يعد تدريب النماذج اللغوية الكبيرة جزءًا أساسيًا من تطوير الذكاء الاصطناعي، ولكنها أيضًا عملية يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً وتستهلك قدرًا كبيرًا من قوة الحوسبة. هذا هو المكان الذي يأتي فيه Unsloth by Moonshot، مما يسمح لك بتدريب LLMs بشكل أسرع. أنشأت الشركة برنامجًا جديدًا يمكنه تحسين سرعة وكفاءة تدريب هذه النماذج بشكل كبير. وهو مصمم للعمل مع مجموعة متنوعة من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) من الشركات الرائدة مثل NVIDIA وIntel وAMD.
ميزات تدريب Unsloth AI
- أسرع بـ 30 مرة. الألبكة تستغرق 3 ساعات بدلاً من 85.
- استخدام أقل للذاكرة بنسبة 60%، مما يتيح دفعات أكبر بمقدار 6x.
- فقدان الدقة بنسبة 0% أو دقة إضافية بنسبة 20% مع عرض الحد الأقصى الخاص بنا.
- ليست هناك حاجة إلى أجهزة جديدة - يتم تغيير البرنامج فقط.
- دعم وحدات معالجة الرسومات NVIDIA وIntel وAMD من خلال عرض Max الخاص بنا.
- التحسينات اليدوية للتدريج التلقائي وضرب المصفوفة المتسلسلة.
- إعادة كتابة جميع النوى بلغة Triton الخاصة بـ OpenAI.
- Flash Attention عبر xformers وتنفيذ Tri Dao.
- يتيح الإصدار المجاني مفتوح المصدر إمكانية الضبط الدقيق بسرعة مضاعفة مع ذاكرة أقل بنسبة 50%.
تخيل أنك قادر على تقليل جلسة تدريب مدتها 85 ساعة إلى 3 ساعات فقط. أو قم بتدريب ChatGPT الخاص بك خلال 24 ساعة بدلاً من 30 يومًا. هذا هو نوع التحسين الذي نتحدث عنه مع برنامج Unsloth AI. هذه ليست مجرد خطوة صغيرة إلى الأمام، ولكنها قفزة هائلة يمكن أن تجعل عملك أسرع 30 مرة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للبرنامج تقليل استخدام الذاكرة بنسبة 60%، مما يعني أنه يمكنك معالجة دفعات أكبر من البيانات مرة واحدة. يتيح لك هذا النوع من التحسين القيام بالمزيد باستخدام موارد الحوسبة المتوفرة لديك.
تم تجهيز برنامج Unsloth AI بميزات متقدمة تتيح له الأداء الجيد. يتضمن تطبيقًا مخصصًا للترقية التلقائية في PyTorch، وتحسينات رياضية، ونواة تمت إعادة صياغتها باستخدام لغة Triton الخاصة بـ OpenAI. يستخدم البرنامج أيضًا آلية انتباه الفلاش لتعزيز قدراته بشكل أكبر.
قم بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بشكل أسرع باستخدام Unsloth
تدريب LLMs بشكل أسرع
مهما كانت ميزانيتك أو احتياجاتك، لدى Unsloth AI خطة من شأنها أن تناسبك. أنها توفر مستويات مختلفة، بما في ذلك الخطة المجانية، Onslot Pro، وOnslot Max. يمنحك كل واحد منهم مستويات مختلفة من تسريع التدريب وتحسين استخدام الذاكرة.
عندما تقارن برنامج Unsloth AI بأطر عمل أخرى، مثل Hugging Face's Transformers، فإنه يبرز حقًا. إنه يعمل بشكل جيد بشكل خاص عند العمل مع مجموعات كبيرة من البيانات، مما يوفر مزايا سرعة مذهلة تجعله خيارًا رائعًا لمطوري الذكاء الاصطناعي.
استخدم T4 أو Google Colab GPU
أحد أفضل الأشياء في هذا البرنامج هو أنه مصمم للعمل مع نوع الأجهزة التي يمتلكها العديد من المطورين بالفعل. على سبيل المثال، يمكنك تدريب نماذجك على وحدة معالجة الرسومات T4 القياسية، مما يعني أنه يمكنك استخدام منصات مثل Google Colab دون الحاجة إلى الاستثمار في أجهزة متخصصة باهظة الثمن.
