ما هو MLOps؟ شرح عمليات التعلم الآلي

مع زيادة الوصول إلى البيانات والموارد الحاسوبية، أصبح بناء نماذج التعلم الآلي (ML) أقل تحدياً مما كان عليه في السابق. لذلك، تستثمر الشركات في فرق علوم البيانات لتحقيق قيمة تجارية من خلال ML.

ومع ذلك، فإن التحدي الحقيقي يتجاوز بناء النموذج نفسه. فعلى عكس أنظمة البرمجيات التقليدية، يمكن أن تتدهور أداء أنظمة التعلم الآلي بسرعة، مما يتطلب مراقبة دقيقة وإعادة تدريب متكررة. لذا، التحدي الرئيسي هو بناء خط أنابيب متكامل للتعلم الآلي وتشغيله باستمرار في الإنتاج.

تتناول هذه المقالة كيفية تطوير وتشغيل أنظمة التعلم الآلي من خلال تطبيق مبادئ DevOps (التطوير والعمليات) على أنظمة ML.

MLOps (عمليات التعلم الآلي) يطبق مبادئ DevOps على أنظمة ML. بشكل أكثر تحديدًا، هو مجموعة من الممارسات والأدوات لمساعدة علماء البيانات ومهندسي البرمجيات على تطوير وتشغيل أنظمة ML على نطاق واسع.

ممارسة MLOps تعني الدعوة إلى التعاون والأتمتة والتحسين المستمر في جميع مراحل بناء وتشغيل نظام ML. المفتاح لنجاح MLOps هو الناس والعمليات والأدوات.

DevOps مقابل MLOps

MLOps لأنظمة ML هو ما DevOps لأنظمة البرمجيات التقليدية. كلاهما يعتمد على مفاهيم التعاون والأتمتة والتحسين المستمر. لكن الاختلافات بين البرمجيات التقليدية وأنظمة التعلم الآلي تؤدي إلى اعتبارات مختلفة. بشكل أساسي، DevOps وMLOps يختلفان في تكوين الفريق، عملية التطوير، وإدارة البنية التحتية.

DevOps هو مجموعة من الممارسات والأدوات لتطوير وتشغيل أنظمة البرمجيات على نطاق واسع. يهدف إلى تمكين عملية تطوير وتسليم البرمجيات بمرونة وكفاءة، مما يساعد المطورين على بناء وتشغيل أنظمة التعلم الآلي بشكل موثوق، مما يؤدي في النهاية إلى نتائج تجارية أفضل.

يتم ذلك عن طريق تحسين التعاون بين الفرق المختلفة، واستخدام الأتمتة لتسريع العمليات، وتطبيق مفاهيم التحسين المستمر.

مفاهيم أساسية لتحسين المستمر في DevOps تحتاج إلى معرفتها هي:

التكامل المستمر (CI) هو ممارسة في تطوير البرمجيات حيث يدمج المطورون بانتظام تغييرات الكود في مستودع مركزي، مما يشغل بناء آلي ومجموعة من الاختبارات للتأكد من أن الكود الجديد لا يكسر الوظائف الحالية. CI يساعد على تحسين جودة الكود ويقلل من الوقت اللازم للتحقق من صحة وإصدار تحديثات البرمجيات الجديدة.
التسليم المستمر (CD) يمد مبادئ CI عن طريق أتمتة عملية نشر تغييرات الكود إلى بيئات التجريب أو الإنتاج. إنها ممارسة تطوير البرمجيات حيث يتم تحضير تغييرات الكود تلقائيًا لإصدارها في الإنتاج بعد التكامل الناجح. CD يساعد على جعل تسليم البرمجيات أسرع وأكثر موثوقية ويضمن أن البرمجيات دائمًا في حالة قابلة للنشر.
في تطوير البرمجيات التقليدي، يتم استخدام CI/CD لأتمتة اختبار وبناء ونشر البرمجيات، ويمكن أيضًا تكييف هذه الممارسات مع مشاريع ML.

بينما نظام التعلم الآلي هو نظام برمجيات، وتطبق ممارسات مشابهة في MLOps، هناك اختلافات كبيرة بين أنظمة ML وأنظمة البرمجيات. في أنظمة البرمجيات التقليدية، يحدد المطورون القواعد والأنماط التي تحدد كيفية معالجة النظام للاستجابات لإدخالات معينة. في المقابل، تتعلم أنظمة ML الأنماط والعلاقات بين المدخلات والمخرجات من خلال التدريب.

تكوين الفريق في DevOps مقابل MLOps

أحد الاختلافات بين DevOps وMLOps يكمن في تكوين الفريق. بينما بعض الأدوار موجودة في كليهما، فإن بعضها فريد لفرق MLOps.

