حاسبة تكلفة توسيع الذكاء الاصطناعي
الفئة: الذكاء الاصطناعياحسب التكاليف والموارد المطلوبة عند توسيع نماذج الذكاء الاصطناعي. تساعدك هذه الآلة الحاسبة في تقدير متطلبات الحوسبة والذاكرة والتمويل لأحجام النماذج المختلفة وتكوينات التدريب.
تكوين النموذج
تكوين التدريب
موارد الأجهزة
معلمات التكلفة
ما هو حاسبة تكلفة توسيع الذكاء الاصطناعي؟
تساعدك حاسبة تكلفة توسيع الذكاء الاصطناعي في تقدير الموارد والوقت والميزانية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. سواء كنت تستكشف نماذج المحولات أو الشبكات العصبية التلافيفية أو LSTMs، فإن هذه الأداة تجعل من السهل تخطيط عمليات التدريب الخاصة بك من خلال تقديم توقعات حول الحوسبة والذاكرة والتكلفة.
من خلال ضبط معلمات الإدخال مثل حجم النموذج، وعدد الرموز التدريبية، ونوع الأجهزة، وحجم الدفعة، يمكن للمستخدمين محاكاة سيناريوهات التدريب وفهم كيف يؤثر كل عنصر على التكلفة العامة والجدول الزمني.
الصيغ الرئيسية المستخدمة
الذاكرة ≈ المعلمات × الدقة × حجم الدفعة × مضاعف المحسن
FLOPS ≈ 6 × المعلمات × الرموز التدريبية
الوقت ≈ FLOPS / (عدد وحدات معالجة الرسوميات × FLOPS لوحدات معالجة الرسوميات × الاستخدام)
لماذا تستخدم هذه الحاسبة؟
غالبًا ما يتطلب تدريب نماذج اللغة الكبيرة والشبكات العصبية متطلبات كبيرة من الحوسبة والذاكرة. يمكن أن تساعدك هذه الحاسبة من خلال:
- تقدير التكلفة الإجمالية للتدريب بالدولار الأمريكي
- حساب المدة التي قد يستغرقها التدريب (من ثوانٍ إلى أشهر)
- تسليط الضوء على متطلبات الذاكرة لكل وحدة معالجة رسومات أو TPU
- تحديد الحمل الحوسبي بوحدات PetaFLOPS
- تقديم توصيات لتحسين التكوين
كيفية استخدام الحاسبة
اتبع هذه الخطوات لإنشاء التوقعات:
- اختر نوع النموذج وأدخل الحجم بالمعلمات.
- حدد تكوين التدريب الخاص بك، بما في ذلك عدد الرموز، وحجم الدفعة، والدقة.
- اختر إعداد الأجهزة، مثل نوع وكمية وحدات معالجة الرسوميات، وحدد نهج التوازي الخاص بك.
- أدخل تفاصيل التكلفة مثل سعر وحدة معالجة الرسوميات بالساعة والعبء الزائد على البنية التحتية.
- استخدم الخيارات المتقدمة لتضمين التحقق، وإعدادات المحسن، وتكرار نقاط التحقق.
- انقر على "احسب" لعرض النتائج.
من يجب أن يستخدم هذه الأداة؟
تكون هذه الأداة مفيدة لـ:
- مهندسي التعلم الآلي الذين يخططون لميزانيات التدريب
- باحثي الذكاء الاصطناعي الذين يقارنون كفاءة البنية المعمارية
- علماء البيانات الذين يصممون تجارب النماذج
- فرق البنية التحتية السحابية التي تدير تخصيص وحدات معالجة الرسوميات
الأسئلة الشائعة (FAQ)
ماذا يعني "المعلمات"؟
يشير هذا إلى عدد الأوزان في النموذج. عادةً ما تعني النماذج الأكبر المزيد من المعلمات.
لماذا تعتبر دقة التدريب مهمة؟
تحدد أنواع الدقة (FP32، FP16، إلخ) مقدار الذاكرة والحوسبة المستخدمة لكل معلمة. غالبًا ما تسرع الدقة المنخفضة التدريب وتوفر الموارد.
ما هي FLOPS؟
FLOPS (عمليات النقطة العائمة في الثانية) تمثل الطلب الحوسبي. تقدر الحاسبة إجمالي FLOPS المطلوب للتدريب.
ما هو "الذاكرة لكل جهاز"؟
يظهر هذا مقدار الذاكرة التي ستحتاجها كل وحدة معالجة رسومات أو TPU بناءً على تكوينك. إذا كانت مرتفعة جدًا، فقد تحتاج إلى المزيد من الأجهزة أو إعدادات محسّنة.
كيف يتم حساب التكلفة؟
تستند التكاليف إلى عدد وحدات معالجة الرسوميات/TPUs المستخدمة، ووقت التدريب، والسعر بالساعة، والعبء الزائد الإضافي (مثل التخزين، والشبكات).
كيف تساعد هذه الحاسبة
تبسط حاسبة تكلفة توسيع الذكاء الاصطناعي التخطيط من خلال تحويل المعلمات التدريبية المجردة إلى تقديرات ملموسة للتكلفة والوقت. إنها توفر الوقت، وتساعد على تجنب اختناقات الموارد، وتدعم اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً أثناء تطوير النموذج. سواء كنت تختبر بنى جديدة أو تقوم بتوسيع تدريب الإنتاج، فإن هذه الأداة تمنحك الوضوح والرؤية المستقبلية.
الذكاء الاصطناعي الآلات الحاسبة:
لم يتم العثور على آلات حاسبة ذات صلة.