GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا) هي نموذج متقدم للغاية لمعالجة اللغة الطبيعية أحدث ثورة في مهام اللغة المختلفة مثل ترجمة اللغة وتلخيص النص ووكلاء المحادثة. مع ظهور الأنظمة الأساسية القائمة على السحابة مثل Amazon Web Services (AWS) و Microsoft Azure و Google Cloud Platform (GCP) ، أصبح من السهل نشر واستخدام نماذج GPT في بيئات الإنتاج. ومع ذلك ، من الضروري فهم الآثار المترتبة على تكلفة استخدام GPT على الأنظمة الأساسية القائمة على السحابة.
الآثار المترتبة على تكلفة استخدام GPT على منصات السحابة
- يمكن أن تختلف تكلفة استخدام GPT على الأنظمة الأساسية المستندة إلى مجموعة النظراء بشكل كبير اعتمادًا على عوامل مختلفة ، مثل حجم النموذج وكمية البيانات التي تتم معالجتها وتكرار الاستخدام ونوع النظام الأساسي المستند إلى السحابة المستخدم. على سبيل المثال ، قد يكون نشر نموذج GPT كبير على منصة سحابية مكلفًا بسبب الموارد الحسابية العالية المطلوبة. وبالمثل ، فإن معالجة كميات كبيرة من البيانات يمكن أن تؤدي أيضًا إلى تكاليف كبيرة ، حيث غالبًا ما تفرض الأنظمة الأساسية السحابية رسومًا على نقل البيانات وتخزينها.
- أحد العوامل الحاسمة في تحديد تكلفة استخدام GPT على الأنظمة الأساسية القائمة على السحابة هو نموذج التسعير الذي تستخدمه المنصة. تقدم الأنظمة الأساسية المختلفة المستندة إلى مجموعة النظراء نماذج تسعير مختلفة ، مثل الدفع عند الاستخدام ، والمثيلات المحجوزة ، والمثيلات الفورية. من الضروري فهم نماذج التسعير هذه واختيار النموذج الذي يناسب حالة الاستخدام الخاصة بك.
- هناك عامل آخر يجب مراعاته وهو نوع النظام الأساسي المستند إلى السحابة المستخدم. على سبيل المثال ، تقدم AWS أنواعًا مختلفة من المثيلات ، مثل مثيلات الأغراض العامة والمُحسَّنة للحوسبة والمُحسَّنة للذاكرة ومثيلات GPU. كل نوع مثيل له تكلفة مختلفة ويتم تحسينه لحالات الاستخدام المختلفة. يمكن أن يؤثر اختيار نوع المثيل الصحيح بشكل كبير على تكلفة استخدام GPT على AWS.
- بالإضافة إلى هذه العوامل ، من الضروري أيضًا مراعاة تكاليف الصيانة والدعم المستمرة لاستخدام GPT على الأنظمة الأساسية القائمة على السحابة. يمكن أن تشمل هذه التكاليف تكلفة صيانة البنية التحتية وتحديثات البرامج والدعم الفني.
