تشغيل نموذج Nemotron-Nano-12B-v2-VL-FP8 من NVIDIA على RunPod بسهولة نماذج متعددة الوسائط من NVIDIA تُستخدم الآن في مهام حقيقية مثل مراجعة الوثائق، كشف الاحتيال، وتحليل الشفرات البرمجية — وكل ذلك بسرعة وفعالية. لكن تجربة تشغيل هذه النماذج سابقًا كانت مليئة بالتحديات: التهيئة اليدوية، تضارب التبعيات، مشاكل تشغيل المحركات، وتكلفة بطاقات GPU العالية. الحل؟ RunPod. منصة تتيح لك إطلاق نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة، دون تعقيدات، وبتكلفة مناسبة للتجارب المتكررة. كيف تم التنفيذ؟ تم تحميل نموذج Nemotron-Nano-12B-v2-VL-FP8 — نموذج متعدد الوسائط بحجم 12 مليار معامل — باستخدام مكتبة vLLM، مع تقليل دقة التخزين إلى FP8 لتحسين الأداء وتقليل الاستهلاك. الخطوات بسيطة: تثبيت المكتبات، تحميل النموذج، ثم إجراء استدلالات نصية وصورية مباشرة. أمثلة على الاستخدام: - شرح مفهوم النماذج اللغوية الكبيرة وتأثيرها على التكنولوجيا. - كتابة دالة برمجية تحقق ما إذا كان العدد أوليًا، مع وصف دقيق. النموذج يتفوق في المهام التي تتطلب فهمًا للنص والصورة معًا، مثل تحليل الفواتير المكررة، مقارنة الوثائق، أو تفسير الشفرات. RunPod يوفر بيئة جاهزة، تقلل من الوقت الضائع في التهيئة، وتمكّن الباحثين والمهندسين من التركيز على ما يهم: التطور والابتكار. ملاحظة: النموذج يعمل بفعالية على معايير الأداء الحديثة، ويُعد خيارًا مثاليًا للفريق الذي يبحث عن أداء عالٍ دون تعقيدات تشغيلية.
لقد أُنجزت تجربة تشغيل نموذج نيفيديا المتعدد الوسائط Nemotron-Nano-12B-v2-VL-FP8 على منصة RunPod بسهولة مذهلة، مما يُعدّ خطوة مهمة نحو تسهيل الوصول إلى النماذج الذكية المتقدمة دون تعقيدات تقنية أو تكاليف باهظة. في الماضي، كان تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي من نيفيديا يتطلب تهيئة يدوية معقدة، ومواجهة مشكلات في التوافق بين المكتبات، واحتياجات هاردوير عالية التكلفة، ما جعل التجريب التجريبي أو النموذج الأولي عملية مكلفة ومحفوفة بالمخاطر. لكن منصة RunPod قدمت حلاً مثالياً: تتيح بدء تشغيل بيئة تجريبية في دقائق، دون الحاجة إلى إدارة خوادم أو تثبيت مكتبات يدويًا. يكفي اختيار الموديل المطلوب من مكتبة مدمجة، وتشغيل الكود مباشرة عبر واجهة برمجة تطبيقات بسيطة، مع دعم تلقائي للوحدات المعالجة الرسومية (GPU) من فئة NVIDIA، مما يضمن أداءً عاليًا وموثوقًا. النموذج Nemotron-Nano-12B-v2-VL-FP8، بحجم 12 مليار معلمة، يُعدّ قويًا في المهام المتعددة الوسائط، مثل تحليل النصوص والصور معًا. وقد أظهر أداءً متميزًا في مهام مثل مراجعة الوثائق، كشف الاحتيال من خلال مقارنة الفواتير، تحليل السجلات والفيديوهات، ومساعدة فرق التطوير في كتابة وتصحيح وشرح الكود. يُمكنه استيعاب مدخلات طويلة (حتى 4096 رمزًا) ويعمل بكفاءة عالية بفضل التقليل التلقائي (quantization) عبر تقنية ModelOpt. في الممارسة العملية، يمكن تحميل النموذج باستخدام مكتبة vLLM بخطوات بسيطة: تثبيت الحزمة، تحميل النموذج مع تفعيل الثقة في الكود الخارجي، ثم تشغيل الاستدلال عبر واجهة محادثة بسيطة. على سبيل المثال، طلب شرح مفهوم النماذج اللغوية الكبيرة، أو كتابة دالة في بايثون لتحديد الأعداد الأولية مع وثيقة توضيحية، تم تنفيذه بدقة وسلاسة، مع إخراج نصوص مفهومة وقابلة للاستخدام. ما يميز هذا الحل هو سرعته، واستقراره، وسهولة التكرار، ما يجعله مثاليًا للفرق التي تحتاج إلى تجريب نماذج متعددة بسرعة، دون قلق من التكاليف أو التعقيدات التقنية. من خلال دمج قوة نموذج نيفيديا مع بساطة منصة RunPod، أصبح الوصول إلى الذكاء الاصطناعي المتقدم متاحًا لجميع من يسعى لاختبار أفكاره، بغض النظر عن خبرته التقنية.
