الذكاء الاصطناعي على الحافة: تقنيات ضغط النماذج للانتشار العالمي

يُحدث صعود الذكاء الاصطناعي على الحافة (Edge AI) ثورة في مختلف الصناعات من خلال تقريب الحوسبة وتخزين البيانات من مصدرها. يتيح هذا التحول النموذجي أوقات استجابة أسرع، وخصوصية معززة، واستهلاكًا أقل لعرض النطاق الترددي. ومع ذلك، يمثل نشر نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة على الأجهزة الطرفية ذات الموارد المحدودة تحديات كبيرة. تعد تقنيات ضغط النماذج حاسمة للتغلب على هذه القيود وتمكين التبني الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي على الحافة في جميع أنحاء العالم.

لماذا يهم ضغط النماذج في الانتشار العالمي للذكاء الاصطناعي على الحافة

عادةً ما تتمتع الأجهزة الطرفية، مثل الهواتف الذكية ومستشعرات إنترنت الأشياء والأنظمة المدمجة، بقدرة معالجة وذاكرة وعمر بطارية محدودة. يمكن أن يؤدي نشر نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة والمعقدة مباشرة على هذه الأجهزة إلى:

• زمن استجابة مرتفع: يمكن أن تعيق أوقات الاستدلال البطيئة التطبيقات التي تعمل في الوقت الفعلي.
• استهلاك مفرط للطاقة: يؤدي استنزاف عمر البطارية إلى الحد من العمر التشغيلي للأجهزة الطرفية.
• قيود الذاكرة: قد تتجاوز النماذج الكبيرة الذاكرة المتاحة، مما يمنع نشرها.
• زيادة التكلفة: تترجم متطلبات الأجهزة الأعلى إلى زيادة تكاليف النشر.

تعالج تقنيات ضغط النماذج هذه التحديات عن طريق تقليل حجم وتعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي دون التضحية بالدقة بشكل كبير. وهذا يسمح بالنشر الفعال على الأجهزة ذات الموارد المحدودة، مما يفتح مجموعة واسعة من التطبيقات في سياقات عالمية متنوعة.

تقنيات ضغط النماذج الرئيسية

هناك العديد من تقنيات ضغط النماذج شائعة الاستخدام في الذكاء الاصطناعي على الحافة:

1. التكميم (Quantization)

يقلل التكميم من دقة أوزان النموذج وتنشيطاته من أرقام الفاصلة العائمة (مثل 32 بت أو 16 بت) إلى أعداد صحيحة ذات بتات أقل (مثل 8 بت، 4 بت، أو حتى ثنائية). هذا يقلل من استهلاك الذاكرة والتعقيد الحسابي للنموذج.

أنواع التكميم:

• التكميم بعد التدريب (PTQ): هذا هو أبسط أشكال التكميم، حيث يتم تدريب النموذج بدقة الفاصلة العائمة ثم يتم تكميمه بعد التدريب. يتطلب الحد الأدنى من الجهد ولكنه قد يؤدي إلى انخفاض في الدقة. غالبًا ما تستخدم تقنيات مثل مجموعات بيانات المعايرة للتخفيف من فقدان الدقة.
• التدريب المدرك للتكميم (QAT): يتضمن هذا تدريب النموذج مع أخذ التكميم في الاعتبار. أثناء التدريب، يحاكي النموذج تأثيرات التكميم، مما يسمح له بالتكيف والحفاظ على الدقة عند نشره بصيغة مكمّمة. عادةً ما ينتج عن QAT دقة أفضل من PTQ ولكنه يتطلب المزيد من الموارد الحسابية والخبرة.
• التكميم الديناميكي: أثناء الاستدلال، يتم تحديد معلمات التكميم ديناميكيًا بناءً على نطاق التنشيطات. يمكن أن يحسن هذا الدقة مقارنة بالتكميم الثابت، ولكنه يضيف أيضًا بعض الحمل الزائد.

مثال:

لنفترض أن هناك وزنًا في شبكة عصبية بقيمة 0.75 ممثلة كرقم فاصلة عائمة 32 بت. بعد التكميم إلى أعداد صحيحة 8 بت، قد يتم تمثيل هذه القيمة بـ 192 (بافتراض وجود عامل قياس). هذا يقلل بشكل كبير من مساحة التخزين المطلوبة للوزن.