تعد وحدة معالجة الرسومات T4، التي طورتها NVIDIA، جزءًا من سلسلة وحدات معالجة الرسومات Tesla، المصممة خصيصًا لمراكز البيانات وأحمال عمل الذكاء الاصطناعي. من المهم تقديم خصائصه الرئيسية والاستخدام المقصود منه:
- الهندسة المعمارية: يعتمد T4 على بنية Turing، والتي تُستخدم أيضًا في الألعاب ومنتجات التصور الاحترافية من NVIDIA. وتشتهر هذه البنية بكفاءتها وأدائها، خاصة في مهام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
- الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: أحد التطبيقات الرئيسية لـ T4 هو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وهو يدعم أطر عمل الذكاء الاصطناعي المختلفة ويوفر تسريعًا لاستدلال الذكاء الاصطناعي ومهام التعلم. تم تحسين بنيتها لهذه العمليات، مما يجعلها خيارًا شائعًا في البيئات ذات أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
- نوى الموتر: تتميز T4 (وبنية تورينج) بنوى الموتر الخاصة بها. هذه هي نوى متخصصة مصممة لتسريع مهام التعلم العميق. إنها فعالة جدًا في تنفيذ عمليات المصفوفة الشائعة في حسابات الشبكات العصبية.
- كفاءة الطاقة: يتميز T4 بكفاءته في استخدام الطاقة. فهو يوفر قوة حاسوبية كبيرة بالنسبة لحجمه واستهلاكه للطاقة، مما يجعله خيارًا جذابًا لمراكز البيانات حيث تعتبر كفاءة الطاقة أولوية.
- تعدد الاستخدامات: إلى جانب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يُستخدم T4 أيضًا في أحمال عمل مراكز البيانات الأخرى، مثل عرض الرسومات ومعالجة الفيديو والحوسبة العامة (بفضل مراكز CUDA الخاصة به).
- عامل الشكل والنشر: يتيح التصميم المدمج والمنخفض لجهاز T4 إمكانية التوافق مع مجموعة كبيرة من تكوينات الخادم ومركز البيانات. تعد هذه المرونة مفيدة للشركات التي تتطلع إلى دمج تسريع وحدة معالجة الرسومات دون الحاجة إلى تكوينات أجهزة متخصصة.
- حوسبة متعددة الدقة: يدعم T4 الحوسبة ذات الدقة المختلطة، مما يسمح له بضبط مستوى الدقة لتحسين الأداء أو الدقة حسب الحاجة. يعد هذا مفيدًا بشكل خاص في أعباء عمل الذكاء الاصطناعي حيث يمكن أن تستفيد المراحل المختلفة من تدريب الشبكة العصبية والاستدلال من مستويات مختلفة من الدقة.
من السهل إضافة برنامج Unsloth AI إلى مشاريعك الحالية. لن تضطر إلى إجراء تغييرات كبيرة على قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بك، والبرنامج سهل الاستخدام عندما يتعلق الأمر بإدخال البيانات. وهو يدعم قالب أو تنسيق Alpaca، بحيث يمكنك البدء دون أي متاعب. بمجرد الانتهاء من تدريب النماذج الخاصة بك باستخدام برنامج Unsloth AI، يمكنك تحسينها واستخدام برامج أخرى للاستدلال والنشر. يؤدي هذا إلى إنشاء سير عمل سلس يمكن أن يوفر لك المال ويساعدك على تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بشكل أسرع.
يعد برنامج Unsloth AI الجديد أداة قوية تغير الطريقة التي يقوم بها المطورون بتدريب نماذج اللغات الكبيرة. فهو يقلل بشكل كبير من وقت التدريب ومتطلبات الذاكرة، ويعمل مع مجموعة واسعة من وحدات معالجة الرسومات، ويسهل دمجه في مشاريعك الحالية. باستخدام هذا البرنامج، يمكنك تسريع تطوير الذكاء الاصطناعي والبقاء في المقدمة في عالم الذكاء الاصطناعي التنافسي. يساعد Unsloth AI في الدخول في حقبة جديدة من التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي، وهو وقت مثير لتكون جزءًا من هذا المجال.
اقرأ المزيد من الدليل:
- كيفية تحسين نموذج اللغة الكبير (LLM) الخاص بـ Llama 3 من Meta
- NVIDIA AI تصل إلى Oracle Cloud Marketplace
- 65 حاسوب عملاق ExaFLOP AI قيد الإنشاء بواسطة AWS وNVIDIA
- تكشف Microsoft عن الأجهزة اللازمة لتشغيل ChatGPT
- تركز NVIDIA على تطوير الذكاء العام الاصطناعي (AGI)
- MINISFORUM MS-01 محطة عمل صغيرة إنتل كمبيوتر
