المدوَّنة العربية
استراتيجيات فعّالة لتحسين التكاليف عند استخدام Amazon Bedrock
يتزايد توجه المؤسسات نحو استخدام الذكاء الاصطناعي المولّد لتحقيق أهداف متعددة كتحسين الكفاءة التشغيلية، وتقديم تجارب مخصصة للعملاء، ودفع عجلة الابتكار في مختلف القطاعات. وتتنوع تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد من تلخيص النصوص وتطوير حملات تسويقية مخصصة، إلى بناء مساعدين آليين للدردشة يخدمون احتياجات الأعمال الحيوية.
ومع هذا التوسع في الاستخدام، تتزايد التكاليف المرتبطة بهذه التقنية في عدة جوانب، خاصة في مجالات الاستدلال والنشر وتخصيص النماذج. لذا، أصبح التحكم الفعّال في التكاليف ضرورة ملحة لضمان استدامة هذه المبادرات وتحقيق عائد إيجابي على الاستثمار. فالإدارة الاستباقية للنفقات تمكّن المؤسسات من الاستفادة القصوى من إمكانات الذكاء الاصطناعي المولّد مع الحفاظ على سلامة ميزانياتها.
في هذا السياق، تبرز خدمة Amazon Bedrock كحل متكامل مُدار بالكامل، يوفر مجموعة متميزة من نماذج الأساس عالية الأداء. تأتي هذه النماذج من نخبة شركات الذكاء الاصطناعي العالمية مثل AI21 Labs وAnthropic وCohere وغيرها، وتتوفر جميعها عبر واجهة برمجية موحدة. وتتكامل مع هذه النماذج مجموعة شاملة من الأدوات اللازمة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد، مع التركيز على الأمان والخصوصية والممارسات المسؤولة في مجال الذكاء الاصطناعي.
مع تزايد استخدام Amazon Bedrock، أصبح تحسين التكاليف عنصراً أساسياً للحفاظ على النفقات المرتبطة بنشر وتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد ضمن حدود الميزانية المخططة. في هذا المقال، سنستعرض استراتيجيات فعالة لتحسين التكاليف عند استخدام Amazon Bedrock.
فهم نموذج التسعير في Amazon Bedrock
تتبنى Amazon Bedrock نموذج تسعير مرن يعتمد على الاستخدام الفعلي لنماذج الأساس والخدمات المرتبطة بها. وتشمل عناصر التسعير الرئيسية استدلال النموذج (المتوفر بخيارات الطلب المباشر، والدفعات، والإنتاجية المخصصة)، وتخصيص النموذج (رسوم التدريب والتخزين والاستدلال)، واستيراد النماذج المخصصة (استيراد مجاني مع رسوم الاستدلال والتخزين). كما يمكنك من خلال سوق Amazon Bedrock الوصول إلى أكثر من 100 نموذج بخيارات تسعير متنوعة للنماذج الخاصة والعامة. لمزيد من التفاصيل حول هياكل التسعير، يمكنك زيارة صفحة تسعير Amazon Bedrock.
مراقبة التكاليف في Amazon Bedrock
تتوفر عدة طرق فعالة لمراقبة تكاليف استخدام Amazon Bedrock:
- ملفات تعريف استدلال التطبيق – تتيح لك إضافة علامات تخصيص التكلفة المخصصة لتتبع وإدارة نفقات واستخدام نماذج الأساس عبر مختلف التطبيقات.
- علامات تخصيص التكلفة (Tags) – يمكنك وضع علامات على جميع موارد Amazon Bedrock، مما يسهل ربط الاستخدام بفئات تنظيمية محددة مثل مراكز التكلفة، ووحدات الأعمال، والفرق، والتطبيقات. لتنفيذ عمليات وضع العلامات، ستحتاج إلى معرّف المورد في Amazon (ARN) للمورد المستهدف.
- التكامل مع أدوات إدارة التكلفة التكلفة في AWS – تتكامل منظومة مراقبة تكاليف Amazon Bedrock بسلاسة مع كل من AWS Budgets وAWS Cost Explorer وتقارير الاستخدام والتكلفة من AWS وAWS Cost Anomaly Detection للكشف التلقائي عن أوجه الخلل في التكاليف. مما يتيح للمؤسسات تعيين ميزانيات مُحددة، وتلقي تنبيهات بشأن قيم الاستخدام، واكتشاف أنماط الإنفاق غير المعتادة.