اعتبارات عالمية:

تتمتع منصات الأجهزة المختلفة بمستويات متفاوتة من الدعم لمخططات التكميم المختلفة. على سبيل المثال، تم تحسين بعض معالجات الأجهزة المحمولة لعمليات الأعداد الصحيحة 8 بت، بينما قد يدعم البعض الآخر مستويات تكميم أكثر قوة. من المهم تحديد مخطط تكميم متوافق مع منصة الأجهزة المستهدفة في المنطقة المحددة التي سيتم نشر الجهاز فيها.

2. التقليم (Pruning)

يتضمن التقليم إزالة الأوزان أو الاتصالات غير المهمة من الشبكة العصبية. هذا يقلل من حجم النموذج وتعقيده دون التأثير بشكل كبير على أدائه.

أنواع التقليم:

• تقليم الأوزان: يتم تعيين الأوزان الفردية ذات المقادير الصغيرة إلى الصفر. يؤدي هذا إلى إنشاء مصفوفات أوزان متفرقة، والتي يمكن ضغطها ومعالجتها بكفاءة أكبر.
• تقليم الخلايا العصبية: تتم إزالة خلايا عصبية أو قنوات بأكملها من الشبكة. يمكن أن يؤدي هذا إلى تخفيضات أكبر في حجم النموذج ولكنه قد يتطلب أيضًا إعادة تدريب للحفاظ على الدقة.
• تقليم الطبقات: يمكن إزالة طبقات كاملة إذا كانت مساهمتها في الأداء العام ضئيلة.

مثال:

في شبكة عصبية، يكون لوزن يربط بين خليتين عصبيتين قيمة قريبة من الصفر (على سبيل المثال، 0.001). يؤدي تقليم هذا الوزن إلى تعيينه إلى الصفر، مما يزيل الاتصال بشكل فعال. هذا يقلل من عدد الحسابات المطلوبة أثناء الاستدلال.

اعتبارات عالمية:

تعتمد استراتيجية التقليم المثلى على بنية النموذج المحددة والتطبيق المستهدف. على سبيل المثال، قد يستفيد النموذج الذي يتم نشره في بيئة ذات نطاق ترددي منخفض من التقليم القوي لتقليل حجم النموذج إلى الحد الأدنى، حتى لو أدى ذلك إلى انخفاض طفيف في الدقة. على العكس من ذلك، قد يعطي النموذج الذي يتم نشره في بيئة عالية الأداء الأولوية للدقة على الحجم. يجب تصميم المقايضة لتناسب الاحتياجات المحددة لسياق النشر العالمي.

3. تقطير المعرفة (Knowledge Distillation)

يتضمن تقطير المعرفة تدريب نموذج أصغر "طالب" لتقليد سلوك نموذج أكبر وأكثر تعقيدًا "معلم". عادةً ما يكون نموذج المعلم نموذجًا مدربًا جيدًا وعالي الدقة، بينما تم تصميم نموذج الطالب ليكون أصغر حجمًا وأكثر كفاءة.

العملية:

1. تدريب نموذج معلم كبير ودقيق.
2. استخدام نموذج المعلم لإنشاء "تسميات ناعمة" لبيانات التدريب. التسميات الناعمة هي توزيعات احتمالية على الفئات، بدلاً من تسميات one-hot الصارمة.
3. تدريب نموذج الطالب لمطابقة التسميات الناعمة التي أنشأها نموذج المعلم. هذا يشجع نموذج الطالب على تعلم المعرفة الأساسية التي استوعبها نموذج المعلم.

مثال:

تُستخدم شبكة عصبية تلافيفية كبيرة (CNN) مدربة على مجموعة بيانات كبيرة من الصور كنموذج معلم. يتم تدريب شبكة CNN أصغر وأكثر كفاءة كنموذج طالب. يتم تدريب نموذج الطالب على التنبؤ بنفس التوزيعات الاحتمالية لنموذج المعلم، مما يؤدي إلى تعلم معرفة المعلم بفعالية.

اعتبارات عالمية:

يمكن أن يكون تقطير المعرفة مفيدًا بشكل خاص لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي في البيئات ذات الموارد المحدودة حيث لا يمكن تدريب نموذج كبير مباشرة على الجهاز الطرفي. يسمح بنقل المعرفة من خادم قوي أو منصة سحابية إلى جهاز طرفي خفيف الوزن. هذا مناسب بشكل خاص في المناطق ذات الموارد الحسابية المحدودة أو الاتصال غير الموثوق بالإنترنت.

