تعرّف على كيفية استخدام Docker للحاويات التي تجعل نشر نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 أكثر كفاءة ومباشرة.
تتضمن عملية إنشاء حل للرؤية الحاسوبية خطوات أكثر من مجرد تدريب واختبار النموذج. في الواقع، إن أحد أكثر الأجزاء إثارة في إنشاء النماذج المتطورة هو مشاهدتها وهي تؤثر في بيئات العالم الحقيقي. إن استخدام الذكاء الاصطناعي للرؤية لحل المشاكل يؤدي بطبيعة الحال إلى نشر نماذج الرؤية الحاسوبية التي تقوم بتطويرها في الإنتاج.
ينطوي نشر النموذج على خطوات مختلفة، بما في ذلك تحسين النماذج من أجل الموثوقية وقابلية التوسع والأداء عبر ظروف متنوعة. يعمل سير عمل النشر المنظم بشكل جيد على سد الفجوة بين تطوير النموذج والنموذج الذي له تأثير هادف يُحدث فرقاً.
في كثير من الأحيان، عند نشر نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11، هناك العديد من تقنيات وخيارات النشر التي يمكنك الاختيار من بينها، ويعتمد ذلك على التطبيق المحدد الذي تقوم ببنائه. على سبيل المثال، يمكن لتقنيات مثل استخدام الحاويات تبسيط سير عمل النشر.
تساعد الحاوية على تجميع نموذج وتوابعه، مثل المكتبات والأطر والتكوينات، في وحدة واحدة مستقلة بذاتها تسمى الحاوية. واحدة من أكثر الطرق فعالية وشعبية للقيام بذلك هي باستخدام Docker، وهي منصة مفتوحة المصدر تجعل بناء التطبيقات المعبأة في حاويات وشحنها وتشغيلها أسهل.
في هذه المقالة، سنستكشف في هذه المقالة كيف تعمل الحاويات و Docker على تبسيط نشر النماذج، مما يضمن قابلية التوسع والكفاءة السلسة في تطبيقات Vision AI في العالم الحقيقي.
نشر النموذج هو المرحلة الأخيرة من دورة حياة التعلّم الآلي، حيث يتم إدخال النموذج المدرّب في بيئة إنتاج لإجراء تنبؤات في العالم الحقيقي. يعد النشر الناجح جزءًا أساسيًا من أداء النموذج بشكل موثوق في الظروف العملية.
على سبيل المثال، ضع في اعتبارك نموذج رؤية حاسوبية مصمم لتحديد لوحات السيارات من أجل التحصيل الآلي للرسوم. على الرغم من أنه قد يحقق دقة عالية في بيئة خاضعة للرقابة مع مجموعات بيانات موسومة جيدًا، إلا أن نشره على الكاميرات الموجودة على جانب الطريق يمكن أن يؤدي إلى مشاكل في زمن الاستجابة بسبب عوامل مثل معالجة الصور عالية الدقة وتأخير الشبكة وقيود الأجهزة وقيود الاستدلال في الوقت الفعلي.
قد تؤدي التنبؤات البطيئة إلى تأخيرات في معالجة الرسوم أو الازدحام أو حتى عدم اكتشافها. يمكن أن تساعد استراتيجيات نشر النماذج المناسبة في تقليل زمن الاستجابة وتحسين الكفاءة ودعم الأداء الموثوق به في تطبيقات العالم الحقيقي.
كما أن هناك العديد من الاعتبارات التي يجب وضعها في الاعتبار عند نشر النماذج. أحد هذه الاعتبارات هو قابلية التوسع، حيث تؤدي النماذج أداءً جيدًا أثناء التدريب ولكنها قد تواجه صعوبة في التعامل مع البيانات واسعة النطاق.
هناك أمر آخر يتمثل في عدم التطابق البيئي، مثل اختلافات الأجهزة، عندما يتم تدريب نموذج على وحدات معالجة رسومات عالية الأداء (وحدات معالجة الرسومات) ولكن يتم نشره على أجهزة ذات قدرة معالجة محدودة. يمكن أن تؤدي هذه التناقضات في النشر إلى سلوك نموذج غير متوقع. يمكن استخدام حلول متقدمة مثل استخدام الحاويات لمعالجة هذه التحديات.
