الذكاء الاصطناعي
مقالات عملية مرتبة حسب المجال والمستوى، اختر المجال المناسب واقرأ من مستوى مبتدئ إلى محترف.
AWQ Quantization للمحترف: Llama 70B على H100 واحدة بـ 35GB
سيرفر Llama 3.3 70B على 4×A100 بيكلّفك $11,820 شهرياً. AWQ INT4 quantization بينزّل الذاكرة من 140GB لـ 35GB، يخلّيك تشغّله على H100 واحدة بتكلفة 75% أقل. مقال للمحترف بمثال ضغط JPEG للمبتدئ، شرح علمي من ورقة Lin 2023 (MIT Han Lab)، configuration vLLM 0.6.4 شغّال، مقارنة AWQ vs GPTQ بأرقام Marlin kernel (10.9× speedup)، أرقام مقاسة على H100 (741 token/ثانية، MMLU-Pro retention 98.1%)، 4 trade-offs خفية بتظهر في الإنتاج، ومتى Quantization كارثة على الموديل.
Long Context vs RAG للمحترف: متى تشيل Qdrant وتعتمد على 1M Token
لو فاتورة Qdrant + reranker + embeddings بقت $1,124 شهرياً على corpus 7.7M token، الـ 1M token context في Claude Sonnet 4.6 ممكن يوفّر 56% من التكلفة ويرفع الدقة 12 نقطة. مقال للمحترف بمثال المكتبة الشخصية للمبتدئ، تعريف علمي من ورقة Lewis 2020 (RAG)، أرقام مقاسة على workload Fintech عربي بـ 3,200 سؤال شهرياً، كود Python يقارن النسختين على anthropic SDK 0.49 مع prompt caching، 4 trade-offs خفية في latency و cost predictability و debugging و vendor lock-in، ومتى Long Context كارثة compliance.
