שימוש במודלי AI בהתאם למפרטי מחשוב – מדריך לחברות
הקדמה
בשנים האחרונות, הבינה המלאכותית (AI) הפכה לכלי אסטרטגי המשפיע על כל תחום עסקי – החל משירות לקוחות, ניתוח נתונים ועד ליצירת תוכן ואבטחת סייבר. כדי לממש את מלוא הפוטנציאל של AI, יש חשיבות רבה להתאמת תשתית החומרה לצרכים הספציפיים של המודל. בחירת מפרט מחשוב נכון משפיעה על מהירות העיבוד, איכות התוצרים והיכולת לאמן או להריץ מודלים מורכבים. כמו כן, יש לשים לב לזכויות יוצרים ולרשיונות השימוש – חלק מהמודלים, כגון GPT-4 או LLaMA, כפופים להגבלות מסוימות המשתנות בהתאם לשימוש מחקרי או מסחרי.
במאמר זה נציג שלושה מפרטי מחשוב עיקריים – בסיסי/זול, בינוני וכבד/קצה – ונפרט עבור כל אחד מהם את תכונות החומרה, טווח הפרמטרים האידיאלי למודלים המופעלים עליו, ודוגמאות למודלים עם ציון מספרי הפרמטרים והסוג המתאימים לכל רמת מפרט
מפרט בסיסי/זול (Budget / Entry-Level)
תכונות החומרה
NVIDIA GeForce RTX 3050 או RTX 3060 עם כ-8 VRAM GB
Intel Core i5 (דור 12 ואילך) או AMD Ryzen 5
16GB DDR4 (בצורת 2×8GB)
SSD NVMe בנפח 500GB עד 1TB
טווח פרמטרים
מתאים להרצת מודלים או גרסאות מוקטנות בטווח של 7B–10B פרמטרים (במקרים בהם נעשה שימוש בטכניקות אופטימיזציה כגון quantization או offloading).
מודלים מומלצים – משימות NLP
LLaMA-7B – כ-7 מיליארד פרמטרים
סוג: מודל שפה מתקדם (מפותח על ידי Meta)
זמין לשימוש מחקרי בהתאם לרישיונות. יש לוודא עמידה בדרישות השימוש וההגבלות המשפטיות
Bloom-7B1 – כ-7.1 מיליארד פרמטרים
סוג: מודל שפה פתוח מפיתוח פרויקט BigScience, המיועד לשימושי מחקר והתנסות
מודלים מומלצים – משימות ראייה ממוחשבת (למשל, זיהוי תמונות במכשירים ניידים)
כ- 3.4 מיליון פרמטרים- MobileNetV2
סוג: מודל קל, המתאים ליישומים בהם נדרש זמן תגובה מהיר וביצועים טובים במכשירים בעלי משאבים מוגבלים
כ-5.3 מיליון פרמטרים – EfficientNet-B0
סוג: מודל יעיל למחשוב תמונות, המאזן בין ביצועים לדחיסת משאבים
חשוב
למרות שמודלים כמו MobileNet ו-EfficientNet נעים בטווח של מיליוני פרמטרים – הם מייצגים פתרונות לראייה ממוחשבת בניגוד למודלים לשוניים – כאשר מדובר ביישומי NLP במפרט בסיסי נמליץ על מודלים בטווח 7B–10B.
מפרט בינוני (Mid-Range)
תכונות החומרה
VRAM GBעם כ-12 NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti/3070
(דור 12/13) Intel Core i7 או AMD Ryzen 7/9
RAM: 32GB DDR4/DDR5
SSD NVMe בנפח 1TB (עבור מערכת ההפעלה, ספריות וכלי הפיתוח) + HDD בנפח 2TB או יותר (לאחסון נתונים וגיבויים)
טווח פרמטרים
מתאים להרצת מודלים בינוניים – בטווח של 10–30B פרמטרים, דבר שמאפשר גם ביצוע Fine-Tuning והתאמה אישית לצרכי החברה
מודלים מומלצים – משימות NLP
כ-13 מיליארד פרמטרים – LLaMA-13B
סוג: מודל שפה מתקדם המספק איזון בין ביצועים למשאבים
כ – 20 מיליארד פרמטרים – GPT-NeoX-20B
סוג: מודל שפה המיועד ליישומים מורכבים יותר, המאפשר עבודה עם נתונים גדולים ויכולות התאמה אישית
Generative / Computer Vision מודלים מומלצים – משימות
(גרסה מתקדמת) Stable Diffusion
סוג: מודל ליצירת תמונות מתוך טקסט
הערה: אף על פי שמודלי diffusion אינם נמדדים תמיד בצורה ישירה במספרי פרמטרים כמו LLMs, גרסאות מתקדמות עשויות להגיע לסך של 1–2 מיליארד פרמטרים – דבר שמצריך תשתית בינונית למחשוב יצירתי.
