كيف يقوم DevOps بتشكيل خطوط أنابيب تطوير الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

في عالم اليوم الذي تحركه التكنولوجيا، الابتكار هو المفتاح. لقد كان اندماج تطوير DevOps والذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة مغيراً لقواعد اللعبة. فمع تزايد تعقيد نماذج تعلّم الآلة يزداد الطلب على عمليات النشر الأسرع. توفر مبادئ DevOps طريقة منظمة وفعالة لإدارة خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة. تستكشف هذه المدونة كيف تقوم DevOps بإعادة تشكيل سير عمل الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة. فهو يعمل على تبسيط العمليات وتمكين التعاون وقابلية التوسع.
فهم مفهوم DevOps في سياق الذكاء الاصطناعي/تعليم الآلة
يجمع DevOps، في جوهره، بين ممارسات التطوير والعمليات. ويهدف إلى تقديم البرامج بشكل أسرع وبجودة أعلى. في تطوير الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، تعالج مبادئ DevOps التحديات الفريدة في نشر نماذج تعلم الآلة. وتشمل هذه التحديات ما يلي:
1. سير العمل المعقد: يتضمن تطوير الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة خمس خطوات. وهي جمع البيانات، والمعالجة المسبقة، والتدريب على النماذج، والتقييم، والنشر. تتطلب إدارة هذه المهام خطوط أنابيب قوية.
2. الطبيعة التكرارية: على عكس البرامج التقليدية، تحتاج نماذج تعلّم الآلة إلى التكرار المستمر. فهي تتطلب إعادة التدريب والضبط الدقيق مع ورود بيانات جديدة.
3. التعاون: يجب أن يوازن علماء البيانات ومهندسو تعلّم الآلة وفرق التطوير والعمليات بين دقة النموذج وسرعة النشر. يجب أن يعملوا بشكل وثيق للقيام بذلك.
غالباً ما يُطلق على DevOps في مجال الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة اسم MLOps. وهي ممارسة تركز على أتمتة عمليات التعلم الآلي وتحسينها.
الفوائد الرئيسية لعمليات DevOps في خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي
1. تبسيط أتمتة سير العمل
يركز DevOps على الأتمتة، وهذا مفيد بشكل خاص في خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. تضمن أتمتة المهام مثل المعالجة المسبقة للبيانات وتدريب النماذج واختبارها الاتساق وتقليل الأخطاء. تُستخدم أدوات مثل Kubeflow و Airflow و MLflow على نطاق واسع لإنشاء عمليات سير عمل قابلة للتكرار.
2. التكامل المستمر والنشر المستمر (CI/CD)
في عمليات DevOps التقليدية، تتيح خطوط أنابيب CI/CD تحديثات متكررة للبرامج. في الذكاء الاصطناعي/التشغيل الآلي، تساعد خطوط أنابيب CI/CD على دمج مجموعات البيانات المحدثة. كما أنها تعيد تدريب النماذج وإعادة نشرها بسلاسة. وهذا يضمن بقاء النماذج ملائمة ودقيقة في البيئات الديناميكية.
3. قابلية التوسع
غالبًا ما تتطلب عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي موارد حاسوبية كبيرة لتدريب النماذج. ويستخدم نظام DevOps استخدام الحاويات (مثل Docker) وأدوات التنسيق (مثل Kubernetes) لتوسيع نطاق الموارد. وهذا يضمن الاستخدام الفعال للبنية التحتية، سواء في أماكن العمل أو في السحابة.
4. تحسين التعاون
تعمل DevOps على تعزيز التعاون من خلال كسر العزلة بين فرق التطوير والعمليات. في مجال الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، يتيح لعلماء البيانات والمهندسين مشاركة التعليمات البرمجية والبيانات ونماذج النماذج بسهولة. كما تعمل أدوات مثل GitHub و GitLab على تعزيز التحكم في الإصدار ومشاركة التعليمات البرمجية.
