تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر تحديات كبيرة. الوصول إلى موارد الحوسبة ذات الأداء العالي محدود، والكيانات المركزية تهيمن على المجال بمجموعات GPU ضخمة. تجعل هذه الحواجز من الصعب على الفرق الأصغر والباحثين المستقلين المنافسة.

يتناول برايم إنتلكت هذه القضايا من خلال بنية تحتية للمقياس لتطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي. تجمع المنصة الموارد الحسابية العالمية، مما يتيح للباحثين والمطورين تدريب نماذج متقدمة من خلال الحوسبة الموزعة. يسعى برايم إنتلكت إلى تحقيق الديمقراطية في تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال الاستفادة من اللامركزية، مما يجعل التكنولوجيا المتقدمة متاحة لجمهور أوسع.

ما هو الذكاء الأساسي؟

المصدر: موقع برايم إنتليكت

الذكاء الأعلى هو منصة لامركزية توفر وصولاً إلى موارد وحدة معالجة الرسومات الموزعة لتطوير الذكاء الاصطناعي. إنه يجمع بين قوة الحوسبة من المساهمين في جميع أنحاء العالم، مما يتيح للباحثين تدريب النماذج المتقدمة بشكل تعاوني. تعمل المنصة كسوق حيث يمكن للمستخدمين استئجار أو المساهمة في موارد وحدة معالجة الرسومات.

تأسست برايم إنتليكت لمعالجة الحاجة المتزايدة إلى تطوير الذكاء الاصطناعي القابل للتوسع والفعال في مجتمع مصدر مفتوح. مدركين التحديات التي تطرحها البنية التحتية للحوسبة التقليدية ، تصور مؤسسو الشركة منصة يمكنها استغلال قوة اللامركزية لتجميع الموارد العالمية للحوسبة. تسهل برايم إنتليكت تدريب النماذج المتقدمة للذكاء الاصطناعي بشكل تعاوني من خلال الحوسبة الموزعة.

ميزات برايم إنتلكت

1. البنية التحتية اللامركزية: تتيح البنية التحتية اللامركزية لبرايم إنتليكت جمع موارد الحوسبة من مساهمين مختلفين في جميع أنحاء العالم. يعزز هذا النهج قابلية التوسع ويقلل من الاعتماد على مراكز البيانات المركزية.
2. التدريب التعاوني: تتيح المنصة للباحثين والمطورين التعاون في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تضمن برايم إنتليكت تطوير نماذج أسرع وأكثر كفاءة من خلال توزيع عملية التدريب عبر عدة عقد.
3. الأمان والشفافية: يستخدم برايم إنتليكت تقنيات التشفير المتقدمة لتأمين البيانات والمعاملات. تضمن تكنولوجيا البلوكشين الشفافية وعدم القابلية للتغيير للسجلات، مما يبني الثقة بين المشاركين.
4. تحسين الموارد: تقوم المنصة بتحسين موارد الحوسبة من خلال توزيع الأعباء بكفاءة. وهذا يقلل من التكاليف ويزيد من استخدام الموارد المتاحة، مما يجعل تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر إمكانية.

كيف يعمل العقل الرئيسي

سوق الحوسبة اللامركزية

يعمل برايم إنتليكت في سوق حوسبة موزعة يجمع الموارد الحوسبية العالمية لدعم تطوير الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. يربط هذا السوق الأفراد والمنظمات الذين يمتلكون قدرة حوسبة زائدة مع الباحثين والمطورين الذين يتطلبون موارد كبيرة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

