشر لـ LLM وغالبًا ما تكون أكبر تكلفة. على سبيل المثال، استضافة Llama3 على الخدمات اللاسلكية المتقدمة مع مثيل ml.p4d.24xlarge الموصى به يكلف ما يقرب من 38 دولارًا في الساعة، ويضيف ما يصل إلى 27,360 دولارًا على الأقل شهريًا. يمكن أن يؤثر اختيار مزود السحابة المناسب ونموذج التسعير بشكل كبير على هذه التكاليف. توفر خيارات مثل المثيلات حسب الطلب والمثيلات الفورية والمحجوزة توفيرًا متفاوتًا. يمكن لمثيلات Spot، على سبيل المثال، تقليل التكاليف بنسبة تصل إلى 90٪ مقارنة بالأسعار عند الطلب، بينما يمكن للمثيلات المحجوزة توفير ما يصل إلى 75٪ لأحمال العمل المتسقة. للتوضيح، الخدمات اللاسلكية المتقدمة تبلغ تكلفة مثيل p3.2xlarge 3.06 دولارًا للساعة عند الطلب ولكنها تنخفض إلى 0.92 دولارًا للساعة كمثيل فوري.
وبدون التحسين الدقيق، يمكن أن تخرج هذه النفقات عن نطاق السيطرة. من خلال ضبط خيارات البنية التحتية، يمكن للمؤسسات تعظيم قيمة استثماراتها في الذكاء الاصطناعي مع توسيع نطاق العمليات بكفاءة. ومن الأمثلة البارزة على ذلك وجه معانقشراكة 2024 مع كاست إيه آي، والتي تستخدم مجموعات Kubernetes لتحسين عمليات نشر LLM، وخفض تكاليف السحابة مع تحسين الأداء والموثوقية.
بالإضافة إلى الأجهزة، تلعب الطريقة التي تعالج بها النماذج البيانات أيضًا دورًا كبيرًا في تشكيل التكاليف.
يعد الترميز جزءًا أساسيًا من كيفية عمل LLMs - ويؤثر بشكل مباشر على التكاليف. كما يقول إدواردو ألفاريز:
«LLMs لا تقوم فقط بإنشاء نص - إنها تولد مخرجات اقتصادية، رمزًا واحدًا في كل مرة».
يعمل الترميز على تقسيم النص إلى أجزاء أصغر - مثل أجزاء الكلمات أو الكلمات الكاملة أو علامات الترقيم - التي يمكن للنموذج معالجتها. ما يقرب من 750 كلمة تساوي 1000 رمز. تعني المطالبات الأطول أو ارتفاع عدد الرموز في الطلبات تكاليف أعلى وأوقات استجابة أبطأ لواجهة برمجة التطبيقات.
تتراوح أسعار الخدمات المتميزة مثل GPT-4 عادةً بين 0.03 دولار و 0.06 دولار لكل 1000 رمز. على سبيل المثال، تتقاضى GPT-4 0.03 دولارًا لكل 1000 رمز إدخال و 0.06 دولارًا لكل 1000 رمز إخراج. في المقابل، يقدم GPT-3.5 Turbo أسعارًا أقل بكثير عند 0.0015 دولارًا لكل 1000 رمز إدخال و 0.002 دولارًا لكل 1000 رمز إخراج. لوضع هذا في الاعتبار، تبلغ تكلفة معالجة استعلام واحد باستخدام GPT-4o 0.1082 دولارًا، بينما تبلغ تكلفة GPT-4o-mini 0.0136 دولارًا. إذا قام 50 مستخدمًا نشطًا يوميًا بإجراء 20 استفسارًا لكل منهم، فستكون التكلفة الشهرية حوالي 3246.00 دولارًا لـ GPT-4o مقارنة بـ 408.00 دولارًا لـ GPT-4o-mini.
يمكن أن تساعد إدارة الرموز بشكل فعال - مثل مطالبات التكثيف ومراقبة الاستخدام وتقسيم المدخلات الكبيرة إلى أجزاء أصغر - في تقليل هذه التكاليف.