- مراقبة مقاييس Amazon CloudWatch – يمكن للمؤسسات الاستفادة من Amazon CloudWatch في مراقبة مقاييس الأداء لتطبيقات Amazon Bedrock حسب ملف تعريف الاستدلال. ويشمل ذلك إعداد إنذارات بناءً على قيم محددة، وتلقي إشعارات فورية لإدارة استخدام الموارد والتكاليف، ومتابعة جميع جوانب التطبيق في الوقت شبه الفعلي.
- رؤى تفصيلية للموارد – يوفر CloudWatch مجموعة شاملة من المقاييس مثل
Invocations(عدد الاستدعاءات)، وInvocationLatency(زمن الاستجابة)، وInputTokenCount(عدد الرموز المدخلة)، وOutputTokenCount(عدد الرموز المخرجة) ومقاييس متنوعة للأخطاء، يمكن فلترتها حسب معرفات النماذج والأبعاد الأخرى.
استراتيجيات تحسين التكلفة في Amazon Bedrock
يتطلب بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد باستخدام Amazon Bedrock تطبيق استراتيجيات مدروسة لتحسين التكاليف، مما يساعد في خفض النفقات مع الحفاظ على كفاءة الأداء. فيما يلي الخطوات الرئيسية المقترحة بالترتيب:
- اختيار النموذج المناسب
- تحديد الحاجة إلى تخصيص النموذج
- في حالة الإجابة بنعم، استكشاف الخيارات بالترتيب المناسب
- في حالة الإجابة بلا، الانتقال إلى الخطوة التالية
- تحسين وإدارة الموجهات
- تصميم وكلاء فعالين
- اختيار نمط الاستهلاك الأمثل
يوضح المخطط التالي تدفق هذه العملية.
اختيار النموذج المناسب لكل حالة
توفر Amazon Bedrock إمكانية الوصول إلى مجموعة متنوعة من نماذج الأساس عبر واجهة برمجية موحدة. وتستمر الخدمة في توسيع عروضها بإضافة نماذج ومزودين جدد، كل منها بمميزات وهياكل تسعير مختلفة.
لنأخذ مثالاً على اختلاف التسعير بين نماذج Amazon Nova في منطقة AWS شرق الولايات المتحدة (أوهايو). الأسعار التالية صالحة اعتباراً من 21 مايو 2025. للحصول على أحدث المعلومات، يُرجى مراجعة صفحة تسعير Amazon Bedrock.
| نماذج Amazon Nova | السعر لكل 1000 رمز إدخال | السعر لكل 1000 رمز إخراج |
|---|---|---|
| Amazon Nova Micro | 0.000035 دولار | 0.00014 دولار |
| Amazon Nova Lite | 0.00006 دولار | 0.00024 دولار |
| Amazon Nova Pro | 0.0008 دولار | 0.0032 دولار |
كما يتضح من الجدول، هناك تباين ملحوظ في الأسعار بين نماذج Amazon Nova Micro وLite وPro. على سبيل المثال، يُعد Amazon Nova Micro أقل تكلفة بحوالي 1.71 مرة من Amazon Nova Lite لكل 1000 رمز إدخال. إذا كانت متطلبات تطبيقك لا تشمل القدرات متعددة الوسائط وكانت دقة Amazon Nova Micro كافية لحالة الاستخدام لديك، فلن تكون بحاجة للانتقال إلى Amazon Nova Lite. هذا يبرز أهمية اختيار النموذج الأنسب لحالة الاستخدام الخاصة بك، حيث أن النموذج الأكبر أو الأكثر تطوراً ليس دائماً ضرورياً لكل تطبيق.
تتميز Amazon Bedrock بواجهتها البرمجية الموحدة التي تبسط عملية التعامل مع نماذج مختلفة. يمكنك التبديل بين النماذج بسهولة عن طريق تغيير معرّف النموذج في طلبك مع الحاجة إلى تعديلات برمجية بسيطة. هذه المرونة تتيح لك اختيار النموذج الأمثل من حيث التكلفة والأداء لتلبية احتياجاتك، مع إمكانية الترقية عند الضرورة فقط.
