كيفية تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الكمبيوتر دون إبطائه

هل سألت نفسك لماذا نحتاج إلى الاتصال بالإنترنت لاستخدام الذكاء الاصطناعي؟ ولماذا لا يمكننا تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على الكمبيوتر الشخصي؟ في الحقيقة، تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة الكمبيوتر الشخصية يواجه تحديات عديدة، خاصة إذا لم تكن هذه الأجهزة مصممة للتعامل مع العمليات الحسابية المكثّفة التي تتطلبها الخوارزميات.

إذا جربت تشغيل أحد نماذج الذكاء الاصطناعي على حاسوبك، فإنك على الأغلب ستعاني بطء أدائه وارتفاع حرارته، يعود السبب في ذلك إلى الاستهلاك المفرط لموارد الحوسبة. وهنا يأتي السؤال، كيف يمكننا تحسين أداء الكمبيوتر وتقليل الضغط على موارده عند تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي؟ سنُجيبك عن هذا السؤال في هذا المقال، وسنستعرض عدة حلول تساعدك على تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بكفاءة على الكمبيوتر الشخصي دون التأثير في أدائه بشكلٍ كبير.

فهم متطلبات تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي

تعتمد تطبيقات الذكاء الاصطناعي على عمليات حسابية معقدة تتطلب قدرة معالجة عالية وموارد حوسبة كبيرة. بشكلٍ عام، تعتمد هذه التطبيقات على ثلاثة مكونات رئيسية في الكمبيوتر:

المعالج المركزي (CPU): ينفّذ التعليمات الأساسية ويشغّل العمليات البرمجية، لكنه قد لا يكون كافياً بمفرده لمعالجة بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة.
وحدة معالجة الرسومات (GPU): تُستخدم لتسريع العمليات الحسابية المكثّفة حيث يمكنها تنفيذ العديد من العمليات في الوقت نفسه، ما يحسّن الأداء بشكلٍ كبير.
الذاكرة العشوائية (RAM) ووحدة التخزين (SSD/HDD): تحتاج تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى ذاكرة كافية لتخزين البيانات أثناء المعالجة، كما أن سرعة التخزين تؤدي دوراً في تحميل البيانات ومعالجتها.

عند تشغيل أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي على كمبيوتر شخصي، قد تواجه بعض التحديات مثل بطء الاستجابة والاستهلاك المفرط للطاقة وارتفاع حرارة الجهاز. لذا، من الضروري معرفة كيفية تحسين عمل الجهاز.

تقليل الضغط على موارد الكمبيوتر في أثناء تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي

لضمان تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسلاسة على الكمبيوتر الشخصي دون التأثير في أدائه، فعليك القيام بما يلي:

تحقق مما إذا كان الكمبيوتر قادراً على تشغيل النموذج

قبل تشغيل أي نموذج ذكاء اصطناعي على الكمبيوتر، فمن الضروري التحقق مما إذا كان الكمبيوتر يمتلك القدرة الكافية لتشغيله. تعتمد هذه القدرة على عدة عوامل، أبرزها المعالج (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) والذاكرة العشوائية (RAM)، يجب مقارنة إمكانات الجهاز بمتطلبات النموذج المراد تشغيله، فبعض النماذج الخفيفة يمكن أن تعمل على أجهزة بإمكانات متوسطة، بينما تحتاج النماذج الأكبر إلى مواصفات أعلى. إذا كانت مواصفات الجهاز أقل من المتطلبات المطلوبة للنموذج، فقد يؤدي تشغيله إلى بطء شديد أو حتى فشل التشغيل. في هذه الحالة، يجب البحث عن حلول مثل تشغيل النموذج على خدمة سحابية مجانية أو تشغيل نموذج آخر يتطلب موارد أقل.

أغلق البرامج غير الضرورية التي تعمل في الخلفية

إذا تبين أن الكمبيوتر قادر على تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي، فمن المهم ضمان استغلال موارده بكفاءة، أحد أبرز الخطوات لتحقيق ذلك هو إغلاق البرامج غير الضرورية التي تعمل في الخلفية. فتشغيل برامج متعددة يستهلك الكثير من قدرة المعالج والذاكرة العشوائية، وقد يؤدي إلى بطء الأداء أو عدم استقرار النظام في أثناء معالجة البيانات. بعض البرامج، مثل المتصفحات التي يوجد بها العديد من التبويبات أو البرامج التي تعمل تلقائياً عند بدء التشغيل، قد تستنزف الموارد دون أن يدرك المستخدم ذلك. لذا، من الأفضل إغلاق البرامج غير الضرورية لضمان توفير أكبر قدر ممكن من موارد الحوسبة لتشغيل النموذج.