الأدوار النموذجية في فرق DevOps وMLOps هي:

مدير المنتج: يحدد ما يجب بناؤه ويعمل مع مختلف الأطراف المعنية لتحديد الأولويات وتنفيذ المشاريع.
مهندس البرمجيات: متخصص في هندسة البرمجيات وبناء الحلول الجاهزة للإنتاج. يدمج أيضًا قدرات ML في التطبيقات الموجودة في MLOps.
مهندس DevOps/MLOps: يقوم بنشر ومراقبة الأنظمة الإنتاجية، بما في ذلك منصات ML في MLOps.
فرق MLOps تشمل بعض الأدوار الإضافية لاستيعاب الطبيعة الفريدة لمشاريع ML:

مهندس البيانات: يدير البنية التحتية للبيانات ويبني خطوط الأنابيب للبيانات، التجميع، التخزين، والمراقبة.
عالم البيانات ومهندس التعلم الآلي: يطور ويدرب ويقيم نماذج ML.
عملية التطوير في DevOps مقابل MLOps
يغطي هذا القسم بعض الاعتبارات والتحديات الفريدة لـ MLOps بمناقشة أي جوانب من تطوير نظام ML تختلف عن تطوير أنظمة البرمجيات وآثارها:

التطوير: على عكس تطوير نظام البرمجيات، تطوير نموذج التعلم الآلي هو عملية تجريبية. تطوير نموذج ML هو عملية تكرارية تتضمن تشغيل العديد من التجارب مع ميزات ونماذج وتكوينات مفرطة مختلفة للعثور على الحل الأفضل لحالة العمل.
التحقق والاختبار: بينما CI في DevOps عادة ما يتضمن اختبارات الوحدة والتكامل لاختبار والتحقق من صحة الكود والمكونات، في MLOps تحتاج أيضًا إلى اختبار والتحقق من البيانات والنماذج.
النشر: بينما CD في DevOps عادة ما يتضمن نشر حزمة برمجيات أو خدمة واحدة، CD في MLOps يمكن أن يشير إلى نشر نموذج ML أو حتى نشر خط أنابيب ML كامل، والذي ينشر نظام ML تلقائيًا، اعتمادًا على مستوى MLOps.
مراقبة الإنتاج: على عكس أنظمة البرمجيات التقليدية، يمكن أن تنكسر أنظمة ML بسرعة بعد نشرها. أداء نموذج ML حساس للتغيرات في توزيع الميزات وكذلك توزيع البيانات. لذا، يجب مراقبة أداء النموذج وتوزيع بيانات الإدخال في الإنتاج لتكون قادرًا على الرد بإجراءات مناسبة، مثل التراجع أو تحديث النموذج.

إدارة البنية التحتية في DevOps مقابل MLOps

DevOps وMLOps يختلفان أيضًا في إدارة البنية التحتية. يكمن الفرق الرئيسي في تخزين البيانات، وتحديداً في التحكم في إصدار القطع الأثرية. يضمن التحكم في الإصدار في DevOps وMLOps إمكانية التتبع، إعادة الإنتاج، التراجع، التصحيح، والتعاون.

القطع الأثرية الأساسية في نظام البرمجيات هي كود المصدر، المكتبات، ملفات الكائنات، والتنفيذات، والتي يتم إصدارها في نظام إصدار الكود وتخزين القطع الأثرية. ومع ذلك، في نظام ML، لديك قطع أثرية إضافية من مجموعات البيانات والنماذج، والتي تتطلب أنظمة إصدار منفصلة.

MLOps للامتثال والتنظيم

مؤخرًا، بدأت كل من الاتحاد الأوروبي والحكومة الأمريكية في النظر في تنظيم التعلم الآلي بشكل ملموس ومن المحتمل أن تكون هذه القوانين هي بداية الرقابة المتزايدة. تختلف اللوائح نفسها بطرق مهمة، لكن هناك بعض التداخل:

الشركات أو الوكالات الفيدرالية التي يمكن لأنظمة التعلم الآلي الخاصة بها أن تؤثر على الحقوق الأساسية مثل الخصوصية أو الحماية المتساوية ستواجه مستويات أعلى من التدقيق. على سبيل المثال، النماذج التي تتعامل مع المراقبة أو العدالة المالية سيتم تنظيمها على الأرجح.
النماذج الأكبر والأكثر تأثيرًا من المرجح أن تكون فعالة. فكر في التمييز بين النماذج الكبيرة التي تحتوي على مليارات المعاملات والنظم التوصية.
يجب أن يكون التتبع والحوكمة للبيانات في أذهان المهندسين والشركات التي تبني أنظمة ML. يجب ألا تؤدي البيانات إلى نتائج ضارة يمكن أن تتفاقم مع مرور الوقت.
من المثير للاهتمام، أن القوانين تشجع الابتكار، سواء داخل الحكومة أو الصناعة. فهي محاولة لتنظيم التأثيرات الضارة المحتملة دون تثبيط البحث أو التقدم في مجال ML.

