جیسے جیسے مصنوعی ذہانت تیزی سے ترقی کر رہی ہے اور مختلف صنعتوں میں ضم ہو رہی ہے، کاروباری اداروں کو ایک اہم چیلنج کا سامنا ہے: ان طاقتور ٹیکنالوجیز سے حاصل ہونے والی قدر کو زیادہ سے زیادہ کرنا۔ اس چیلنج کا ایک اہم پہلو انفرنس کی معاشیات کو سمجھنا ہے، جو کہ ایک تربیت یافتہ اے آئی ماڈل کو نئے ڈیٹا سے پیشین گوئیاں یا نتائج پیدا کرنے کے عمل ہے۔
انفرنس، ماڈل ٹریننگ کے مقابلے میں ایک منفرد کمپیوٹیشنل مطالبہ پیش کرتا ہے۔ اگرچہ ٹریننگ میں وسیع ڈیٹا سیٹس پر کارروائی کرنے اور پیٹرن کی شناخت کے لیے ایک اہم ابتدائی لاگت شامل ہوتی ہے، لیکن انفرنس ہر تعامل کے ساتھ جاری اخراجات کو برداشت کرتا ہے۔ ماڈل کو جمع کرایا گیا ہر پرامپٹ یا ان پٹ ٹوکن کی تخلیق کو متحرک کرتا ہے، ڈیٹا کی بنیادی اکائیاں، اور ہر ٹوکن کمپیوٹیشنل لاگت کو برداشت کرتا ہے۔
لہذا، جیسے جیسے اے آئی ماڈلز زیادہ نفیس اور بڑے پیمانے پر استعمال ہوتے ہیں، تیار کردہ ٹوکن کی مقدار میں اضافہ ہوتا ہے، جس سے کمپیوٹیشنل اخراجات میں اضافہ ہوتا ہے۔ تنظیموں کے لیے جو اے آئی کو مؤثر طریقے سے فائدہ اٹھانے کے خواہاں ہیں، مقصد کمپیوٹیشنل اخراجات کو کنٹرول میں رکھتے ہوئے زیادہ سے زیادہ رفتار، درستگی اور معیار کے ساتھ ٹوکن کی ایک بڑی مقدار پیدا کرنا ہے۔
اے آئی ماحولیاتی نظام فعال طور پر انفرنس کے اخراجات کو کم کرنے اور کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے حکمت عملیوں پر عمل پیرا ہے۔ ماڈل آپٹیمائزیشن میں ترقی، توانائی کے لحاظ سے موثر ایکسلریٹڈ کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر کی ترقی، اور جامع فل اسٹیک حل نے گزشتہ سال کے دوران انفرنس کے اخراجات میں کمی کے رجحان میں حصہ ڈالا ہے۔
اسٹنفورڈ یونیورسٹی انسٹی ٹیوٹ فار ہیومن سینٹرڈ اے آئی کی 2025 اے آئی انڈیکس رپورٹ کے مطابق، جی پی ٹی-3.5 سطح کی کارکردگی والے نظام کے لیے انفرنس لاگت نومبر 2022 اور اکتوبر 2024 کے درمیان ڈرامائی طور پر کم ہوئی ہے۔ ہارڈ ویئر کے اخراجات میں بھی کمی آئی ہے، توانائی کی کارکردگی میں سالانہ بہتری آرہی ہے۔ مزید برآں، اوپن ویٹ ماڈلز بند ماڈلز کے ساتھ کارکردگی کے فرق کو کم کر رہے ہیں، جو جدید اے آئی کو اپنانے میں مزید رکاوٹوں کو کم کر رہے ہیں۔
جیسے جیسے ماڈلز ترقی کرتے ہیں اور زیادہ مانگ پیدا کرتے ہیں اور زیادہ ٹوکن تیار کرتے ہیں، تنظیموں کو اگلی نسل کے اے آئی استدلال ٹولز فراہم کرنے کے لیے اپنے ایکسلریٹڈ کمپیوٹنگ وسائل کو بڑھانا چاہیے۔ ایسا کرنے میں ناکامی کے نتیجے میں اخراجات اور توانائی کی کھپت میں اضافہ ہو سکتا ہے۔
یہ مضمون انفرنس کی معاشیات کی بنیادی تفہیم فراہم کرتا ہے، جو تنظیموں کو موثر، لاگت سے موثر اور قابل توسیع اے آئی حل تیار کرنے کے لیے بااختیار بناتا ہے۔
اے آئی انفرنس معاشیات میں اہم تصورات
اے آئی انفرنس معاشیات کی اہمیت کو سمجھنے کے لیے اس کی ضروری اصطلاحات سے واقف ہونا بہت ضروری ہے۔
