يدفع التطور السريع للذكاء الاصطناعي المؤسسات إلى استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل نشط، ومع ذلك، يواجه نشر نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج العديد من التحديات. وفقًا للإحصاءات، فإن ما يصل إلى 90% من المشاريع التجريبية للذكاء الاصطناعي التوليدي تواجه صعوبة في الدخول إلى مرحلة الإنتاج، وأصبحت مشكلات التنسيق هي عنق الزجاجة الرئيسي. سيشرح لك محرر Downcodes كيف يقوم Simplismart AI بحل مشكلة الصناعة هذه ويحقق نتائج رائعة من خلال منصة تشغيل التعلم الآلي الشاملة.
في عصر التطور السريع للذكاء الاصطناعي (AI)، تبذل الشركات الكبرى قصارى جهدها لتطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على بيئات الإنتاج من أجل الحصول على عائد أعلى على الاستثمار. ومع ذلك، على الرغم من وجود العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة في السوق، إلا أن الفرق لا تزال تواجه العديد من التحديات عند نشرها.
ويقدر بيتر بيندور صامويل، الرئيس التنفيذي لمجموعة إيفرست، أن 90% من المشاريع التجريبية للذكاء الاصطناعي التوليدي ستفشل في دخول مرحلة الإنتاج. بالإضافة إلى ذلك، تتوقع جارتنر أنه بحلول نهاية عام 2025، قد يتم التخلي عن العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدية بعد إثبات المفهوم.
ومن بين هذه التحديات، فإن أكبر عقبة هي التنسيق. غالبًا ما تفتقر الفرق إلى الموارد اللازمة للقيام بكل شيء، مما يضطرهم إلى الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات الصارمة والمكلفة التابعة لجهات خارجية. لسد هذه الفجوة، قامت Simplismart AI مؤخرًا بجمع 7 ملايين دولار من التمويل لإطلاق منصة عمليات التعلم الآلي الشاملة المصممة لتسريع عملية التنسيق بأكملها، بدءًا من الضبط الدقيق للنموذج وحتى النشر والمراقبة.
ما يميز Simplismart عن حلول عمليات التعلم الآلي الأخرى في السوق هو محرك الاستدلال المخصص للبرمجيات. يمكن للمحرك نشر النماذج بسرعة كبيرة، مما يؤدي إلى تحسين الأداء بشكل كبير وتقليل التكاليف المرتبطة بها. قال أميترانشو جاين، المؤسس المشارك لشركة Simplismart، إنه بدون أي تحسين للأجهزة، وصلت إنتاجية نموذج Llama3.18B إلى 501 رمزًا في الثانية، وهو ما يتجاوز بكثير محركات الاستدلال الأخرى.
عند نشر الذكاء الاصطناعي داخليًا، تحتاج الفرق إلى مواجهة اختناقات متعددة، بما في ذلك الحصول على قوة الحوسبة، وتحسين أداء النموذج، وتوسيع نطاق البنية التحتية، وكفاءة التكلفة. تعمل منصة Simplismart على توحيد سير العمل بأكمله، مما يسمح للمستخدمين بضبط النماذج مفتوحة المصدر المحسنة للغاية ونشرها ومراقبتها حسب الحاجة.
يمكن للمستخدمين اختيار استخدام البنية التحتية المشتركة لـ Simplismart أو إحضار موارد الحوسبة الخاصة بهم لتكوين البنية التحتية الخاصة بهم ونشرها بسهولة. بالإضافة إلى ذلك، تتيح لوحة المعلومات البديهية الخاصة بالمنصة للمستخدمين إمكانية تعيين المعلمات مثل وحدة معالجة الرسومات ونوع الجهاز ونطاق التوسعة. توفر المنصة أيضًا وظائف المراقبة، مما يسمح للمستخدمين بتتبع اتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs) ومراقبة الأداء الفعلي للنموذج.
حاليًا، أنشأت Simplismart شراكات مع 30 عميلًا من المؤسسات وتخطط لتحسين أداء منصة تشغيل التعلم الآلي الخاصة بها. وتأمل الشركة في استخدام الجولة الجديدة من التمويل لتعزيز البحث والتطوير، وتحسين سرعة تفكير الذكاء الاصطناعي، والسعي لزيادة الإيرادات السنوية من حوالي مليون دولار أمريكي إلى 10 ملايين دولار أمريكي في الأشهر الخمسة عشر المقبلة.
تسليط الضوء على:
ستواجه 90% من المشاريع التجريبية للذكاء الاصطناعي صعوبة في الدخول إلى مرحلة الإنتاج، وستكون مشكلات التنسيق هي العقبة الأكبر.
يحقق محرك الاستدلال المخصص لـ Simplismart إنتاجية تصل إلى 501 رمزًا مميزًا في الثانية دون تحسين الأجهزة.
أقامت الشركة تعاونًا مع 30 عميلاً من الشركات وتهدف إلى زيادة الإيرادات السنوية إلى 10 ملايين دولار أمريكي في غضون 15 شهرًا.
توفر الحالة الناجحة لـ Simplismart AI أفكارًا جديدة لحل مشكلات نشر الذكاء الاصطناعي، حيث يعمل محرك الاستدلال المخصص والمنصة الشاملة على تحسين كفاءة وأداء نشر النموذج بشكل كبير. أعتقد أن Simplismart ستواصل الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي في المستقبل وتمكين المزيد من الشركات.