تتيح شركة "ديب سيك" (DeepSeek) للعموم البرمجيات التي تستخدمها لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التابعة لها على نطاق واسع، في خطوة قد تجعل تشغيل تقنياتها أقل تكلفة وأسهل بالنسبة إلى الشركات.

وتستخدم "ديب سيك" هذه البرمجيات، التي تحمل اسم "ديب إنفر" (DeepInfer)، لتسريع تشغيل نماذجها وتحسين كفاءة استخدام موارد الحوسبة.

وقالت شركة الذكاء الاصطناعي الصينية، التي تتخذ من هانغتشو مقراً لها، في منشور على منصة "إكس" أمس: "نشارك منظومة البرمجيات التي نستخدمها في عمليات التشغيل الفعلية لمساعدة مجتمع المطورين على خفض تكاليف الحوسبة، وتقليل استهلاك الطاقة، وجعل الذكاء الاصطناعي أقل تكلفة".

وأوضحت الشركة أن "ديب إنفر" يدعم حالياً نموذج "ديب سيك V4.1-Flash"، على أن تضيف لاحقاً دعماً لأنظمة مستقبلية.

كتبت "ديب سيك" في منشور على منصة "إكس": "نقدم ديب إنفر، إطار العمل الداخلي لدينا لتنفيذ الاستدلال، الذي أصبح الآن مفتوح المصدر بالكامل! يتيح تشغيل نموذج ديب سيك V4.1-Flash على نطاق واسع، مع قدرة عالية على معالجة الطلبات وزمن استجابة منخفض. ونشارك منظومة البرمجيات التي نستخدمها في عمليات التشغيل الفعلية لمساعدة مجتمع المطورين على خفض تكاليف الحوسبة، وتقليل استهلاك الطاقة، وجعل الذكاء الاصطناعي ميسور التكلفة أكثر".

يسلط طرح هذه البرمجيات الضوء على كيفية إبقاء "ديب سيك" تكاليف تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة منخفضة، وهي العملية المعروفة باسم "الاستدلال" (Inference)، كما يكشف جانباً من التقنيات المستخدمة في التشغيل الفعلي، التي تحرص شركات الذكاء الاصطناعي عادة على إبقائها سرية.

ويتيح هذا الطرح أيضاً لشركات الحوسبة السحابية واستضافة نماذج الذكاء الاصطناعي التي تشغل نماذج "ديب سيك" تطبيق أساليب خفض التكاليف هذه بنفسها.

قال تيبو جيغو، الرئيس التنفيذي لشركة "ريكويستي" (Requesty) الناشئة المتخصصة في بوابات الذكاء الاصطناعي وقياس الأداء وتوجيه الطلبات، إن طرح البرمجيات الجديدة يقلل العوائق أمام استضافة نماذج "ديب سيك"، رغم أن ذلك ما زال يتطلب قدرات حوسبة وخبرات متخصصة.

وأضاف: "تقول ديب سيك إن بإمكان أي شخص استضافة نماذجنا بنفسه، وها هي الطريقة التي تتيح له القيام بذلك بكفاءة".

يمكن أن تختلف تكلفة تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه بدرجة كبيرة تبعاً للبرمجيات المستخدمة لتقديم خدماته. ويمكن للبرمجيات الأكثر كفاءة أن تخفض تكلفة الحوسبة اللازمة لمعالجة كل طلب، وربما تقلل استهلاك الطاقة أيضاً.

يجمع "ديب إنفر" تقنيات مختلفة، من بينها "الاستدلال الموزع"، الذي يقوم على توزيع أعباء تشغيل الذكاء الاصطناعي على أجهزة مختلفة، ما يتيح للنماذج إنتاج قدر أكبر من المخرجات في وقت أقل، واستخلاص أداء أعلى من الرقائق الإلكترونية.

ورغم أن كثيراً من هذه التقنيات الأساسية مستخدم على نطاق واسع، فإن "ديب سيك" عدلتها لتعمل بكفاءة مع نماذجها.

يمكن أن يؤدي خفض تكاليف الاستدلال، أي تكاليف تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، إلى تحسين هوامش أرباح الشركات التي تقدم خدمات استضافة هذه النماذج، وربما ينعكس في صورة أسعار أقل للعملاء.

أما بالنسبة إلى المؤسسات، فقد يساعد "ديب إنفر" على خفض تكلفة تشغيل نماذج "ديب سيك" على البنية التحتية الخاصة بها. وحتى الآن، لا توجد اختبارات أداء مستقلة تقيس مكاسب الكفاءة التي يحققها "ديب إنفر".

ورغم أن "ديب إنفر" مخصص بصورة أساسية لنماذج "ديب سيك" نفسها، بإمكان مطورين آخرين دراسة هذه البرمجيات مفتوحة المصدر وتكييف تقنياتها لاستخدامها في أنظمة الاستدلال الخاصة بهم.