إذا كنت ترغب في معرفة كيفية القيام بذلك، يمكنك العثور على العديد من الشروحات التفصيلية على يوتيوب، ابحث باستخدام عبارات مثل "إيقاف البرامج التي تعمل بالخلفية في ويندوز" أو "إيقاف البرامج التي تعمل بالخلفية في ماك"، ستجد الكثير من الفيديوهات التي توضّح كيفية إدارة التطبيقات الخلفية وتحسين أداء الكمبيوتر.

تحسين نظام التبريد

عند تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، قد يؤدي الاستهلاك المفرط لموارد المعالج ووحدة معالجة الرسومات إلى ارتفاع درجة الحرارة، ما يسبب تباطؤ الأداء ويؤثّر في كفاءة العمليات الحسابية. لتحسين التبريد، يمكن اتباع الخطوات التالية:

تنظيف المراوح وفتحات التهوية بانتظام: تراكم الغبار يقلّل كفاءة التبريد، لذا يجب تنظيف الجهاز كل بضعة أشهر باستخدام الهواء المضغوط.
استخدام قاعدة تبريد خارجية (Cooling Pad): تساعد على تحسين تدفق الهواء، خاصة لأجهزة اللابتوب.
إعادة تطبيق معجون التبريد (Thermal Paste): إذا كان الجهاز قديماً، فإن تغيير معجون التبريد الذي يوجد على المعالج يساعد على تقليل درجة الحرارة وتحسين الأداء.

استبدال مكونات الجهاز بمكونات أفضل

إذا كان الكمبيوتر غير قادر على تشغيل النموذج، فيتعين عليك شراء كمبيوتر بمواصفات أعلى أو ترقية المكونات (Hardware Upgrade):

ترقية المعالج (CPU): إذا كان الجهاز يحتوي على معالج قديم أو ضعيف، يمكن استبداله بطراز أحدث مثل Intel i7/i9 أو AMD Ryzen 7/9 للحصول على أداء أفضل.
ترقية وحدة معالجة الرسومات (GPU): الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكلٍ كبير على المعالجة المتوازية، لذا فإن امتلاك بطاقة رسومية قوية مثل NVIDIA RTX 3060 أو أعلى أو AMD Radeon RX 6000 يمكن أن يسرّع العمليات الحسابية بشكلٍ كبير.
زيادة سعة الذاكرة العشوائية (RAM): تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة يتطلب ذاكرة عشوائية كافية، يُفضل وجود ذاكرة عشوائية بسعة 16 غيغابايت على الأقل، أو 32 غيغابايت للأداء الأمثل.
ذاكرة تخزين SSD بدلاً من HDD: ذاكرة التخزين SSD أسرع بكثير من HDD، وهي تقلل وقت تحميل البيانات وتساهم في تسريع معالجتها.

تجربة نماذج لا تتطلب الكثير من الموارد

إذا كان الكمبيوتر لا يمتلك مواصفات قوية لتشغيل النموذج وليس لديك القدرة على شراء كمبيوتر جديد أو ترقية المكونات، ففكّر في تجربة نماذج ذكاء اصطناعي مصممة للعمل على الأجهزة العادية. هناك العديد من النماذج الخفيفة التي توفّر أداءً جيداً مع استهلاك قليل للموارد، مثل نموذج اللغة ديستيل بيرت (DistilBERT) القادر على فهم اللغة الطبيعية وتوليدها ونموذج موبايل نت (MobileNet) المصمم لتصنيف الصور واكتشاف الكائنات وتطبيقات الرؤية الحاسوبية، هذه النماذج يمكن تشغيلها بكفاءة على أجهزة ذات مواصفات متوسطة، حتى على الهواتف الذكية أو الكمبيوترات المحمولة.

الاستفادة من خدمات الحوسبة السحابية المجانية

إذا كنت بحاجة إلى تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي كبيرة ولكن لا تمتلك جهازاً قوياً، يمكنك استخدام الحوسبة السحابية التي توفّر لك موارد قوية مجاناً. بعض الخيارات المجانية:

جوجل كولاب (Google Colab): يوفّر موارد مجانية لتشغيل أكواد بايثون (Python) باستخدام معالجات GPU وTPU السحابية، مع إمكانية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.
أمازون فري تير (AWS Free Tier): وهي خدمات الحوسبة السحابية المجانية من شركة أمازون، تُتيح لك الوصول لموارد سحابية لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.
مايكروسوفت آزور إم إل (Microsoft Azure ML): توفّر موارد مجانية لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.

باتباع هذه الاستراتيجيات، يمكنك تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بكفاءة حتى على أجهزة الكمبيوتر العادية، سواء من خلال تحسين إدارة الموارد أو ترقية المكونات، أو تجربة النماذج الصغيرة، أو الاستفادة من الخدمات السحابية. ستجد طريقة تُناسب احتياجاتك بكل تأكيد.