بعد تكاليف الحساب والرمز، تعد مكالمات API وتخزين البيانات من الاعتبارات المهمة الأخرى للميزانية. يمكن أن تتراكم طلبات API، خاصة تلك التي تحدث في الخلفية، بسرعة. تنبع التكاليف من عوامل مثل أحجام الإدخال/الإخراج، ومطالبات التطبيق، واستخدام قواعد بيانات المتجهات.
بالنسبة للمؤسسات التي تتعامل مع أحجام الطلبات الكبيرة، يمكن أن تتصاعد هذه التكاليف بسرعة. على سبيل المثال، يمكن أن تكلف مهمة تحليل المشاعر باستخدام GPT-4-Turbo - معالجة 30 طلبًا في الدقيقة بمتوسط إدخال يبلغ 150 رمزًا وإخراج 45 رمزًا - حوالي 3,693.60 دولارًا شهريًا. سيكلف عبء العمل نفسه على LLAMA3-8b، الذي يعمل على مثيل AWS G5.2xLarge، حوالي 872.40 دولارًا شهريًا لمثيل واحد أو 1744.80 دولارًا لمثيلين.
تزداد تكاليف تخزين البيانات أيضًا عند إدارة مجموعات البيانات الكبيرة أو سجلات المحادثات أو قواعد البيانات المتجهة المستخدمة في تطبيقات الجيل المعزز للاسترداد (RAG).
يمكن أن يؤدي تحسين استخدام API إلى تحقيق وفورات كبيرة. على سبيل المثال، يمكن لمكالمات API للمعالجة المجمعة خفض التكاليف بنسبة تصل إلى 50٪ للمهام التي يمكن أن تنتظر حتى 24 ساعة. يعمل هذا النهج جيدًا للعمليات غير العاجلة مثل تحليل البيانات أو إنشاء المحتوى. في نهاية المطاف، تتضمن إدارة تكاليف LLM موازنة السرعة والدقة والنفقات. تحتاج المؤسسات إلى تقييم احتياجاتها الخاصة للعثور على أفضل مزيج من النماذج والبنية التحتية وأنماط الاستخدام.
يعد الحفاظ على تكاليف LLM تحت السيطرة أمرًا بالغ الأهمية، وتعد الأدوات مفتوحة المصدر طريقة رائعة لتتبع وإدارة هذه النفقات بفعالية. تمنحك هذه الأدوات رؤى واضحة حول الإنفاق بينما تساعدك في العثور على طرق لتحسين الاستخدام. أدناه، نستكشف ثلاثة خيارات متميزة تتكامل بسلاسة مع سير عمل التطوير وتقدم ميزات قوية لإدارة تكاليف LLM.
يعد Langfuse حلاً قويًا لتتبع وتسجيل تطبيقات LLM، مما يسهل على الفرق فهم عمليات سير العمل وتصحيحها مع مراقبة النفقات. يتتبع مقاييس الاستخدام التفصيلية - مثل عدد الوحدات المستهلكة لكل نوع استخدام - ويوفر تفاصيل التكلفة بالدولار الأمريكي. من خلال الدمج مع الأطر الشائعة مثل لانجتشين، مؤشر اللاما، و أوبن إيه آي SDK، Langfuse تراقب كل من الإجراءات المتعلقة بـ LLM وغير LLM.
بالنسبة للفرق المهتمة بالتكلفة، تقدم Langfuse ميزات عملية مثل أخذ عينات أقل من الآثار أو تسجيل البيانات الأساسية فقط لتقليل النفقات العامة. تتوفر المنصة في خطط مختلفة، بما في ذلك خطة Hobby المجانية ذات الميزات المحدودة والخيارات المدفوعة وإصدار مفتوح المصدر مستضاف ذاتيًا.
يسد OpenLit فجوة حرجة في المراقبة التقليدية من خلال التركيز على مقاييس الأداء الخاصة بالذكاء الاصطناعي. في حين افتح القياس عن بُعد مفيد لبيانات التطبيق العامة، فهو لا يتتبع التفاصيل التي تركز على الذكاء الاصطناعي - هذا هو المكان الذي يتدخل فيه OpenLit. من خلال دعم أكثر من 50 من مزودي LLM وقواعد بيانات المتجهات وأطر الوكلاء ووحدات معالجة الرسومات، يوفر OpenLit خيارات تكامل واسعة النطاق.
