تبسيط عمليات سير عمل تعلُّم الآلة باستخدام MLOps: يمكنك أتمتة تطوير النماذج ونشرها ومراقبتها للحصول على حلول ذكاء اصطناعي موثوقة وفعالة وقابلة للتطوير.
عمليات تعلُّم الآلة (MLOps) هو تخصص يركز على تبسيط وأتمتة دورة حياة نماذج تعلُّم الآلة، بدءًا من التطوير وحتى النشر والمراقبة في بيئات الإنتاج. تجمع عمليات تعلُّم الآلة بين مبادئ هندسة البرمجيات وهندسة البيانات وعمليات التطوير لضمان أن تكون أنظمة تعلُّم الآلة قوية وقابلة للتطوير والصيانة.
تتضمن MLOps العديد من المكونات الهامة التي تدعم التطوير والنشر الفعال لنماذج تعلّم الآلة:
نشر النموذج: بمجرد تدريب النموذج، يجب نشره في بيئة الإنتاج. قد يتضمن ذلك تصدير النموذج إلى تنسيقات مثل ONNX ونشره على المنصات السحابية أو الأجهزة الطرفية. استكشف نشر النموذج لفهم أفضل الممارسات.
المراقبة والصيانة: تركز MLOps على المراقبة المستمرة لاكتشاف المشاكل مثل انحراف البيانات أو تدهور الأداء. ويمكن أن تساعد أدوات مثل Weights & Biases في رصد النماذج وتتبع الأداء.
الأتمتة وخطوط أنابيب التكامل المستمر/التسليم المستمر: تدمج MLOps التكامل المستمر (CI) وممارسات التسليم المستمر (CD) لأتمتة الاختبار والنشر والتحديثات. وهذا يضمن التكرار السريع والموثوق لنماذج تعلّم الآلة.
إن تعقيد إدارة أنظمة تعلُّم الآلة في الإنتاج يجعل من عمليات التشغيل الآلي المتعددة ضرورية لسير عمل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة الحديث. تشمل المزايا الرئيسية ما يلي:
يتم استخدام MLOps في مختلف الصناعات لتمكين التكامل السلس للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في العمليات التجارية. فيما يلي مثالان ملموسان:
إدارة مخزون التجزئة: يمكن أن تعمل خطوط أنابيب MLOps على أتمتة نشر النماذج لتتبع مستويات المخزون في الوقت الفعلي باستخدام رؤية الكمبيوتر. على سبيل المثال, Ultralytics YOLO يمكن نشر النماذج على الأجهزة المتطورة لحساب المنتجات على الرفوف وتصنيفها، كما تمت مناقشته في مدونة الذكاء الاصطناعي لإدارة مخزون التجزئة الأكثر ذكاءً.
تشخيص الرعاية الصحية: في مجال الرعاية الصحية، يضمن نظام MLOps تحديث النماذج التي تحلل الصور الطبية، مثل مجموعات بيانات الكشف عن أورام الدماغ، ومراقبتها باستمرار للتأكد من موثوقيتها. وهذا أمر بالغ الأهمية للحفاظ على دقة التشخيص مع توفر بيانات جديدة.
في حين أن MLOps تشترك في أوجه التشابه مع DevOps، إلا أنها تتميز بتركيزها على التحديات الفريدة لأنظمة تعلّم الآلة:
الاعتماد على البيانات: على عكس البرامج التقليدية، تعتمد نماذج تعلّم الآلة اعتمادًا كبيرًا على جودة البيانات. تعالج MLOps مشكلات مثل المعالجة المسبقة للبيانات وتحيز مجموعة البيانات.
دورة حياة النموذج: تمتد دورة حياة النموذج إلى ما هو أبعد من نشر البرمجيات لتشمل المهام المستمرة مثل إعادة تدريب النموذج وضبطه كما هو موضح في الضبط الدقيق.
تتيح مجموعة متنوعة من الأدوات ممارسات فعالة لعمليات التشغيل الآلي المتنوعة:
Docker: تمكين وضع الحاويات لبيئات تطوير ونشر متسقة. تعرّف على المزيد حول Docker في سير عمل تعلّم الآلة.
ClearML: يسهّل تتبع التجارب وأتمتة عمليات التشغيل الآلي للتعلم الآلي. استكشف كي ف يعزز التكاملClearML من تكامل خطوط أنابيب التعلم الآلي.
تُعد MLOps جزءًا لا يتجزأ من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الحديثة، مما يضمن ليس فقط تطوير النماذج بفعالية ولكن أيضًا نشرها وصيانتها بسلاسة. من خلال تبني عمليات التشغيل الآلي الآلي، يمكن للمؤسسات الاستفادة من الإمكانات الكاملة للتعلُّم الآلي، وتقديم حلول قوية وقابلة للتطوير في مختلف القطاعات. استكشف المزيد حول التعلُّم الآلي وتأثيره التحويلي على الأعمال.
.png)