4. البنى الهيكلية الفعالة

يمكن أن يؤدي تصميم بنى نماذج فعالة من البداية إلى تقليل حجم وتعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. يتضمن ذلك استخدام تقنيات مثل:

• التلافيف القابلة للفصل حسب العمق: تقوم هذه التلافيف بتحليل التلافيف القياسية إلى عمليتين منفصلتين: التلافيف حسب العمق والتلافيف النقطية. هذا يقلل من عدد المعلمات والحسابات المطلوبة.
• MobileNets: عائلة من بنى الشبكات العصبية التلافيفية خفيفة الوزن مصممة للأجهزة المحمولة. تستخدم MobileNets التلافيف القابلة للفصل حسب العمق وتقنيات أخرى لتحقيق دقة عالية بأقل تكلفة حسابية.
• ShuffleNet: عائلة أخرى من بنى الشبكات العصبية التلافيفية خفيفة الوزن تستخدم عمليات تبديل القنوات لتحسين تدفق المعلومات بين القنوات.
• SqueezeNet: بنية شبكة عصبية تلافيفية تستخدم طبقات "الضغط" و"التوسيع" لتقليل عدد المعلمات مع الحفاظ على الدقة.
• آليات الانتباه: يسمح دمج آليات الانتباه للنموذج بالتركيز على الأجزاء الأكثر صلة من المدخلات، مما يقلل من الحاجة إلى طبقات كبيرة وكثيفة.

مثال:

يمكن أن يؤدي استبدال الطبقات التلافيفية القياسية في شبكة CNN بالتلافيف القابلة للفصل حسب العمق إلى تقليل عدد المعلمات والحسابات بشكل كبير، مما يجعل النموذج أكثر ملاءمة للنشر على الأجهزة المحمولة.

اعتبارات عالمية:

يجب تصميم البنية الفعالة لتناسب المهمة المحددة ومنصة الأجهزة المستهدفة. قد تكون بعض البنى أفضل لتصنيف الصور، بينما قد يكون البعض الآخر أفضل لمعالجة اللغة الطبيعية. من المهم قياس أداء البنى المختلفة على الأجهزة المستهدفة لتحديد الخيار الأفضل. يجب أيضًا مراعاة اعتبارات مثل كفاءة الطاقة، خاصة في المناطق التي يشكل فيها توفر الطاقة مصدر قلق.

الجمع بين تقنيات الضغط

غالبًا ما يتضمن النهج الأكثر فعالية لضغط النماذج الجمع بين تقنيات متعددة. على سبيل المثال، يمكن تقليم النموذج، ثم تكميمه، وأخيرًا تقطيره لتقليل حجمه وتعقيده بشكل أكبر. يمكن أن يؤثر الترتيب الذي يتم به تطبيق هذه التقنيات أيضًا على الأداء النهائي. التجريب هو مفتاح إيجاد التركيبة المثلى لمهمة معينة ومنصة أجهزة معينة.

اعتبارات عملية للانتشار العالمي

يتطلب نشر نماذج الذكاء الاصطناعي المضغوطة على مستوى العالم دراسة متأنية لعدة عوامل:

• تنوع الأجهزة: تختلف الأجهزة الطرفية بشكل كبير من حيث قوة المعالجة والذاكرة وعمر البطارية. يجب تصميم استراتيجية الضغط لتناسب قدرات الأجهزة المحددة للأجهزة المستهدفة في مناطق مختلفة.
• الاتصال بالشبكة: في المناطق ذات الاتصال الشبكي المحدود أو غير الموثوق به، قد يكون من الضروري إجراء المزيد من الحسابات محليًا على الجهاز الطرفي. قد يتطلب هذا ضغطًا أكثر قوة للنموذج لتقليل حجمه وتقليل الاعتماد على الموارد السحابية.
• خصوصية البيانات: يمكن أيضًا استخدام تقنيات ضغط النماذج لتعزيز خصوصية البيانات عن طريق تقليل كمية البيانات التي يجب إرسالها إلى السحابة. يمكن للتعلم الفيدرالي، جنبًا إلى جنب مع ضغط النماذج، تمكين تدريب النماذج التعاوني دون مشاركة البيانات الحساسة.
• الامتثال التنظيمي: لدى البلدان المختلفة لوائح مختلفة بشأن خصوصية البيانات وأمنها. يجب أن يمتثل نشر نماذج الذكاء الاصطناعي لجميع اللوائح المعمول بها في المنطقة المستهدفة.
• التوطين: قد تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى التوطين لدعم اللغات والسياقات الثقافية المختلفة. قد يتضمن ذلك تكييف بنية النموذج، أو إعادة تدريب النموذج ببيانات مترجمة، أو استخدام تقنيات الترجمة الآلية.
• كفاءة الطاقة: يعد تحسين استهلاك الطاقة أمرًا بالغ الأهمية لإطالة عمر بطارية الأجهزة الطرفية، خاصة في المناطق التي يكون فيها الوصول إلى الكهرباء محدودًا.