تشتمل المنصة على SDK الذي يقوم تلقائيًا بضبط الأحداث وجمع الامتدادات والمقاييس والسجلات، سواء كنت تستخدم OpenAI، أنثروبي، كوهير، أو نموذج محلي تم ضبطه بدقة. كما يتيح لك تحديد الأسعار المخصصة للنماذج الخاصة أو التي تم ضبطها بدقة، مما يضمن تتبع التكلفة بدقة. بالإضافة إلى ذلك، يجمع OpenLit البيانات الوصفية من مدخلات ومخرجات LLM ويراقب أداء GPU للمساعدة في تحديد أوجه القصور. يضمن توافقه مع OpenTelemetry الاندماج السلس في إعدادات المراقبة الحالية.
تتخذ Helicone نهجًا مختلفًا من خلال العمل كوكيل بين التطبيق الخاص بك وموفري LLM. يتيح هذا الإعداد تسجيل الطلبات وتقديم ميزات مثل التخزين المؤقت وتحديد المعدل والأمان المحسن - كل ذلك دون الحاجة إلى تغييرات كبيرة في التعليمات البرمجية.
تتمثل إحدى ميزات Helicone البارزة في قدرتها على التخزين المؤقت، والتي يمكن أن تقلل التكاليف بنسبة 15-30٪ لمعظم التطبيقات. يعد تنفيذ هذه الميزة أمرًا سهلاً ويتطلب الحد الأدنى من التعديلات. في ما يلي مثال:
openai.api_base = "https://oai.helicone.ai/v1»
client.chat.completions.create (
نموذج = «النص - دافينسي-003"،
prompt= «قل هذا اختبار»،
عناوين إضافية = {
«مصادقة الهيليوم»: «حامل {HELICONE_API_KEY}»،
«تم تمكين ذاكرة التخزين المؤقت لـ Helicon»: «صحيح»، # إلزامي، قم بتمكين التخزين المؤقت
«التحكم في ذاكرة التخزين المؤقت»: «الحد الأقصى للعمر = 2592000"، # اختياري، ذاكرة التخزين المؤقت لمدة 30 يومًا
«Helicone-Cache-Bucket-Max-Size»: «3"، # اختياري، قم بتخزين ما يصل إلى 3 أشكال
«بذور هيليكون-كاش»: «1"، # بذرة حتمية اختيارية
})
نيشانت شوكلا، المدير الأول للذكاء الاصطناعي في ذئب، أشادت ببساطتها وفعاليتها:
«ربما كان التغيير الأكثر تأثيرًا المكون من سطر واحد الذي رأيته مطبقًا على قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بنا.»
عند استخدامه جنبًا إلى جنب مع استراتيجيات التحسين الفوري، يمكن للتخزين المؤقت لـ Helicone خفض تكاليف LLM بنسبة 30-50٪، مع إمكانية تحقيق وفورات أكبر في بعض الحالات - حتى 90٪.
كل من هذه الأدوات تجلب نقاط قوة فريدة إلى الطاولة. تتألق Langfuse بقدرات التتبع التفصيلية والإدارة السريعة. تتميز OpenLit بالتكامل العميق وميزات المراقبة التي تركز على الذكاء الاصطناعي، بينما تقدم Helicone مكاسب سريعة من خلال نهج التخزين المؤقت وتوفير التكاليف القائم على الوكيل. يعتمد الخيار الأفضل على احتياجاتك الخاصة وبنيتك التحتية وأولوياتك.
يتطلب توسيع نطاق البنية التحتية لـ LLM دون زيادة الإنفاق إيجاد التوازن الصحيح بين الأداء والمراقبة وكفاءة الموارد وإدارة التكاليف القوية.
تعد مراقبة استخدام الرمز المميز واحدة من أكثر الطرق فعالية لإدارة تكاليف LLM. نظرًا لأن العديد من مزودي LLM يتقاضون رسومًا بناءً على الرموز - عادةً لكل 1,000 رمز - فإن تقليل الرموز غير الضرورية يمكن أن يؤدي إلى تحقيق وفورات كبيرة.
