تصویر بذریعہ ایڈیٹر
موجودہ تکنیکی زمین کی تزئین ایج کمپیوٹنگ کی طرف ایک اہم تبدیلی کا سامنا کر رہی ہے، جس کی حوصلہ افزائی جنریٹیو AI (GenAI) اور روایتی AI کام کے بوجھ میں تیزی سے ہوئی ہے۔ تاریخی طور پر کلاؤڈ کمپیوٹنگ پر انحصار کرتے ہوئے، یہ AI ورک بوجھ اب کلاؤڈ بیسڈ AI کی حدود کا سامنا کر رہے ہیں، بشمول ڈیٹا سیکیورٹی، خودمختاری، اور نیٹ ورک کنیکٹیویٹی کے خدشات۔
کلاؤڈ بیسڈ AI کی ان حدود کے ارد گرد کام کرتے ہوئے، تنظیمیں ایج کمپیوٹنگ کو اپنانے کی کوشش کر رہی ہیں۔ ایج کمپیوٹنگ کی ریئل ٹائم تجزیہ اور جوابات کو اس مقام پر فعال کرنے کی صلاحیت جہاں ڈیٹا بنایا اور استعمال کیا جاتا ہے اسی لیے تنظیمیں اسے AI جدت طرازی اور کاروباری ترقی کے لیے اہم سمجھتی ہیں۔
صفر سے کم سے کم تاخیر کے ساتھ تیز تر پروسیسنگ کے وعدے کے ساتھ، ایج AI ابھرتی ہوئی ایپلی کیشنز کو ڈرامائی طور پر تبدیل کر سکتا ہے۔ اگرچہ ایج ڈیوائس کمپیوٹنگ کی صلاحیتیں تیزی سے بہتر ہو رہی ہیں، لیکن اب بھی ایسی حدود ہیں جو انتہائی درست AI ماڈلز کو لاگو کرنا مشکل بنا سکتی ہیں۔ ٹیکنالوجیز اور نقطہ نظر جیسے ماڈل کوانٹائزیشن، نقلی سیکھنے، تقسیم شدہ قیاس اور تقسیم شدہ ڈیٹا مینجمنٹ زیادہ موثر اور کم لاگت والے کنارے کی AI تعیناتیوں کی راہ میں حائل رکاوٹوں کو دور کرنے میں مدد کر سکتے ہیں تاکہ تنظیمیں اپنی حقیقی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھا سکیں۔
کلاؤڈ میں AI کا اندازہ اکثر تاخیر کے مسائل سے متاثر ہوتا ہے، جس کی وجہ سے آلات اور کلاؤڈ ماحول کے درمیان ڈیٹا کی نقل و حرکت میں تاخیر ہوتی ہے۔ تنظیمیں ڈیٹا کو تمام خطوں، کلاؤڈ میں اور آگے پیچھے بادل سے کنارے تک منتقل کرنے کی لاگت کو سمجھ رہی ہیں۔ یہ ان ایپلی کیشنز کو روک سکتا ہے جن کے لیے انتہائی تیز، حقیقی وقت کے جوابات، جیسے مالیاتی لین دین یا صنعتی حفاظتی نظام کی ضرورت ہوتی ہے۔ مزید برآں، جب تنظیموں کو AI سے چلنے والی ایپلی کیشنز کو دور دراز کے مقامات پر چلانا چاہیے جہاں نیٹ ورک کنیکٹیویٹی ناقابل اعتبار ہے، تو کلاؤڈ ہمیشہ پہنچ نہیں پاتا۔
"صرف کلاؤڈ" AI حکمت عملی کی حدود تیزی سے واضح ہوتی جا رہی ہیں، خاص طور پر اگلی نسل کی AI سے چلنے والی ایپلی کیشنز کے لیے جو تیز، ریئل ٹائم ردعمل کا مطالبہ کرتی ہیں۔ نیٹ ورک لیٹنسی جیسے مسائل بصیرت اور استدلال کو سست کر سکتے ہیں جو کلاؤڈ میں ایپلیکیشن کو ڈیلیور کیے جا سکتے ہیں، جس کی وجہ سے کلاؤڈ اور کنارے کے ماحول کے درمیان ڈیٹا کی منتقلی سے وابستہ تاخیر اور اخراجات میں اضافہ ہوتا ہے۔ یہ خاص طور پر ریئل ٹائم ایپلی کیشنز کے لیے پریشانی کا باعث ہے، خاص طور پر دور دراز علاقوں میں جہاں وقفے وقفے سے نیٹ ورک کنیکٹوٹی ہے۔ جیسا کہ AI فیصلہ سازی اور استدلال میں مرکزی مرحلہ لیتا ہے، ڈیٹا کو ادھر ادھر منتقل کرنے کی طبیعیات کاروباری نتائج پر منفی اثرات کے ساتھ انتہائی مہنگی ہو سکتی ہے۔
