تعرّف على أساسيات خدمة النماذج - انشر نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤات في الوقت الحقيقي، وقابلية التوسع، والتكامل السلس في التطبيقات.
بمجرد تدريب نموذج التعلّم الآلي (ML) والتحقق من صحته، فإن الخطوة الحاسمة التالية هي إتاحته لتوليد تنبؤات على البيانات الجديدة. تُعرف هذه العملية باسم خدمة النموذج. وهي تتضمن نشر نموذج مُدرّب في بيئة إنتاج، وعادةً ما يكون ذلك خلف نقطة نهاية لواجهة برمجة التطبيقات، مما يسمح للتطبيقات أو الأنظمة الأخرى بطلب تنبؤات في الوقت الفعلي. تعمل عملية خدمة النموذج كجسر بين النموذج المطور وتطبيقه العملي، وتحويله من ملف ثابت إلى خدمة نشطة مولدة للقيمة ضمن دورة حياة التعلم الآلي الأوسع نطاقًا.
تعتبر خدمة النموذج أساسية لتفعيل نماذج التعلم الآلي. وبدون ذلك، حتى أكثر النماذج دقة، مثل أحدث نماذج Ultralytics YOLO المتطورة في بيئات التطوير، تظل معزولة في بيئات التطوير، وغير قادرة على التأثير على العمليات في العالم الحقيقي. يضمن العرض الفعال للنماذج:
تتيح خدمة النماذج عدداً لا يحصى من الميزات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي التي نتفاعل معها يومياً. إليك مثالين:
ينطوي تنفيذ نظام خدمة نموذج قوي على عدة مكونات:
في حين أن مصطلحي نشر النموذج وخدمة النموذج غالباً ما يكونان مرتبطين، إلا أنهما ليسا متطابقين. نشر النموذج هو المفهوم الأوسع لإتاحة نموذج مدرّب للاستخدام. يمكن أن يشمل ذلك استراتيجيات مختلفة، بما في ذلك تضمين النماذج مباشرةً في التطبيقات، أو نشرها على الأجهزة المتطورة للاستدلال دون اتصال بالإنترنت، أو إعداد خطوط معالجة دُفعية تقوم بتشغيل التنبؤات بشكل دوري. يمكنك استكشاف خيارات نشر النماذج المختلفة حسب احتياجاتك.
تشير خدمة النموذج على وجه التحديد إلى نشر نموذج ما كخدمة شبكية، يمكن الوصول إليها عادةً عبر واجهة برمجة التطبيقات، وهي مصممة للتعامل مع طلبات التنبؤ عند الطلب، وغالبًا ما تكون في الوقت الفعلي. وهو نوع محدد من نشر النماذج يركز على توفير قدرات استدلالية مستمرة مع مراعاة قابلية التوسع والكمون المنخفض. بالنسبة للعديد من التطبيقات التفاعلية التي تتطلب تنبؤات فورية، فإن خدمة النموذج هي طريقة النشر المفضلة.
AR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
