مع نمو الذكاء الاصطناعي وتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي عامًا بعد عام، تصبح الخصوصية على الإنترنت أكثر أهمية. ولكن من خلال التكامل مع تقنيات الخصوصية مثل شبكة Anمع نمو الذكاء الاصطناعي وتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي عامًا بعد عام، تصبح الخصوصية على الإنترنت أكثر أهمية. ولكن من خلال التكامل مع تقنيات الخصوصية مثل شبكة Anyone - شبكة التوجيه الموزعة على شكل بصلة - يمكن للمستخدمين بناء الذكاء الاصطناعي بشكل آمن ومجهول.

في هذه المقالة الضيفية من فريق بروتوكول Anyone، نتناول كيفية تكوين وحدة حوسبة سحابية لامركزية من Aethir لتقديم المحتوى بشكل مجهول، وتقييم أدائها مقارنة بمزودي GPU الحاليين.

لنبدأ!

الملخص التنفيذي

 التعاون

 تعاونت Anyone مع Aethir لتقييم بنيتها التحتية للحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي باستخدام وحدات المعالجة الرسومية (GPU)، مع التركيز على أداء وحدة المعالجة الرسومية وقابليتها للتوسع. يركز نطاق هذه المراجعة التقنية على قياس قدرات وحدة المعالجة الرسومية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى تطوير روبوت عملي مدعوم بالذكاء الاصطناعي تم نشره على منصة Telegram.

قبل عرض النتائج، نبدأ بنظرة عامة مقارنة بين احتياجات البنية التحتية لشركات الأعمال الصغيرة والمتوسطة (SMB) مقابل القدرات التي توفرها وحدة واحدة من Aethir GPU السحابية. هذا يحدد السياق لتقييم الفعالية من حيث التكلفة، وقابلية التوسع، والأداء في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الواقعية.

الهندسة المعمارية

مواصفات الخادم السحابي
النموذج: RTX 5090×2
وحدة المعالجة المركزية: AMD Ryzen 9 7900X مع 12 نواة
الذاكرة العشوائية: 64 جيجابايت
التخزين: 2 تيرابايت
الشبكات: 10 جيجابت
طاقة وحدة المعالجة الرسومية: 575 واط
نظام التشغيل: أوبونتو 22.04.1 - أوبونتو

مواصفات الخادم المحلي
النموذج: RTX 4090
وحدة المعالجة المركزية: Intel(R) Core(TM) i9-13900KS الجيل 13
الذاكرة العشوائية: 64 جيجابايت
التخزين: 2 تيرابايت
الشبكات: 1 جيجابت
طاقة وحدة المعالجة الرسومية: 450 واط
نظام التشغيل: Kernel 6.17.2-arch1-1

الهندسة البرمجية

تتشارك كل من تكوينات الخوادم السحابية والمحلية في نفس التكوين البرمجي، حيث يكمن الاختلاف الرئيسي في وحدة المعالجة الرسومية (GPU). تم تحديد بنية المعايير كما يلي:

الواجهة الأمامية: Telegram Bot (واجهة المستخدم)
الواجهة الخلفية: python-telegram-bot مدمجة مع ComfyUI
قاعدة البيانات: PostgreSQL (إدارة الحالة وتتبع جلسات المستخدم)

سير العمل في النظام

في هندستنا المعمارية، يبدأ التفاعل مع المستخدم على Telegram، حيث يعمل الروبوت كواجهة للأوامر. يتم تحليل كل استفسار من المستخدم بواسطة الروبوت وترجمته إلى مهمة لـ ComfyUI، التي تقوم بتنفيذ الاستدلال الفعلي على GPU.

يعمل النظام على النحو التالي:

١. يقوم المستخدم بإرسال أمر عبر Telegram
٢. يتلقى روبوت Telegram (المبني باستخدام python-telegram-bot) الأمر ويقوم بتحليله
٣. يقوم الروبوت بإرسال المهمة إلى ComfyUI لمعالجتها
٤. تقوم ComfyUI بإجراء الاستدلال باستخدام النموذج المناسب وتعيد الناتج (مثل صورة)
٥. يتم إرسال الناتج مرة أخرى إلى المستخدم عبر دردشة Telegram
٦. يتم استخدام PostgreSQL لإدارة جلسات المستخدم، قوائم الانتظار الخاصة بالمهام، ورسم الخرائط بين أوامر المستخدم وعمليات النموذج

تتيح هذه الهيكلية الاستدلال بدون حالة مع سياق دائم من خلال قاعدة البيانات، مما يجعلها قابلة للتوسع ومناسبة لكل من سيناريوهات المستخدم الواحد والمتعدد.