5. تحسين المراقبة وحلقات التغذية الراجعة
تعد مراقبة نماذج تعلّم الآلة بعد النشر أمرًا بالغ الأهمية. فهي تضمن أداءها كما هو متوقع في العالم الحقيقي. تخلق مبادئ DevOps حلقات تغذية راجعة. فهي تتيح للفرق اكتشاف انحراف النموذج، وإعادة التدريب حسب الحاجة، وتحسين الدقة. أدوات المراقبة مثل Prometheus و Grafana مفيدة في هذه العملية.
ممارسات DevOps في خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي
1. إصدار البيانات وإدارتها
البيانات هي العمود الفقري لتطوير الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. يقدم DevOps ممارسات مثل إصدار البيانات. فهو يتتبع التغييرات التي تطرأ على مجموعات البيانات مثل التعليمات البرمجية. تساعد أدوات مثل DVC (التحكم في إصدار البيانات) الفرق على أن تكون قابلة للتكرار والمساءلة.
2. استخدام الحاويات
يسمح استخدام الحاويات للفرق بتغليف النماذج والتبعيات والتكوينات في وحدات محمولة. على سبيل المثال، يمكن تشغيل نموذج تعلّم الآلة المدرّب في حاوية Docker في بيئات التطوير والاختبار والإنتاج.
3. البنية التحتية كرمز (IaC)
يعتمد DevOps على IaC لإدارة البنية التحتية مع التعليمات البرمجية. فهو يجعل الإعدادات متسقة وقابلة للتكرار. وهذا أمر بالغ الأهمية لتوسيع نطاق تدريب التعلم الآلي أو إعداد مجموعات وحدات معالجة الرسومات السحابية. تعمل أدوات مثل Terraform و Ansible على تبسيط توفير البنية التحتية لمهام الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.
4. حوكمة النماذج والامتثال
تخضع نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة بشكل متزايد للتدقيق التنظيمي. يساعد DevOps في الحوكمة من خلال الاحتفاظ بمسارات التدقيق للبيانات والنماذج وعمليات النشر. وهذا يضمن الامتثال لمعايير مثل اللائحة العامة لحماية البيانات أو قانون حماية البيانات العامة.
5. اختبار A/B للنماذج
قبل النشر الكامل لنموذج التعلّم الآلي المحدّث، اختبر أداءه مقابل النموذج الحالي. يسهّل DevOps اختبار A / B، مما يسمح للفرق بالتحقق من صحة التحسينات وتخفيف المخاطر.
التحديات في تنفيذ DevOps للذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة
على الرغم من فوائده، إلا أن دمج DevOps في تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة ينطوي على تحديات: تعقيد إدارة البيانات: على عكس التعليمات البرمجية، البيانات واسعة ومتنوعة. كما أنها متغيرة باستمرار، مما يجعل عملية الإصدار والتتبع أكثر تعقيدًا. تكاليف البنية التحتية: يمكن أن تؤدي متطلبات الحوسبة العالية لتدريب تعلّم الآلة إلى زيادة التكاليف. وهذا صحيح بشكل خاص عند توسيع نطاق الموارد السحابية. ثغرات المهارات: يجب علينا رفع مستوى المهارات والتعاون لدمج مهارات علماء البيانات ومهندسي DevOps. تكامل الأدوات: يمكن أن يؤدي تعدد أدوات الذكاء الاصطناعي/التشغيل الآلي وأدوات DevOps إلى خلق تحديات التكامل. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى تجزئة سير العمل.
يجب علينا التخطيط واختيار الأدوات المناسبة وتشجيع العمل الجماعي.
تطبيقات العالم الحقيقي ل DevOps في مجال الذكاء الاصطناعي/التشغيل الآلي
1. الصيانة التنبؤية في التصنيع
تتيح خطوط أنابيب DevOps التكامل المستمر لبيانات المستشعرات في نماذج الصيانة التنبؤية. تعمل المراقبة في الوقت الفعلي على تحديث النماذج بالبيانات الجديدة، مما يقلل من وقت التوقف عن العمل.
2. التوصيات الشخصية في البيع بالتجزئة
تستخدم شركات البيع بالتجزئة العملاقة مثل Amazon وNetflix DevOps. فهي تعمل على أتمتة إعادة تدريب نماذج التوصيات. وهذا يضمن انعكاس تفضيلات العملاء في الوقت الفعلي، مما يعزز تجربة المستخدم.