إحدى الطرق الفعالة هي الهندسة السريعة، والتي يمكن أن تقلل من استخدام الرمز المميز بنسبة تصل إلى 85٪. على سبيل المثال، بدلاً من كتابة «يرجى كتابة مخطط تفصيلي لمنشور مدونة حول تغير المناخ يغطي الأسباب والتأثيرات والحلول بصيغة جذابة»، يمكنك تبسيطه إلى «إنشاء مخطط تفصيلي لمدونة تغير المناخ مع الأسباب والتأثيرات والحلول». يقلل هذا التعديل الطفيف من استخدام الرمز المميز مع الحفاظ على وضوح الرسالة.
إدارة السياق هي طريقة أخرى للتوفير في الرموز. من خلال تضمين التفاصيل الأساسية فقط وإزالة المعلومات المتكررة أو غير ذات الصلة، يمكن للفرق خفض استخدام الرمز المميز بنسبة تصل إلى 97.5٪. وبالمثل، السيطرة طول الاستجابة من خلال وضع حدود رمزية وتشجيع المخرجات الموجزة يمكن أن يقلل الاستخدام بنسبة 94٪.
اختيار النموذج المناسب للمهمة المطروحة يلعب أيضًا دورًا كبيرًا في إدارة التكلفة. يؤدي استخدام نماذج أصغر حجمًا ومحددة المهام لمهام أبسط مع الاحتفاظ بنماذج أكثر قوة للعمليات المعقدة إلى إنشاء نظام متدرج يوازن بين التكلفة والأداء:
بالإضافة إلى تحسين الرمز المميز، يمكن أن يؤدي التوزيع الفعال لأحمال العمل والتخزين المؤقت إلى تقليل التكاليف بشكل أكبر.
موازنة التحميل يضمن توزيع الطلبات بالتساوي بين العديد من LLMs، وتجنب الاختناقات وتحسين أوقات الاستجابة. التخزين المؤقت، من ناحية أخرى، يقوم بتخزين البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر لاسترجاعها بشكل أسرع.
هناك استراتيجيات توجيه مختلفة لتحسين الكفاءة:
الطريقة الأكثر تقدمًا هي التخزين المؤقت الدلالي، الذي يخزن نتائج الاستعلام بناءً على المعنى والسياق بدلاً من المطابقات التامة. وهذا يسمح بإعادة استخدام النتائج للاستعلامات المتشابهة لغويًا، مما يوفر ما يصل إلى 67٪ من الرموز المميزة.
قام مزودو السحابة الرئيسيون بدمج التخزين المؤقت في منصاتهم لمساعدة المستخدمين على توفير التكاليف. على سبيل المثال:
من خلال الجمع بين التوفير الرمزي والتوجيه الذكي والتخزين المؤقت، يمكن للمؤسسات زيادة تشديد إدارة التكاليف من خلال الحوكمة الاستراتيجية.
تتطلب الإدارة الفعالة لتكاليف LLM نهجًا منظمًا يوفر القيمة عبر المؤسسة.
تتمثل إحدى طرق إدارة التكلفة المركزية في اعتماد هندسة LLM الشبكية، الذي يوحد تتبع التكاليف ويفرض السياسات ويمكّن من اختبار استراتيجيات التحسين في جميع المشاريع. بالإضافة إلى ذلك، أدوات المراقبة والمراقبة مثل Weights & Biases، يمكن لـ WandBot و Honeycomb و Paradigm تتبع الاستخدام ووقت الاستجابة والإنفاق لتحديد أوجه القصور وتحسين عملية صنع القرار.
حلول تخصيص التكلفة تقديم تفاصيل تفصيلية للنفقات حسب الفريق أو التطبيق، وهو أمر مفيد بشكل خاص في البيئات ذات النماذج المتعددة. أ نهج فينوبس - التركيز على العمليات المالية - يمكن أن يساعد في تحسين الإنفاق من خلال تقييم أداء النموذج بانتظام، وتحسين المطالبات، والاستفادة من استراتيجيات التخزين المؤقت.
على سبيل المثال، دراسة عام 2025 بواسطة داتايكو وجد أن نشر مساعد معرفي مُدار ذاتيًا على مستوى الشركة لحركة مرور عالمية ثابتة يقلل التكاليف بنسبة تصل إلى 78٪ مقارنة بخدمات الدفع لكل رمز. ويعزى ذلك إلى حد كبير إلى طبيعة عبء العمل الذي يمكن التنبؤ به وكبر حجمه.