‍

مثال للروبوت

مثال على أمر للروبوت (/f للـ flux)

يقوم هذا الأمر بإرسال موجه النص إلى صورة إلى ComfyUI. يعالج الروبوت الطلب، ينتظر حتى يتم إنشاء الصورة، ثم يرسل الصورة الناتجة مباشرة في دردشة Telegram إلى المستخدم كما هو موضح في النتيجة أدناه.

بمجرد أن يتم إنشاء الصورة (مثل رائد الفضاء، أو تي شيرت)، يمكن للمستخدمين البناء عليها باستخدام أوامر إضافية. على سبيل المثال، يمكنهم ربطها مع أمر “/qwen” لطلب وضع التي شيرت على رائد الفضاء:

‍

يقوم هذا الأمر بتفعيل سير عمل نموذج Qwen، الذي يقوم بتحرير الصور باستخدام صورة سابقة كمدخل مع تعليمات نصية. يتم إرسال الصورة الناتجة عبر Telegram مع التعديل المطبق (مثلًا، رائد الفضاء يرتدي الآن تي شيرت بطة). تتيح هذه القدرة على ربط الأوامر إمكانية إنشاء وتحرير الصور التفاعلية متعددة الخطوات، وذلك كله من خلال واجهة دردشة خفيفة الوزن.

النقاط النهاية

جميع النقاط النهاية لـ ComfyUI مكشوفة عبر المسارات ومُوثقة بالتفصيل في دليل الخادم الرسمي:

https://docs.comfy.org/development/comfyui-server/comms_routes

تشكل هذه النقاط النهاية العمود الفقري للتواصل بين الواجهة الخلفية وComfyUI، مما يتيح إرسال الموجهات، إدارة قوائم الانتظار بسرعة، رفع وتحميل الوسائط، والتغذية الراجعة في الوقت الفعلي.

فيما يلي النقاط النهاية الرئيسية ذات الصلة بتكاملنا:

‍

/ws websocket نقطة النهاية للتواصل في الوقت الفعلي مع الخادم

/upload /image post رفع صورة

/prompt get استرجاع حالة الطابور الحالية ومعلومات التنفيذ

/prompt post إرسال موجه إلى الطابور

/queue get استرجاع الحالة الحالية لطابور التنفيذ

/queue post إدارة عمليات الطابور (مسح المهام المعلقة/قيد التشغيل)

تتم الوصول إلى هذه النقاط النهاية برمجيًا من خلال الواجهة الخلفية، التي تنظمها روبوت Telegram لتسهيل تجربة تفاعلية للمستخدمين دون الحاجة إلى أن يتفاعل المستخدمون مباشرة مع واجهة برمجة التطبيقات (API).

الخصوصية

لحماية بيانات المستخدم وضمان نقل آمن وحفظ خصوصية المعلومات، يتم توجيه نقاط النهاية لـ ComfyUI عبر شبكة Anyone. هذه التكامل تم بفضله من خلال استخدام Python SDK الرسمي المقدم على مستودع Anyone Protocol على GitHub:

https://github.com/anyone-protocol/python-sdk 

باستخدام مجموعة أدوات التطوير هذه، يمكننا تغليف استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات لـ ComfyUI ضمن أنفاق آمنة ومجهولة، مما يضمن حماية استفسارات المستخدم والوسائط المُنتَجة من الوصول غير المصرح به أو التعرض.

بنية Anyone تقوم بتغليف النقاط النهاية باستخدام البرنامج الثنائي المسمى Anon:

بالإضافة إلى التشفير عبر الأنفاق، يدعم Anyone SDK الخدمات المخفية. الخدمات المخفية هي نقاط خادم خاصة وزائلة يمكن أن تعمل دون كشف موقعها أو هويتها أو عنوان الـ IP. هذه الخدمات ذات قيمة خاصة في الحالات التي تتطلب السرية، مقاومة الرقابة، أو تعزيز الأمان. بالنسبة للمشغلين، يمكن أن تمكن الخدمات المخفية مهام GPU من العمل بشكل خاص، دون كشف تفاصيل البنية التحتية. سواء كنت تقوم بتكوين خطوط أنابيب الاستدلال بشكل مجهول، أو تتعاون في بيانات حساسة، أو ببساطة تجري تجارب دون ترك أي أثر، فإن الخدمات المخفية تفتح آفاقًا جديدة للحوسبة الآمنة والسيادية.