3. كشف الاحتيال في القطاع المالي
تستفيد المؤسسات المالية من DevOps لنشر نماذج الكشف عن الاحتيال ومراقبتها. تسمح حلقات التغذية الراجعة المستمرة للنماذج بالتكيف بسرعة مع أنماط الاحتيال الجديدة.
4. تشخيص الرعاية الصحية
تفيد ممارسات DevOps نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في التشخيص. فهي تضمن التحقق من صحة تحديثات النماذج ونشرها. يجب أن تفي بمعايير الامتثال الصارمة.
مستقبل DevOps في مجال الذكاء الاصطناعي/التشخيص والتشغيل الآلي
نظرًا لأن الشركات تركز على الأتمتة وقابلية التوسع، فإن DevOps والذكاء الاصطناعي/التشغيل الآلي سيعملان معًا بشكل أفضل. تتضمن الاتجاهات الرئيسية التي يجب مراقبتها ما يلي: التكامل التوليدي للذكاء الاصطناعي: استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام DevOps، مثل تحسين خطوط الأنابيب. حوسبة الحافة: استخدام DevOps لإدارة الأنظمة الموزعة. نشر نماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي بالقرب من مصادر البيانات. عمليات التشغيل الآلي المدعومة بالذكاء الاصطناعي: الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لأتمتة مراقبة النماذج واكتشاف الانحراف وإعادة التدريب.
مع تطور هذه الاتجاهات، سيساعد DevOps فرق الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. سوف يبتكرون بشكل أسرع وبثقة أكبر.
كيف تحصل على شهادة Devops؟
نحن شركة تكنولوجيا تعليمية تقدم دورات تدريبية للحصول على الشهادات لتسريع المسيرة المهنية للمهنيين العاملين في جميع أنحاء العالم. نحن نقدم التدريب من خلال ورش عمل في الفصول الدراسية بقيادة مدرب، ودورات تدريبية افتراضية مباشرة بقيادة مدرب، ودورات التعلم الإلكتروني ذاتية التعلم.
لقد أجرينا بنجاح دورات تدريبية في 108 دول في جميع أنحاء العالم ومكّنا الآلاف من المهنيين العاملين من تعزيز نطاق حياتهم المهنية.
تتضمن محفظتنا التدريبية للمؤسسات دورات تدريبية معتمدة ومعترف بها عالمياً ومطلوبة في إدارة المشاريع، وإدارة الجودة، وتحليل الأعمال، وإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات، و”أجايل” و”سكروم”، والأمن السيبراني، وعلوم البيانات، والتقنيات الناشئة. قم بتنزيل كتالوج تدريب المؤسسات من https://cciedump.spoto.net/ar/
تشمل الدورات الشائعة ما يلي:
إدارة المشاريع: PMP وAPP وCAPM وPMI RMP
إدارة الجودة: الحزام الأسود لستة سيجما، الحزام الأخضر لستة سيجما، إدارة اللين، إدارة اللين، Minitab، CMMI
تحليل الأعمال: CBCAP، CCCBA، ECBA
التدريب الرشيق: PMI ACP، CMS، CSPO، CSPO
تدريب سكروم: CSM
ديف أوبس
إدارة البرامج: PgMP
تكنولوجيا الحوسبة السحابية: الحوسبة السحابية: Exin الحوسبة السحابية
إدارة عميل سيتريكس: إدارة عميل سيتريكس إدارة سحابة سيتريكس: إدارة السحابة
الشهادات الـ 10 الأعلى أجراً المستهدفة في 2024 هي
محترف أمن نظم المعلومات المعتمد (CISSP)
الخلاصة
يعد DevOps الآن أمرًا حيويًا لتطوير الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. فهو يساعد في عمليات سير العمل المعقدة وقابلية التوسع والتعاون. من خلال تبني DevOps، يمكن للمؤسسات إطلاق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. ويمكنها بعد ذلك تقديم حلول مؤثرة بكفاءة. إذا كنت عالِم بيانات أو مهندس تعلّم الآلة أو محترفاً في مجال DevOps، فإن هذا التكامل ضروري الآن. إنه مفتاح الحفاظ على القدرة التنافسية في عالم التكنولوجيا سريع التغير.