به گزارش رسانه تحلیلی خبری آناژورنال Pruna AI، استارتاپی اروپایی که در زمینه الگوریتم‌های فشرده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی فعالیت می‌کند، اعلام کرده که چارچوب بهینه‌سازی خود را به صورت منبع باز منتشر خواهد کرد.
این ابزار راه‌حلی جامع برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که از چندین روش کارآمد مانند کشینگ، هرس، کمی‌سازی و تقطیر برای بهبود عملکرد مدل‌ها بدون از دست دادن کیفیت قابل توجه استفاده می‌کند.
چارچوب Pruna AI در این است که به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا به راحتی چندین روش فشرده‌سازی را به صورت یکپارچه استفاده کنند و مدل‌های هوش مصنوعی خود را در انواع مختلف بهینه‌سازی کنند.
به گفته جان رشوان، بنیان‌گذار و CTO Pruna AI، این رویکرد مشابه با آن چیزی است که Hugging Face برای استانداردسازی مدل‌های ترنسفورمر انجام داده است.
در حالی که آزمایشگاه‌های بزرگ هوش مصنوعی، مانند OpenAI، از روش تقطیر برای بهینه‌سازی مدل‌های خود (مانند GPT-4 Turbo) استفاده می‌کنند، راه‌حل Pruna AI با ترکیب چندین روش فشرده‌سازی در یک ابزار واحد که استفاده از آن ساده است، تفاوت دارد.
این می‌تواند زمان و تلاش توسعه‌دهندگان را برای آزمایش روش‌های مختلف فشرده‌سازی کاهش دهد.
چارچوب Pruna AI بر چندین جنبه از فشرده‌سازی مدل تمرکز دارد، از جمله ارزیابی عملکرد مدل و بررسی کاهش کیفیت پس از فشرده‌سازی.
به عنوان مثال، اگر یک توسعه‌دهنده نیاز به فشرده‌سازی مدلی برای افزایش سرعت استنباط دارد، می‌تواند ارزیابی کند که چقدر می‌تواند سرعت را افزایش دهد بدون اینکه دقت مدل به طور قابل توجهی کاهش یابد—که این برای کاربردهای دنیای واقعی اهمیت زیادی دارد.
اگرچه این چارچوب از مدل‌های مختلف پشتیبانی می‌کند، Pruna AI تمرکز بیشتری بر روی مدل‌های تولید تصویر و ویدئو دارد.
در حال حاضر، شرکت‌هایی مانند Scenario و PhotoRoom از کاربران Pruna AI هستند که نشان می‌دهد این ابزار در صنعت در حال تأثیرگذاری است.
علاوه بر نسخه منبع باز، Pruna AI در حال کار بر روی نسخه‌ای شرکتی با ویژگی‌های پیشرفته‌تر است که شامل “عامل بهینه‌سازی” و “عامل فشرده‌سازی” جدید است.
این عوامل به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند که به راحتی مدل‌ها را بر اساس نیاز خود بهینه‌سازی کنند و راه‌حل‌های خودکار برای دستیابی به بهترین تعادل بین سرعت و دقت دریافت کنند.
انتشار این ابزار از سوی Pruna AI در زمانی حیاتی رخ می‌دهد که کارایی مدل‌های هوش مصنوعی یک نگرانی اساسی است، به ویژه برای شرکت‌هایی که به دنبال مقیاس‌پذیری عملیات خود هستند.
با کاهش قابل توجه اندازه مدل‌ها—برای مثال، فشرده‌سازی مدل Llama هشت برابر بدون کاهش زیاد—Pruna AI می‌تواند هزینه‌های مربوط به پردازش مدل‌های هوش مصنوعی را به طور قابل توجهی کاهش دهد.
این موضوع به ویژه در صنایعی که هزینه‌های استنباط هوش مصنوعی می‌تواند به سرعت افزایش یابد، اهمیت دارد.
چارچوب منبع باز Pruna AI می‌تواند نحوه بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی را متحول کند و ابزاری کارآمد، ساده و مقیاس‌پذیر را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار دهد.
اگر شما یک توسعه‌دهنده هوش مصنوعی هستید، این ابزار ممکن است برای فرآیندهای کاری شما تغییرات بزرگی ایجاد کند.
سوالات متداول:
چارچوب بهینه‌سازی Pruna AI چیست؟
Pruna AI یک چارچوب منبع باز است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مدل‌های هوش مصنوعی را با استفاده از روش‌های مختلف فشرده‌سازی مانند کشینگ، هرس، کمی‌سازی و تقطیر بهینه‌سازی کنند.
این ابزار به راحتی مدل‌ها را فشرده می‌کند و عملکرد آن‌ها را بدون کاهش قابل توجه کیفیت بهبود می‌بخشد.
چه مدل‌هایی می‌توانند از Pruna AI استفاده کنند؟
Pruna AI از انواع مختلف مدل‌ها از جمله مدل‌های زبان بزرگ، مدل‌های تولید تصویر و ویدئو، مدل‌های شبیه‌سازی گفتار به متن و حتی مدل‌های بینایی کامپیوتری پشتیبانی می‌کند.
به ویژه، این ابزار بر روی مدل‌های تولید تصویر و ویدئو تمرکز بیشتری دارد.
چطور می‌توانم از ابزار فشرده‌سازی Pruna AI استفاده کنم؟
شما می‌توانید نسخه منبع باز Pruna AI را از سایت رسمی آن دانلود کنید.
این چارچوب به شما این امکان را می‌دهد که چندین روش فشرده‌سازی را به راحتی ترکیب کنید و آن‌ها را برای مدل‌های خود اعمال کنید.
همچنین اگر نیاز به ویژگی‌های پیشرفته‌تر دارید، نسخه شرکتی با امکانات اضافی نیز در دسترس است.
آیا Pruna AI به کاهش حجم مدل‌ها کمک می‌کند؟
بله، یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های Pruna AI این است که می‌تواند مدل‌ها را به طور قابل توجهی فشرده کند.
به عنوان مثال، این ابزار مدل Llama را هشت برابر کوچکتر کرده بدون اینکه دقت آن به طور قابل توجهی کاهش یابد.
آیا استفاده از این ابزار به هزینه‌ها کمک می‌کند؟
بله، استفاده از چارچوب Pruna AI می‌تواند هزینه‌های مربوط به پردازش مدل‌های هوش مصنوعی را کاهش دهد.
با فشرده‌سازی مدل‌ها و بهبود عملکرد آن‌ها، هزینه‌های استنباط (inference) به طرز چشمگیری کاهش می‌یابد، که برای شرکت‌ها و توسعه‌دهندگان بسیار مفید است.
چرا این ابزار از روش‌های مختلف فشرده‌سازی استفاده می‌کند؟
روش‌های مختلف فشرده‌سازی هرکدام مزایا و معایب خود را دارند.
به همین دلیل، Pruna AI این امکان را به شما می‌دهد که از ترکیب چندین روش برای بهینه‌سازی مدل‌ها استفاده کنید تا به بهترین نتیجه در کاهش حجم و حفظ کیفیت دست یابید.
نظر شما در مورد این چارچوب چیست؟ نظرات خود را با ما در میان بگذارید!