• تجميع الموارد: يمكن لأي شخص لديه وحدات معالجة الرسومات (GPUs) أو وحدات المعالجة المركزية (CPUs) الخاملة أن يساهم بموارد الحوسبة الخاصة به إلى الشبكة. يتم مكافأة المساهمين من خلال نظام يعتمد على الرموز، حيث يكسبون حوافز عن الطاقة الحسابية التي يوفرونها.
• الاستخدام الفعال: يتناسب المنصة مع احتياجات الحوسبة لمشاريع الذكاء الاصطناعي مع الموارد المتاحة في الوقت الحقيقي. من خلال الاستفادة من شبكة لامركزية، يتم تقليل التكاليف المرتبطة بخدمات السحابة المركزية التقليدية.
• قابلية التوسع: يمكن للسوق أن تتوسع أو تنكمش استنادًا إلى الطلب، مما يوفر مرونة لأحجام مشاريع مختلفة. اللامركزية تضمن القوة ضد الانقطاعات التي قد تؤثر على الأنظمة المركزية.

الملكية الجماعية

تعزز Prime Intellect الملكية الجماعية من خلال مكافأة المشاركين الذين يساهمون في موارد وحدة المعالجة الرسومية أو يشاركون في أنشطة المنصة. يكسب المساهمون الرموز كحوافز لمشاركة قوة الحساب الخاصة بهم، بينما يدفع المستخدمون مقابل الموارد باستخدام نفس نظام الرموز. يخلق هذا نظامًا بيئيًا مستدامًا حيث يستفيد جميع المشاركين من نمو الشبكة. تضمن تكنولوجيا البلوكشين الشفافية في توزيع المكافآت، مما يعزز الثقة بين المستخدمين والمساهمين. من خلال توجيه الحوافز، تشجع Prime Intellect على المشاركة الواسعة وتعزز نموذجها غير المركزي

• نموذج اقتصادي مشترك: يمتلك مساهمو موارد الحوسبة والمطورون والمستخدمون حصة في الشبكة. تضمن الاقتصاد الرمزي توزيع المكافآت بشكل عادل استنادًا إلى مساهمة كل مشارك.
• التطوير الذي يقوده المجتمع: يتعاون الباحثون والمطورون على نماذج الذكاء الاصطناعي، مشاركين المعرفة والشفرات والمجموعات البيانات. تؤدي الجهود الجماعية إلى تقدم أسرع في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته.

حوكمة نموذج الذكاء الاصطناعي على السلسلة

يدمج Prime Intellect آليات الحكم على السلسلة لإدارة تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها بشكل آمن وشفاف. تتتبع تكنولوجيا السلسلة القفلية ملكية النموذج وحقوق الاستخدام والتحديثات. يتم اتخاذ قرارات بشأن تحسينات النموذج أو أذونات الوصول جماعيًا من قبل أصحاب المصلحة من خلال أنظمة التصويت المضمنة في العقود الذكية. يمنع هذا النموذج الحكومي السيطرة المركزية ويضمن أن جميع المشاركين لديهم صوت في كيفية تطور نماذج الذكاء الاصطناعي.

المكونات الرئيسية للفهم الأساسي

حساب الفكر الأولي للذكاء

حساب الذكاء الأعلى هو العمود الفقري للمنصة، حيث يقوم بتجميع الموارد العالمية للحوسبة لدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. يستفيد هذا العنصر من شبكة لامركزية من وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية وغيرها من الأجهزة المقدمة من المشاركين في جميع أنحاء العالم. من خلال دمج هذه الموارد، يضمن حساب الذكاء الأعلى أن يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر استنفادًا للحوسبة بكفاءة وفعالية. يوفر الطبيعة اللامركزية لحساب الذكاء الأعلى قابلية التوسع والصمود، مما يقلل من الاعتماد على البنى التحتية المركزية التقليدية ويقلل من التكلفة الإجمالية للحوسبة.

