MLOps، وهي اختصار لعمليات التعلم الآلي، هي ممارسة للتعاون والتواصل بين علماء البيانات ومحترفي العمليات للمساعدة في إدارة دورة حياة التعلم الآلي (ML) للإنتاج. لقد تم تصميمه لتبسيط وأتمتة دورة حياة تعلم الآلة من البداية إلى النهاية، مما يجعل عملية تطوير وتقديم نماذج تعلم الآلة أكثر قوة وقابلية للتكرار.
تاريخ أصل MLOps (عمليات التعلم الآلي) وأول ذكر لها
تعود أصول MLOps إلى ظهور DevOps، وهي مجموعة من الممارسات التي تعمل على أتمتة العمليات بين تطوير البرمجيات وفرق تكنولوجيا المعلومات. مع ظهور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، أصبحت الحاجة إلى نهج مماثل مخصص لتعلم الآلة واضحة. ظهر مصطلح "MLOps" لأول مرة في عام 2015 تقريبًا، حيث بدأت المؤسسات في إدراك التحديات الفريدة التي ينطوي عليها نشر نماذج التعلم الآلي وصيانتها.
معلومات تفصيلية حول MLOps (عمليات التعلم الآلي): توسيع الموضوع
تعتمد MLOps على مبادئ DevOps ولكنها تستهدف على وجه التحديد الخصائص الفريدة لتعلم الآلة. لأنها تركز على:
- تعاون: تعزيز التعاون بين علماء البيانات والمهندسين وأصحاب المصلحة الآخرين.
- أتمتة: أتمتة دورة حياة نموذج ML لضمان الانتقال السلس من التطوير إلى الإنتاج.
- يراقب: مراقبة أداء نماذج تعلم الآلة باستمرار للتأكد من أنها تظل ذات صلة وفعالة.
- الحكم: ضمان الالتزام بالامتثال القانوني والتنظيمي والأمن والأخلاق.
- قابلية التوسع: توسيع نطاق نماذج تعلم الآلة للتعامل مع الأحمال المتزايدة ومجموعات البيانات الأكبر حجمًا.
الهيكل الداخلي لـ MLOps (عمليات التعلم الآلي): كيف تعمل MLOps
يتضمن الهيكل الداخلي لـ MLOps عدة مكونات أساسية:
- تطوير نموذج: يشمل المعالجة المسبقة والتدريب والتحقق من الصحة والاختبار.
- نشر النموذج: يتضمن نقل النموذج المعتمد إلى الإنتاج.
- المراقبة والصيانة: المراقبة والصيانة المستمرة لضمان الأداء الأمثل.
- أدوات التعاون: منصات تسهل التواصل السلس بين مختلف أصحاب المصلحة.
- التحكم في الإصدار: تتبع التغييرات وإصدارات النماذج والبيانات.
- أدوات الأتمتة: توظيف الأدوات لأتمتة دورة حياة التعلم الآلي، من التطوير إلى النشر.
تحليل الميزات الرئيسية لـ MLOps (عمليات التعلم الآلي)
تشمل الميزات الرئيسية لـ MLOps ما يلي:
- الأتمتة الشاملة: تبسيط العملية الكاملة لتطوير النموذج للنشر.
- استنساخ النموذج: التأكد من إمكانية إعادة إنشاء النماذج باستمرار.
- مراقبة النموذج: مراقبة النماذج في الإنتاج لاكتشاف المشكلات مبكرًا.
- قابلية التوسع: دعم النمو في حجم البيانات وتعقيدها.
- الأمن والامتثال: تلبية معايير الأمان والامتثال التنظيمي.
أنواع MLOps (عمليات التعلم الآلي)
يمكن تصنيف MLOps بناءً على النشر والاستخدام:
| يكتب | وصف |
|---|---|
| عمليات MLOs المحلية | تدار ضمن البنية التحتية للمنظمة |
| عمليات MLOs المستندة إلى السحابة | يستخدم الخدمات السحابية لقابلية التوسع والمرونة |
| عمليات MLOs الهجينة | يجمع بين الإمكانات المحلية والسحابية |
طرق استخدام MLOps (عمليات التعلم الآلي) والمشكلات وحلولها
طرق الاستخدام:
- الرعاىة الصحية: التحليلات التنبؤية والتشخيصات، وما إلى ذلك.
- تمويل: كشف الاحتيال، وتحليل المخاطر، وما إلى ذلك.
- بيع بالتجزئة: تحليل سلوك العملاء، وإدارة المخزون، الخ.
مشاكل:
- انحراف البيانات: عدم الاتساق بين بيانات التدريب والإنتاج.
- الانجراف النموذجي: التغييرات في البيانات الأساسية التي تؤثر على دقة النموذج.
- مخاوف أمنية: ضمان خصوصية البيانات وسلامة النموذج.
حلول:
- المراقبة المستمرة: لاكتشاف المشكلات وتصحيحها مبكرًا.
- التحكم في الإصدار: لتتبع التغييرات وضمان الاتساق.
- بروتوكولات الأمان: تنفيذ تدابير أمنية قوية.
الخصائص الرئيسية ومقارنات أخرى مع مصطلحات مماثلة
| شرط | صفات | MLOps |
|---|---|---|
| ديف أوبس | دورة حياة تطوير البرمجيات | يمتد إلى دورة حياة التعلم الآلي |
| DataOps | يركز على خط أنابيب البيانات والتكامل | يشمل إدارة البيانات والنماذج |
| AIOps | يستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات تكنولوجيا المعلومات | يدير عمليات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي |
وجهات نظر وتقنيات المستقبل المتعلقة بـ MLOps
قد تشمل التطورات المستقبلية في MLOps ما يلي:
- تكامل الذكاء الاصطناعي: لأتمتة المزيد من مراحل دورة حياة تعلم الآلة.
- أدوات التعاون المحسنة: لمزيد من التواصل السلس.
- الأخلاق في الذكاء الاصطناعي: دمج الاعتبارات الأخلاقية في MLOps.
كيف يمكن استخدام الخوادم الوكيلة أو ربطها بـ MLOps
يمكن أن تكون الخوادم الوكيلة مثل تلك التي توفرها OneProxy ذات قيمة في MLOps من أجل:
- جمع البيانات: جمع البيانات بشكل مجهول من مصادر مختلفة.
- توزيع الحمل: توزيع الطلبات لمنع التحميل الزائد على الخادم أثناء التدريب على النموذج.
- حماية: العمل كطبقة إضافية من الأمان، وحماية البيانات والنماذج الحساسة.
روابط ذات علاقة
توفر المعلومات المقدمة في هذه المقالة نظرة عامة شاملة على MLOps ووظائفها وتطبيقاتها وكيف يمكن دمجها مع خدمات مثل تلك التي تقدمها OneProxy. من خلال فهم MLOps، يمكن للمؤسسات تبسيط عملية تطوير نماذج التعلم الآلي ونشرها وصيانتها، مما يمكنها من تسخير الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
