تحسين الذاكرة من أجل نشر النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي محليًا

ينشر النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي محليًا يصبح أكثر شعبية بسبب المخاوف بشأن خصوصية البيانات وتكاليف السحابة. ومع ذلك، تتطلب النماذج الكبيرة مثل المحولات اللغوية والنماذج البصرية الكبيرة كميات كبيرة من ذاكرة الرام وGPU. في هذا المقال، سنناقش استراتيجيات تحسين الذاكرة التي ستسمح بنشر هذه النماذج بكفاءة على أجهزة محلية.

1. كمية النماذج

كمية هو عملية تقليل دقة أوزان النموذج من أجل تقليل حجمه وحمولة الذاكرة. هناك ثلاثة أنواع رئيسية من الكمية:

• كمية بعد التدريب (Post-Training Quantization): طريقة بسيطة تعتمد على تحويل النموذج بعد تدريبه.
• كمية أثناء التدريب (Quantization-Aware Training): طريقة متقدمة تأخذ في الاعتبار الكمية أثناء عملية التدريب، مما يؤدي غالبًا إلى نتائج أفضل.

مثال كمية في TensorFlow

import tensorflow as tf

# تحميل النموذج
model = tf.keras.models.load_model('large_model.h5')

# تحويل إلى كمية 8-بيت
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
quantized_model = converter.convert()

# حفظ النموذج المكمم
with open('quantized_model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(quantized_model)

2. تخزين الأوزان في ذاكرة القرص

للموديلات الكبيرة جدًا التي لا تتناسب مع ذاكرة الرام، يمكن استخدام تقنية offloading، أي تخزين جزء من الأوزان على القرص الصلب وتحميلها عند الحاجة.

مثال offloading في PyTorch

import torch

class OffloadedModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, model_path):
        super(OffloadedModel, self).__init__()
        self.model_path = model_path

    def forward(self, x):
        # تحميل النموذج فقط أثناء تدفق البيانات
        model = torch.jit.load(self.model_path)
        return model(x)

# الاستخدام
model = OffloadedModel('large_model.pt')
output = model(input_tensor)

3. استخدام معماريات أصغر

غالبًا يمكن استبدال الموديلات الكبيرة بموديلات أصغر ولكن فعالة بنفس القدر. على سبيل المثال، بدلاً من استخدام BERT-base، يمكن النظر في استخدام DistilBERT، الذي أصغر وسريع ولكن يحافظ على دقة مماثلة.

4. تحسين المكتبات

تقدم المكتبات الحديثة لتدريب الآلة مثل TensorFlow وPyTorch أدوات مختلفة لتحسين الذاكرة. على سبيل المثال، في PyTorch يمكن استخدام torch.cuda.empty_cache() لتحرير الذاكرة في GPU.

import torch

# استدعاء بعد الانتهاء من الحسابات
torch.cuda.empty_cache()

5. استخدام تقنيات التقطيع

التقطيع هو عملية إزالة الأوزان الأقل أهمية من النموذج من أجل تقليل حجمه. هناك استراتيجيات مختلفة للتقطيع مثل تقطيع L1، تقطيع L2 والتقطيع العالمي.

مثال تقطيع في TensorFlow

import tensorflow_model_optimization as tfmot

# تحميل النموذج
model = tf.keras.models.load_model('large_model.h5')

# تطبيق التقطيع
pruning_schedule = tfmot.sparsity.keras.PolynomialDecay(
    initial_sparsity=0.50,
    final_sparsity=0.90,
    begin_step=2000,
    end_step=4000)

pruned_model = tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude(model, pruning_schedule=pruning_schedule)

# تدريب النموذج
pruned_model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
pruned_model.fit(train_data, train_labels, epochs=5)

الخاتمة

تحسين الذاكرة للنماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي هو أساسي من أجل نشرها بكفاءة محليًا. يمكن أن تقليل استراتيجيات مثل الكمية، offloading، استخدام معماريات أصغر، تحسين المكتبات والتقطيع بشكل كبير من حمولة الذاكرة وتحسين الأداء. اختيار التقنيات المناسبة يعتمد على حالة الاستخدام المحددة والموارد المتاحة.