أفضل الممارسات: استفد من ميزات Amazon Bedrock لتقييم أداء نموذج الأساس لحالة الاستخدام الخاصة بك. ابدأ بمهمة التقييم التلقائي للنموذج لتقليص الخيارات. ثم استخدم نموذج لغوي كبير كحكم أو قم بإجراء تقييم بشري حسب متطلبات حالة الاستخدام لديك.
تخصيص النموذج بالترتيب الصحيح
عند تخصيص نماذج الأساس في Amazon Bedrock لتحسين سياق الاستجابات، يمكن اتباع استراتيجيات متدرجة لتقليل النفقات مع تحسين الأداء. هناك أربع استراتيجيات رئيسية متاحة، كل منها له تأثير مختلف على التكلفة:
- هندسة الأوامر (Prompt Engineering)- ابدأ بصياغة موجهات عالية الجودة لتوجيه النموذج نحو إنتاج الاستجابات المطلوبة. هذا النهج يتطلب موارد قليلة ولا يستلزم تكاليف بنية تحتية إضافية بخلاف استدعاءات الاستدلال المعتادة.
- التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)- تقدم قواعد المعرفة في Amazon Bedrock خدمة مُدارة بالكامل مع إدارة سياق الجلسة المدمجة وإسناد المصدر. هذه الميزة تساعد في تنفيذ عملية التوليد المعزز بالاسترجاع بشكل كامل، من الإدخال إلى الاسترجاع وتعزيز الموجهات، دون الحاجة لبناء تكاملات مخصصة لمصادر البيانات أو إدارة مسارات البيانات.
- الضبط الدقيق (Fine-tunning)- يتضمن هذا النهج توفير بيانات تدريب مصنفة لتحسين أداء النموذج في مهام محددة. رغم فعاليته، يتطلب الضبط الدقيق موارد حوسبية إضافية وينشئ إصدارات نموذج مخصصة مع تكاليف استضافة مرتبطة.
- مواصلة التدريب المسبق (Continued pre-training)- هذا الخيار هو الأكثر كثافة في استخدام الموارد، حيث يتضمن توفير بيانات غير مصنفة لمواصلة تدريب نموذج الأساس على محتوى خاص بمجال معين. يترتب على هذا النهج أعلى التكاليف وأطول وقت للتنفيذ.
يوضح الرسم البياني التالي تصاعد التعقيد والجودة والتكلفة والوقت لهذه المناهج الأربعة.
أفضل الممارسات: نوصي بتنفيذ هذه المناهج بشكل تدريجي. ابدأ بهندسة الأوامر كأساس – فهي فعالة من حيث التكلفة وغالباً ما تحقق نتائج ملموسة مع استثمار محدود. راجع قسم التحسين للحصول على إرشادات حول كتابة موجهات واضحة وموجزة. بعد ذلك، انتقل إلى دمج التوليد المعزز بالاسترجاع عندما تحتاج لإدراج معلومات خاصة في الاستجابات. هذان النهجان معاً يمكن أن يعالجا معظم حالات الاستخدام مع الحفاظ على هيكل تكلفة فعال. استكشف خيارات الضبط الدقيق ومواصلة التدريب المسبق فقط عندما تواجه متطلبات محددة لا يمكن تلبيتها من خلال النهجين الأولين، وعندما تبرر حالة الاستخدام الخاصة بك النفقات الإضافية.
باتباع هذا التسلسل الهرمي في التنفيذ، كما هو موضح في الشكل التالي، يمكنك تحسين أداء Amazon Bedrock وترشيد ميزانيتك في آن واحد. فيما يلي نموذج ذهني عام لاختيار الخيارات المختلفة:
استخدام ميزة تقطير النموذج في Amazon Bedrock
تُعد ميزة تقطير النموذج في Amazon Bedrock أداة قوية تمكنك من الحصول على نماذج أصغر حجماً وأكثر كفاءة من حيث التكلفة، دون التضحية بجودة الأداء والدقة في حالات الاستخدام المحددة.