MLOps لتتبع العمليات والوثائق

تتطلب أنظمة الامتثال – بما في ذلك اللوائح المذكورة أعلاه – تقديم تقارير عن البيانات التي تستخدم في تدريب النماذج، وكيف تم تدريب النماذج، وبقدر الإمكان، تفسير النماذج. لا يمكن للأوراق والجداول أن تلبي هذه المتطلبات.

بدلاً من ذلك، يُنصح بتتبع أكبر قدر ممكن من عمليات تدريب النموذج. في حين أن لهذا فوائد إضافية (مثل التصحيح، إيقاف النماذج ذات الأداء السيئ مبكرًا، تعظيم استخدام GPU، إلخ.) فإن القدرة على تتبع نسب النموذج، الأداء، والمخرجات هي غالبًا ما يطلبه المنظمون.

خط أنابيب MLOps

يتكون خط أنابيب MLOps من عدة مراحل متكاملة تهدف إلى ضمان بناء وتشغيل وصيانة أنظمة التعلم الآلي بكفاءة وفعالية. تشمل هذه المراحل:

  1. إعداد البيانات:
  • جمع البيانات: الحصول على البيانات من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات والمستودعات والمواقع.
  • تنظيف البيانات: معالجة البيانات لتنقيتها من القيم المفقودة، المتكررة، أو الغير منطقية.
  • تحويل البيانات: إعادة هيكلة البيانات لتكون في الشكل المناسب للتدريب والتحليل.
  1. اكتشاف وتحليل البيانات:
  • التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): استخدام تقنيات التحليل الإحصائي والبصري لفهم أنماط وتوزيعات البيانات.
  • اختيار الميزات: تحديد الميزات الأكثر تأثيرًا وتحديد العلاقات بين الميزات المختلفة.

2. تطوير النموذج:

  • اختيار النموذج: تحديد النماذج المناسبة بناءً على طبيعة البيانات والمشكلة المراد حلها.
  • تدريب النموذج: استخدام البيانات لتدريب النموذج وضبط المعلمات.
  • تحسين النموذج: استخدام تقنيات مثل الشبكات العصبية العميقة أو تحسين المعلمات لتحسين أداء النموذج.

3. التحقق والتقييم:

  • التحقق من صحة النموذج: استخدام بيانات اختبار منفصلة للتحقق من أداء النموذج.
  • تقييم النموذج: قياس أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة، التكرار، والتغطية.

4نشر النموذج:

  • تحضير النموذج للإنتاج: تحويل النموذج المدرب إلى نموذج جاهز للنشر.
  • نشر النموذج: استخدام أدوات الأتمتة لنشر النموذج في بيئة الإنتاج.

5.مراقبة وصيانة النموذج:

  • مراقبة الأداء: مراقبة أداء النموذج في الإنتاج لضمان استمرار فعاليته.
  • إعادة تدريب النموذج: تحديث النموذج ببيانات جديدة وإعادة تدريبه بشكل دوري للحفاظ على دقته.

أهمية MLOps

  • تحسين التعاون: يساعد MLOps في تحسين التعاون بين فرق علوم البيانات، مهندسي البيانات، ومهندسي DevOps من خلال توفير بنية تحتية موحدة وأدوات مشتركة.
  • زيادة الأتمتة: يقلل MLOps من العمل اليدوي من خلال أتمتة العمليات المتكررة مثل التدريب والنشر والمراقبة.
  • تحقيق الامتثال: يساعد MLOps في تلبية متطلبات الامتثال والتنظيم من خلال توفير تتبع شامل لعمليات التدريب والنشر.
  • تحسين الجودة: يضمن MLOps تحسين جودة النماذج والبيانات من خلال ممارسات الاختبار والتحقق المستمرة.
  • تعزيز الاستدامة: يساهم MLOps في استدامة أنظمة ML من خلال تحديثها وصيانتها بشكل دوري.

الأدوات الشائعة في MLOps

هناك العديد من الأدوات التي يمكن استخدامها في مختلف مراحل خط أنابيب MLOps. من بين هذه الأدوات:

  • إعداد البيانات وتحليلها: أدوات مثل Pandas وSpark وDBT.
  • تطوير النموذج: منصات مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-Learn.
  • التحقق والتقييم: أدوات مثل MLflow وWeights & Biases.
  • نشر النموذج: خدمات مثل Kubernetes وDocker وSeldon.
  • مراقبة وصيانة النموذج: أدوات مثل Prometheus وGrafana وElasticsearch.

في الختام، MLOps هي عملية حيوية لضمان نجاح واستدامة أنظمة التعلم الآلي في بيئات الإنتاج. من خلال تطبيق مبادئ DevOps على مشاريع التعلم الآلي، يمكن للشركات تحسين جودة النماذج وتقليل الوقت اللازم للنشر وزيادة قيمة الأعمال.

اشترك فى القائمة البريدية

عن الكاتب

شارك على وسائل التواصل

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

أربعة عشر + تسعة عشر =