تحسين تكلفة السحابة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي: استراتيجيات عملية لتقليل النفقات
مقدمة: لماذا التكلفة مهمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي؟
تطبيقات الذكاء الاصطناعي (تدريب واستدلال) يمكن أن تُحوّل ميزانيات البنية التحتية بسرعة — خصوصًا عند الاعتماد على GPUs/TPUs واستدعاءات APIs متكررة. في هذا الدليل العملي نركّز على ثلاثة محاور رئيسية لخفض التكلفة دون التضحية بالجودة أو زمن الاستجابة:
- استخدام Spot / Preemptible instances للحوسبة غير الحرجة.
- أرشفة النماذج والبيانات الباردة إلى طبقات تخزين منخفضة التكلفة.
- تقليل استدعاءات السحابة المكلفة عبر الكاشينغ، التجميع (batching) وتوجيه النماذج (model routing).
الأدلة الرسمية لمزودي السحابة توضح أن خصومات Spot قد تصل إلى حوالى 90% مقارنة بالأسعار On‑Demand، ولكن مع قابلية انقطاع يجب التعامل معها بالتصميم المناسب للأنظمة.
الركن الأول — Spot / Preemptible: متى ولماذا وكيف تستخدمها؟
متى تستخدم Spot؟ مناسبة تمامًا لعمليات التدريب الدفعي (batch training)، التجارب، وعمليات الاستدلال غير الحرجة أو القابلة للتكرار، حيث يمكن تقبل انقطاع الآلة وإعادة المحاولة أو استئناف العمل لاحقًا.
فوائد وملاحظات فنية: تقارير ومجموعات الوثائق الرسمية تشير إلى خصومات قد تصل حتى ~90% (AWS) أو حتى 91% (GCP) على أنواع معينة من الموارد، لكن هنالك احتمال انقطاع يجب الاستعداد له عبر استراتيجيات مرنة.
أفضل الممارسات عند تبنّي Spot
- التنوع في أنواع الآلات والمناطق (AZs) لزيادة فرص الحصول على سعات Spot واستقرار أقلية الانقطاعات.
- استخدام مجموعات Auto Scaling أو Fleets لإدارة السعة تلقائيًا مع استراتيجيات price/capacity‑optimized.
- تصميم التطبيقات لتكون قابلة للاستئناف (checkpointing)، أو الاحتفاظ بحالة قصيرة الأمد على تخزين دائم (persistent disks/S3) قبل الإيقاف.
- لا تستخدم Spot لوحدها لخدمات الاستجابة الفورية الحرجة؛ امزج Spot مع On‑Demand أو Reserved للسلاسل الحرجة.
- عند استخدام GPUs على Spot، تأكد من سياسة إعادة التشغيل/التوقف المناسبة، ومراعاة أن بعض الأحداث (مثل صيانة السحابة) قد لا تمنحك إشعارًا طويلاً في جميع الأنظمة. في Azure هناك سلوكيات إخلاء ووقت إشعار محدد (مثلاً وصول إشعار قصير قبل الإخلاء) فضعها بالحسبان.
الركن الثاني — أرشفة النماذج والبيانات الباردة بتكلفة منخفضة
ليس كل نموذج أو نسخة بحاجة لأن تبقى على أقراص SSD غالية. أرشفة الإصدارات القديمة من النموذج، قواعد البيانات التدريبية النادرة الاستخدام، ونسخ الاحتياط الطويلة في طبقات أرشفة توفر وفورات كبيرة.
مثال عملي: خدمات S3 Glacier من AWS تقدم طبقات أرشفة منخفضة التكلفة (Deep Archive) بأسعار تُناسب البيانات التي تُسترجع مرة أو مرتين سنويًا مع أوقات استرجاع بالساعة/الساعات. يُنصح باستخدام سياسات Lifecycle لنقل الملفات تلقائيًا بعد فترة احتفاظ محددة لتجنب التكلفة التشغيلية. ضع في اعتبارك أيضاً الرسوم الدنيا لمدة التخزين ورسوم الاسترجاع عند التخطيط للميزانية.
توصيات عملية لأرشفة النماذج
- اجمع ملفات النموذج الصغيرة في أرشيفات كبيرة (tar/zip) لتقليل overhead metadata عند استخدام طبقات Glacier.
- حدد سياسة انتقال تلقائي (Lifecycle) — مثلاً: بعد 30-90 يومًا انقل إلى Intelligent‑Tiering أو Glacier Flexible، وبعد 180-365 يومًا انقل إلى Deep‑Archive إذا لم تُستخدم.