- تحسين دقة النماذج الصغيرة الفعالة من حيث التكلفة – باستخدام ميزة تقطير النموذج، يمكنك اختيار نموذج معلم ترغب في محاكاة دقته، ومن ثم تحديد نموذج طالب أصغر حجماً لضبطه، تقوم هذه التقنية بأتمتة عملية توليد الاستجابات من المعلم واستخدامها لضبط نموذج الطالب الأصغر حجماً.
- تحسين أداء النموذج المُقطّر باستخدام توليف البيانات الخاص – عملية ضبط نموذج أصغر لتحقيق دقة مماثلة للنموذج الأكبر تتطلب عدة محاولات. لتخفيف عبء هذا التكرار، تقوم ميزة تقطير النموذج تلقائياً باختيار وتطبيق أساليب توليف البيانات الأنسب لحالة الاستخدام. فعلى سبيل المثال، يمكن لـ Amazon Bedrock توسيع مجموعة بيانات التدريب عبر إنشاء موجهات مشابهة، أو توليد استجابات اصطناعية عالية الجودة باستخدام الموجهات والاستجابات المقدمة كنماذج مثالية.
- خفض التكاليف باستخدام بياناتك التشغيلية – على عكس الضبط الدقيق التقليدي الذي يتطلب توفير الموجهات والاستجابات معاً، تحتاج فقط مع ميزة تقطير النموذج إلى توفير الموجهات، حيث يتولى النظام إنشاء الاستجابات الاصطناعية وضبط نماذج الطالب.
أفضل الممارسات: ينصح باستخدام تقطير النموذج عندما يكون لديك حالة استخدام محددة ومفهومة جيداً، حيث يحقق النموذج الأكبر أداءً جيداً لكن بتكلفة أعلى من المرغوب. هذا النهج مفيد بشكل خاص في سيناريوهات الاستدلال عالية الحجم، حيث أن التوفير المستمر في التكاليف سيعوض سريعًا الاستثمار الأولي في تطوير النموذج الأصغر عبر عملية التقطير.
استخدام التوجيه الذكي للأوامر في Amazon Bedrock
مع التوجيه الذكي للأوامر في Amazon Bedrock، أصبح بإمكانك الاستفادة من مجموعة نماذج الأساس من نفس العائلة لتحسين الجودة والتكلفة معاً. على سبيل المثال، يمكنك التنقل بين نماذج عائلة Claude من Anthropic – بين Claude 3.5 Sonnet وClaude 3 Haiku – بناءً على مستوى تعقيد الموجه. هذه الميزة مفيدة بشكل خاص في تطبيقات مثل مساعدي خدمة العملاء، حيث يمكن معالجة الاستفسارات البسيطة باستخدام نماذج أصغر وأسرع وأكثر اقتصادية في حين يتم توجيه الاستفسارات المعقدة إلى نماذج أكثر قدرة. مما يمكن أن يؤدي إلى خفض التكاليف بنسبة تصل إلى 30٪ دون المساس بجودة النتائج.
أفضل الممارسات: قم بتفعيل التوجيه الذكي للأوامر في التطبيقات التي تتعامل مع مجموعة متنوعة من الاستفسارات ذات مستويات تعقيد متفاوتة.
تحسين الأوامر (الموجهات) لتكون واضحة وموجزة
يركز تحسين الموجهات في Amazon Bedrock على تحقيق تواصل فعال مع النموذج لتقليل استهلاك الرموز وتحسين جودة الاستجابات. من خلال تقنيات مثل التعليمات الواضحة، وتنسيقات الإخراج المحددة، وتعريفات الأدوار الدقيقة، يمكنك تحقيق نتائج أفضل مع خفض التكاليف المرتبطة باستهلاك الرموز.
- التعليمات المنظمة – قم بتقسيم الموجهات المركبة إلى خطوات مرقمة أو نقاط واضحة. هذا يساعد النموذج على اتباع تسلسل منطقي ويحسن اتساق الاستجابات مع تقليل استخدام الرموز.
- مواصفات المخرجات – من الضروري تحديد شكل وقيود الاستجابة المطلوبة بوضوح. يشمل ذلك تحديد الحد الأقصى لعدد الكلمات، وتوضيح متطلبات التنسيق، واستخدام موجهات محددة مثل “يرجى تقديم ملخص مختصر في جملتين أو ثلاث”. هذا التحديد الدقيق يساعد في التحكم بحجم المخرجات وتحسين التكلفة.