يمكن دمج أدوات إدارة التكلفة مفتوحة المصدر في عمليات سير عمل نموذج اللغة الكبيرة (LLM) بسلاسة دون تعطيل العمليات. من خلال الجمع بين استراتيجيات التحكم في التكاليف وإمكانية الملاحظة، يمكنك إنشاء نهج استباقي قائم على البيانات لإدارة النفقات.
للتحكم في سير عمل LLM الخاص بك، يمكنك إما تثبيت OpenTelemetry SDK المناسب يدويًا للغة البرمجة الخاصة بك وإضافة رمز جمع التتبع أو أتمتة العملية باستخدام OpenLit. بالنسبة إلى OpenLit، اتبع الخطوات التالية:
تثبيت الأنابيب: أوبن ليتمصدر_الفندق_إلى نقطة النهاية و عناوين الأدوات الخاصة بمصدري الفنادقاستيراد أوبنليت؛ أوبنليت.init ()يمكنك أيضًا تخصيص الإعداد من خلال تحديد المعلمات مثل اسم التطبيق والبيئة. مرة أخرى في يوليو 2024، جرافانا أبرز كيف يمكن لـ OpenLit تصور بيانات السلاسل الزمنية من خلال جرافانا لوحات المعلومات، التي تقدم رؤى محسنة حول أداء النظام وتتبع التكلفة.
عند إعداد عمليات سير العمل الخاصة بك، تأكد من التقاط السجلات المنظمة التي تتضمن عناصر مهمة مثل المطالبات والاستجابات والأخطاء والبيانات الوصفية (على سبيل المثال، نقاط نهاية API ووقت الاستجابة).
بمجرد تجهيز سير العمل الخاص بك، يصبح التعاون في الوقت الفعلي وإعداد التقارير أمرًا ضروريًا لمراقبة التكاليف المتعلقة بـ LLM. تتفوق الأدوات مفتوحة المصدر هنا، حيث توفر لوحات معلومات مشتركة بمقاييس الوقت الفعلي وتنبيهات تلقائية. تساعد هذه الميزات الفرق على معالجة الزيادات غير المتوقعة في الإنفاق أو مشكلات الأداء بسرعة قبل تفاقمها.
صمم استراتيجية المراقبة الخاصة بك لتتماشى مع بنية LLM وحالة الاستخدام. على سبيل المثال:
للتكامل الناجح، اختر أدوات مفتوحة المصدر تعمل بسلاسة مع البنية التحتية الحالية لـ LLM. ابحث عن الحلول التي توفر إمكانات تكامل قوية مع مزودي LLM الرئيسيين وأطر التنسيق وقواعد بيانات المتجهات والخدمات السحابية. يمكن للأدوات التي تحتوي على لوحات معلومات سهلة الاستخدام ووثائق مفصلة ودعم مجتمعي نشط أن تقلل بشكل كبير من وقت الإعداد.
منصات مثل prompts.ai توضيح كيف يمكن أن تبدو إدارة LLM الفعالة في الممارسة العملية. تدعم أدواتهم القائمة على الذكاء الاصطناعي مهامًا مثل معالجة اللغة الطبيعية وإنشاء المحتوى الإبداعي وأتمتة سير العمل. بالإضافة إلى ذلك، فهي تتيح التعاون في الوقت الفعلي وإعداد التقارير الآلية وسير عمل الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط - كل ذلك أثناء تتبع تكاليف الترميز على أساس الدفع أولاً بأول.
يعد تتبع الاستخدام وإجراء تعديلات منتظمة أمرًا بالغ الأهمية لتجنب الزيادات غير المتوقعة في التكاليف مع تطور أنماط الاستخدام الخاصة بك. من خلال إعداد عمليات منظمة، يمكنك تحديد المشكلات المحتملة مبكرًا وإجراء التحسينات اللازمة.
تعمل لوحات المعلومات الآلية على تغيير قواعد اللعبة عندما يتعلق الأمر بمراقبة اتجاهات الإنفاق والاستخدام في الوقت الفعلي. ركز على تتبع المقاييس الرئيسية التي تؤثر بشكل مباشر على التكاليف، مثل استخدام الرمز المميز والتكلفة لكل طلب وتكرار الطلب حسب نقطة النهاية ومعدلات الوصول إلى ذاكرة التخزين المؤقت. توفر هذه المقاييس صورة واضحة عن كيفية استهلاك مواردك والأماكن التي قد توجد فيها أوجه قصور.