ميزات رئيسية لحساب الذكاء الأساسي

• التجميع العالمي لوحدة معالجة الرسومات: تقوم المنصة بجمع وحدات معالجة الرسومات من مصادر مختلفة، بما في ذلك الحالات عند الطلب، والحالات الفورية، ومجموعات العقدة المتعددة. تضمن هذه التنوع بيئة حوسبة قوية وموثوقة. يمكن للمستخدمين توسيع موارد الحساب الخاصة بهم أو تقليصها استنادًا إلى متطلبات المشروع، مما يجعل المنصة مناسبة لمشاريع أي حجم.
• كفاءة التكلفة: يقدم Prime Intellect Compute بعض من أقل الأسعار في السوق، مما يجعل الحوسبة عالية الأداء أكثر إمكانية. لا يرتبط المستخدمون بمزود واحد، مما يضمن المرونة والقدرة على اختيار أفضل الموارد دون قيود. لا تفرض المنصة تكاليف إضافية على ميزات مثل الحاويات الجاهزة للاستخدام، مما يقضي على التكاليف الخفية.
• سهولة الاستخدام: يمكن للمستخدمين نشر أي صورة Docker بسهولة، مما يبسط عملية الإعداد. توفر المنصة واجهة سهلة الاستخدام تجعل من السهل إدارة ومراقبة الموارد الحسابية.
• أداء عالي: تم تصميم حوسبة العقل الرئيسي لتقليل التأخير إلى الحد الأدنى وزيادة الإنتاجية لضمان تدريب فعال لنماذج الذكاء الاصطناعي. الجدولة الذكية وتخصيص الموارد تزيد من استخدام الأجهزة المتاحة بشكل كامل.
• الأمان والموثوقية: تعتمد المنصة على بروتوكولات أمان متقدمة لحماية البيانات والنماذج أثناء الحسابات. تقلل الموارد الحوسبة الموزعة من مخاطر توقف الخدمة، مما يعزز موثوقية المنصة.

التدريب اللامركزي

التدريب اللامركزي هو ميزة أساسية في PRIME INTELLECT، مما يتيح التدريب التعاوني لنماذج الذكاء الاصطناعي عبر عدة عقد. يوزع هذا النهج عبء العمليات الحسابية، مما يسمح بتدريب النماذج بشكل أسرع وأكثر كفاءة. من خلال الاستفادة من القوة الجماعية لموارد الحوسبة الموزعة، يتغلب PRIME INTELLECT على القيود التي تواجهها البنى التحتية لتطوير الذكاء الاصطناعي التقليدية.

جوانب رئيسية للتدريب اللامركزي

• توزيع العبء: تقسيم مهام التدريب عبر عدة عقد، مما يقلل بشكل كبير من الوقت المطلوب لتدريب النماذج المعقدة. تعمل هذه الطريقة على تعظيم الموارد الحسابية المتاحة، وتجنب تحت الاستخدام الشائع في الأنظمة المركزية.
• التطوير التعاوني: يمكن للباحثين والمطورين التعاون في نماذج الذكاء الاصطناعي، مشاركة الرؤى والتحسينات. البيئة التعاونية تعزز الابتكار، حيث تسهم وجهات النظر المتنوعة في عملية التطوير.
• القدرة على التوسع والمرونة: يمكن للمنصة التعامل مع أحمال العمل المتنوعة، واستيعاب مشاريع مختلفة من حيث الحجم والتعقيد. يمكن معالجة التغييرات في احتياجات الحوسبة في الوقت الحقيقي، مما يضمن تطابق الموارد مع متطلبات المشروع.
• تجاوز القيود التقليدية: التدريب اللامركزي يتيح للمستخدمين الوصول إلى وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء التي قد لا تكون متاحة أو مكلفة بشكل فردي. من خلال الاعتماد على مراكز البيانات المركزية، تقلل المنصة من العقبات المحتملة ونقاط الفشل الفردية.
• الأمان والشفافية: تحمي البروتوكولات الآمنة البيانات عبر عقد مختلفة أثناء التدريب. يتمتع المستخدمون برؤية واضحة في عملية التدريب، مما يعزز الثقة والمساءلة.
• تخصيص الموارد الديناميكي: تطابق المنصة بذكاء مهام التدريب مع أنسب موارد الحساب. يستفيد المستخدمون من تخصيص الموارد الفعّال، الذي يمكن أن يؤدي إلى توفير التكاليف مقارنة بالأساليب التقليدية.

