منصات MLOps

معلومات موجزة عن منصات MLOps:

تشير MLOps، أو عمليات التعلم الآلي، إلى ممارسة الجمع بين التعلم الآلي (ML) وDevOps وهندسة البيانات لأتمتة دورة حياة التعلم الآلي الشاملة. توفر منصات MLOps أدوات وأطر عمل لتسهيل هذا التكامل، مما يسمح للمؤسسات بإدارة نماذج التعلم الآلي ونشرها ومراقبتها بكفاءة.

تاريخ أصل منصات MLOps وأول ذكر لها

يعد MLOps مجالًا جديدًا نسبيًا ظهر في أواخر عام 2010. هذا المصطلح مستوحى من DevOps، وهي ممارسة راسخة لأتمتة تطوير البرمجيات، وتم تكييفها مع التحديات الفريدة لسير عمل تعلم الآلة. بدأت منصات MLOps الأولى في الظهور في الفترة ما بين 2017-2018 تقريبًا، حيث توفر أدوات متخصصة للتعامل مع تعقيدات التدريب على النماذج والتحقق من صحتها ونشرها ومراقبتها.

معلومات تفصيلية حول منصات MLOps. توسيع منصات الموضوع MLOps

توفر منصات MLOps مجموعة من الخدمات التي تعمل على تبسيط دورة حياة التعلم الآلي، بما في ذلك:

1. تطوير النموذج والتدريب: أدوات لتطوير وتدريب النماذج باستخدام أطر تعلم الآلة المختلفة.
2. التحقق من صحة النموذج واختباره: دعم اختبار النماذج والتحقق من صحتها لضمان دقتها وقوتها.
3. تعيين: النشر الآلي للنماذج في بيئات الإنتاج.
4. المراقبة والإدارة: المراقبة المستمرة للنماذج لاكتشاف الانحراف وتوفير إعادة التدريب إذا لزم الأمر.
5. التعاون والحوكمة: أدوات للتعاون بين علماء البيانات والمهندسين وأصحاب المصلحة الآخرين، إلى جانب آليات الإدارة للامتثال والأمان.

الهيكل الداخلي لمنصات MLOps. كيف تعمل منصات MLOps

تتكون منصات MLOps عادةً من عدة مكونات مترابطة:

1. خط أنابيب البيانات: يدير تدفق البيانات من خلال المعالجة المسبقة وهندسة الميزات وإدخالها في خطوط أنابيب التدريب.
2. محرك التدريب والتقييم النموذجي: ينسق التدريب والتحقق من صحة النماذج.
3. مستودع النموذج: تخزين مركزي للنماذج، بما في ذلك البيانات الوصفية والإصدارات والنسب.
4. محرك النشر: يتعامل مع نشر النماذج في بيئات مختلفة (على سبيل المثال، التدريج والإنتاج).
5. نظام مراقبة: يراقب أداء النموذج وانحراف البيانات في الوقت الفعلي.

تحليل الميزات الرئيسية لمنصات MLOps

تشمل الميزات الرئيسية لمنصات MLOps ما يلي:

• أتمتة سير عمل ML
• التكامل مع أطر وأدوات تعلم الآلة الموجودة
• قابلية التوسع للتعامل مع البيانات الكبيرة وأحجام النماذج
• التعاون والتحكم في الوصول
• الرصد والتنبيه
• آليات الامتثال والأمن

أنواع منصات MLOps

فيما يلي جدول يوضح بالتفصيل الأنواع المختلفة لمنصات MLOps:

طرق استخدام منصات MLOps والمشكلات وحلولها المتعلقة بالاستخدام

يمكن استخدام منصات MLOps لأغراض مختلفة:

• تبسيط التنمية: من خلال أتمتة المهام المتكررة.
• تعزيز التعاون: تسهيل العمل الجماعي بشكل أفضل بين الأدوار المختلفة في المنظمة.
• ضمان الامتثال: إنفاذ اللوائح والمعايير.

المشاكل الشائعة وحلولها:

• نموذج الانجراف: نماذج المراقبة وإعادة التدريب حسب الحاجة.
• قضايا قابلية التوسع: استخدام البنية التحتية القابلة للتطوير والحوسبة الموزعة.
• مخاوف أمنية: تنفيذ ضوابط الوصول المناسبة والتشفير.

الخصائص الرئيسية ومقارنات أخرى مع مصطلحات مماثلة

وجهات نظر وتقنيات المستقبل المتعلقة بمنصات MLOps

تشمل الاتجاهات والتقنيات الناشئة في MLOps ما يلي:

• تلقائي: أتمتة اختيار النموذج وضبط المعلمة الفائقة.
• الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: أدوات لفهم وتفسير القرارات النموذجية.
• التعلم الاتحادي: التدريب النموذجي التعاوني عبر مصادر البيانات اللامركزية.

كيف يمكن استخدام الخوادم الوكيلة أو ربطها بمنصات MLOps

يمكن الاستفادة من خوادم الوكيل مثل OneProxy في MLOps من أجل:

• خصوصية البيانات: من خلال إخفاء هوية الوصول إلى البيانات وضمان الامتثال للوائح الخصوصية.
• حماية: من خلال العمل كحاجز أمام الوصول غير المصرح به.
• توزيع الحمل: توزيع الطلبات عبر المكونات المختلفة لمنصة MLOps، وتحسين الأداء وقابلية التوسع.

روابط ذات علاقة

• MLflow
• كوبيفلوو
• خدمات التعلم الآلي من AWS
• التعلم الآلي أزور
• جوجل السحابية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

توفر الموارد المذكورة أعلاه رؤى متعمقة وأدلة عملية لمختلف منصات MLOps، مما يسهل الفهم والتنفيذ بشكل أفضل.