وللاستباق المشاكل، يمكنك إعداد تنبيهات للزيادات المفاجئة في الإنفاق أو انخفاضات الأداء استنادًا إلى البيانات التاريخية. يساعدك هذا النهج الاستباقي على اكتشاف المشكلات الصغيرة قبل أن تتحول إلى مشاكل مكلفة. وفقًا للبحث، يمكن للمؤسسات التي تنفذ استراتيجيات التحسين الفوري والتخزين المؤقت غالبًا تحقيق وفورات في التكاليف بنسبة 30-50٪.
يجب أن تقوم لوحة التحكم أيضًا بتفصيل النفقات حسب النموذج ونقطة النهاية ومجموعة المستخدمين. هذا المستوى من التفاصيل يجعل من السهل تحديد المناطق عالية التكلفة وتركيز جهود التحسين الخاصة بك حيث ستحدث الفرق الأكبر.
في حين أن المراقبة في الوقت الفعلي ضرورية، فإن مراجعات التكلفة المنتظمة تسمح بإجراء تحليل أعمق وتحسينات طويلة الأجل. اجعل من المعتاد مراجعة تكاليف LLM الخاصة بك شهريًا أو ربع سنويًا. خلال هذه المراجعات، قم بتحليل أنماط الاستخدام الخاصة بك لتحديد المجالات التي تكون فيها التكاليف أعلى من المتوقع. من هناك، يمكنك اتخاذ خطوات مستهدفة مثل ضبط النماذج أو تحسين المطالبات أو التبديل إلى نماذج أكثر فعالية من حيث التكلفة مع نمو تطبيقك.
حدد المعايير لتحديد شكل التكاليف «المعقولة» للعمليات المختلفة. على سبيل المثال، إليك مرجع سريع لمهام LLM الشائعة:
قارن تكاليفك الفعلية بهذه المعايير أثناء المراجعات. إذا تجاوزت بعض العمليات هذه النطاقات باستمرار، فقم بإعطاء الأولوية لها لمزيد من التحسين. على سبيل المثال، قد تجد أن بعض المطالبات تولد ردودًا طويلة جدًا أو أن نقاط النهاية المحددة لا تستفيد من التخزين المؤقت بالقدر المتوقع.
قم بتوثيق النتائج الخاصة بك وتتبع نتائج جهود التحسين بمرور الوقت. سيساعد هذا فريقك على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً لعمليات نشر LLM المستقبلية واستراتيجيات إدارة التكاليف.
لا تقتصر إدارة التكلفة على الأرقام فحسب، بل تتطلب أيضًا إجراءات قوية لأمن البيانات والامتثال لحماية المعلومات الحساسة. تعد حماية نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وبنيتها التحتية من الوصول غير المصرح به أو سوء الاستخدام أمرًا بالغ الأهمية.
ابدأ بإعداد إطار قوي لحوكمة الذكاء الاصطناعي. يجب أن يشمل ذلك سياسات أمنية واضحة لنشر الذكاء الاصطناعي وآليات المساءلة وعمليات التدقيق المنتظمة. تأكد من أن أدوات مراقبة التكاليف الخاصة بك تتعامل مع البيانات بأمان، مع عمليات محددة للوصول إلى بيانات LLM ومعالجتها.
يعد تصنيف البيانات وإخفاء الهوية والتشفير أمرًا ضروريًا في كل مرحلة من مراحل سير عمل إدارة التكلفة. حدد البيانات الحساسة في المطالبات والردود الخاصة بك، وقم بإخفاء هويتها حيثما أمكن، وتأكد من تشفير البيانات أثناء الراحة وأثناء النقل.
قم بتطبيق ضوابط وصول صارمة للحد من الأشخاص الذين يمكنهم عرض تفاصيل التكلفة وأنماط الاستخدام. يضمن التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) وصول الموظفين المصرح لهم فقط، بينما تضيف المصادقة متعددة العوامل (MFA) طبقة إضافية من الأمان للحسابات الإدارية. قم بمراجعة سجلات الوصول بانتظام للقبض على أي نشاط مشبوه.