- تجنب التكرار – احرص على إزالة السياق غير الضروري والتعليمات المكررة، مع التركيز على المعلومات الأساسية فقط. فالمحتوى الزائد لا يؤدي فقط إلى زيادة التكاليف، بل قد يؤدي أيضاً إلى إرباك النموذج وإنتاج استجابات أقل دقة.
- استخدام الفواصل – يُنصح باستخدام محددات واضحة مثل علامات الاقتباس الثلاثية، أو الشرطات، أو علامات XML لفصل أجزاء الموجه المختلفة. هذا الفصل الواضح يساعد النموذج على التمييز بشكل أفضل بين السياق والتعليمات والأمثلة، مما يؤدي إلى استجابات أكثر دقة.
- دقة تحديد الدور والسياق – ابدأ دائماً بتعريف واضح للدور وسياق محدد مرتبط بالمهمة. على سبيل المثال، بدلاً من استخدام وصف عام، يمكن القول: “أنت متخصص في توثيق المحتوى التقني، مهمتك شرح المفاهيم المعقدة بأسلوب مبسط”. هذا التحديد الدقيق يوجه النموذج نحو إنتاج محتوى أكثر ملاءمة للهدف المطلوب.
أفضل الممارسات: توفر Amazon Bedrock ميزة مُدارة بالكامل لتحسين الأوامر لكل نموذج. تساعد هذه الميزة في خفض التكاليف عبر تحسين كفاءة وفعالية الموجهات، وتحقيق نتائج أفضل باستخدام رموز وعمليات استدعاء أقل. تقوم الخدمة تلقائياً بتنقيح الموجهات لتتوافق مع أفضل الممارسات لكل نموذج، مما يغني عن الحاجة إلى هندسة اوامر يدوية مكثفة قد تستغرق شهوراً من التجريب. يُنصح بالبدء باستخدام ميزة تحسين الأوامر المدمجة، ثم إجراء التحسينات الإضافية حسب الحاجة.
التخزين المؤقت للاوامر في Amazon Bedrock
يمكنك الاستفادة من التخزين المؤقت للاوامر مع النماذج المدعومة في Amazon Bedrock لتحقيق هدفين رئيسيين: تقليل زمن استجابة الاستدلال وخفض تكاليف رموز الإدخال. عند إضافة أجزاء من السياق إلى ذاكرة التخزين المؤقت، يستطيع النموذج تجاوز إعادة حساب المدخلات، مما يمكّن Amazon Bedrock من التوفير في موارد الحوسبة وتحسين أوقات الاستجابة.
- تخفيض كبير في التكلفة – يمكن أن يؤدي التخزين المؤقت للاوامر إلى خفض التكاليف بنسبة تصل إلى 90٪ مقارنة بتكاليف الاستدلال العادية. يرجع ذلك إلى أن الرموز المخزنة مؤقتاً تخضع لرسوم مخفضة مقارنة برموز الإدخال غير المخزنة.
- حالات الاستخدام المثالية – يبرز التخزين المؤقت للاوامر بشكل خاص في التطبيقات التي تتعامل مع سياقات طويلة ومتكررة. على سبيل المثال، أنظمة الأسئلة والأجوبة للمستندات حيث يطرح المستخدمون أسئلة متعددة حول نفس المستند، أو مساعدي البرمجة التي تحتفظ بسياق حول ملفات الكود.
- تحسين زمن الاستجابة – يمكن لتطبيق التخزين المؤقت للاوامر تقليل زمن الاستجابة بنسبة تصل إلى 85٪ للنماذج المدعومة. يتحقق هذا التحسين من خلال إلغاء الحاجة إلى إعادة معالجة المحتوى الذي تمت رؤيته سابقاً، مما يجعل التطبيقات أكثر استجابة وكفاءة.
- فترة الاحتفاظ بالتخزين المؤقت – يظل المحتوى المخزن مؤقتاً متاحاً لمدة تصل إلى 5 دقائق بعد كل استخدام، مع تجديد المؤقت عند كل وصول ناجح لذاكرة التخزين المؤقتة. هذه الميزة تجعله مثالياً للمحادثات متعددة الدورات التي تدور حول نفس السياق.
