نشر نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج يمكن أن يكون مهمة معقدة وصعبة. بعض التحديات الرئيسية تشمل:

1. الكفاءة التكلفة: ضمان أن النشر فعال من حيث التكلفة، خاصة عند التوسع لخدمة آلاف أو ملايين المستخدمين.

2. الإبطاء: تحسين إبطاء الاستنتاج لتوفير تجربة مستخدم سلسة.

3. المرونة: استيعاب أنواع مختلفة من نماذج الذكاء الاصطناعي (مثل اللغة والرؤية والفيديو) ومتطلباتها الفريدة.

4. الأمان: ضمان أن النشر يتوافق مع معايير أمن البيانات والخصوصية الصارمة.

5. احتياجات البنية التحتية: تحديد الأجهزة والبرامج والبنية التحتية السحابية المناسبة لتشغيل النماذج بكفاءة.

6. القابلية للتطوير: تصميم معمارية قابلة للتطوير يمكن أن تتعامل مع الطلب المتزايد على المستخدمين.

7. نقطة نهاية الاستنتاج: اتخاذ قرار بشأن نقطة نهاية الاستنتاج المثلى، مثل VLLM أو Llama CPP أو Hugging Face، كل منها له مجموعة خاصة من المقايضات.

8. الخبرة: تتطلب خبرة متخصصة في مجالات مثل تحسين النموذج ونشر الحاويات وإدارة البنية التحتية.

يمكن أن تجعل هذه التحديات من "مشكلة كبيرة" للتوصل إلى حل محسّن جيدًا لوضع نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. هنا يمكن أن يكون خدمة الاستنتاج الدقيقة لشركة NVIDIA (NIM) لعبة مغيرة للمطورين.

خدمة الاستنتاج الدقيقة لشركة NVIDIA (NVIDIA NIM) هي أداة لعبة مغيرة للمطورين الذين يبحثون عن نشر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وغيرها من نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. توفر NIM حاوية مهيأة مسبقًا ومحسنة تبسط عملية النشر وتقدم فوائد كبيرة في الأداء والتكلفة.

تدعم NIM مجموعة واسعة من نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك LLMs والرؤية والفيديو والنص إلى الصورة وحتى نماذج طي البروتين. يتم تدريب النماذج مسبقًا وتحسينها لتعمل على أجهزة NVIDIA، مما يوفر زيادة كبيرة في الإنتاجية مقارنة بتشغيل النماذج بدون NIM. وفقًا لشركة NVIDIA، يمكن أن يؤدي استخدام NIM إلى تحسين بمقدار 3 أضعاف في الإنتاجية لنموذج Llama 3 8 مليار تعليمة على GPU H100 واحد.

تتبع NIM واجهات برمجة التطبيقات القياسية في الصناعة، مثل واجهة برمجة تطبيقات OpenAI، مما يجعل من السهل دمجها في المشاريع الحالية. يمكن للمطورين اختيار استخدام واجهات برمجة التطبيقات الخادمة بدون سيرفر التي تديرها NVIDIA أو نشر الحاويات المهيأة مسبقًا على بنيتهم التحتية الخاصة. تتطلب الخيار الأخير ترخيص NVIDIA AI Enterprise للنشر في الإنتاج.

خدمة الاستنتاج الدقيقة لشركة NVIDIA (NIM) هي أداة لعبة مغيرة للمطورين الذين يبحثون عن إنتاج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المفتوحة المصدر والمحلية. توفر NIM حاوية مهيأة مسبقًا مع محركات استنتاج محسنة، مما يسهل نشر وتشغيل LLMs على نطاق واسع.

الفوائد الرئيسية لاستخدام NVIDIA NIM لنماذج اللغة الكبيرة:

1. زيادة الأداء: يمكن أن توفر NIM تحسينًا بمقدار 3 أضعاف في الإنتاجية مقارنة بتشغيل LLMs بدون تحسين، وذلك بفضل استخدام تقنيات TensorRT و TensorRT LLM من NVIDIA.

2. الكفاءة التكلفة: يمكن أن يؤدي التحسين في الأداء من NIM إلى خفض تكلفة تشغيل تطبيقاتك التي تعتمد على LLM بشكل كبير.

