زیرساخت هوش مصنوعی: پردازش، ذخیره‌سازی، نظارت، امنیت و موارد بیشتر
در این مقاله سوم از سری مقالات زیرساخت هوش مصنوعی، درباره معماری لایه پردازش، ذخیره‌سازی، نظارت، بهینه‌سازی عملکرد و امنیت در زیرساخت‌های هوش مصنوعی یاد خواهید گرفت.
معماری زیرساخت هوش مصنوعی
این مقاله به بررسی جامع زیرساخت هوش مصنوعی می‌پردازد و جنبه‌های مختلفی از جمله لایه پردازش، مدیریت منابع GPU، بهینه‌سازی حافظه و معماری ذخیره‌سازی را پوشش می‌دهد. نویسنده بر اهمیت نظارت و مشاهده‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی تأکید کرده و ابزارهای متن‌باز مختلفی را برای سرویس‌دهی مدل‌ها معرفی می‌کند.
- مدیریت منابع GPU شامل استراتژی‌های زمان‌بندی، اشتراک‌گذاری و مقیاس‌پذیری پویا
- معماری پایگاه داده وکتوری و مقایسه ابزارهایی مانند ChromaDB، Qdrant و Weaviate
- استراتژی‌های کش‌گذاری چندسطحی برای وزن مدل، امبدینگ و پاسخ‌ها
- چارچوب امنیتی شامل حفاظت از مدل، دفاع در برابر حملات مخالف و انطباق
"مدیریت حافظه GPU برای بارگذاری مدل‌های بزرگ زبان حیاتی است و استراتژی‌هایی مانند نگاشت حافظه، تکه‌تکه کردن مدل و یکپارچه‌سازی کمّی‌سازی را شامل می‌شود."
"استقرار تولید نیازمند الگوهای پیشرفته‌ای مانند استقرار آبی-سبز و استقرار کاناری همراه با تست A/B برای مدل‌های هوش مصنوعی است."
این مقاله با تأکید بر نیاز به ساختن زیرساخت‌های انعطاف‌پذیر برای تطبیق با تحولات فناوری هوش مصنوعی به پایان می‌رسد.