الذكاء الأعلى الذكاء

ذكاء برايم إنتليجنس يضم مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة المصممة لمعالجة تطبيقات وحالات الاستخدام المختلفة. يتضمن هذا المكون:

• نماذج اللغة الكبيرة (LLMs): يطور Prime Intellect ويدرب نماذج لغوية كبيرة يمكنها فهم وتوليد اللغة البشرية بدقة عالية. يُستخدم هذه النماذج في تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، مثل الروبوتات الدردشة، وتلخيص النصوص، وتحليل المشاعر. من خلال تدريب LLMs على مجموعات بيانات متنوعة، يضمن Prime Intellect أن هذه النماذج يمكنها التعامل مع تفاصيل لغوية وسياقات مختلفة.
• نماذج الوكيل: تم تصميم نماذج الوكيل لمحاكاة السلوك الذكي في الأنظمة المستقلة. يمكن استخدام هذه النماذج في الروبوتات والمساعدين الافتراضيين وأنظمة اتخاذ القرارات الآلية. تستفيد نماذج الوكيل الخاصة بـ Prime Intellect من تقنيات التعلم الآلي المتقدمة للتعلم والتكيف مع البيئات الديناميكية، مما يجعلها مناسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات العملية.
• نماذج علمية: يركز Prime Intellect أيضًا على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي للأبحاث والتطبيقات العلمية. تُستخدم هذه النماذج لتحليل البيانات المعقدة، ومحاكاة العمليات العلمية، وإجراء توقعات في مجالات مثل الرعاية الصحية، وعلوم المناخ، وعلم المواد. من خلال استغلال قوة الحوسبة اللامركزية، يمكن لـ Prime Intellect أن يمكن الباحثين من مواجهة المشاكل العلمية الصعبة بكفاءة ودقة أكبر.

كيفية نشر وحدة معالجة الرسوميات على برايم إنتلكت

نشر وحدة معالجة الرسومات على الذكاء الأساسي هو عملية سريعة وفعالة من حيث التكلفة يمكن إكمالها في أقل من دقيقة.

1.الاشتراك في حساب: قم بزيارةapp.primeintellect.aiوإنشاء حساب جديد للبدء.
2. إنشاء مجموعة جديدة من وحدة المعالجة الرسومية

• اختياري: اختر موقعك المفضل ومعايير الأمان لوحدات معالجة الرسومات (GPUs).

• اختر نوع وكمية بطاقة الرسوميات: اختر نوع بطاقة الرسوميات التي تناسب احتياجات مشروعك وحدد عدد بطاقات الرسوميات التي ترغب في تشغيلها.

• اختر صورة حاوية: حدد من الصور الجاهزة المتاحة على المنصة. يتيح لك ذلك نشر بيئتك بسرعة دون إعداد إضافي.

• الانتقال إلى النشر: انقر على متابعة للانتقال إلى الخطوة التالية.

3.اختيار مزود الخدمة: قم بفحص الخيارات المختلفة المقدمة من مزودي الخدمات. انظر إلى العوامل مثل التكلفة والأداء والتوفر. قم باختيار مزود الخدمة الذي يناسب متطلباتك بشكل أفضل.

4. نشر وحدة المعالجة الرسومية الخاصة بك: انقر فوق نشر وحدة المعالجة الرسومية لبدء النشر. ستبدأ وحدات المعالجة الرسومية في العمل، مما يستغرق عادة أقل من دقيقة. سترى إشعارًا عندما تكون جاهزة للاستخدام.
5. قم بالوصول إلى وحدات معالجة الرسوميات الخاصة بك: قم بتنزيل المفتاح الخاص ببروتوكول الوصول الآمن SSH المقدم. هذه الخطوة مطلوبة فقط في المرة الأولى وهي ضرورية للوصول الآمن إلى وحدات معالجة الرسوميات الخاصة بك. استخدم المفتاح الخاص لإقامة اتصال SSH بوحدات معالجة الرسوميات الخاصة بك. ابدأ في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أو تشغيل المهام الحسابية الخاصة بك حسب الحاجة.

