عزز سير عمل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي باستخدام التكامل المستمر. تمتع بأتمتة الاختبار، وتحسين جودة التعليمات البرمجية، وتبسيط تطوير النماذج دون عناء.
التكامل المستمر (CI) هو ممارسة لتطوير البرمجيات حيث يقوم المطورون بدمج التغييرات البرمجية الخاصة بهم بشكل متكرر في مستودع مركزي، وبعد ذلك يتم تشغيل عمليات الإنشاء والاختبارات الآلية. هذه العملية ضرورية في تطوير البرمجيات الحديثة، بما في ذلك مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML)، لأنها تساعد على تحديد الأخطاء ومعالجتها بسرعة، وتحسين جودة البرمجيات، وتقليل الوقت المستغرق للتحقق من صحة تحديثات البرامج الجديدة وإصدارها. ومن خلال دمج تغييرات التعليمات البرمجية باستمرار، يمكن للفرق تجنب "جحيم التكامل" الذي يحدث غالباً عندما ينتظر الأشخاص حتى نهاية المشروع لدمج التغييرات التي أجروها.
يتضمن التكامل المستمر عدة ممارسات رئيسية. أولاً، يلتزم المطورون بإرسال التعليمات البرمجية إلى مستودع مشترك عدة مرات في اليوم. ثم يتم التحقق من كل التزام من خلال بناء آلي، مما يسمح للفرق باكتشاف المشاكل في وقت مبكر. ويُعد الاختبار الآلي حجر الزاوية الآخر للتكامل المستمر، ويشمل اختبارات الوحدة واختبارات التكامل وغيرها من أشكال الاختبار الآلي لضمان بقاء البرنامج فعالاً بعد كل تحديث. وتعتبر التغذية الراجعة المستمرة ضرورية، حيث توفر للمطورين رؤى فورية حول تأثير التغييرات التي يقومون بها. تساعد حلقة التغذية الراجعة السريعة هذه على حل المشكلات بسرعة والحفاظ على مستوى عالٍ من جودة التعليمات البرمجية.
في سياق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يوفر التكامل المستمر العديد من المزايا. فهو يعمل على تبسيط سير عمل التطوير من خلال أتمتة التدريب والتحقق من صحة النماذج، مما يضمن تكامل أي كود جديد بسلاسة مع النظام الحالي. وهذا الأمر مهم بشكل خاص في مشاريع تعلّم الآلة حيث تحتاج النماذج إلى إعادة تدريبها بشكل متكرر باستخدام بيانات جديدة. يساعد CI في الحفاظ على جودة التعليمات البرمجية من خلال إجراء اختبارات تلقائية للتحقق من دقة النموذج والأداء والمقاييس الهامة الأخرى. كما أنه يسهل التعاون بين أعضاء الفريق من خلال توفير عملية تطوير متسقة وشفافة. من خلال اكتشاف المشكلات في وقت مبكر، يقلل من خطر ظهور مشاكل كبيرة في وقت لاحق من دورة التطوير، مما يؤدي في النهاية إلى أنظمة ذكاء اصطناعي/تعلم آلي أكثر موثوقية وقوة.
في حين أن التكامل المستمر هو ممارسة قوية، إلا أنه غالبًا ما تتم مناقشته جنبًا إلى جنب مع مفاهيم أخرى ذات صلة مثل التسليم المستمر (CD) والنشر المستمر. يعمل التسليم المستمر على توسيع نطاق التكامل المستمر من خلال ضمان إمكانية إصدار البرنامج إلى الإنتاج في أي وقت، وغالبًا ما يتم ذلك عن طريق النشر التلقائي لكل تغيير في بيئة اختبار أو بيئة مرحلية. ويأخذ النشر المستمر هذه الخطوة إلى أبعد من ذلك من خلال الإصدار التلقائي لكل تغيير يجتاز جميع مراحل خط الإنتاج إلى البيئة المباشرة. في حين يركز CI على مرحلتي الإنشاء والاختبار، يركز CD والنشر المستمر على مرحلتي الإصدار والنشر. وتشكل هذه الممارسات معًا خط أنابيب يُعرف باسم CI/CD، وهو أفضل ممارسة لتطوير البرمجيات الحديثة، بما في ذلك مشاريع الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.
يستخدم التكامل المستمر في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في العالم الحقيقي لتعزيز الكفاءة والموثوقية. على سبيل المثال، قد تستخدم شركة تقوم بتطوير نظام للكشف عن الكائنات باستخدام Ultralytics YOLO التكامل المستمر لاختبار التغييرات الجديدة في التعليمات البرمجية تلقائيًا مقابل مجموعة من معايير الأداء، مما يضمن أن أي تحديثات لا تقلل من دقة النموذج أو سرعته. يؤدي كل التزام برمجي إلى تشغيل عملية بناء تلقائية تقوم بتدريب النموذج على مجموعة بيانات التحقق من الصحة وتقييم مقاييس أدائه، مثل متوسط الدقة (mAP). يضمن هذا النهج التحسين المستمر للنموذج وموثوقيته.
مثال آخر في مجال معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، حيث قد يعمل فريق ما على نموذج لتحليل المشاعر. من خلال تطبيق CI، يتم اختبار كل تغيير في التعليمات البرمجية تلقائيًا لمعرفة تأثيره على قدرة النموذج على تصنيف المشاعر بدقة. وقد يتضمن ذلك تشغيل النموذج المحدّث على مجموعة بيانات اختبارية ومقارنة أدائه بالإصدارات السابقة. تساعد التغذية الراجعة المستمرة من هذه الاختبارات الفريق على تحديد أي مشكلات وإصلاحها بسرعة، مما يضمن بقاء النموذج دقيقاً وفعالاً.
تدعم العديد من الأدوات والمنصات التكامل المستمر. Jenkins هو خادم أتمتة مفتوح المصدر يوفر المئات من المكونات الإضافية لدعم بناء ونشر وأتمتة المشاريع. ترافيس CI هو خيار شائع آخر معروف بسهولة استخدامه وتكامله مع GitHub. GitLab CI/CD مدمج في GitLab ويقدم حلاً شاملاً لخطوط أنابيب CI/CD. يدعم CircleCI لغات ومنصات مختلفة، مما يوفر مرونة لاحتياجات المشاريع المختلفة. تتيح لك إجراءات GitHub Actions أتمتة سير العمل مباشرةً داخل مستودع GitHub، مما يجعله خيارًا مناسبًا للمشاريع المستضافة على GitHub. تساعد هذه الأدوات فرق العمل على تنفيذ عمليات التصنيع التلقائي بفعالية، مما يضمن اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي الخاصة بهم وتحسينها باستمرار. بالإضافة إلى ذلك، يمكن دمج منصات مثل Ultralytics HUB في خطوط أنابيب CI لتبسيط تدريب النماذج ونشرها، مما يعزز كفاءة عملية التطوير.
