تفاوت Trainingو Deploymentدر هوش مصنوعی

در دنیای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، ساختن یک مدل قدرتمند تنها نیمی از مسیر است. انتقال این مدل از محیط توسعه به محیطی که کاربران واقعی بتوانند از آن استفاده کنند، چالش‌ها و استانداردهای خاص خود را دارد. برای درک بهتر این فرآیند، باید با دو فاز حیاتی یعنی آموزش (Training) و استقرار (Deployment) آشنا شویم.

• آموزش (Training) چیست؟
• Inference چیست؟
• استقرار (Deployment) چیست؟
• تفاوت Training و Inference در یک نگاه
• چرا مدل Training را مستقیماً Deploy نمی‌کنیم؟
• جمع‌بندی

Training چیست؟

Training یا آموزش مدل، فرایندی است که در آن مدل با استفاده از داده‌های نمونه، الگوها و روابط موجود در داده را یاد می‌گیرد. هدف، یافتن مجموعه‌ای از پارامترها یا وزن‌هاست که بتوانند روی داده‌های جدید نیز پیش‌بینی مناسبی انجام دهند.

آموزش شبکه‌های عصبی عمیق

آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی با عبور داده‌ها از میان لایه‌ها و نورون‌های مختلف انجام می‌شود. هر نورون با اختصاص وزن به ورودی‌ها، خروجی تولید می‌کند و سپس بر اساس میزان درست یا نادرست بودن آن، وزن‌ها اصلاح می‌شوند. این شبکه‌ها از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند، اما برخلاف مغز، دارای لایه‌ها، اتصالات و مسیرهای مشخصی برای انتقال و پردازش داده‌ها هستند.

فرآیند آموزش یک شبکه عصبی به صورت لایه‌به‌لایه‌ انجام می‌شود:

• داده‌ها وارد اولین لایه شبکه می‌شوند و نورون‌ها وزن‌های مشخصی را به ویژگی‌های مختلف داده اختصاص می‌دهند.
• پس از پردازش، خروجی با پاسخ واقعی مقایسه شده و میزان خطا مشخص می‌شود.
• فرآیند یادگیری به این صورت است که خطا به سمت عقب لایه‌ها منتشر می‌شود (Backpropagation) و مدل وزن‌های خود را تنظیم می‌کند تا در تلاش بعدی خطای کمتری داشته باشد.

آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بزرگ (مثل Llama 3.1 یا مدل‌های بینایی ماشین)، به دلیل نیاز به قدرت پردازشیِ عظیم، بسیار پرهزینه است. برای مثال، آموزش مدل Llama 3.1 به چنان حجم وحشتناکی از محاسبات نیاز دارد که فقط با استفاده از کلاسترهای عظیم پردازنده‌های گرافیکیِ پیشرفته (مانند NVIDIA H100 یا A100) قابل اجراست.

Fine-Tuning چیست؟

گاهی یک مدل از پیش آموزش‌دیده، دانش عمومی مناسبی دارد اما برای یک حوزه خاص بهینه نشده است. در این شرایط، می‌توان از Fine-Tuning استفاده کرد.

در Fine-Tuning، مدل پایه با داده‌های تخصصی‌تر آموزش داده می‌شود. برای مثال، یک مدل زبانی عمومی می‌تواند با اسناد حقوقی، پزشکی یا سازمانی تنظیم شود تا در همان حوزه پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهد.

مزیت Fine-Tuning این است که لازم نیست مدل از ابتدا آموزش داده شود. در نتیجه، زمان، هزینه و منابع مورد نیاز کاهش پیدا می‌کند.

Inference چیست؟

  Inferenceیا استنتاج مرحله‌ای است که مدل آموزش‌دیده، داده‌های جدید را بدون تغییر وزن‌ها پردازش می‌کند و بر اساس دانش قبلی خود، خروجی مناسب ارائه می‌دهد.

نمونه‌هایی از Inference عبارت‌اند از:

• تشخیص اشیا در تصاویر دوربین
• ترجمه هم‌زمان زبان‌ها
• تولید متن یا کد
• پیشنهاد محصول یا موسیقی

تفاوت Training و Inference

Deployment چیست؟

Deployment یا استقرار، فرآیند انتقال مدل از محیط توسعه به محیط عملیاتی است. در این مرحله، مدل در قالب یک سرویس، API، نرم‌افزار، برنامه موبایل یا سامانه Edge در اختیار کاربران قرار می‌گیرد.

Deployment فقط کپی کردن فایل مدل روی یک سرور نیست.
 معمولاً شامل اقدامات زیر است:

• تبدیل مدل به فرمت مناسب
• آماده‌سازی محیط اجرا
• مانیتورینگ عملکرد
• مدیریت خطا و مقیاس‌پذیری

مدل می‌تواند در محیط‌های مختلفی مستقر شود؛ از سرورهای ابری و مراکز داده گرفته تا دستگاه‌هایی مانند NVIDIA Jetson، تلفن همراه، رایانه‌های مجهز به Apple Silicon و سیستم‌های صنعتی.

چرا مدل Training را مستقیماً Deploy نمی‌کنیم؟

مدلی که برای آموزش استفاده می‌شود، معمولاً برای اجرای سریع و کم‌هزینه در محیط تولید آماده نیست. دلایل مهم عبارت‌اند از:

• حجم زیاد مدل
• نیاز زیاد به حافظه
• تأخیر بالا در پاسخ‌گویی
• مصرف انرژی زیاد
• وابستگی به GPUهای بزرگ دیتاسنتری

جمع‌بندی

Training مرحله آموزش مدل و تنظیم وزن‌های آن، Inference مرحله استفاده از مدل آموزش‌دیده برای پردازش داده‌های جدید و Deployment مرحله آماده‌سازی و اجرای مدل در محیط واقعی است. در ادامه، برای آشنایی با سخت‌افزارهای NVIDIA Jetson، تمرکز ما بر مرحله Deployment خواهد بود؛ یعنی بررسی نحوه اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی این سخت‌افزارها.