كيفية تشغيل دفاتر Jupyter على وحدة معالجة الرسوميات المنشأة

يجعل برايم إنتليكت من السهل تشغيل دفاتر Jupyter على حالات GPU الخاصة بك، مما يسمح بالتطوير التفاعلي والتجريب.

1.اختر قالبًا مُعدًا مُسبقًا: اختر أحد قوالب PyTorch المُعدة مُسبقًا المتاحة على المنصة. تأتي هذه القوالب مع التبعيات اللازمة مثبتة مُسبقًا.

2. نشر مثيل وحدة المعالجة الرسومية: قم بنشر مثيل وحدة المعالجة الرسومية التي اخترتها عن طريق اتباع خطوات النشر القياسية. انتظر اكتمال عملية التثبيت؛ ستقوم المنصة بإعلامك عندما تكون جاهزة.

3. الوصول إلى دفتر جوبيتر: انقر فوق زر معلومات المنفذ المرتبط بمثيل جهاز الكمبيوتر الخاص بك. ستقدم المنصة تعليمات محددة وعناوين URL للاتصال بدفتر الجوبيتر الخاص بك. استخدم متصفح الويب الخاص بك للوصول إلى واجهة الدفتر.

كيفية نشر مجموعة متعددة الأجهزة على الذكاء العظيم

لمشاريع الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي تتطلب قدرات حوسبة كبيرة، يمكنك نشر مجموعات عقدية متعددة العقد تصل إلى 64 أو أكثر من بطاقات H100.

1. انتقل إلى علامة Megacluster: قم بتسجيل الدخول إلى حساب Prime Intellect الخاص بك وانتقل إلى علامة Megacluster الموجودة داخل واجهة المنصة.
2. اختر تكوينك: اختر التكوين المفضل لديك، بدءًا من 16 إلى 64 أو أكثر من بطاقات H100‏. انقر على نشر العنقود لبدء عملية النشر.
3. رصد تقدم النشر: ستبدأ المنصة في نشر مجموعة العقد المتعددة الخاصة بك. ستتلقى إشعارًا بالبريد الإلكتروني بمجرد أن يتم نشر المجموعة بالكامل وتكون جاهزة للاستخدام.
4. الوصول إلى عقدتك: سيتم تعيين عنوان IP عام لكل عقدة في عقدتك. عادةً ما تتلقى عنوان IP عام واحد لكل عقدة تتكون من 8 بطاقات H100 GPUs. استخدم عناوين IP العامة ومفتاحك الخاص للدخول عبر SSH إلى كل عقدة. ابدأ في تشغيل تدريب الذكاء الاصطناعي المتعدد العقد أو المهام الحسابية عبر العقدة.

المخاطر والتحديات المرتبطة بـ Prime Intellect

رؤية Prime Intellect لتمييز الذكاء الاصطناعي المركزي هي طموحة ولكنها تواجه العديد من المخاطر والتحديات التي يمكن أن تؤثر على نموها واعتمادها.

مخاوف التوسع

أحد التحديات الرئيسية هو توسيع الشبكة اللامركزية للتنافس مع مجموعات GPU المركزية التي تديرها شركات التكنولوجيا الكبيرة. بينما يجمع برايم إنتل الموارد الموزعة، وضمان الأداء والموثوقية المتسقين عبر الآلاف من العقد يمكن أن يكون معقدًا. يمكن أن تعيق تأخر الشبكة وتباين الأجهزة وعدم كفاءة توزيع الموارد قدرتها على التعامل بفعالية مع أعباء الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

التنافس مع الأنظمة المركزية

تواجه العقل الأعظم تنافسًا شديدًا من كيانات مركزية ممولة بشكل جيد مثل Google وNVIDIA وOpenAI، التي تمتلك موارد هائلة وبنية تحتية مثبتة. يمكن لهذه المنظمات نشر نماذج متقدمة بحالة الفن بشكل أسرع وبمقياس أكبر، مما يجعل من الصعب على المنصات اللامركزية مواكبة الخطى. يظل إقناع الباحثين والمطورين بالانتقال من الأنظمة المركزية الموثوقة إلى نموذج لامركزي جديد عقبة.

