نشر نموذج الذكاء الاصطناعي الفعال على الأجهزة الطرفية من خلال التصميم المشترك للأجهزة والبرمجيات

مقدمة

أدى انتشار الأجهزة الطرفية إلى خلق فرص جديدة لنشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، مما يتيح تطبيقات مثل المنازل الذكية، والمركبات ذاتية القيادة، والأتمتة الصناعية. ومع ذلك، فإن الموارد الحسابية المحدودة وقيود الطاقة للأجهزة الطرفية تشكل تحديات كبيرة لنشر نموذج الذكاء الاصطناعي. في هذه المقالة، سوف نستكشف التقاطع بين الذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات والهندسة المعمارية لتحسين أداء الأجهزة المتطورة، والاستفادة من التطورات الحديثة في كفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي وتقنيات التصميم المشترك لبرامج الأجهزة.

تحديات نشر نموذج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية

تتميز الأجهزة المتطورة بمواردها الحسابية المحدودة، بما في ذلك وحدة المعالجة المركزية والذاكرة واستهلاك الطاقة. نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية، والتي غالبًا ما تكون مصممة للنشر المستند إلى السحابة، لم يتم تحسينها للأجهزة الطرفية. ونتيجة لذلك، فإنها يمكن أن تؤدي إلى:

• تدهور الأداء: قد لا تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة على الأجهزة الطرفية، مما يؤدي إلى بطء أوقات الاستجابة وانخفاض الدقة.
• استهلاك الطاقة: يمكن أن تستهلك نماذج الذكاء الاصطناعي قدرًا كبيرًا من الطاقة، الأمر الذي يمكن أن يكون مصدر قلق للأجهزة الطرفية التي تعمل بالبطارية.
• قيود الذاكرة: يمكن أن تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من الذاكرة، الأمر الذي قد يمثل تحديًا للأجهزة المتطورة ذات موارد الذاكرة المحدودة.

تقنيات التصميم المشترك للأجهزة والبرمجيات

ولمواجهة هذه التحديات، ظهرت تقنيات التصميم المشترك للأجهزة والبرمجيات كحل واعد. تتضمن هذه التقنيات تصميم كل من مكونات الأجهزة والبرامج لجهاز Edge جنبًا إلى جنب، وتحسينها لنشر نموذج الذكاء الاصطناعي.

1. تشذيب النموذج

يتضمن تقليم النماذج إزالة الأوزان والوصلات غير الضرورية من نموذج الذكاء الاصطناعي، مما يقلل حجمه ومتطلباته الحسابية. يمكن تطبيق هذه التقنية على كل من الشبكات العصبية وأشجار القرار.

استيراد الشعلة
استيراد torch.nn كـ nn

فئة ModelPruning(nn.Module):
    تعريف __init__(الذات):
        super(ModelPruning, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    Def للأمام (النفس، x):
        س = torch.relu(self.fc1(x))
        س = self.fc2(س)
        العودة س

النموذج = ModelPruning ()
pruned_model = torch.nn.utils.prune_l1_unstructured(model, 'weight', 0.1)

2. تقطير المعرفة

يتضمن تقطير المعرفة نقل المعرفة من نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير والمعقد إلى نموذج أصغر وأبسط. يمكن استخدام هذه التقنية لتقليل الحجم والمتطلبات الحسابية لنموذج الذكاء الاصطناعي.

استيراد الشعلة
استيراد torch.nn كـ nn

فئة تقطير المعرفة (nn.Module):
    تعريف __init__(الذات):
        سوبر (التقطير المعرفي، الذاتي).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    Def للأمام (النفس، x):
        س = torch.relu(self.fc1(x))
        س = self.fc2(س)
        العودة س

teacher_model = ModelPruning()
Student_model = تقطير المعرفة ()

**3. التكميم **

يتضمن التكميم تقليل دقة أوزان نماذج الذكاء الاصطناعي وعمليات التنشيط، مما يقلل المتطلبات الحسابية لنموذج الذكاء الاصطناعي.

استيراد الشعلة
استيراد torch.nn كـ nn

تكميم الطبقة (nn.Module):
    تعريف __init__(الذات):
        سوبر (التكمي، الذاتي).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    Def للأمام (النفس، x):
        س = torch.relu(self.fc1(x))
        س = self.fc2(س)
        العودة س

النموذج = ModelPruning ()
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)

أهم 5-10 أوامر/مقتطفات الأكثر استخدامًا

التصور

{
  "النوع": "شريط"،
  "البيانات": {
    "التسميات": ["تقليم النماذج"، "التقطير المعرفي"، "التكميم"]،
    "مجموعات البيانات": {
      "التسمية": "الدقة"،
      "البيانات": [0.9، 0.85، 0.8]
    }
  },
  "الخيارات": {
    "العنوان": {
      "العرض": صحيح،
      "نص": "مقارنة الدقة"
    },
    "أسطورة": {
      "العرض": صحيح
    }
  }
}

الخلاصة

يتطلب النشر الفعال لنموذج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية مجموعة من تقنيات التصميم المشترك للأجهزة والبرامج. يُعد تقليم النماذج، وتقطير المعرفة، والتكميم بعضًا من التقنيات التي يمكن استخدامها لتقليل الحجم والمتطلبات الحسابية لنماذج الذكاء الاصطناعي. ومن خلال الاستفادة من هذه التقنيات، يمكن للمطورين إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي مُحسّنة للأجهزة الطرفية، مما يتيح التطبيقات في الوقت الفعلي مثل المنازل الذكية والمركبات ذاتية القيادة والأتمتة الصناعية.

العمل المستقبلي

يتضمن العمل المستقبلي في هذا المجال ما يلي:

• تطوير تقنيات جديدة للتصميم المشترك للأجهزة والبرامج: يمكن للباحثين والمطورين استكشاف تقنيات جديدة لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي للأجهزة المتطورة.
• تحسين خوارزميات تشذيب النماذج وتقطير المعرفة: يمكن أن يؤدي تطوير خوارزميات أكثر كفاءة لتشذيب النماذج وتقطير المعرفة إلى تحسين الأداء والدقة.
• التحقيق في استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى: يمكن استكشاف نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى، مثل أشجار القرار والغابات العشوائية، لنشر أجهزة الحافة.

من خلال الاستمرار في تطوير مجال التصميم المشترك للأجهزة والبرامج، يمكننا إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وفعالية للأجهزة الطرفية، مما يتيح مجموعة واسعة من التطبيقات وحالات الاستخدام.