3. نشر مبسط: تتبع NIM واجهات برمجة التطبيقات القياسية في الصناعة، مثل واجهة برمجة تطبيقات OpenAI، مما يسمح لك بدمجها بسهولة في بنيتك التحتية الحالية. يمكنك نشر حاويات NIM على بنيتك التحتية الخاصة أو استخدام واجهات برمجة التطبيقات الخادمة بدون سيرفر التي تديرها NVIDIA.

4. دعم نماذج واسع: تدعم NIM مجموعة واسعة من نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك ليس فقط LLMs ولكن أيضًا الرؤية والفيديو والنص إلى الصورة، مما يوفر حل نشر موحد.

5. نماذج محسنة: تأتي NIM مع إصدارات محسنة مسبقًا من LLMs الشائعة، مثل Llama 3، مما يوفر تحسينات في الأداء من البداية.

6. المرونة: يمكنك ضبط نماذجك الخاصة ونشرها باستخدام NIM، أو حتى تشغيل النماذج المكمّمة وملحقات LoRA فوق NIM.

خدمة الاستنتاج الدقيقة لشركة NVIDIA (NIM) هي أداة لعبة مغيرة للمطورين الذين يبحثون عن إنتاج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المفتوحة المصدر والمحلية. توفر NIM حاوية مهيأة مسبقًا مع محركات استنتاج محسنة، مما يسمح بنشر مبسط وزيادات كبيرة في الأداء.

تدعم NIM مجموعة واسعة من نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك LLMs والرؤية والفيديو والنص إلى الصورة وحتى نماذج طي البروتين. من خلال استخدام NIM، يمكن للمطورين توقع تحسين بمقدار 3 أضعاف في الإنتاجية مقارنة بتشغيل النماذج بدون تحسين.

للبدء باستخدام NIM، يمكنك استكشاف النماذج المتاحة على موقع NVIDIA والتجريب معها باستخدام الواجهة القائمة على الويب. بدلاً من ذلك، يمكنك دمج NIM في مشاريعك الخاصة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات المقدمة في Python أو Node.js أو القائمة على الأوامر.

للنشر المحلي، يمكنك تنزيل حاويات NIM المهيأة مسبقًا ونشرها على بنيتك التحتية الخاصة. يتطلب هذا ترخيص NVIDIA AI Enterprise للنشر في الإنتاج. تتضمن العملية إعداد Docker وتوفير مفتاح API الخاص بك وتشغيل الحاوية.

كما تدعم NIM ضبط نماذجك الخاصة ونشرها باستخدام بنية NIM. يمكنك حتى تشغيل ملحقات LoRA فوق NIM وتوسيع نطاق نشرك وفقًا لاحتياجاتك من خلال النشر على مجموعة Kubernetes.

خدمة الاستنتاج الدقيقة لشركة NVIDIA (NIM) هي أداة لعبة مغيرة للمطورين الذين يبحثون عن إنتاج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المفتوحة المصدر والمحلية. توفر NIM حاوية مهيأة مسبقًا مع محركات استنتاج محسنة، مما يسمح بنشر مبسط وزيادات كبيرة في الأداء.

أبرز نقاط NIM:

• تدعم مجموعة واسعة من نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك LLMs والرؤية والفيديو ونماذج النص إلى الصورة
• تقدم تحسينًا بمقدار 3 أضعاف في الإنتاجية مقارنة بتشغيل النماذج بدون NIM
• تقلل من تكلفة التشغيل من خلال تحسين استخدام الموارد
• توفر واجهات برمجة تطبيقات قياسية في الصناعة (مثل واجهة برمجة تطبيقات OpenAI) للدمج السهل في تطبيقاتك
• تسمح بخيارات النشر الخادمة بدون سيرفر والمستضافة ذاتيًا
• تدعم ضبط النماذج الخاصة بك والتكميم للنشر

البدء باستخدام NIM أمر بسيط. يمكنك التجريب مع نماذج NIM المبنية مسبقًا على موقع NVIDIA أو دمجها في مشاريعك الخاصة باستخدام عملاء Python أو Node.js أو القائمة على الأوامر المقدمة. للنشر المستضاف ذاتيًا، يمكنك تنزيل حاويات Docker المهيأة مسبقًا ونشرها على بنيتك التحتية.

بشكل عام، تبسط NIM من NVIDIA عملية وضع LLMs وغيرها من نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج، مما يجعلها أداة قيمة للمطورين الذين يريدون الاستفادة من قوة هذه النماذج مع الحفاظ على السيطرة على بنيتهم التحتية وأمن البيانات.