- نهج التنفيذ – لتنفيذ التخزين المؤقت للاوامر بفعالية، يقوم المطورون بتحديد أجزاء الموجهات التي يتكرر استخدامها، ووضع علامات على هذه الأقسام باستخدام cachePoint في استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات. كما يمكنهم مراقبة مقاييس استخدام ذاكرة التخزين المؤقت (
cacheReadInputTokenCountوcacheWriteInputTokenCount) في البيانات الوصفية للاستجابة لتحسين الأداء بشكل مستمر.
أفضل الممارسات: يُعد التخزين المؤقت للموجهات حلاً مثالياً في السيناريوهات التي تتعامل فيها التطبيقات مع نفس السياق بشكل متكرر، مثل أنظمة الأسئلة والأجوبة للمستندات حيث يستعلم العديد من المستخدمين عن نفس المحتوى. تظهر فعالية هذه التقنية بشكل خاص عند التعامل مع سياقات مستقرة لا تتغير بشكل متكرر، وفي المحادثات متعددة الدورات حول معلومات متطابقة، وفي التطبيقات التي تتطلب أوقات استجابة سريعة. كما تبرز أهميتها في الخدمات عالية الحجم ذات الطلبات المتكررة، وفي الأنظمة التي يكون فيها تحسين التكلفة أولوية قصوى مع الحفاظ على أداء النموذج دون المساس بجودته.
التخزين المؤقت للاوامر داخل تطبيق العميل
يساهم التخزين المؤقت للاوامر على جانب العميل في خفض التكاليف من خلال الاحتفاظ بالموجهات والاستجابات شائعة الاستخدام محلياً داخل تطبيقك. هذا النهج يقلل من عدد الاستدعاءات لنماذج Amazon Bedrock، مما يؤدي إلى توفير ملموس في التكاليف وتحسين أداء التطبيق بشكل عام.
- تنفيذ التخزين المحلي – يمكنك تطبيق آلية التخزين المؤقت في تطبيقك لحفظ الموجهات الشائعة واستجاباتها المقابلة. يمكن استخدام تقنيات مثل التخزين المؤقت في الذاكرة (Redis، Memcached) أو أنظمة التخزين المؤقت على مستوى التطبيق.
- تحسين الوصول إلى ذاكرة التخزين المؤقت – قبل إجراء أي استدعاء لواجهة برمجة تطبيقات Amazon Bedrock، تحقق أولاً من وجود الموجه أو الاختلافات المشابهة في ذاكرة التخزين المؤقت المحلية. هذا النهج يقلل من عدد الاستدعاءات التي تخضع للفوترة، مما يؤثر مباشرة على خفض التكاليف. للمزيد من المعلومات، يمكنك مراجعة أفضل ممارسات التخزين المؤقت.
- استراتيجية انتهاء الصلاحية – من المهم تطبيق استراتيجية منظمة لانتهاء صلاحية ذاكرة التخزين المؤقت، مثل تحديد وقت الصلاحية (TTL). هذا يساعد في ضمان بقاء الاستجابات المخزنة مؤقتاً ذات صلة، مع الاستفادة من مزايا خفض التكلفة. ينبغي أن تتوافق هذه الاستراتيجية مع نافذة التخزين المؤقت لمدة 5 دقائق المستخدمة في Amazon Bedrock لتحقيق أقصى توفير في التكاليف.
- نهج التخزين المؤقت الهجين – للحصول على أفضل النتائج، يُنصح بالجمع بين التخزين المؤقت على جانب العميل والتخزين المؤقت المدمج للاوامر في Amazon Bedrock. استخدم ذاكرة التخزين المؤقت المحلية للتطابقات الدقيقة، وذاكرة التخزين المؤقت في Amazon Bedrock لإعادة استخدام السياق الجزئي.
- مراقبة ذاكرة التخزين المؤقت – من الضروري تنفيذ نظام مراقبة فعال لنسب النجاح والفشل في الوصول إلى ذاكرة التخزين المؤقت. هذه المراقبة تمكنك من تحسين استراتيجية التخزين المؤقت باستمرار وتحديد فرص إضافية لخفض التكاليف من خلال إعادة استخدام الموجهات المخزنة. كما تساعد في تحديد أنماط الاستخدام وتعديل سياسات التخزين المؤقت وفقاً لها، مما يؤدي إلى تحسين الأداء العام للنظام وزيادة كفاءة استخدام الموارد.
