أصبح من الصعب تجاهل تأثيرات الذكاء الاصطناعي على التطوير المستمر وخطوط النشر. ومع ذلك، يحتاج صناع القرار في وظائف تطوير البرمجيات إلى النظر في مجموعة واسعة من العناصر عند النظر في استخدامات التكنولوجيا.
تحديات نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع
إن نشر الذكاء الاصطناعي ليس مثل نشر تطبيق ويب، على سبيل المثال. عادةً ما تكون تحديثات البرامج التقليدية حتمية: بمجرد اجتياز التعليمات البرمجية للاختبارات، يعمل كل شيء كما هو مقصود. مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن أن تختلف المخرجات لأن النماذج تعتمد على البيانات المتغيرة باستمرار والسلوك الإحصائي المعقد.
تتضمن بعض التحديات الفريدة التي ستواجهها ما يلي:
- انحراف البيانات: قد لا تتطابق بيانات التدريب الخاصة بك مع الاستخدام الفعلي، مما يتسبب في انخفاض الأداء.
- إصدار النموذج: على عكس تحديثات التعليمات البرمجية البسيطة، تحتاج إلى تتبع كل من النموذج والبيانات التي تم تدريبه عليها.
- أوقات التدريب الطويلة: يمكن أن يستغرق التكرار على نموذج جديد ساعات أو حتى أيام، مما يؤدي إلى إبطاء الإصدارات.
- احتياجات الأجهزة: غالبًا ما يتطلب التدريب والاستدلال وحدات معالجة الرسومات أو بنية تحتية متخصصة.
- تعقيد المراقبة: لا يعني تتبع الأداء في الإنتاج مراقبة وقت التشغيل فحسب، بل يعني أيضًا مراقبة الدقة والتحيز والعدالة.
تعني التحديات أنه لا يمكنك التعامل مع الذكاء الاصطناعي مثل البرامج التقليدية. أنت بحاجة إلى مسارات التعلم الآلي المبنية على الأتمتة والمراقبة.
تطبيق مبادئ DevOps على أنظمة الذكاء الاصطناعي
تم تصميم DevOps لتقريب المطورين والعمليات من خلال تعزيز الأتمتة والتعاون وحلقات التعليقات السريعة. عندما تقوم بتطبيق هذه المبادئ على الذكاء الاصطناعي، أي الذكاء الاصطناعي وDevOps، فإنك تنشئ أساسًا لخطوط نشر التعلم الآلي القابلة للتطوير.
يتم ترجمة بعض أفضل ممارسات DevOps مباشرةً:
- الأتمتة: تعمل أتمتة التدريب والاختبار والنشر على تقليل الأخطاء اليدوية وتوفير الوقت.
- التكامل المستمر: يجب دمج التعليمات البرمجية والبيانات وتحديثات النماذج واختبارها بانتظام.
- المراقبة وقابلية المراقبة: تمامًا مثل وقت تشغيل الخادم، تحتاج النماذج إلى مراقبة الانجراف والدقة.
- التعاون: يحتاج علماء البيانات والمهندسون وفرق العمليات إلى العمل معًا في نفس الدورة.
يكمن الاختلاف الرئيسي بين DevOps وMLOps في التركيز. بينما تركز DevOps على التعليمات البرمجية، فإن MLOps تدور حول إدارة النماذج ومجموعات البيانات جنبًا إلى جنب مع التعليمات البرمجية. تعمل MLOps على توسيع نطاق DevOps لمواجهة التحديات الخاصة بمسارات التعلم الآلي، مثل التحقق من صحة البيانات وتتبع التجارب واستراتيجيات إعادة التدريب.
تصميم خط أنابيب النشر المستمر للتعلم الآلي
عند إنشاء نظام نشر مستمر لتعلم الآلة، فإنك تحتاج إلى التفكير فيما هو أبعد من مجرد التعليمات البرمجية. لقد ولت أيام الحاجة فقط إلى معرفة كيفية البرمجة والبرمجة؛ الآن يتعلق الأمر بالمزيد. إن وجود شركة لتطوير الذكاء الاصطناعي يمكنها تنفيذ هذه المراحل نيابةً عنك أمر بالغ الأهمية. يمكن أن يبدو إطار العمل خطوة بخطوة كما يلي:
- استيعاب البيانات والتحقق من صحتها: جمع البيانات من مصادر متعددة، والتحقق من صحتها من حيث الجودة، والتأكد من الامتثال للخصوصية. على سبيل المثال، قد تتحقق شركة رعاية صحية من أن بيانات المرضى مجهولة المصدر قبل الاستخدام.
