जेव्हा तुम्ही आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स प्रोजेक्ट बनवण्याचे ठरवता, तेव्हा तुम्ही सहसा ऐकत असलेली पहिली गोष्ट म्हणजे तुम्हाला भरपूर कॉम्प्युटिंग पॉवरची आवश्यकता असते. बऱ्याच लोकांसाठी, याचा अर्थ ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट खरेदी करणे किंवा भाड्याने घेणे होय कारण ते इंजिन आहेत जे आधुनिक मशीन लर्निंग प्रत्यक्षात कार्य करतात.
समस्या अशी आहे की या चिप्स इतक्या लोकप्रिय झाल्या आहेत की त्यांना शोधणे कठीण आहे आणि जर तुम्ही तुमच्या वास्तविक गरजा न पाहता सर्वात प्रसिद्ध मॉडेल निवडले तर ते आश्चर्यकारकपणे महाग असू शकतात. उच्च किमतीचा टॅग पाहणे आणि याचा अर्थ अधिक चांगले परिणाम आहेत असे गृहीत धरणे खूप सोपे आहे, परंतु डेटाच्या जगात, काहीवेळा स्वस्त पर्याय प्रत्यक्षात तुम्ही पूर्ण करण्याचा प्रयत्न करत असलेल्या विशिष्ट कार्यासाठी योग्य असतो.
हाताशी असलेल्या कामाशी मशीन जुळवणे
प्रशिक्षणाच्या पहिल्या दिवसापासून ग्राहकांना सेवा देण्याच्या शेवटच्या दिवसापर्यंत त्यांच्या AI प्रवासाच्या प्रत्येक भागासाठी समान शक्तिशाली हार्डवेअर वापरणे ही लोकांची सर्वात मोठी चूक आहे. एखाद्या मॉडेलला सुरवातीपासून प्रशिक्षण देणे हे घर बांधण्यासारखे आहे जेथे तुम्हाला दिवसभर टन सामग्री हलविण्यासाठी जड यंत्रसामग्री आणि मोठ्या क्रूची आवश्यकता असते. येथेच उच्च श्रेणी आहे GPU उपाय नवीनतम एंटरप्राइझ कार्ड्स प्रमाणेच खरोखर चमकतात, कारण ते एकाच वेळी अब्जावधी डेटा पॉइंट हाताळण्यासाठी आवश्यक असलेली प्रचंड मेमरी आणि कार्यप्रदर्शन देतात. तथापि, एकदा मॉडेल प्रशिक्षित झाल्यावर आणि तुम्हाला फक्त प्रश्नांची उत्तरे देण्यासाठी किंवा प्रतिमा ओळखण्यासाठी त्याची आवश्यकता असेल, ते पूर्ण झालेले घर शहरभर चालवण्यासारखे आहे. तुम्हाला यापुढे क्रेनची गरज नाही आणि साध्या अंदाजासाठी उच्च श्रेणीचे प्रशिक्षण कार्ड वापरणे म्हणजे किराणा दुकानात जाण्यासाठी रॉकेट जहाज वापरण्यासारखे आहे.
डेटा फिरवण्याचा त्रास टाळण्यासाठी लोकांना सर्वकाही एकाच सिस्टमवर ठेवायचे आहे. हे अपेक्षेपेक्षा जास्त वेळा समोर येते जेव्हा एखादी छोटी कंपनी तिचे मासिक बिल पाहते आणि लक्षात येते की ती एका महाकाय सर्व्हरसाठी पैसे देत आहे जो एकल वापरकर्त्याने प्रश्न विचारण्याची वाट पाहत असताना बहुतेक निष्क्रिय बसतो. जर तुम्ही अनुमान काढत असाल, तर तुम्ही अनेकदा लहान किंवा जुनी कार्ड वापरू शकता ज्यांची किंमत काही अंशी आहे परंतु तरीही जलद प्रतिसाद देतात. तुमचे मॉडेल वापरत असलेली मेमरी बँडविड्थ आणि विशिष्ट प्रकारचे गणित पाहणे हे रहस्य आहे, कारण काही चिप्स जलद, हलक्या वजनाच्या कामांमध्ये अधिक चांगल्या असतात ज्यामुळे ॲप सुरळीत चालू राहते.
गती आणि बजेटमधील संतुलन शोधणे
विचार करण्यासारखी दुसरी गोष्ट म्हणजे तुम्ही या मशीनवर घालवलेल्या वेळेसाठी तुम्ही प्रत्यक्षात कसे पैसे देता. बहुतेक क्लाउड सेवा प्रदाते चिप भाड्याने देण्याचे वेगवेगळे मार्ग ऑफर करा आणि योग्य हार्डवेअर निवडण्यापेक्षा योग्य निवड केल्याने तुमचे अधिक पैसे वाचू शकतात. जर तुमच्याकडे एखादा प्रकल्प विराम दिला आणि नंतर पुन्हा सुरू केला जाऊ शकतो, तर तुम्ही “स्पॉट” उदाहरणे विचारात घेऊ शकता, जे मूलत: अतिरिक्त क्षमता आहेत प्रदाता सवलतीने विकतो. हे थोडं एखाद्या फ्लाइटसाठी स्टँडबाय तिकीट विकत घेण्यासारखे आहे जिथे तुम्हाला खूप मोठी डील मिळते, परंतु जर एखाद्याने पूर्ण किंमत दिली तर तुम्हाला तुमची सीट सोडावी लागेल. दीर्घ-मुदतीच्या प्रकल्पांसाठी जिथे तुम्हाला माहित आहे की तुम्ही एक वर्ष किंवा त्याहून अधिक काळ समान मॉडेल चालवत आहात, तुम्ही अनेकदा तासाचा दर कमी करण्यासाठी दीर्घ करार सुरक्षित करू शकता.
टाटा कम्युनिकेशन्स सारख्या संस्था या संसाधनांशी कनेक्ट होण्याचे विविध मार्ग ऑफर करतात, त्यामुळे व्यवसाय त्याच्या विशिष्ट बजेट आणि टाइमलाइनसाठी योग्य शोधू शकतो. ते तुमचे ऑफिस आणि डेटा सेंटर दरम्यान डेटा त्वरीत हलवण्यावर लक्ष केंद्रित करतात, जे चिपच्या गतीइतकेच महत्त्वाचे आहे. तुमचे नेटवर्क धीमे असल्यास, जगातील सर्वात महाग GPU डेटा येण्याची वाट पाहत बसेल, जे पैसे वाया घालवण्याचा आणखी एक मार्ग आहे. तुम्हाला असा सेटअप हवा आहे जिथे चिप नेहमी कामात व्यस्त असते.
तुमचे मॉडेल “प्रमाणित” केले जाऊ शकते की नाही हे देखील तपासण्यासारखे आहे, जे तुम्ही संख्या थोडीशी सोपी बनवण्याचा एक फॅन्सी मार्ग आहे जेणेकरून ते कमी मेमरी घेतात. हे तुम्हाला जास्त अचूकता न गमावता लहान, स्वस्त कार्डवर मोठे मॉडेल चालविण्यास अनुमती देते. बऱ्याच संघांना असे आढळून आले आहे की ते क्रेडिट कार्ड काढण्यापूर्वी सॉफ्टवेअरच्या बाजूने थोडे ऑप्टिमायझेशन करून त्यांचा खर्च अर्धा कमी करू शकतात. एखाद्या महाकाय टेक कॉर्पोरेशनसारखा खर्च न करता AI शर्यतीत राहण्याचा हा एक अतिशय व्यावहारिक मार्ग आहे.
Comments are closed.