الأدوات وأطر العمل

تتوفر العديد من الأدوات وأطر العمل للمساعدة في ضغط النماذج ونشرها على الأجهزة الطرفية:

• TensorFlow Lite: مجموعة من الأدوات لنشر نماذج TensorFlow على الأجهزة المحمولة والمدمجة. يتضمن TensorFlow Lite دعمًا للتكميم والتقليم وتقنيات ضغط النماذج الأخرى.
• PyTorch Mobile: إطار عمل لنشر نماذج PyTorch على الأجهزة المحمولة. يوفر PyTorch Mobile أدوات للتكميم والتقليم وتقنيات التحسين الأخرى.
• ONNX Runtime: محرك استدلال متعدد المنصات يدعم مجموعة واسعة من منصات الأجهزة. يتضمن ONNX Runtime دعمًا لتكميم النماذج وتحسينها.
• Apache TVM: إطار عمل مترجم لتحسين ونشر نماذج التعلم الآلي على مجموعة متنوعة من منصات الأجهزة.
• Qualcomm AI Engine: منصة أجهزة وبرامج لتسريع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي على معالجات Qualcomm Snapdragon.
• MediaTek NeuroPilot: منصة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي على معالجات MediaTek.
• Intel OpenVINO Toolkit: مجموعة أدوات لتحسين ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة Intel.

الاتجاهات المستقبلية

يتطور مجال ضغط النماذج باستمرار. تشمل بعض الاتجاهات المستقبلية الرئيسية ما يلي:

• البحث عن البنية العصبية (NAS): أتمتة عملية تصميم بنى نماذج فعالة.
• NAS المدرك للأجهزة: تصميم نماذج مُحسَّنة خصيصًا لمنصة الأجهزة المستهدفة.
• ضغط النماذج الديناميكي: تكييف استراتيجية الضغط بناءً على ظروف التشغيل الحالية وتوافر الموارد.
• التعلم الفيدرالي مع ضغط النماذج: الجمع بين التعلم الفيدرالي وضغط النماذج لتمكين تدريب النماذج التعاوني على الأجهزة الطرفية ذات الموارد المحدودة.
• الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) للنماذج المضغوطة: ضمان بقاء النماذج المضغوطة قابلة للتفسير وموثوقة.

الخاتمة

يعد ضغط النماذج تقنية أساسية لتمكين التبني الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي على الحافة على مستوى العالم. من خلال تقليل حجم وتعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي، يصبح من الممكن نشرها على الأجهزة الطرفية ذات الموارد المحدودة، مما يفتح مجموعة واسعة من التطبيقات في سياقات متنوعة. مع استمرار تطور مجال الذكاء الاصطناعي على الحافة، سيلعب ضغط النماذج دورًا متزايد الأهمية في جعل الذكاء الاصطناعي متاحًا للجميع في كل مكان.

يتطلب النشر الناجح لنماذج الذكاء الاصطناعي على الحافة على نطاق عالمي تخطيطًا دقيقًا ومراعاة للتحديات والفرص الفريدة التي تقدمها المناطق ومنصات الأجهزة المختلفة. من خلال الاستفادة من التقنيات والأدوات التي تمت مناقشتها في هذا الدليل، يمكن للمطورين والمؤسسات تمهيد الطريق لمستقبل يتم فيه دمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في الحياة اليومية، مما يعزز الكفاءة والإنتاجية وجودة الحياة للناس في جميع أنحاء العالم.