مواصفات الكمبيوتر المحمول

المواصفات جيدة من حيث الذاكرة العشوائية 24 جيجابايت ووحدة التخزين من نوع SSD، لكن المعالج وكرت الشاشة غير كافيين لتشغيل أو تدريب نموذج قوي، لذا ستحتاج إلى تثبيت نماذج بسيطة لتجربتها محليًا بحجم 1B أو 3B، وللتدريب استخدم منصة جوجل كولاب وسيتم شرح ذلك بالدورة.

هل تقصد دورة الذكاء الإصطناعي ؟ 

إذا كان كذلك فالجهاز لن يكون مناسب بكشل كامل لتشغيل النماذج الكبيرة وسيكون بطئ بعض الشئ .

لاحظ أنك قمت بتحديث سعة ال RAM وأيضا إستخدام SSD وهذا الأمر جيد ولكنه ليس كافي حيث يجب دائما أيضا الإهتمام بكارت الشاشة GPU فهو المسؤول عن التدريب بشكل كبير لذلك سيتوجب عليك إستخدام google colab كما تم إستخدامه في الدورة حيث يوفر لك موارد قوية للتدريب ولا حاجة إلى جهاز حاسوب قوي لهذا الأمر.

السلام عليكم ورحمة الله تعالى وبركاته،

هل تقصدين دورة الذكاء الاصطناعي؟ في حال ذلك فجهازك بمواصفاته الحالية:

اقتباس

i5-7200U + Intel HD 620 + 24GB RAM + SSD

كاف تماما لإكمال دورة الذكاء الاصطناعي بنجاح لكن بشرط فهم التقسيم الوظيفي التالي فستستخدمين جهازك المحلي لكتابة الأكواد وتنفيذ مكتبات Python الأساسية (NumPy, Pandas, Matplotlib) وتشغيل نماذج صغيرة للتجربة 1B-3B parameters أي بأداء معقول وسرعة استجابة منخفضة بعض الشيء ومعالجة datasets صغيرة ومتوسطة الحجم بفضل ال 24GB RAM الممتازة بينما ستعتمد حصريا على Google Colab المجاني الذي يوفر GPU مثل Tesla T4 أو V100 لتدريب نماذج التعلم العميق الحقيقية (CNNs, RNNs, Transformers) لأن Intel HD 620 لا تعطي أي تسريع مقارنة بالمعالج CPU حتى مع TensorFlow-DirectML ويمكن أن تفشل في معماريات معقدة مثل ResNet بينما GPU مخصص مثل NVIDIA يكون أسرع بـ 12 ضعفا من DirectML على Intel.

لكن الحد الأساسي في Colab المجاني هو 12 ساعة متواصلة للجلسة الواحدة مع قيود استخدام ديناميكية غير موثقة قد تمنعك مؤقتا من الوصول لل GPU إذا استهلكت موارد كثيرة لكنها كافية للتعلم والمشاريع التعليمية وليست لمشاريع production كبيرة ومعقدة.