حاسبة تكلفة تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي

شرح حاسبة تكلفة تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي

تساعد حاسبة تكلفة تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدمين في تقدير تكلفة تدريب نموذج تعلم آلي باستخدام وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) أو وحدات معالجة Tensor (TPUs) المستندة إلى السحابة. إنها مفيدة بشكل خاص للفرق والأفراد الذين يخططون لتدريب نماذج لغوية كبيرة أو أنظمة رؤية حاسوبية أو أي نموذج تعلم عميق. باستخدام هذه الأداة، يمكنك مقارنة الأسعار عبر مقدمي الخدمة الرئيسيين مثل AWS وGoogle Cloud وAzure.

من خلال ضبط إعدادات مختلفة مثل نوع GPU، وساعات التدريب، وحجم النموذج (بالبارامترات)، وحجم مجموعة البيانات، يمكن للمستخدمين الحصول على تحليل للتكاليف المحتملة ورؤية مصدر الجزء الأكبر من التكلفة—سواء كانت تتعلق بالحوسبة أو التخزين أو الشبكة.

صيغة حساب التكلفة

يتم تقدير كل مكون بناءً على مواصفات النموذج وأسعار مقدمي الخدمة السحابية.

كيفية استخدام الحاسبة

اتبع هذه الخطوات للحصول على تقدير التكلفة:

• اختر نوع النموذج الخاص بك – تشمل الخيارات نماذج اللغة الكبيرة، والرؤية الحاسوبية، أو الهياكل المخصصة.
• اضبط حجم النموذج – استخدم شريط التمرير أو الإعدادات المسبقة (مثل 1B، 100B) لتحديد عدد البارامترات.
• حدد حجم بيانات التدريب – حدد عدد الرموز أو الصور التي سيتدرب عليها نموذجك.
• اختر GPU أو TPU – تأتي الأجهزة المختلفة مع أسعار مختلفة بالساعة.
• اختر عدد وحدات معالجة الرسوميات التي ستستخدمها – هذا يزيد أو يقلل التكلفة وفقًا لذلك.
• أدخل مدة التدريب – حدد عدد الساعات التي تتوقع أن يستمر فيها التدريب.
• اختياري: استكشف الإعدادات المتقدمة – عدل نوع المحسن، والدقة، واستراتيجية التوازي، واستخدام GPU.
• انقر على "احسب التكلفة" – ستظهر الحاسبة التكلفة الإجمالية المقدرة، والتكلفة بالساعة، وتحليلًا تفصيليًا.

لماذا تعتبر هذه الحاسبة مفيدة

يمكن أن يصبح تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في السحابة مكلفًا بسرعة. تساعدك هذه الحاسبة على:

• تخطيط الميزانيات للمشاريع التي تتضمن التعلم العميق أو الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• مقارنة مقدمي الخدمة للعثور على الحل السحابي الأكثر فعالية من حيث التكلفة.
• ضبط الإعدادات لرؤية كيف تؤثر خيارات الأجهزة ومدة التدريب على التسعير.
• تقدير استخدام GPU وTPU للمهام الثقيلة في الحوسبة.
• فهم المقايضات بين الأداء والسعر (مثل استخدام مثيلات السباي أو الدقة المنخفضة).

نصائح لتحسين التكلفة

تقدم الحاسبة أيضًا اقتراحات ديناميكية لتقليل النفقات. تشمل بعض الاستراتيجيات المفيدة:

• استخدم مثيلات السباي أو المثيلات القابلة للإلغاء لتحقيق توفير يصل إلى 70%.
• تدريب باستخدام دقة مختلطة (FP16 أو BF16) لتحسين السرعة وتقليل استخدام الذاكرة.
• زيادة عدد وحدات معالجة الرسوميات للنماذج الكبيرة لتقليل الوقت الإجمالي للتدريب.
• استخدم نقطة تفتيش التدرج لتوفير الذاكرة، خاصة للنماذج التي تحتوي على أكثر من 10B بارامترات.
• راقب التدريب مبكرًا وتوقف عندما يتم الوصول إلى التقارب لتجنب إهدار الحوسبة.

أسئلة شائعة

ما مدى دقة التقديرات؟

تستند التقديرات إلى أسعار السحابة العامة اعتبارًا من مارس 2025. قد تختلف التكاليف الفعلية حسب المنطقة، والخصومات، أو أسعار المثيلات المحجوزة.

هل يمكنني تضمين تسعير مخصص؟

نعم. تتيح لك الحاسبة إدخال تكاليفك الخاصة لسعر الساعة لوحدات معالجة الرسوميات، والتخزين، وحركة الشبكة تحت علامة التبويب "مخصص".

ماذا يعني "حجم النموذج"؟

يشير هذا إلى عدد البارامترات القابلة للتدريب في نموذجك. على سبيل المثال، 1B = 1 مليار بارامتر.

ما الذي يتضمنه النفقات العامة؟

تشمل النفقات العامة خدمات إضافية مثل التسجيل، والمراقبة، والدعم التشغيلي. يتم حسابها كنسبة 5% من تكاليف الحوسبة، والتخزين، والشبكة مجتمعة.

لمن هذه الأداة؟

تعتبر هذه الحاسبة مفيدة لمهندسي تعلم الآلة، وعلماء البيانات، والباحثين، وأي شخص معني ببناء أو تدريب نماذج التعلم العميق في السحابة.

ملخص الميزات الرئيسية

• مقارنة التكاليف عبر AWS وGCP وAzure أو إعدادك المخصص.
• محاكاة السيناريوهات مع أنواع نماذج مختلفة ومدة تدريب مختلفة.
• تصور تحليل التكلفة وتلقي نصائح تحسين.
• إنشاء رابط قابل للمشاركة للتعاون أو حفظ السجلات.

أفكار نهائية

سواء كنت تخطط لنموذج أولي صغير أو عملية تدريب نموذج لغة كبيرة كاملة، توفر لك هذه الأداة فكرة واضحة عن كيفية تأثير تكوينك على التكلفة. من خلال التجربة مع إعدادات مختلفة، يمكنك العثور على التوازن بين الكفاءة والميزانية—واتخاذ قرارات مستنيرة قبل الالتزام بموارد السحابة.