MLOps (عمليات التعلم الآلي)

MLOps (عمليات التعلم الآلي) هي عملية تطوير برمجيات تُستخدم لإدارة نشر نماذج التعلم الآلي (ML) ومراقبتها وصيانتها. فهو يجمع بين العمليات التي ينطوي عليها تطوير ML والعمليات مثل هندسة البيانات والتدريب النموذجي واختباره ونشر النموذج ومراقبة أداء النموذج.

يعد MLOps نظامًا جديدًا نسبيًا يجمع بين مهارات هندسة البرمجيات وهندسة التعلم الآلي وDevOps. إنه يوفر منصة موحدة لفرق ML للتعاون بشكل أفضل وإدارة دورة حياة نماذج ML بشكل فعال. يتضمن ذلك إنشاء خطوط أنابيب تعلم الآلة قابلة للتكرار، وأتمتة تنسيق البيانات، والتدريب النموذجي، ونشر النموذج. كما أنه يساعد على تبسيط إدارة النماذج لتمكين المطورين من التعرف بسرعة على انحراف دقة النموذج والتفاعل معه من خلال عمليات إعادة تشغيل النموذج وإعادة تدريبه تلقائيًا.

يوفر MLOps نظامًا أساسيًا حيث يمكن لعلماء البيانات ومهندسي البرمجيات ومهندسي DevOps التعاون لبناء التطبيقات التي تعتمد على التعلم الآلي ونشرها ومراقبتها. يمكن للمطورين بعد ذلك استخدام MLOps لتحسين خطوط البيانات، وأتمتة إعادة تدريب النماذج، ونشر إصدارات جديدة من النماذج بسرعة في الإنتاج. يساعد ذلك المطورين على تقليل الوقت اللازم لتسويق تطبيقات تعلم الآلة الجديدة ويسهل نشر النماذج وصيانتها مع التحكم في التكاليف.

تسير عمليات MLOps أيضًا جنبًا إلى جنب مع ممارسات التكامل المستمر والتسليم المستمر (CI/CD) المستخدمة لأتمتة سير عمل تطوير البرامج وتحسين الجودة الإجمالية لنظام البرامج الذي يتم إنشاؤه. ويضمن ذلك إمكانية تسليم تكرارات نموذج معين بشكل أسرع وبدقة أكبر، مع التأكد من بقائه جاهزًا للإنتاج.

باختصار، MLOps عبارة عن منصة تجمع بين عناصر هندسة البرمجيات التقليدية والتعلم الآلي من أجل نشر النماذج وإدارتها بطريقة فعالة من حيث التكلفة وفعالة. فهو يساعد فرق علوم البيانات والمطورين على تكرار النماذج بسرعة، وأتمتة نشر النماذج وصيانتها، وتقديم النماذج إلى الإنتاج بدقة أكبر.