يمكن مقارنة الحاوية بتعبئة صندوق الغداء الخاص بك، والذي يحتوي على كل ما تحتاجه لوجبة الطعام، مثل الطعام وأدوات المائدة والتوابل. يمكنك تناول الطعام في أي مكان دون القلق بشأن العثور على مطبخ أو أوانٍ معينة.
وبالمثل، تحزم الحاويات نموذجًا مع جميع تبعياته، مثل المكتبات والأطر والتكوينات، في وحدة واحدة تسمى الحاوية. تضمن هذه الحاويات تشغيل النموذج باستمرار من خلال توفير نفس التبعيات عبر أي نظام، بغض النظر عن البيئة الأساسية. على عكس الأجهزة الافتراضية، التي تحمل أنظمة تشغيل كاملة، فإن الحاويات خفيفة الوزن وقابلة للنقل، مما يجعلها بديلاً فعالاً.
فيما يلي بعض المزايا الرئيسية للحاويات:
علىالرغم من أن استخدام الحاويات طريقة رائعة لتشغيل التطبيقات في بيئات معزولة، إلا أن إعدادها قد يكون معقدًا. وهنا يأتي دور Docker. Docker عبارة عن منصة مفتوحة المصدر تعمل على تبسيط بناء ونشر وإدارة التطبيقات المعبأة في حاويات.
فهو يوفر بيئة متسقة ومعزولة إلى جانب الأدوات والأطر اللازمة لاختبار النموذج. وعلى وجه التحديد، تشتهر Docker بنظامها البيئي القوي وسهولة استخدامها. فهو يسهّل نشر نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال تبسيط العملية، والعمل بسلاسة مع المنصات السحابية، والسماح بتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة على الأجهزة المتطورة للحصول على نتائج أسرع.
تستخدمه العديد من الصناعات بنشاط لنشر وإدارة التطبيقات المعبأة في حاويات بكفاءة، ويتضمن نشر النموذج القائم على Docker بشكل عام ثلاثة مكونات رئيسية:
لنفترض أن إحدى المدن ترغب في نشر نظام مراقبة حركة المرور باستخدام الرؤية الحاسوبية لاكتشاف المركبات وتصنيفها في الوقت الفعلي. قد يكون نشر هذا النظام عبر مواقع متعددة، لكل منها أجهزة وظروف شبكة مختلفة أمراً صعباً. قد تؤدي مشاكل التوافق، وتضارب التبعية، والبيئات غير المتسقة إلى أداء غير موثوق به.
وباستخدام Docker، يمكن للمطورين تجميع نموذج الرؤية الحاسوبية بالكامل، بالإضافة إلى تبعياته (مثل أطر عمل الذكاء الاصطناعي مثل TensorFlow والبرامج النصية المخصصة) في حاوية. يضمن ذلك تشغيل النموذج بشكل متسق عبر بيئات مختلفة، من التطوير المحلي إلى الخوادم المستندة إلى السحابة أو حتى الأجهزة الطرفية المثبتة على كاميرات المرور.
على سبيل المثال، من خلال نشر نماذج الرؤية الحاسوبية Docker في تقاطعات متعددة، يمكن للمدينة تحليل تدفق حركة المرور واكتشاف المخالفات وتحسين إشارات المرور. ونظراً لأن Docker يسهّل وجود بيئة موحدة في جميع المواقع، فإن الصيانة تكون أسهل، والتحديثات سلسة، ويظل الأداء ثابتاً.
يمكن استخدام YOLO11 مع قدرته على أداء مهام الرؤية الحاسوبية المعقدة، في مختلف الصناعات، مثل التصنيع والرعاية الصحية والقيادة الذاتية والزراعة.
على سبيل المثال، يمكن لـ YOLO11 معالجة موجزات الفيديو في تطبيقات اللياقة البدنية لتتبع التمارين مثل تمارين الضغط باستخدام تقدير الوضعيات. من خلال الكشف عن حركات الجسم وحساب التكرارات في الوقت الفعلي، يساعد في تحسين تتبع التمارين وتحليل الأداء.
إذا أردنا نشر مثل هذا النموذج في تطبيقات العالم الحقيقي، فنحن بحاجة إلى إدارة التبعيات وتحسين الأجهزة وضمان اتساق الأداء عبر بيئات مختلفة. يعمل استخدام Docker على تبسيط هذه العملية من خلال تغليف YOLO11 مع جميع المكتبات والتكوينات اللازمة، مما يجعل النشر أكثر كفاءة وقابلية للتطوير والموثوقية.