أفضل الممارسات: في الأنظمة الحساسة للأداء ومواقع الويب ذات حركة المرور العالية، يمثل التخزين المؤقت على جانب العميل استراتيجية فعالة لتحسين تجربة المستخدم وخفض التكاليف. يُنصح بتنفيذ نظام تخزين مؤقت متعدد المستويات، حيث يبدأ بالتحقق من التخزين المحلي أولاً، ثم ينتقل إلى التخزين المؤقت في Amazon Bedrock إذا لزم الأمر. كما يجب تطبيق سياسة صارمة لانتهاء صلاحية البيانات المخزنة مؤقتاً لضمان دقة المحتوى، مع مراقبة مستمرة لنسب نجاح الوصول إلى ذاكرة التخزين المؤقت لتحديد فرص التحسين الإضافية. هذا النهج المتكامل يضمن توازناً مثالياً بين الأداء والتكلفة وجودة الاستجابة.
بناء وكلاء صغار متخصصين بدلاً من وكيل واحد كبير متكامل
يمكن أن يؤدي بناء وكلاء صغار ومتخصصين يتعاونون فيما بينهم في Amazon Bedrock إلى تحقيق توفير كبير في التكاليف مع تحسين جودة الأداء. يستفيد هذا النهج من قدرة التعاون متعدد الوكلاء في Amazon Bedrock لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي مولّد أكثر كفاءة واقتصادية.
ميزة التعاون متعدد الوكلاء: يمكنك استخدام التعاون متعدد الوكلاء في Amazon Bedrock لتنسيق عمل مجموعة من وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين الذين يعملون معاً لحل المشكلات التجارية المعقدة. من خلال إنشاء وكلاء صغار ومتخصصين لاغراض محددة بدلاً من وكيل واحد كبير، يمكنك تحقيق عدة مزايا عند استخدام هذا النهج:
- تحسين اختيار النموذج لمهام محددة – يتيح هذا النهج استخدام نماذج أكثر اقتصادية للمهام البسيطة، مع الاحتفاظ بالنماذج المتقدمة للمهام المعقدة التي تتطلب قدرات استدلال متطورة.
- تمكين المعالجة المتوازية – يمكن للعديد من الوكلاء المتخصصين العمل في وقت واحد على جوانب مختلفة من المشكلة، مما يؤدي إلى تقليل زمن الاستجابة الإجمالي وتحسين كفاءة المعالجة.
- تحسين جودة الأداء – يركز كل وكيل على مجال تخصصه، مما يؤدي إلى استجابات أكثر دقة وملاءمة للمهام المحددة.
أفضل الممارسات: عند تصميم نظام متعدد الوكلاء، اختر النماذج المناسبة لكل وكيل متخصص، مع مطابقة قدرات النموذج لمتطلبات المهمة وتحسين التكلفة. بناءً على تعقيد المهمة، يمكنك اختيار نموذج منخفض التكلفة أو نموذج متقدم لتحقيق التوازن الأمثل. استخدم وظائف AWS Lambda التي تسترجع البيانات الأساسية فقط لتقليل التكاليف غير الضرورية. قم بتنسيق النظام باستخدام وكيل مشرف خفيف الوزن يدير التنسيق بكفاءة دون استهلاك موارد النماذج المتقدمة باهظة الثمن.
اختيار الإنتاجية المطلوبة حسب الاستخدام
تقدم Amazon Bedrock خيارين متميزين للإنتاجية، كل منهما مصمم لتلبية احتياجات وأنماط استخدام مختلفة:
- وضع الطلب عند الحاجة (On-Demand) – يوفر نهجاً مرناً للدفع حسب الاستخدام دون التزامات مسبقة، مما يجعله مثالياً المراحل الأولية في بيئات التطوير والتطبيقات ذات الاستخدام غير المتوقع أو الموسمي مع تباين كبير. يتم محاسبتك بناءً على الاستخدام الفعلي حيث تقاس كل وحدة نموذج بسعة إنتاجية محددة تُحسب بالحد الأقصى لعدد الرموز المعالجة في الدقيقة.