قم بإجراء عمليات تدقيق منتظمة لأنظمة إدارة التكاليف الخاصة بك للتأكد من أنها تلبي معايير الصناعة مثل SOC 2 أو GDPR. راقب الأنماط غير العادية في نشاط LLM التي يمكن أن تشير إلى مشكلات أمنية، وقم بإجراء اختبار الاختراق لتحديد نقاط الضعف.
من المهم أيضًا تدريب فريقك على أفضل الممارسات لأمان الذكاء الاصطناعي التوليدي. يتضمن ذلك التعرف على هجمات الحقن الفوري ومنعها، والتعامل الآمن مع البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، واتباع سياسات صارمة لبيانات العمل الحساسة. على سبيل المثال، حظر إدخال البيانات غير المصرح بها إلى LLMs وتقييد استخدام المخرجات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي في القرارات الحاسمة.
تُظهر منصات مثل prompts.ai كيف يمكن أن تسير إدارة التكلفة والأمان جنبًا إلى جنب. يعمل تتبع الترميز الخاص بهم على أساس الدفع أولاً بأول مع الحفاظ على معايير حماية البيانات العالية. يوضح هذا أنه لا يتعين عليك التنازل عن الأمان لتحقيق إدارة فعالة للتكاليف.
أعادت أدوات المصدر المفتوح تشكيل كيفية تعامل الشركات مع إدارة تكاليف LLM، مما يوفر رؤية واضحة وتحكمًا أكبر في الإنفاق. في سوق الذكاء الاصطناعي سريع التوسع، حيث ترتفع تكاليف التدريب، فإن إدارة النفقات بفعالية ليست مجرد أمر جيد - إنها ضرورية للحفاظ على القدرة التنافسية. وبالتالي، أصبحت الحلول مفتوحة المصدر استراتيجية رئيسية لتوسيع نطاق عمليات نشر LLM دون كسر الميزانية.
من خلال التركيز على المراقبة والتحسين والحوكمة، يمكن للمنظمات إنشاء أساس قوي لعمليات LLM المستدامة. تعد أدوات مثل Langfuse و OpenLit و Helicon أمثلة ممتازة على كيفية تحقيق الشركات لنتائج مؤثرة. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي توجيه النموذج الديناميكي إلى خفض التكاليف بنسبة تصل إلى 49٪، بينما يمكن لتقنيات ضغط الرموز أن تقلل النفقات بنسبة تصل إلى 90٪ - كل ذلك دون المساس بالأداء.
«تمثل LLMOPS تحولًا أساسيًا في كيفية تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. على عكس نماذج التعلم الآلي التقليدية ذات مقاييس النجاح الواضحة، تتطلب LLMs أساليب مراقبة دقيقة توازن الأتمتة مع الحكم البشري والأداء بالجودة والابتكار مع السلامة.» - سوراج باندي
تظل المراقبة المستمرة أمرًا بالغ الأهمية مع تطور النماذج وتغير أنماط الاستخدام. يساعد إنشاء المراقبة الأساسية وتنفيذ التسجيل التفصيلي واستخدام لوحات المعلومات في الوقت الفعلي المؤسسات على تكييف استراتيجيات إدارة التكلفة مع تغير الاحتياجات. تعد لوحات المعلومات الآلية ومراجعات التكلفة المنتظمة ممارسات أساسية تضمن بقاء الشركات في صدارة أوجه القصور المحتملة.
منصات مثل prompts.ai وضع معيار لإدارة التكاليف الحديثة. يعمل تتبع الترميز الخاص بهم على أساس الدفع أولاً بأول، مما يمنح الشركات الوضوح الذي تحتاجه لمعرفة أين تذهب أموالها بالضبط. يسمح هذا النوع من الشفافية، جنبًا إلى جنب مع مرونة المصدر المفتوح، للمؤسسات بتجنب الارتباط بأنظمة الملكية المكلفة مع الحفاظ على القدرة على التوسع بكفاءة.