- تدريب النماذج وإصدارها: تدريب النماذج في بيئات خاضعة للرقابة وتخزينها مع سجل إصدارات واضح. غالبًا ما تحتفظ شركات التكنولوجيا المالية بسجل صارم لمجموعات البيانات والخوارزميات التي تدعم النماذج التي تؤثر على التصنيف الائتماني.
- الاختبار الآلي: التحقق من الدقة والتحيز والأداء قبل المضي قدمًا في النماذج. وهذا يمنع النماذج غير الموثوقة من الوصول إلى الإنتاج.
- النشر إلى التدريج: ادفع النماذج إلى بيئة التدريج أولاً لاختبار التكامل مع الخدمات الحقيقية.
- نشر الإنتاج: يتم النشر باستخدام الأتمتة، وغالبًا ما يتم ذلك باستخدام الحاويات وأنظمة التنسيق مثل Kubernetes.
- حلقات المراقبة والملاحظات: تتبع الأداء في الإنتاج، وراقب الانحراف، وقم بإعادة التدريب عند استيفاء الحدود القصوى.
من خلال تصميم مسار التعلم الآلي بهذه الطريقة، يمكنك تقليل المخاطر والامتثال للوائح وضمان أداء موثوق به في الصناعات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية والتمويل.
دور فريق التطوير المخصص في MLOps
قد تتساءل عما إذا كنت بحاجة إلى فريق تطوير برمجيات مخصص لعمليات MLOps أو ما إذا كان توظيف المستشارين كافيًا. والحقيقة هي أن المستشارين المنفردين غالبًا ما يقدمون حلولاً قصيرة المدى، لكن مسارات التعلم الآلي تتطلب اهتمامًا مستمرًا. تتدهور النماذج بمرور الوقت، وتصبح البيانات الجديدة متاحة، وتتطور بيئات النشر.
يوفر الفريق المتخصص ملكية طويلة الأمد، وخبرة متعددة الوظائف، وتكرارًا أسرع، وإدارة المخاطر. إن وجود فريق متخصص لتطوير البرمجيات يعرف ما يفعله، وكيف يفعله، ويمكنه الاستمرار في القيام بذلك نيابةً عنك على المدى الطويل هو أمر مثالي ويعمل بشكل أفضل بكثير من وجود مستشارين منفردين.
أفضل الممارسات لنجاح DevOps في الذكاء الاصطناعي
حتى مع وجود الأدوات والفرق المناسبة، يعتمد النجاح في DevOps for AI على اتباع أفضل الممارسات الراسخة.
وتشمل هذه:
- إصدار كل شيء: يجب أن يكون لكل من التعليمات البرمجية والبيانات والنماذج تحكم واضح في الإصدار.
- اختبار ما هو أكثر من الدقة: قم بتضمين عمليات التحقق من العدالة والتحيز وقابلية التفسير.
- استخدم الحاويات لتحقيق الاتساق: يضمن وضع خطوط أنابيب ML في حاويات تشغيل النماذج بنفس الطريقة في كل بيئة.
- أتمتة مشغلات إعادة التدريب: قم بتعيين حدود لانحراف البيانات أو انخفاض الأداء الذي يؤدي إلى تشغيل وظائف إعادة التدريب تلقائيًا.
- دمج المراقبة في خطوط الأنابيب: جمع المقاييس المتعلقة بزمن الاستجابة والدقة والاستخدام في الوقت الفعلي.
- التعاون في الأدوار: شجع المسؤولية المشتركة بين علماء البيانات والمهندسين وفرق العمليات.
- التخطيط لقابلية التوسع: إنشاء خطوط أنابيب يمكنها التعامل مع مجموعات البيانات المتزايدة وطلبات المستخدمين دون الحاجة إلى إعادة صياغة كبيرة.
تعمل هذه الممارسات على تحويل مسار التعلم الآلي من الأنظمة التجريبية إلى بنية تحتية جاهزة للإنتاج.
خاتمة
يعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي على خط أنابيب موثوق وقابل للتطوير لنشر التعلم الآلي. كشركة، من الأهمية بمكان تطبيق الذكاء الاصطناعي بطرق محددة للغاية لإنشاء خدمات ومنتجات رقمية.