ٹوکن: اے آئی ماڈل کے اندر ڈیٹا کی بنیادی اکائیاں، جو تربیت کے دوران متن، تصاویر، آڈیو اور ویڈیو سے حاصل کی جاتی ہیں۔ ٹوکنائزیشن میں ڈیٹا کو چھوٹی، قابل انتظام اکائیوں میں توڑنا شامل ہے۔ تربیت کے دوران، ماڈل ٹوکن کے درمیان تعلقات کو سیکھتا ہے، جو اسے انفرنس کرنے اور درست نتائج پیدا کرنے کے قابل بناتا ہے۔
تھروپٹ: ڈیٹا کی وہ مقدار جو ایک ماڈل ایک مخصوص ٹائم فریم میں پروسیس اور آؤٹ پٹ کر سکتا ہے، جسے اکثر ٹوکن فی سیکنڈ میں ماپا جاتا ہے۔ اعلی تھروپٹ انفراسٹرکچر وسائل کے زیادہ موثر استعمال کی نشاندہی کرتا ہے۔
لیٹنسی: ایک پرامپٹ داخل کرنے اور ماڈل کا جواب وصول کرنے کے درمیان وقت کی تاخیر۔ کم لیٹنسی تیز جوابات اور ایک بہتر صارف تجربہ میں ترجمہ کرتی ہے۔ اہم لیٹنسی میٹرکس میں شامل ہیں:
- پہلے ٹوکن کا وقت (TTFT): صارف کے پرامپٹ کو موصول ہونے کے بعد ماڈل کو پہلا آؤٹ پٹ ٹوکن تیار کرنے کے لیے درکار وقت، جو ابتدائی پروسیسنگ کے وقت کی عکاسی کرتا ہے۔
- فی آؤٹ پٹ ٹوکن کا وقت (TPOT): بعد میں آنے والے ٹوکن تیار کرنے کا اوسط وقت، جسے ‘انٹر ٹوکن لیٹنسی’ یا ‘ٹوکن ٹو ٹوکن لیٹنسی’ بھی کہا جاتا ہے۔
جبکہ TTFT اور TPOT مفید بینچ مارک ہیں، ان پر مکمل طور پر توجہ مرکوز کرنے سے غیر موزوں کارکردگی یا اخراجات میں اضافہ ہو سکتا ہے۔
گڈپٹ: ایک جامع میٹرک جو ہدف TTFT اور TPOT سطح کو برقرار رکھتے ہوئے حاصل کردہ تھروپٹ کی پیمائش کرتا ہے۔ گڈپٹ نظام کی کارکردگی کا زیادہ جامع منظر فراہم کرتا ہے، آپریشنل کارکردگی اور ایک مثبت صارف تجربہ کی حمایت کرنے کے لیے تھروپٹ، لیٹنسی اور لاگت کے درمیان ہم آہنگی کو یقینی بناتا ہے۔
توانائی کی کارکردگی: ایک پیمانہ کہ کس طرح ایک اے آئی سسٹم بجلی کو کمپیوٹیشنل آؤٹ پٹ میں مؤثر طریقے سے تبدیل کرتا ہے، جسے فی واٹ کارکردگی کے طور پر ظاہر کیا جاتا ہے۔ ایکسلریٹڈ کمپیوٹنگ پلیٹ فارم تنظیموں کو ٹوکن فی واٹ کو زیادہ سے زیادہ کرنے اور توانائی کی کھپت کو کم کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔
اسکیلنگ قوانین اور انفرنس لاگت
تین اے آئی اسکیلنگ قوانین انفرنس کی معاشیات کے بارے میں مزید بصیرت فراہم کرتے ہیں:
پری ٹریننگ اسکیلنگ: اصل اسکیلنگ قانون، جو ظاہر کرتا ہے کہ ٹریننگ ڈیٹا سیٹ کے سائز، ماڈل پیرامیٹر کی گنتی، اور کمپیوٹیشنل وسائل میں اضافہ ماڈل کی ذہانت اور درستگی میں متوقع بہتری کا باعث بنتا ہے۔
پوسٹ ٹریننگ: ایک عمل جہاں ماڈلز کو مخصوص کاموں اور ایپلی کیشنز کے لیے ٹھیک کیا جاتا ہے۔ ریٹریول آگمینٹڈ جنریشن (RAG) جیسی تکنیکیں انٹرپرائز ڈیٹا بیس سے متعلقہ معلومات بازیافت کرکے درستگی کو بڑھا سکتی ہیں۔
ٹیسٹ ٹائم اسکیلنگ: جسے ‘لانگ تھنکنگ’ یا ‘ریزنینگ’ بھی کہا جاتا ہے، اس تکنیک میں بہترین جواب منتخب کرنے سے پہلے متعدد ممکنہ نتائج کا جائزہ لینے کے لیے انفرنس کے دوران اضافی کمپیوٹیشنل وسائل مختص کرنا شامل ہے۔