התייחסות לזכויות יוצרים
מודלים כמו LLaMA ו-GPT-NeoX דורשים הקפדה על רישיונות שימוש. חשוב לוודא שקיימת הסכמה לשימוש מחקרי או מסחרי, בהתאם להסכמים עם היוצרים
מפרט כבד/קצה (High-End / Workstation)
תכונות החומרה
אפשרויות GPU מתקדמות הכוללות NVIDIA GeForce RTX 4090 עם 24GB VRAM או מערכות מרובות GPU הכוללות כרטיסי תחנות עבודה כגון NVIDIA RTX A5000/A6000
Intel Core i9/Xeon או AMD Threadripper/EPYC
64GB DDR4/DDR5 ומעלה (לעיתים עד 128GB)
SSD NVMe בנפח 2TB ומעלה (למערכת ההפעלה, כלים ומודלים פעילים) + HDD בנפחים גדולים (4TB ומעלה) לארכיון וגיבויים
טווח פרמטרים
מתאים לעבודה עם מודלים גדולים במיוחד – בטווח של 30B–70B פרמטרים ואף יותר, המיועדים לאימון אינטנסיבי וליישומים תעשייתיים מתקדמים
מודלים מומלצים – משימות NLP
כ-30 מיליארד פרמטרים – LLaMA-30B
סוג: מודל שפה מתקדם, המיועד ליישומים בהם נדרש עיבוד נתונים בקנה מידה גדול
כ-65 מיליארד פרמטרים – LLaMA-65B
סוג: מודל שפה עוצמתי, המאפשר ביצועים גבוהים מאוד אך מצריך תשתית חומרה כבדה
מספר הפרמטרים לא פורסם באופן רשמי, אך מעריכים כי נע בטווח של עשרות מיליארדים – GPT-4
OpenAI סוג: מודל שפה מהדור החדש של
הערה: GPT-4 זמין לשימוש אך מוגבל מבחינת זכויות יוצרים השימוש בו נעשה בעיקר דרך API ועל פי רישיונות מסחריים קפדניים.
מודלים מומלצים – משימות Generative / Computer Vision
DALL·E 2
סוג: מודל ליצירת תמונות מוארכות מטקסט
הערה: מספר הפרמטרים המדויק לא פורסם, אך מדובר בטכנולוגיה מתקדמת הדומה במורכבותה למודלי שפה גדולים
Stable Diffusion XL
סוג: גרסה מתקדמת של Stable Diffusion ליצירת תמונות באיכות גבוהה, הכוללת תשתית מורכבת יותר (מספר פרמטרים בסביבות מיליארדי פרמטרים, אם כי לא מגיעים ל-30B ומעלה)
התייחסות לזכויות יוצרים ורישיונות
בשימוש במודלים מהסוגים המתקדמים (כמו GPT-4 או LLaMA-65B) יש להקפיד על תנאי השימוש והרישיונות. חלק מהמודלים כפופים להגבלות מחמירות, ודורשים אישור מראש לשימוש מחקרי או מסחרי. חברות המעוניינות להטמיע טכנולוגיות אלו צריכות לעיין בתנאי הרישיון ולהבטיח עמידה בדרישות החוקיות
שימושים עסקיים – דוגמאות ליישום בכל מפרט
אוטומציה תהליכית
שימוש במודלים קטנים ובינוניים (כמו LLaMA-7B או Bloom-7B1) לשירות לקוחות אוטומטי, הפקת דוחות וניתוח טקסטים בזמן אמת.
ניתוח נתונים וקבלת החלטות
מודלים כמו LLaMA-13B או GPT-NeoX-20B מאפשרים ניתוח מתקדם של דאטה, זיהוי דפוסים והפקת תחזיות – דבר המאפשר קבלת החלטות מבוססות נתונים
יצירת תוכן
באמצעות מודלים גנרטיביים כגון Stable Diffusion או DALL·E 2, ניתן ליצור גרפיקה, עיצובים ושיווק ויזואלי, מה שמקצר את זמני הפיתוח ויוצר חדשנות בתחום השיווק.
שירות לקוחות
מודלים מתקדמים לניתוח שפה (כמו GPT-4, במידה והחברה מצוידת בתשתית המתאימה) מספקים פתרונות צ'אטבוט חכמים המעניקים מענה 24/7 ומפחיתים את העומס על צוותי התמיכה.
כרטיסי GPU מומלצים
בחירה בכרטיסי המסך המתאימים היא קריטית לכל יישום AI
מפרט בסיסי: NVIDIA RTX 3050/3060 8GB VRAM – מתאים למודלים עד 10B פרמטרים או מודלים אופטימיים ל-inference עם טכניקות כיווץ.
מפרט בינוני: NVIDIA RTX 3060 Ti/3070 (12GB VRAM) – מספק ביצועים טובים למודלים עד 30B פרמטרים, תוך אפשרות ל-Fine-Tuning.
מפרט כבד: NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) או כרטיסי Workstation כגון NVIDIA RTX A5000/A6000 – מאפשרים עבודה עם מודלים גדולים (30B–70B+ פרמטרים) וניהול עומסים כבדים תוך תמיכה ב-NVLink לקישוריות בין כרטיסים.