گارٹنر پیش گوئی کرتا ہے کہ گہرے اعصابی نیٹ ورکس کے ذریعے تمام ڈیٹا تجزیہ کا 55% سے زیادہ 2025 تک ایک کنارے کے نظام میں کیپچر کے مقام پر ہو گا، جو کہ 10 میں 2021% سے بھی کم ہے۔ مزید چیلنجز، ڈیٹا پروسیسنگ کو سنبھالنے کے طریقے کو نئی شکل دینا اور اس کے نتیجے میں، AI کو اپنانے میں تیزی لانا۔ آف لائن فرسٹ اپروچ کے ساتھ ایپلیکیشنز تیار کرنا چست ایپلی کیشنز کی کامیابی کے لیے اہم ہوگا۔
ایک مؤثر ایج حکمت عملی کے ساتھ، تنظیمیں اپنی درخواستوں سے زیادہ قدر حاصل کر سکتی ہیں اور تیزی سے کاروباری فیصلے کر سکتی ہیں۔
جیسے جیسے AI ماڈلز تیزی سے نفیس ہوتے جاتے ہیں اور ایپلیکیشن آرکیٹیکچرز زیادہ پیچیدہ ہوتے جاتے ہیں، ان ماڈلز کو کمپیوٹیشنل رکاوٹوں کے ساتھ ایج ڈیوائسز پر تعینات کرنے کا چیلنج زیادہ واضح ہوتا جاتا ہے۔ تاہم، ٹیکنالوجی میں پیشرفت اور ارتقاء پذیر طریقہ کار ایج کمپیوٹنگ فریم ورک کے اندر طاقتور AI ماڈلز کے موثر انضمام کی راہ ہموار کر رہے ہیں جن سے لے کر:
ماڈل کمپریشن اور کوانٹائزیشن
ماڈل کی کٹائی اور کوانٹائزیشن جیسی تکنیکیں AI ماڈلز کے سائز کو کم کرنے کے لیے ان کی درستگی پر کوئی خاص سمجھوتہ کیے بغیر بہت اہم ہیں۔ ماڈل کی کٹائی ماڈل سے فالتو یا غیر اہم معلومات کو ختم کر دیتی ہے، جبکہ کوانٹائزیشن ماڈل کے پیرامیٹرز میں استعمال ہونے والے نمبروں کی درستگی کو کم کر دیتی ہے، جس سے ماڈلز کو ہلکا اور تیز تر بنایا جاتا ہے تاکہ وسائل محدود آلات پر چل سکے۔ ماڈل کوانٹائزیشن ایک تکنیک ہے جس میں پورٹیبلٹی کو بہتر بنانے اور ماڈل کے سائز کو کم کرنے کے لیے بڑے اے آئی ماڈلز کو کمپریس کرنا شامل ہے، جس سے ماڈلز کو زیادہ ہلکا پھلکا اور کنارے کی تعیناتیوں کے لیے موزوں بنایا جاتا ہے۔ فائن ٹیوننگ تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے، بشمول جنرلائزڈ پوسٹ ٹریننگ کوانٹائزیشن (GPTQ)، لو-رینک ایڈاپٹیشن (LoRA) اور Quantized LoRA (QLoRA)، ماڈل کوانٹائزیشن ماڈل پیرامیٹرز کی عددی درستگی کو کم کرتی ہے، جس سے ماڈلز کو زیادہ موثر اور ایج ڈیوائسز کے لیے قابل رسائی بنایا جاتا ہے۔ گولیاں، کنارے کے گیٹ ویز اور موبائل فون۔
Edge-specific AI فریم ورک
AI فریم ورک اور لائبریریوں کی ترقی جو خاص طور پر ایج کمپیوٹنگ کے لیے تیار کی گئی ہے، ایج AI ورک بوجھ کو تعینات کرنے کے عمل کو آسان بنا سکتی ہے۔ یہ فریم ورک ایج ہارڈ ویئر کی کمپیوٹیشنل حدود کے لیے بہتر بنائے گئے ہیں اور کم سے کم کارکردگی اوور ہیڈ کے ساتھ موثر ماڈل پر عملدرآمد کی حمایت کرتے ہیں۔