إليك لمحة سريعة عن فوائد نشر YOLO11 باستخدام Docker:
لنستعرض بعض الأمثلة على تطبيقات الرؤية الحاسوبية التي يمكن إنشاؤها باستخدام YOLO11 و Docker.
ناقشنا سابقاً مراقبة حركة المرور باستخدام الرؤية الحاسوبية. ومن المثير للاهتمام أن دعم YOLO11 لتتبع الأجسام يمكن أن يساعد في بناء نظام شامل لإدارة حركة المرور. كيف يعمل هذا؟
يمكن YOLO11 تحليل بث الفيديو المباشر من كاميرات المرور لاكتشاف المركبات وتتبعها في الوقت الفعلي. من خلال تحديد مواقع المركبات وسرعاتها وأنماط حركتها باستمرار، يمكن للنظام مراقبة مستويات الازدحام المروري واكتشاف المخالفات المرورية (مثل تجاوز الإشارة الحمراء أو الانعطافات غير القانونية) وتحسين إشارات المرور بناءً على البيانات في الوقت الفعلي.
كما أن نشر YOLO11 على الأجهزة المتطورة أو المنصات القائمة على السحابة بمساعدة Docker يضمن كفاءة المعالجة وقابلية التوسع، مما يجعله أداة قيّمة لإدارة حركة المرور في المدن الذكية.
عندما يتعلق الأمر بالرعاية الصحية، فإن العلاج الطبيعي أمر بالغ الأهمية لإعادة التأهيل، وتعتبر الوضعية والحركة السليمة أمرًا حيويًا لنجاح عملية الشفاء. يمكن أن تساعد التغذية الراجعة في الوقت الحقيقي من نظام مراقبة المريض القائم على الرؤية المعالجين على اكتشاف مشاكل مثل زوايا المفاصل غير الصحيحة أو اختلال توازن العضلات.
على سبيل المثال، إذا كان المريض يؤدي تمرين رفع الكتف ولكنه لا يرفع ذراعه إلى الارتفاع الصحيح أو يعوض عن ذلك بوضعية غير صحيحة، يمكن للنظام اكتشاف هذه الأخطاء وتقديم تصحيحات فورية. يتيح ذلك للمعالجين تعديل العلاجات في الوقت الفعلي.
يمكن استخدام قدرات تقدير الوضعية في YOLO11لاكتشاف نقاط الجسم الرئيسية وتحليل حركات المفاصل. ويمكنه معالجة بث الفيديو المباشر لتقديم ملاحظات فورية، مما يساعد المعالجين على تصحيح وضعية الجسم وتحسين دقة الحركة والوقاية من الإصابات. وهذا يجعل من السهل وضع خطط علاجية مخصصة بناءً على تقدم كل مريض.
فيما يتعلق بنشر هذا النوع من الحلول، فإن استخدام Docker يمكن أن يضمن التشغيل السلس عبر بيئات مختلفة، سواء في العيادات أو لمراقبة المرضى عن بُعد. يعمل Docker على تبسيط عملية النشر، ويعزز قابلية التوسع، ويحافظ على اتساق النظام، مما يجعل أدوات العلاج الطبيعي المدعومة بالذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية وسهولة في الوصول إليها.
يعد نشر نموذج الرؤية الحاسوبية خطوة حاسمة في نقله من مرحلة التطوير إلى الاستخدام في العالم الحقيقي. تضمن عملية النشر السلس أداء النموذج المدرّب بشكل موثوق في التطبيقات العملية. جعلت أدوات مثل Docker والحاويات هذه العملية أسهل من خلال إزالة العديد من التحديات التقليدية.
وبفضل طبيعتها الخفيفة والمحمولة والقابلة للتطوير، تعمل هذه التقنيات على تغيير كيفية بناء نماذج مثل YOLO11 ونشرها. فمن خلال استخدام الحاويات، يمكن للشركات توفير الوقت وتقليل التكاليف وتحسين الكفاءة مع ضمان تشغيل النماذج بشكل متسق في بيئات مختلفة.
انضم إلى مجتمعنا وتحقق من مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي. اقرأ عن التطبيقات المختلفة للرؤية الحاسوبية في مجال الرعاية الصحية والذكاء الاصطناعي في التصنيع. استكشف خيارات ترخيص yolo الخاصة بنا لبدء استخدام الذكاء الاصطناعي البصري.