סיכום והמלצות
השקעה נכונה בתשתית המחשוב ובחירת המודל המתאים מהווים את הבסיס להצלחת פרויקטי AI בארגון
עבור חברות בתחילת הדרך או עם צרכים מוגבלים: מומלץ להתחיל במפרט בסיסי/זול, עם מודלים בטווח 7B–10B לפרויקטים בתחום השפה (למשל, LLaMA-7B או Bloom-7B1) וכן מודלים קלים לראייה ממוחשבת במידה והיישום דורש זאת.
עבור חברות המעוניינות להרחיב את השימוש ב-AI: תחנת עבודה עם מפרט בינוני (10B–30B פרמטרים) מאפשרת לבצע Fine-Tuning ולהתאים את המודלים לצרכי הארגון, תוך עבודה עם כלים כמו LLaMA-13B או GPT-NeoX-20B.
עבור ארגונים גדולים או פרויקטים תעשייתיים: השקעה במפרט כבד/קצה (30B–70B+ פרמטרים) מאפשרת עבודה עם מודלים מהדור החדש – כגון LLaMA-65B או GPT-4 – אך מחייבת הקפדה על זכויות יוצרים, רישיונות שימוש ותשתית חומרה מקצועית.
לסיכום, לפני הטמעת פתרון יש לבצע הערכת צרכים מעמיקה, הן מבחינת ביצועים והן מבחינת דרישות חוקיות, ולבחור במפרט המתאים ביותר לצרכי החברה. השקעה מושכלת בחומרה ובמודלים תתרום לחדשנות, לייעול תהליכים וליתרון תחרותי משמעותי בשוק הדינמי של היום
הערה: מספרי הפרמטרים המצוינים הם על בסיס נתונים פומביים ונכונים לזמן כתיבת המאמר. חברות המעוניינות ליישם את הטכנולוגיות חייבות לעקוב אחר עדכונים ברישיונות ובמספרי הפרמטרים המפורסמים עבור כל מודל
*חשוב לציין
מאמר זה הינו לייעוץ ראשוני וכללי בלבד ואינו מהווה ייעוץ משפטי, פיננסי, טכנולוגי או מקצועי אחר. כל האמור במאמר נועד למטרות מידע בלבד, ואין לראות בו כתחליף להתייעצות עם מומחים מוסמכים בתחום הרלוונטי (כגון עורכי דין, יועצים פיננסיים, מהנדסי IT או מומחי AI). השימוש במידע, במודלים או בהמלצות המובאות במאמר זה נעשה על אחריות המשתמש בלבד. בכל מקרה של פעולה או השקעה משמעותית, יש להיוועץ עם אנשי מקצוע מומחים ולהתאים את הפעולות לצרכים ולנסיבות הייחודיות של הארגון.
חברת DEEPSYS הישראלית מציעה מגוון שרתים ומערכות חומרה המותאמות לעומסי עבודה של AI ו-Deep Learning. שילוב פתרונות חומרה כאלו מאפשר לחברות לבנות לעצמן "מיני-חוות" AI פרטיות, המספקות להן כוח חישוב ייעודי וזמין בכל עת. להלן שני מוצרים בולטים של DEEPSYS וכיצד הם מסייעים לארגונים להשיג יתרון תחרותי:
(HPC 4U, 8xGPU) שרת TYAN Thunder HX B7109
שרת HPC עוצמתי במיוחד שנועד להרצת עומסי AI כבדים. השרת בתצורת 4U יכול להכיל עד 8 כרטיסי GPU חזקים, תומך בשני מעבדי Intel Xeon Scalable מהדור השני ומאפשר התקנת זיכרון של עד 3 טרה-בייט (3072GB RAM). מדובר בשרת אידיאלי לאימון מודלים מורכבים של Deep Learning, כמו ראייה ממוחשבת ועיבוד שפה טבעית, תוך שמירה על הנתונים בתוך הארגון ללא תלות בענן. יתרונות: קיצור משמעותי בזמני האימון, שליטה מלאה בנתונים וזמינות גבוהה לניסויים ופיתוח.
(Workstation 1U, 1xGPU) שרת TYAN Thunder CX B5556
שרת קומפקטי ויעיל בפורמט 1U המיועד בעיקר לצוותי פיתוח קטנים ולסטארטאפים. השרת כולל GPU יחיד ותומך במעבדי Intel Core i7/i9 מהדור החדש או במעבד Xeon בודד. מתאים במיוחד לפיתוח, בדיקה ואימות של מודלים בסביבת עבודה מבודדת וזמינה. היתרונות: זמינות מיידית של משאבי GPU, מחזורי פיתוח קצרים, אבחון מוקדם של בעיות במודל, ועלות משתלמת בהשוואה לשימוש בענן. לאחר פיתוח המודל, יכול לשמש כשרת אינפרנס (Inference) להגשת מודלים ללקוחות במהירות וביעילות.
לסיכום, מוצרי DEEPSYS מספקים לארגונים בכל גודל כלים חיוניים להאצת הפיתוח בתחום ה-AI, מעניקים שליטה מלאה על התשתית ומסייעים לשמור על יתרון תחרותי ברור בשוק.
לפרטים נוספים צרו איתנו קשר:
טלפון: 03-7281198