اگرچہ پوسٹ ٹریننگ اور ٹیسٹ ٹائم اسکیلنگ تکنیکیں تیزی سے نفیس ہوتی جارہی ہیں، لیکن پری ٹریننگ ماڈلز کو اسکیل کرنے اور ان جدید تکنیکوں کی حمایت کرنے کا ایک اہم پہلو ہے۔
فل اسٹیک اپروچ کے ساتھ منافع بخش اے آئی کا حصول
وہ ماڈلز جو ٹیسٹ ٹائم اسکیلنگ کا فائدہ اٹھاتے ہیں پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کے لیے متعدد ٹوکن تیار کرتے ہیں، جس کے نتیجے میں زیادہ درست اور متعلقہ نتائج برآمد ہوتے ہیں لیکن ان ماڈلز کے مقابلے میں کمپیوٹیشنل اخراجات بھی زیادہ ہوتے ہیں جو صرف پری ٹریننگ اور پوسٹ ٹریننگ سے گزرتے ہیں۔
سمارٹ اے آئی حل کے لیے پیچیدہ کاموں کو حل کرنے کے لیے مزید ٹوکن تیار کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، جبکہ ایک اعلیٰ معیار کے صارف تجربے کے لیے ان ٹوکن کو جتنی جلدی ممکن ہو تیار کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ اے آئی ماڈل جتنا زیادہ ذہین اور تیز ہوگا، اتنا ہی زیادہ قدر یہ کاروباروں اور صارفین کو فراہم کرے گا۔
تنظیموں کو اپنے ایکسلریٹڈ کمپیوٹنگ وسائل کو بڑھانے کی ضرورت ہے تاکہ اے آئی ریزنینگ ٹولز فراہم کیے جا سکیں جو پیچیدہ مسئلہ حل کرنے، کوڈنگ اور ملٹی سٹیپ پلاننگ کو زیادہ اخراجات برداشت کیے بغیر سنبھال سکیں۔
اس کے لیے جدید ہارڈ ویئر اور مکمل طور پر آپٹیمائزڈ سافٹ ویئر اسٹیک دونوں کی ضرورت ہے۔ NVIDIA کا AI فیکٹری پروڈکٹ روڈ میپ ان کمپیوٹیشنل مطالبات کو پورا کرنے اور کارکردگی کو بہتر بناتے ہوئے انفرنس کی پیچیدگیوں سے نمٹنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
اے آئی فیکٹریاں بڑے پیمانے پر ذہانت کو فعال کرنے کے لیے اعلیٰ کارکردگی کے حامل اے آئی انفراسٹرکچر، تیز رفتار نیٹ ورکنگ اور آپٹیمائزڈ سافٹ ویئر کو مربوط کرتی ہیں۔ ان اجزاء کو لچکدار اور قابل پروگرام بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو کاروباروں کو اپنے ماڈلز یا انفرنس کی ضروریات کے لیے اہم علاقوں کو ترجیح دینے کی اجازت دیتا ہے۔
بڑے پیمانے پر اے آئی ریزنینگ ماڈلز کو تعینات کرتے وقت آپریشنز کو ہموار کرنے کے لیے، اے آئی فیکٹریاں ایک اعلیٰ کارکردگی، کم لیٹنسی انفرنس مینجمنٹ سسٹم پر چلتی ہیں۔ یہ سسٹم اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ اے آئی ریزنینگ کے لیے ضروری رفتار اور تھروپٹ کم سے کم ممکنہ لاگت پر پورا ہو، جو ٹوکن کی آمدنی کی پیداوار کو زیادہ سے زیادہ کرتا ہے۔
انفرنس کی معاشیات کو سمجھنے اور ان سے نمٹنے سے، تنظیمیں اے آئی کی پوری صلاحیت کو کھول سکتی ہیں اور اپنی سرمایہ کاری پر اہم منافع حاصل کر سکتی ہیں۔ ایک اسٹریٹجک نقطہ نظر جو کلیدی میٹرکس، اسکیلنگ قوانین اور ایک مکمل اسٹیک حل کی اہمیت پر غور کرتا ہے، موثر، لاگت سے موثر اور منافع بخش اے آئی ایپلی کیشنز بنانے کے لیے ضروری ہے۔