لا تقتصر الإدارة الفعالة للتكاليف على خفض النفقات فحسب، بل تتعلق بتمكين اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً حول تخصيص الموارد وعائد الاستثمار. باتباع مبادئ مشابهة لـ FinOps، تشجع الأدوات مفتوحة المصدر التعاون بين الفرق الفنية وفرق الأعمال، مما يضمن تقليل التكاليف إلى الحد الأدنى مع تعظيم القيمة.
تلعب النماذج الأصغر والمضبوطة أيضًا دورًا كبيرًا في توفير التكاليف. حتى التحسينات الطفيفة يمكن أن تؤدي إلى تخفيضات كبيرة بمرور الوقت، مما يثبت أن التغييرات الصغيرة يمكن أن يكون لها تأثير كبير.
مع استمرار تقدم الأدوات مفتوحة المصدر، تضمن طبيعتها القائمة على المجتمع أن تظل استراتيجيات إدارة التكاليف مرنة وجاهزة لمواجهة التحديات المستقبلية. من خلال بناء نهجك على أسس مفتوحة المصدر، فإنك تجهز مؤسستك للتكيف بسرعة مع الحفاظ على التحكم في تكاليف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. إن الجمع بين الشفافية والمرونة والابتكار المجتمعي يجعل الحلول مفتوحة المصدر خيارًا ذكيًا لعمليات LLM المستدامة.
لاختيار موفر السحابة الأكثر ملاءمة للميزانية ونوع المثيل لنشر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، من المهم تقييم احتياجات الأداء وقيود الميزانية والمتطلبات الفنية. تتضمن بعض العوامل الرئيسية للوزن ما يلي: تكاليف وحدة معالجة الرسومات، رسوم نقل البيانات، زمن الوصول، و خدمات متخصصة. يمكن لمقدمي الخدمات الذين يقدمون خيارات GPU بأسعار معقولة أو نماذج تسعير مرنة، مثل المثيلات الموضعية أو المحجوزة، تحقيق وفورات كبيرة.
تعد مطابقة استراتيجية النشر الخاصة بك مع عبء العمل خطوة ذكية أخرى للحفاظ على التكاليف تحت السيطرة. على سبيل المثال، يمكن أن تساعدك مراقبة استخدام الرمز المميز وتتبع استهلاك الموارد على تجنب الإنفاق الزائد مع الاستمرار في تحقيق أهداف الأداء الخاصة بك. يعد اتباع نهج جيد التخطيط يوازن ميزانيتك مع المتطلبات الفنية أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق أقصى استفادة من استثمارك.
لتحقيق أقصى استفادة من نماذج اللغات الكبيرة دون زيادة الإنفاق، ابدأ بالصياغة مطالبات واضحة وموجزة. يقلل هذا النهج من عدد رموز الإدخال، مما يضمن أن النموذج يركز فقط على ما يهم حقًا. في الوقت نفسه، تهدف إلى قم بتنقيح مطالباتك أن تكون محددة للغاية. يمكن للمطالبة المصممة جيدًا خفض عدد الرموز المميزة لكل طلب بشكل ملحوظ.
طريقة أخرى لإدارة التكاليف هي استخدام تقنيات مثل الهندسة السريعة ذات الكفاءة الرمزية و التخزين المؤقت المحلي. تساعد هذه الطرق في التخلص من المعالجة الزائدة عن الحاجة، مما يحافظ على انخفاض استخدام الرمز المميز مع الاستمرار في تقديم أداء قوي.
أدوات مفتوحة المصدر مثل لانغفيوز، أوبن ليت، و هيليكون تبسيط إدارة وخفض تكاليف LLM من خلال تقديم رؤى مفصلة حول استخدام الموارد والنفقات. على سبيل المثال، لانغفيوز يراقب استخدام الرمز المميز والتكاليف المرتبطة به، مما يساعد الفرق على تحديد العمليات المكلفة وتحسين المطالبات لتوفير المال. وفي الوقت نفسه، هيليكون يوفر تتبع التكلفة في الوقت الفعلي وتسجيل الطلبات، مما يسمح للمستخدمين بدراسة سلوك النموذج وتعديل الإنفاق وفقًا لذلك.
إن الاستفادة من هذه الأدوات تمكن الشركات من نشر LLMs بشكل أكثر كفاءة، واكتساب رؤى مفيدة، وضمان تخصيص الموارد بالطريقة الأكثر فعالية لتعظيم قيمتها.
