APIهای هوش مصنوعی مرزهای تعامل انسان و ماشین را جابه‌جا می‌کنند و دسترسی مستقیم به مدل‌های پیشرفته و اجرای پردازش‌های پیچیده‌ای را ممکن می‌سازند که پیش‌تر غیرقابل دسترس بود.
در عصری که هوش مصنوعی محور اصلی نوآوری‌های فناوری شده، هنوز یک سوال مهم پابرجاست: چطور می‌توان به‌سادگی و بدون پیچیدگی، از قدرت مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی استفاده کرد؟ بدون اینکه با مسائل زیرساختی، تحریم‌ها یا پراکندگی سرویس‌ها درگیر شویم.
اکنون لیارا، با معرفی جدید api هوش مصنوعی، یک دروازه متمرکز و کاربردی برای دسترسی به مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی ایجاد کرده است. توسعه‌دهندگان می‌توانند مستقیما به مدل‌های قدرتمندی مانند GPT-4 , LLaMA 3 و مدل‌های متن‌باز محبوب مانند Mistral و DeepSeek دسترسی پیدا کرده و آن‌ها را از طریق یک API واحد در اپلیکیشن‌های خود ادغام و استفاده کنند.
تفاوت api هوش مصنوعی و اجرای محلی مدل‌ها
در ادامه، به بررسی تفاوت‌های API هوش مصنوعی و اجرای محلی مدل‌ها می‌پردازیم.
ویژگی‌ها: دسترسی سریع و متمرکز به مدل‌های آماده، فراخوانی همزمان چند مدل بدون دردسر زیرساخت، یکپارچگی آسان با اپلیکیشن‌ها و سرویس‌ها، مقیاس‌پذیری ساده و سریع.
مزیت کلیدی: توسعه‌دهندگان می‌توانند در کوتاه‌ترین زمان، پروژه‌های پیچیده هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کنند و روی نوآوری و محصول تمرکز کنند، نه روی زیرساخت.
اجرای محلی مدل‌ها
ویژگی‌ها: آزادی عمل روی داده‌ها و مدل، امکان سفارشی‌سازی عمیق، دسترسی مستقیم به پردازش‌ها.
چالش‌ها: نیازمند GPU اختصاصی، مدیریت دقیق حافظه، بهینه‌سازی موازی‌سازی و بروزرسانی مداوم، پیچیدگی بالا در اجرای همزمان چند مدل.
استفاده از APIهای هوش مصنوعی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد مدل‌های پیچیده را بدون نیاز به هزینه‌های سنگین یا مدیریت زیرساخت، مستقیماً به محصول خود اضافه کنند. بکارگیری این APIها، کلید استفاده هوشمندانه از هوش مصنوعی در محصولات و سرویس‌های تجاری است.
با وجود مزایای APIهای هوش مصنوعی نسبت به اجرای محلی مدل‌ها، توسعه‌دهندگان حرفه‌ای به دنبال روش‌هایی هستند که چند مدل هوش مصنوعی را همزمان مدیریت کنند و خروجی‌ها را هوشمندانه ترکیب کنند.
این رویکرد دقیقاً همان چیزی است که سیستم چندعاملی در هوش مصنوعی (Multi-Agent AI) ارائه می‌دهد.
سیستم های چندعاملی در هوش مصنوعی
سیستم‌های چندعاملی شامل چند عامل هستند؛ عامل در اینجا به واحدهای هوشمند مستقل گفته می‌شود که می‌توانند تصمیم بگیرند، با محیط تعامل کنند و با دیگر عامل‌ها همکاری کنند.
همه عامل‌ها فعالانه اهداف و برنامه‌های یکدیگر را در نظر می‌گیرند و می‌توانند به‌طور مستقیم یا از طریق تغییر در محیط مشترک با هم ارتباط برقرار کنند.
با api هوش مصنوعی می‌توانید چند مدل را همزمان فراخوانی کرده، خروجی‌های آن‌ها را ترکیب و تحلیل کنید و پروژه‌های پیچیده‌ای مانند تولید محتوای چندمنظوره، تحلیل داده‌های حجیم یا شبیه‌سازی تصمیم‌های چندگانه را بدون دردسر مدیریت زیرساخت اجرا کنید.
این همان چیزی است که در سیستم چندعاملی در هوش مصنوعی اتفاق می‌افتد: همکاری چند مدل با هم برای افزایش دقت، سرعت و مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌ها و از بین بردن محدودیت‌های اجرای تک‌مدل.
اما با همه این‌ها، داشتن چند مدل قدرتمند کافی نیست. برای اینکه خروجی‌ها دقیق، کاربردی و هماهنگ باشند، نحوه ارائه ورودی به مدل بسیار تعیین کننده است. در این مواقع پرامپت نویسی در هوش مصنوعی اهمیت پیدا می‌کند، هنر و علم طراحی پرسش‌ها و دستورات، طوری که مدل‌ها بهترین پاسخ را بدهند و همکاری چند عاملی موثر واقع شود.