قد تبدو الخدمة المخفية كما يلي:

🌐 http://5ugakqk324gbzcsgql2opx67n5jisaqkc2mbglrodqprak5qz53mibyd.anon

‍

🌐 http://5ugakqk324gbzcsgql2opx67n5jisaqkc2mbglrodqprak5qz53mibyd.anyone

يمكن تكوين الخدمات المخفية لـ الواجهة الأمامية، في حال كانت منصة ويب، أو أيضًا لنقاط النهاية الخاصة بـ الواجهة الخلفية لـ ComfyUI، مما يحمي كامل خط الأنابيب.

لمزيد من المعلومات حول الخدمات المخفية، يمكننا الاطلاع على توثيق Anyone:

https://docs.anyone.io/sdk-integrations/native-sdk/tutorials

المقاييس

تقارن المقاييس التالية أداء RTX 4090 و RTX 5090 عبر مجموعة من سير عمل ComfyUI والنماذج. تم إجراء جميع الاختبارات باستخدام إعدادات وقوالب موحدة لضمان المقارنة العادلة.

Stable Diffusion 3

قالب ComfyUI: sd3.5_simple_example
4090: ٨.٩٦ ثانية (متوسط)
5090: ٥.٩٦ ثانية (متوسط)
التسريع = ٣٣.٤٨٪

سير العمل:

إن RTX 5090 أسرع بحوالي ٣٣٪ من 4090 في هذا الاختبار، مما يوفر تحسينًا قويًا في الأداء لعمليات Stable Diffusion 3.5 في ComfyUI.

FLUX-SCHNELL

قالب ComfyUI: flux_schnell_full_text_to_image
4090: ٤.٩٢ ثانية
5090: ١.٨٠ ثانية
التسريع = ~٦٣.٤١٪
سير العمل:

إن RTX 5090 أسرع بحوالي ٦٣٪ من 4090 في هذا الاختبار، مما يوفر تحسينًا كبيرًا في الأداء لعمليات النص إلى صورة باستخدام نموذج Flux Schnell.

FLUX-DEV

قالب ComfyUI: N/A (قالب اختبار مخصص لـ Flux Dev)
4090: ١٦.٠٥ ثانية
5090: ١٠.١١ ثانية
التسريع = ~٣٧.٠١٪
سير العمل:

إن RTX 5090 أسرع بحوالي ٣٧٪ من 4090 في هذا الاختبار المخصص لـ Flux Dev، مما يوفر تعزيزًا قويًا في الأداء لهذا السير العمل المحدد.

WAN 2.2

قالب ComfyUI: video_wan2_2_14B_t2v (مقياس fp8 + ٤ خطوات LoRA)
4090: ٦١.٨٧ ثانية
5090: ٣٧.١٥ ثانية
التسريع = ~٣٩.٩٤٪
سير العمل:

إن RTX 5090 أسرع بحوالي ٤٠٪ من 4090 في هذا الاختبار، مما يوفر زيادة كبيرة في الأداء لعمليات انتشار الفيديو باستخدام نموذج FP8 المُقاس + LoRA.

QWEN

قالب ComfyUI: image_qwen_image_edit_2509
4090: ٩.٦٢ ثانية
5090: ٤.٤٤ ثانية
التسريع = ~٥٣.٨٣٪
سير العمل:

إن RTX 5090 أسرع بحوالي ٥٤٪ من 4090 في هذا الاختبار، مما يظهر تحسينًا ملحوظًا في الأداء لعمليات تحرير الصور باستخدام نموذج Qwen.

إضافي

نظرًا لأن الخادم مزود بـ 2 GPU، فمن الممكن توزيع الأحمال البرمجية بينهما. يمكن تحقيق ذلك عن طريق تحديد أجهزة CUDA محددة لكل عقدة، مما يسمح بتقسيم المهام عبر كلا الـ GPU. يظهر المستودع التالي كيفية تكوين ComfyUI لإعدادات متعددة الـ GPU من خلال تعيين العقد إلى أجهزة CUDA مختلفة:

https://github.com/pollockjj/ComfyUI-MultiGPU

‍

مقدمة قصيرة حول بروتوكول Anyone

Anyone هو بنية تحتية لامركزية عالمية للخصوصية. من خلال التكامل مع شبكة التوجيه عبر البصلة (onion routing)، يمكن للتطبيقات توفير الخصوصية بدون ثقة وتأمين حركة مرور الشبكة دون تغيير تجربة المستخدم. تتكون الشبكة من آلاف العقد التي تساهم في عرض النطاق الترددي مقابل مكافآت رمزية. - https://www.anyone.io

‍