- الإنتاجية المخصصة (Provisioned) – يتم احتساب هذا الخيار بالساعة، مع إتاحة خيارات التزام لمدة شهر واحد أو ستة أشهر. توفر الالتزامات الأطول مدة خصومات أكبر، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات ذات الاستخدام المستقر والمتوقع.
أفضل الممارسات: إذا كنت تعمل على إثبات مفهوم أو تطوير تطبيق ذي حمل متقطع باستخدام أحد نماذج الأساس من Amazon Bedrock، فيُنصح باستخدام وضع الطلب عند الحاجة للاستفادة من مرونة التسعير حسب الاستخدام. أما إذا كنت تدير حملاً مستقراً، أو تستخدم نماذج مخصصة، فعليك اختيار الإنتاجية المخصصة التي تتناسب مع حجم العمل لديك. احرص على حساب متطلبات معالجة الرموز بعناية لتجنب الإفراط في تخصيص الموارد وضمان الاستخدام الأمثل للميزانية.
استخدام الاستدلال على دفعات (Batch Inference)
يتيح الاستدلال على دفعات إجراء تنبؤات واسعة النطاق بشكل متزامن من خلال تقديم مجموعة من الموجهات كملف إدخال واحد وتلقي الاستجابات كملف إخراج واحد. تتم معالجة الاستجابات وتخزينها في حاوية Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) الخاصة بك للوصول إليها لاحقاً. تقدم Amazon Bedrock نماذج أساس مختارة من مزودي الذكاء الاصطناعي الرائدين مثل Anthropic وMeta وMistral AI وAmazon للاستدلال على دفعات بسعر أقل بنسبة 50٪ مقارنة بتسعير الاستدلال عند الطلب. للمزيد من المعلومات، يمكنك مراجعة المناطق والنماذج المدعومة بالاستدلال على دفعات. هذا النهج مثالي لأعباء العمل غير الفورية التي تتطلب معالجة كميات كبيرة من المحتوى بكفاءة.
أفضل الممارسات: حدد في تطبيقك أعباء العمل التي لا تتطلب استجابات فورية، وانقلها إلى المعالجة على دفعات. على سبيل المثال، بدلاً من إنشاء أوصاف المنتجات في الوقت الفعلي عند استعراضها من قبل المستخدمين، يمكنك إنشاء أوصاف مسبقة للمنتجات الجديدة ضمن مهمة ليلية وتخزين النتائج. يمكن لهذا النهج أن يخفض بشكل كبير تكاليف نماذج الأساس مع الحفاظ على نفس مستوى جودة المخرجات.
الخاتمة
مع تزايد اعتماد المؤسسات على Amazon Bedrock لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد، يصبح تنفيذ استراتيجيات فعالة لتحسين التكلفة عنصراً حاسماً للحفاظ على الكفاءة المالية. يكمن مفتاح نجاح تحسين التكلفة في اتباع نهج منهجي متدرج. ابدأ بالتحسينات الأساسية مثل اختيار النموذج المناسب وهندسة الاوامر، ثم انتقل تدريجياً إلى تقنيات أكثر تقدماً مثل التخزين المؤقت والمعالجة الدفعية مع تطور حالات الاستخدام لديك. تساعد المراقبة المنتظمة للتكاليف وأنماط الاستخدام، جنباً إلى جنب مع التحسين المستمر لهذه الاستراتيجيات، في ضمان بقاء مبادرات الذكاء الاصطناعي المولّد فعالة ومستدامة اقتصادياً.
تذكر أن تحسين التكلفة عملية مستمرة يجب أن تتطور مع احتياجات تطبيقك وأنماط الاستخدام، مما يجعل من الضروري مراجعة وتعديل تنفيذك لهذه الاستراتيجيات بشكل منتظم. لمزيد من المعلومات حول تسعير Amazon Bedrock واستراتيجيات تحسين التكلفة التي ناقشناها في هذا المقال، يمكنك مراجعة:
- تسعير Amazon Bedrock.
- تقطير النموذج في Amazon Bedrock.
- التوجيه الذكي للاوامر في Amazon Bedrock.
- التخزين المؤقت للاوامر في Amazon Bedrock.
- معالجة موجهات متعددة باستخدام الاستدلال الدفعي.
- مراقبة أداء Amazon Bedrock.