استراتيجيات توفير الموارد

تعلم كيفية تحسين استخدام موارد جهازك للحصول على أفضل أداء من النماذج اللغوية على الأجهزة المحدودة.

تقنيات لتشغيل نماذج كبيرة على أجهزة محدودة

حلول عملية لتشغيل النماذج اللغوية الكبيرة على أجهزة ذات موارد محدودة:

التكميم المتقدم:
- استخدام تقنيات GPTQ وQLoRA للتكميم مع الحفاظ على الدقة
- التكميم التدريجي للطبقات المختلفة بمستويات دقة مختلفة
- استخدام تقنية ExLlama للتكميم الفعال
تجزئة الذاكرة:
- تقسيم النموذج بين وحدة معالجة الرسومات والذاكرة العشوائية
- استخدام تقنيات تبادل الذاكرة (memory swapping) المُحسّنة
- تحميل النموذج على أجزاء حسب الحاجة
تصغير النماذج:
- استخدام نماذج مقطوعة (pruned models) تم تصغيرها مع الحفاظ على الأداء
- تقنيات ضغط النماذج مثل إزالة الطبقات غير الضرورية
- استخدام نسخ مُعاد تدريبها بحجم أصغر من النماذج الشهيرة

استراتيجيات للتوفيق بين جودة المخرجات وسرعة الاستدلال:

ضبط حجم السياق:
- تقليل حجم السياق (context size) للمهام التي لا تتطلب سياقًا طويلًا
- استخدام تقنيات تقليص السياق التلقائي
- تقسيم المهام الكبيرة إلى أجزاء أصغر
تحسين معاملات التوليد:
- ضبط الحرارة (temperature) والعينات الأعلى احتمالية (top-p) لتسريع التوليد
- استخدام استراتيجيات توليد فعالة مثل الإنهاء المبكر (early stopping)
- تقليل عدد الرموز المولدة إلى الحد الأدنى المطلوب
اختيار النموذج المناسب:
- استخدام نماذج أصغر للمهام البسيطة
- الاعتماد على نماذج متخصصة بدلاً من النماذج العامة عندما يكون ذلك مناسبًا
- استخدام نماذج هجينة تجمع بين الكفاءة والدقة

تقنيات لتحسين الأداء من خلال التخزين المؤقت والتحسينات البرمجية:

تخزين النتائج المتكررة:
- تخزين استجابات الأسئلة الشائعة والاستعلامات المتكررة
- استخدام تقنيات التخزين المؤقت للسياق والتضمينات (embeddings)
- تنفيذ استراتيجيات إدارة ذاكرة التخزين المؤقت الفعالة
تحسينات برمجية:
- استخدام التشغيل المتوازي للعمليات المستقلة
- الاستفادة من تعليمات المعالج المتخصصة (AVX2/AVX512)
- تحسين ترتيب العمليات لتقليل نقل البيانات
الاستفادة من التشغيل المجزأ:
- تقسيم المهام إلى وحدات أصغر يمكن معالجتها بالتوازي
- تنفيذ تقنيات المعالجة المتدفقة (streaming)
- تحسين استخدام الاتصال بين وحدات المعالجة المختلفة