- وثّق إصدار النموذج مع سجل (model registry) يتضمن مكان الأرشيف وطريقة الاسترجاع، لتقليل محاولات الاسترجاع غير الضرورية.
الركن الثالث — تقليل استدعاءات السحابة المكلفة: كاش، تجميع، وتوجيه النماذج
في معظم التطبيقات الإنتاجية، أكثر الموارد استهلاكاً للتكلفة هي استدعاءات الاستدلال المتكررة—خصوصًا عند الاعتماد على APIs مدفوعة أو نماذج كبيرة مُستضافة. هناك ثلاثة تكتيكات عالية الأثر:
1) الكاشينغ (Prompt & Semantic Caching)
تخزين نتائج الاستدعاءات المتكررة (أو أجزاء منها) يقطع عنك استدعاءات متطابقة ويُحسّن زمن الاستجابة. تقارير صناعية وموفرو حلول تشير إلى أن تفعيل كاش مزود الخدمة أو بناء طبقة كاش محلية قد يوفر نسبة كبيرة من التكلفة، خصوصًا عندما تتكرر الأسئلة أو نماذج الإدخال.
2) التجميع (Batching)
عندما تسمح متطلبات المنتج، اجمع الطلبات غير العاجلة لتشغيلها دفعيًا—هذا يخفض التكلفة ويستفيد من خصومات واجهات Batch APIs أو تقليل overhead لكل طلب. دراسات أكاديمية وتوصيات عملية تبين أن التجميع يمكن أن يقلّل التكاليف بما يصل لعشرات النسب المئوية حسب الطبيعة.
3) توجيه النماذج (Model Routing / Tiering) وQuantization
لا تستخدم نموذج 70B لكل مهمة. ضع طبقات: نماذج خفيفة لاستخراج أو تصنيف، ونماذج متوسطة للتلخيص، ونماذج كبيرة للمهام الحساسة. إلى جانب ذلك، يُعد التحويل إلى نماذج منخفضة الدقة (quantization) وسيلة فعالة لتقليل الذاكرة وسرعة التحميل، ما يسمح بالاستضافة على موارد أرخص أو زيادة كثافة الاستضافة. توثيق أدوات ومكتبات Quantization وموارد Hugging Face يقدّم إرشادات عملية حول أنواع ونتائج الكمّ وتقنيات دعمها.
قواعد تنفيذ سريعة
- فصل المحتوى الثابت في System Prompt وادخاله كـ prefix لتزيد من معدل ضربات الكاش.
- حفظ النتائج المتكررة مع TTL ذكي (مثلاً: 1 يوم للنتائج غير الحاسوبية أو 30 يومًا لنتائج استعلامات المستندات).
- قياس hit rate للكاش يوميًا وراقب نسبة الإنقاذ (cost saved per hit).
- قم بتقييم نقطة التعادل للانتقال إلى استضافة ذاتية (self‑hosting) مقابل استهلاك API عند أحجام استعلام كبيرة.
خلاصة سريعة وقائمة تحقق للتنفيذ
باختصار، الجمع بين Spot للمحطات غير الحرجة، أرشفة النماذج والبيانات الباردة، وتقنيات تقليل الاستدعاءات يُعد مسارًا واقعياً لخفض التكاليف بصورة كبيرة دون التضحية بالجودة. الخطوات العملية المقترحة:
- صنّف أحجام الأعمال (training, batch inference, real‑time inference) وحدد أيها مناسب للـSpot.
- طبّق سياسات Lifecycle على S3 أو ما يعادلها لنقل إصدارات النماذج إلى طبقات أرشفة منخفضة التكلفة.
- ابدأ بكاش بسيط (prompt cache) ثم أضف semantic/embedding cache وراقب الفائدة.
- قَيّم جدوى الكمّ (quantization) للوحدات التي تستضيفها بنفسك أو على سحابة لتقليل متطلبات الذاكرة والتكلفة.
- استخدم مزيجاً من Spot وOn‑Demand/Reserved لضمان توافر الخدمة مع أقصى خفض تكلفة ممكن.
للمزيد من التفاصيل التنفيذية (أمثلة YAML لـ AutoScaling، lifecycle rules، ونماذج اختبارات أداء بعد الكمّ) يمكنك طلب متابعة تقنية مفصّلة أو ورشة تطبيقية للانتقال من نظرية إلى تنفيذ عملي داخل بيئتك السحابية.