اكتشف كيف تعمل الحوسبة بدون خادم على تحويل سير عمل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من خلال التوسع التلقائي وكفاءة التكلفة والعمليات المبسطة.
الحوسبة بدون خادم هي نموذج تنفيذ الحوسبة السحابية حيث يمكن للمطورين إنشاء التطبيقات وتشغيلها دون إدارة البنية التحتية الأساسية. في هذا النموذج، يقوم موفرو الخدمة بتخصيص الموارد بشكل ديناميكي حسب الحاجة، وتوسيع نطاقها تلقائيًا بناءً على الطلب، ولا يفرضون رسومًا على المستخدمين إلا مقابل الموارد الفعلية المستهلكة أثناء التنفيذ. هذا النهج يزيل الحاجة إلى توفير الخوادم أو توسيع نطاقها أو صيانتها، مما يسمح للمطورين بالتركيز فقط على كتابة التعليمات البرمجية.
للحوسبة بدون خادم آثار كبيرة على سير عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML). فهي تمكّن المطورين من نشر النماذج والتطبيقات المعقدة دون القلق بشأن البنية التحتية، مما يسهل توسيع نطاق الموارد أثناء مهام مثل تدريب النماذج والاستدلال ومعالجة البيانات.
على سبيل المثال، يستفيد Ultralytics HUB من الموارد المستندة إلى السحابة، مما يسهل نشر وتوسيع نطاق Ultralytics YOLO النماذج. يمكن للمطوّرين تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها دون الحاجة إلى إدارة الخوادم الفعلية أو مثيلات الأجهزة الافتراضية السحابية يدوياً. تعرّف على المزيد حول Ultralytics HUB ودوره في إضفاء الطابع الديمقراطي على التعلم الآلي.
تُعد الحوسبة بدون خادم مثالية لنشر نماذج التعلم الآلي للاستدلال في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، تتيح منصات مثل AWS Lambda أو Google Cloud Functions للمطورين نشر نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة كوظائف بدون خادم تعالج بيانات الإدخال وتعيد التنبؤات في أجزاء من الثانية. وهذا مفيد بشكل خاص لتطبيقات مثل اكتشاف الكائنات في الوقت الحقيقي باستخدام Ultralytics YOLO.
في مهام سير عمل الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تتضمن المعالجة المسبقة للبيانات تحويل مجموعات البيانات الكبيرة إلى تنسيقات قابلة للاستخدام. يمكن تشغيل وظائف بدون خادم لمعالجة البيانات عند الطلب، مثل تغيير حجم الصور أو إنشاء تعليقات توضيحية لمجموعات البيانات. استكشف أدوات المعالجة المسبقة للبيانات في مشاريع الرؤية الحاسوبية.
تعتمد الحوسبة بدون خادم بطبيعتها على الأحداث، مما يعني أن الدوال يتم تشغيلها تلقائيًا بواسطة أحداث محددة، مثل تحميل البيانات الجديدة أو طلبات واجهة برمجة التطبيقات. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي تحميل صورة إلى دلو تخزين سحابي إلى تشغيل وظيفة بدون خادم تلقائيًا لتشغيل نموذج اكتشاف الكائنات وتخزين النتائج.
في حين تركز الحوسبة بدون خادم على تجريد البنية التحتية في البيئات السحابية المركزية، فإن الحوسبة الطرفية تتضمن معالجة البيانات بالقرب من مصدر البيانات، مثل أجهزة إنترنت الأشياء. بالنسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب استجابات في الوقت الفعلي، مثل المركبات ذاتية القيادة، قد تكمل حوسبة الحافة الوظائف التي لا تحتاج إلى خادم. تعرف على المزيد حول حوسبة الحافة.
يعمل كل من الحوسبة بدون خادم والحاويات على تبسيط نشر التطبيقات، ولكنهما يختلفان في نهجهما. فالمنصات غير الخادمة تجرد البنية التحتية الأساسية بالكامل، بينما يتطلب استخدام الحاويات (على سبيل المثال، باستخدام Docker) من المطورين إدارة بيئة وقت تشغيل الحاوية. اكتشف المزيد حول استخدام الحاويات.
الكشف عن الكائنات في الوقت الحقيقي في البيع بالتجزئة:يمكن لبائعي التجزئة استخدام وظائف بدون خادم لنشر نماذج الكشف عن الكائنات لإدارة المخزون. على سبيل المثال، يمكن لسير عمل بدون خادم معالجة الصور من كاميرات المتجر، واكتشاف المنتجات المفقودة باستخدام Ultralytics YOLOوتشغيل تنبيهات إعادة التخزين. تعرّف على كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتحويل إدارة مخزون التجزئة.
تشخيصات الرعاية الصحية:تُستخدم الحوسبة بدون خادم في مجال الرعاية الصحية لتشغيل نماذج التعلم الآلي لتحليل الصور الطبية عند الطلب. على سبيل المثال، يمكن لوظيفة بدون خادم تحليل فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي التي تم تحميلها بحثاً عن الحالات الشاذة مثل الأورام، مما يوفر دعماً تشخيصياً فعالاً من حيث التكلفة وقابلاً للتطوير. اكتشف المزيد عن الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.
مع استمرار تطور المنصات بدون خادم، من المتوقع أن تلعب دورًا أكثر تكاملاً في سير عمل الذكاء الاصطناعي. ستعزز ميزات مثل التكامل الأكثر إحكامًا مع أطر عمل التعلم الآلي، ودعم النماذج الأكبر حجمًا، وتحسين زمن الاستجابة من ملاءمتها لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المعقدة. استكشف كيف Ultralytics YOLO تمهد النماذج الطريق لحلول الذكاء الاصطناعي الفعالة في الوقت الحقيقي.
تعمل الحوسبة بدون خادم على إحداث تحول في تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من خلال تبسيط العمليات وتقليل التكاليف وتمكين التوسع الديناميكي. باعتبارها تقنية رئيسية في البنية التحتية الحديثة للذكاء الاصطناعي، فهي تُمكِّن المطورين من التركيز على الابتكار بدلاً من إدارة البنية التحتية.
%25202.png)
%202.png)
