**أصبح تشغيل نماذج اللغات الكبيرة أمرًا سهلاً باستخدام Hyperstack**
*مقدمة*
لقد سمعنا جميعًا عن نماذج اللغات الكبيرة المذهلة مثل Llama 270b وGemini Ultra، ولكن الوصول إلى هذه النماذج وتشغيلها محليًا يمكن أن يمثل تحديًا بسبب موارد الحوسبة الهائلة المطلوبة. ومع ذلك، هناك حل – Hyperstack. في هذه المقالة، سنستكشف كيف تعمل خدمة Hyperstack، وهي خدمة GPU سحابية، على تسهيل تشغيل أي نموذج لغة كبير دون الحاجة إلى موارد محلية واسعة النطاق.
*ما هو هايبرستاك؟*
Hyperstack هو مزود سحابي رائد لوحدة معالجة الرسومات ومتخصص في تسريع وحدة معالجة الرسومات على مستوى المؤسسة. وهو يقدم مجموعة من الميزات، بما في ذلك القدرة على نشر نماذج اللغات الكبيرة، والنشر الآلي للبرامج، وإعدادات GPU القابلة للتخصيص، والشبكات المحسنة لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة. كشريك مع Nvidia، تعطي Hyperstack الأولوية للاستدامة وفعالية التكلفة، مما يوفر ما يصل إلى 75% مقارنة بالموفرين التقليديين.
*فوائد Hyperstack للذكاء الاصطناعي*
يقدم Hyperstack خدمة سحابية شاملة لوحدة معالجة الرسومات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. يوفر هيكل تسعير Cloud GPU إمكانية الوصول إلى أفضل وحدات معالجة الرسومات بسعر مناسب، مما يجعلها فعالة من حيث التكلفة لتشغيل موارد الحوسبة الثقيلة. سواء كنت تعمل على الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي أو مشاريع التعلم العميق، فإن Hyperstack يقدم الأداء والكفاءة التي تحتاجها. كما يوصون أيضًا بوحدات معالجة رسومات محددة لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي المختلفة، مما يضمن اختيار الأجهزة المناسبة لاحتياجاتك.
*البدء مع Hyperstack*
للبدء في استخدام Hyperstack، ما عليك سوى التسجيل وإنشاء حساب باستخدام Gmail أو البريد الإلكتروني الخاص بك. بمجرد إنشاء حسابك، سيتم توجيهك إلى لوحة التحكم. ومن هناك، يمكنك إدارة أجهزتك ووحدات تخزينك الافتراضية.
*نشر نموذج لغة كبير*
لنشر نموذج لغة كبير على Hyperstack، تحتاج أولاً إلى إنشاء بيئة تتواجد فيها جميع مواردك. أدخل اسمًا لبيئتك وحدد المنطقة المفضلة. بعد ذلك، قم باستيراد المفتاح العام لجهاز الكمبيوتر الخاص بك لتمكين وصول SSH إلى جهازك الظاهري. تُستخدم مفاتيح SSH للاتصال بشكل آمن بجهاز كمبيوتر آخر عبر الإنترنت. يمكنك إما استيراد مفتاح SSH الموجود لديك أو إنشاء زوج مفاتيح جديد باستخدام Hyperstack.
*إنشاء آلة افتراضية*
قبل إنشاء جهاز افتراضي، من الضروري فهم متطلبات الأجهزة لنموذج اللغة الكبير لديك. اختر النموذج الذي تريد نشره وتحقق من المواصفات الخاصة بمتطلبات الحوسبة. على سبيل المثال، حجم ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) وطريقة Quant. بمجرد حصولك على هذه المعلومات، تأكد من وجود أرصدة كافية في رصيدك، حيث يتطلب Hyperstack أرصدة للعمل.
لإنشاء جهاز افتراضي، قم بتوفير اسم، وحدد البيئة الخاصة بك، ثم اختر النكهة المطلوبة (وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات). يقدم Hyperstack مجموعة من الخيارات، من A100s إلى RTX A6000. اختر صورة (Windows أو Ubuntu)، وحدد زوج المفاتيح الخاص بك، وقم بتشغيل خيار عنوان IP العام لتمكين الوصول إلى الإنترنت. انقر فوق "نشر"، وسيتم إنشاء جهازك الظاهري.
*الاتصال بالجهاز الظاهري*
للاتصال بجهازك الافتراضي، انسخ عنوان IP العام وافتح موجه الأوامر. اكتب "ssh" متبوعًا باسم الملف (على سبيل المثال، "windows@IP") لتأسيس الاتصال. وبدلاً من ذلك، يمكنك استخدام خيار قواعد الأمان في Hyperstack لنسخ أمر الاتصال بجهازك الظاهري. بمجرد الاتصال، يمكنك متابعة التثبيت.
*تثبيت نموذج اللغة*
لتثبيت نموذج اللغة، انسخ مستودع GitHub المقدم من Hyperstack. استخدم الأمر المناسب لنظام التشغيل ووحدة معالجة الرسومات لديك. بمجرد الاستنساخ، قم بتشغيل البرنامج النصي للتثبيت وحدد مورد GPU الخاص بك. سيؤدي هذا إلى بدء تشغيل واجهة مستخدم الويب الخاصة بإنشاء النص، والتي تتيح لك ضبط نموذج اللغة الكبير الخاص بك وتدريبه والدردشة معه.
*خاتمة*
Hyperstack عبارة عن خدمة سحابية قوية لوحدة معالجة الرسومات تعمل على تبسيط نشر نماذج اللغات الكبيرة. بفضل أداء وحدة معالجة الرسومات المحسّن وفعالية التكلفة، يجعل Hyperstack تشغيل النماذج كثيفة الحوسبة في متناول الجميع. باتباع الخطوات الموضحة في هذه المقالة، يمكنك بسهولة نشر أي نموذج لغة كبير والتفاعل معه باستخدام خدمة GPU السحابية الخاصة بـ Hyperstack. البدء في استكشاف الاحتمالات اليوم!
*تذكر مراجعة الروابط الموجودة في الوصف لمزيد من المعلومات وترقب مقاطع الفيديو المستقبلية حول توصيات وحدة معالجة الرسومات لنماذج اللغات المختلفة. اشترك وتابعنا على Patreon وTwitter وانشر الإيجابية! شكرا لك على القراءة وأتمنى لك يوما رائعا! *
