تشرح هذه الدليل كيفية تهيئة وإدارة حصص الاستخدام لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في Discourse AI.
مستوى المستخدم المطلوب: مسؤول
ملخص
تتيح حصص استخدام نماذج اللغة الكبيرة للمسؤولين التحكم في استهلاك موارد الذكاء الاصطناعي ومراقبته من خلال تحديد حدود لاستخدام الرموز التفاعلية والتفاعلات لمجموعات المستخدمين المختلفة. وهذا يساعد في الحفاظ على الكفاءة من حيث التكلفة مع ضمان الوصول العادل إلى ميزات الذكاء الاصطناعي عبر مجتمعك.
التكوين
الوصول إلى إعدادات الحصة
- انتقل إلى لوحة المسؤول في موقعك
- انتقل إلى
Admin > Plugins > Discourse AI > LLMs - حدد نموذج LLM الذي تريد تكوينه
إعداد الحصص
يمكنك لكل مجموعة مستخدمين تكوين:
- الحد الأقصى لاستخدام الرموز
- و/أو الحد الأقصى لعدد تفاعلات الذكاء الاصطناعي
- و/أو الحد الأقصى للتكلفة
- مدة فترة إعادة التعيين
يجب تحديد واحد على الأقل من الحد الأقصى للرموز أو الحد الأقصى للاستخدامات لكل حصة.
ملاحظة: لا يمكن تعيين حصة لمجموعة “الجميع”. يجب عليك استخدام مجموعات محددة (مثل مجموعات مستوى الثقة أو المجموعات المخصصة).
خيارات المدة
اختر من فترات إعادة التعيين المحددة مسبقًا:
- ساعة واحدة
- 6 ساعات
- 24 ساعة
- 7 أيام
- مدة مخصصة (محددة بالساعات)
مراقبة الاستخدام
عرض الإحصائيات
يمكن للمسؤولين مراقبة استهلاك الرموز واستهلاك الاستخدام في: https://SITENAME/admin/plugins/discourse-ai/ai-usage
- انتقل إلى
Admin > Plugins > Discourse AI - حدد علامة التبويب “الاستخدام”
- تصفية حسب نطاق التاريخ، أو مجموعة المستخدمين، أو مقاييس محددة
تجربة المستخدم
إشعارات الحصة
يتلقى المستخدمون ملاحظات واضحة عند الاقتراب من حدود الحصة أو الوصول إليها:
- حالة الاستخدام الحالية
- الوقت المتبقي حتى إعادة تعيين الحصة التالية
رسائل الخطأ
عند تجاوز الحصة، يرى المستخدمون:
- إشعارًا واضحًا بأن حد الحصة قد تم الوصول إليه
- الوقت المتبقي حتى إعادة تعيين الحصة التالية
أفضل الممارسات
- ابدأ بحذر: ابدأ بحصص منخفضة وقم بضبطها بناءً على أنماط الاستخدام الفعلية
- التخصيص بناءً على المجموعات: قم بتعيين حصص مختلفة بناءً على احتياجات مجموعات المستخدمين وأدوارهم
- المراقبة المنتظمة: راجع أنماط الاستخدام لتحسين إعدادات الحصة
- التواصل الواضح: أبلغ المستخدمين عن حدود الحصة وفترات إعادة التعيين
المشكلات الشائعة والحلول
المشكلة: يواجه المستخدمون الحدود بشكل متكرر
الحل: ضع في اعتبارك:
- زيادة حدود الحصة لمجموعات محددة
- تقليل فترة إعادة التعيين
- إنشاء مجموعات متخصصة للمستخدمين الذين يستخدمون الكثير من الموارد
المشكلة: حصص غير مستخدمة
الحل:
- اضبط الحدود لأسفل لتحسين تخصيص الموارد
- راجع تعيينات المجموعات لضمان مطابقة الحصص مع احتياجات المستخدمين
الأسئلة الشائعة
س: هل تنتقل الحصص غير المستخدمة إلى الفترة التالية؟
ج: لا، يتم إعادة تعيين الحصص تمامًا في نهاية كل فترة.
س: هل يمكن أن يكون لنماذج LLM المختلفة حصص مختلفة؟
ج: نعم، يمكن تكوين الحصص بشكل مستقل لكل LLM.
س: ماذا يحدث إذا تم تعيين حصص متعددة لـ LLM واحد؟
ج: الحصص مبنية على المجموعات وتُطبق لكل مستخدم. لكي يتجاوز المستخدم الحصة، يجب أن يتجاوز الحصة في جميع المجموعات. هذا يعني أنه إذا أعطيت المسؤولين حصة أكثر مرونة ومستوى ثقة 1 حصة أكثر تقييدًا، فستطبق حصة المسؤولين على المسؤولين.
س: ماذا يحدث إذا لم يتم تطبيق أي حصة على LLM؟
ج: لن يحدث أي شيء خاص، سيكون كل استخدام لـ LLM غير مقاس.
س: ماذا لو أردت حصصًا مختلفة لميزات مختلفة؟
ج: يسمح لك Discourse AI بتحديد LLMs متعددة تتصل جميعها بنفس نقطة النهاية ويمكنها حتى إعادة استخدام المفاتيح، إذا أردت إعطاء حصة واحدة لمساعد الذكاء الاصطناعي وحصة مختلفة لوكيل الذكاء الاصطناعي، فعين 2 LLMs.
س: كيف أقوم بإزالة حصة؟
ج: احذف الحصة من صفحة تكوين نموذج LLM. لا توجد طريقة لإيقاف أو تعطيل الحصة مؤقتًا — يجب حذفها وإنشاؤها مجددًا.