حواجز التبني

فهم ودمج في نظام بيئي غير مركزي يمكن أن يكون مربكًا للمستخدمين غير التقنيين. يتطلب المنصة من المساهمين إعداد أجهزتهم ومن المستخدمين التنقل في سوق مبني على تقنية سلسلة الكتل، مما قد يثني عنه الأفراد الذين ليسوا على دراية تقنية كبيرة. بالإضافة إلى ذلك، سيتطلب بناء الثقة في نظام جديد وتثقيف المستخدمين المحتملين حول فوائده جهدًا وموارد كبيرة.

عدم اليقين التنظيمي

كمنصة مبنية على تقنية البلوكتشين، يعمل برايم إنتليكت في منطقة رمادية تنظيمية. قد تؤثر التغييرات في تنظيمات العملات المشفرة أو القيود على التقنيات اللامركزية على عملياتها. قد تشكل الامتثال للمعايير العالمية، خاصة في المناطق ذات القوانين الصارمة لخصوصية البيانات، تحديات إضافية.

مخاطر الأمان

النظم اللامركزية أكثر عرضة لبعض أنواع الهجمات، مثل هجمات سايبيل أو العقد الخبيثة التي تعرض الشبكة للخطر. ضمان تدابير أمن قوية والحفاظ على ثقة المستخدمين سيكون أمرًا حاسمًا للنمو على المدى الطويل.

رحلة جمع التبرعات لصندوق العقل الأول

نجح Prime Intellect في جمع 5.5 مليون دولار في جولة تمويل بذري بقيادة مستثمرين بارزين، بما في ذلك Coinfund و Distributed Global، مع مشاركة من Compound و Collab+Currency، و Juan Benet مع Protocol Labs. هذا الدعم المالي يؤكد على إمكانية المنصة في تعطيل المشهد الحسابي للذكاء الاصطناعي من خلال جعل الوصول إلى موارد معالجة الرسومات موزعًا. يتم استخدام الأموال لتوسيع بنية الشبكة، وتعزيز تكنولوجيا الشبكة، واستقطاب المزيد من المساهمين والمستخدمين.

يقدم فريق الإدارة الفنية ثروة من الخبرة إلى المشروع. فينسنت فايسر، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك، لديه خلفية قوية في تكنولوجيا بلوكتشين والأنظمة اللامركزية، مع التركيز على توسيع الحلول المبتكرة. جوهانس هاغيمان، مدير التكنولوجيا والمؤسس المشارك، هو فني ذو خبرة عميقة في الذكاء الاصطناعي والحوسبة الموزعة، مما يضمن أن الأساس التقني للمنصة قوي وجاهز للمستقبل. معًا، يقودون فريقًا ملتزمًا بتحقيق الديمقراطية في تطوير الذكاء الاصطناعي وجعله متاحًا للجميع.

الختام

يقوم Prime Intellect بإعادة تعريف تطوير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر من خلال تحقيق الوصول اللامركزي إلى موارد الحوسبة، مما يمكن الباحثين والمطورين من التعاون على مستوى عالمي. من خلال سوقه اللامركزية، ونموذج الملكية الجماعية، والحوكمة على السلسلة، يضمن النظام الشفافية والعدالة والكفاءة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي. يمكن لـ Prime Intellect أن يمكّن المستخدمين في مختلف الصناعات من خلال دعم تطبيقات متنوعة—بدءًا من النماذج اللغوية الكبيرة حتى الأبحاث العلمية—مع الحد من الاعتماد على البنية التحتية المركزية.