تقسیم شدہ ڈیٹا مینجمنٹ کے ساتھ ڈیٹا بیس
ویکٹر سرچ اور ریئل ٹائم اینالیٹکس جیسی صلاحیتوں کے ساتھ، کنارے کی آپریشنل ضروریات کو پورا کرنے میں مدد کرتا ہے اور مقامی ڈیٹا پروسیسنگ کو سپورٹ کرتا ہے، مختلف قسم کے ڈیٹا جیسے آڈیو، تصاویر اور سینسر ڈیٹا کو سنبھالتا ہے۔ یہ خاص طور پر ریئل ٹائم ایپلی کیشنز جیسے خود مختار گاڑیوں کے سافٹ ویئر میں اہم ہے، جہاں متنوع قسم کے ڈیٹا کو مسلسل جمع کیا جا رہا ہے اور اس کا حقیقی وقت میں تجزیہ کیا جانا چاہیے۔
تقسیم شدہ انفرنسنگ
جو ماڈلز یا کام کے بوجھ کو ایک سے زیادہ کنارے والے آلات پر مقامی ڈیٹا کے نمونوں کے ساتھ اصل ڈیٹا کے تبادلے کے بغیر رکھتا ہے ممکنہ تعمیل اور ڈیٹا کی رازداری کے مسائل کو کم کر سکتا ہے۔ ایپلی کیشنز، جیسے سمارٹ شہروں اور صنعتی IoT کے لیے، جن میں بہت سے کنارے اور IoT آلات شامل ہوتے ہیں، انفرنسنگ کی تقسیم کو مدنظر رکھنا بہت ضروری ہے۔
اگرچہ AI کو بنیادی طور پر کلاؤڈ میں پروسیس کیا گیا ہے، لیکن کنارے کے ساتھ توازن تلاش کرنا AI اقدامات کو تیز کرنے کے لیے اہم ہوگا۔ زیادہ تر، اگر سبھی نہیں، تو صنعتوں نے AI اور GenAI کو ایک مسابقتی فائدہ کے طور پر تسلیم کیا ہے، یہی وجہ ہے کہ کنارے پر جمع کرنا، تجزیہ کرنا اور تیزی سے بصیرت حاصل کرنا تیزی سے اہم ہوگا۔ جیسا کہ تنظیمیں اپنے AI کے استعمال کو تیار کرتی ہیں، ماڈل کوانٹائزیشن، ملٹی موڈل صلاحیتوں، ڈیٹا پلیٹ فارمز اور دیگر ایج اسٹریٹیجیز کو لاگو کرنے سے حقیقی وقت، بامعنی کاروباری نتائج حاصل کرنے میں مدد ملے گی۔
راہول پردھان Couchbase (NASDAQ: BASE) میں پروڈکٹ اور اسٹریٹجی کے VP ہیں، انٹرپرائز ایپلی کیشنز کے لیے ایک معروف جدید ڈیٹا بیس فراہم کرنے والے جس پر فارچیون 30 کا 100% انحصار کرتا ہے۔ راہول کے پاس کلاؤڈ میں ڈیٹا بیس، اسٹوریج، نیٹ ورکنگ، اور سیکیورٹی ٹیکنالوجیز پر توجہ مرکوز کرنے والی انجینئرنگ اور پروڈکٹ ٹیموں کی قیادت کرنے اور ان کا انتظام کرنے کا 20 سال سے زیادہ کا تجربہ ہے۔ Couchbase سے پہلے، انہوں نے تمام فلیش NVMe، Cloud، اور SDS مصنوعات کو مارکیٹ میں لانے کے لیے Dell EMC کی ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز اور Midrange Storage Divisions کے لیے پروڈکٹ مینجمنٹ اور بزنس اسٹریٹجی ٹیم کی قیادت کی۔
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://www.kdnuggets.com/the-promise-of-edge-ai-and-approaches-for-effective-adoption?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-promise-of-edge-ai-and-approaches-for-effective-adoption
