مدل‌های جاسازی (Embedding) نقش کلیدی در بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی مانند جستجو، بازیابی اطلاعات، خوشه‌بندی و طبقه‌بندی دارند. در سال‌های اخیر، مدل‌هایی مانند BGE، GTE و E5 توانسته‌اند در معیارهای MTEB عملکردی بهتر از سرویس‌های تجاری اختصاصی داشته باشند. با این حال، اجرای این مدل‌ها روی CPU معمولاً با چالش سرعت و منابع مواجه است.

راهکار Optimum Intel برای بهینه‌سازی مدل‌های جاسازی

همکاری Hugging Face و اینتل، ابزار Optimum Intel و کتابخانه IPEX را برای بهینه‌سازی مدل‌های جاسازی روی CPU معرفی کرده است. این ابزارها با استفاده از تکنیک‌هایی مانند quantization (کوانتیزه‌سازی) و بهینه‌سازی‌های سطح پردازنده، امکان اجرای سریع‌تر مدل‌ها را بدون کاهش چشمگیر دقت فراهم می‌کنند.

مثال عملی: بهینه‌سازی مدل BGE

در این مقاله، مدل BGE به عنوان نمونه انتخاب شده است. با اعمال بهینه‌سازی‌های Optimum Intel، زمان اجرا (latency) و توان عملیاتی (throughput) بهبود چشمگیری می‌یابد. ارزیابی‌ها روی معیار MTEB نشان می‌دهد که کیفیت مدل پس از کوانتیزه‌سازی تقریباً حفظ می‌شود.

استفاده از fastRAG برای بازیابی سریع

fastRAG یکی دیگر از اجزای این راهکار است که امکان ایندکس‌گذاری سریع و بازیابی مؤثر را فراهم می‌کند. این ابزار همچنین از ویژگی Reranking با مدل‌های بهینه‌شده پشتیبانی می‌کند و می‌تواند دقت نتایج را در سیستم‌های Retrieval-Augmented Generation (RAG) بهبود بخشد.

نتایج کلیدی عملکرد

  • کاهش چشمگیر زمان پاسخ‌دهی مدل‌های جاسازی روی CPU
  • افزایش توان عملیاتی برای حجم بالای درخواست‌ها
  • حفظ دقت مدل در حد مطلوب پس از کوانتیزه‌سازی
  • یکپارچه‌سازی آسان با کتابخانه‌های محبوب Hugging Face
  • امکان اجرای مدل‌های پیشرفته بدون نیاز به GPU

جمع‌بندی

بهینه‌سازی مدل‌های جاسازی با Optimum Intel و fastRAG، گامی مهم در دموکراتیزه‌سازی هوش مصنوعی است. این روش به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا سیستم‌های جستجو و بازیابی قدرتمندی روی CPU اجرا کنند؛ بدون اینکه به سخت‌افزار گران‌قیمت وابسته باشند. این رویکرد برای کسب‌وکارها و پژوهشگران فارسی‌زبان نیز می‌تواند راهگشا باشد.

پرسش‌های پرتکرار

بهینه‌سازی مدل‌های جاسازی روی CPU چگونه انجام می‌شود؟

با استفاده از Optimum Intel و کتابخانه IPEX و تکنیک کوانتیزه‌سازی، مدل‌های جاسازی مانند BGE برای اجرای سریع روی پردازنده مرکزی بهینه می‌شوند، بدون افت چشمگیر دقت.

fastRAG چه نقشی در سیستم‌های RAG دارد؟

fastRAG سرعت ایندکس‌گذاری و بازیابی اطلاعات را افزایش می‌دهد و با پشتیبانی از Reranking، دقت نتایج تولیدشده در معماری‌های Retrieval-Augmented Generation را بهبود می‌بخشد.