أصبح تأثير الذكاء الاصطناعي على عمليات التطوير والنشر المستمر للبرمجيات أمرًا لا يمكن تجاهله. ومع ذلك، يجب على صناع القرار في مجالات تطوير البرمجيات أن يأخذوا بعين الاعتبار مجموعة واسعة من العناصر عند التفكير في استخدامات هذه التكنولوجيا.
تحديات نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع
ليس نشر الذكاء الاصطناعي كما هو الحال مع نشر تطبيق ويب، حيث أن تحديثات البرمجيات التقليدية غالبًا ما تكون حتمية: فعندما يجتاز الكود الاختبارات، يعمل كل شيء كما هو مقصود. لكن مع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، يمكن أن تتغير المخرجات لأن النماذج تعتمد على البيانات المتغيرة باستمرار والسلوك الإحصائي المعقد.
من بين التحديات الفريدة التي قد تواجهها:
انحراف البيانات: قد لا تتطابق بيانات التدريب الخاصة بك مع الاستخدام في العالم الحقيقي، مما يؤدي إلى تدهور الأداء.
إصدار النماذج: على عكس تحديثات الكود البسيطة، تحتاج إلى تتبع كل من النموذج والبيانات التي تم تدريبه عليها.
طول أوقات التدريب: يمكن أن يستغرق التكرار على نموذج جديد ساعات أو حتى أيام، مما يبطئ من عمليات الإصدار.
احتياجات الأجهزة: التدريب والاستدلال غالبًا ما يتطلب وحدات معالجة الرسوميات أو بنية تحتية متخصصة.
تعقيد المراقبة: تتبع الأداء في الإنتاج يعني مراقبة ليس فقط وقت التشغيل ولكن أيضًا الدقة والتحيز والعدالة.
تطبيق مبادئ DevOps على أنظمة الذكاء الاصطناعي
تم تصميم DevOps لتقريب المطورين وفرق العمليات من خلال تعزيز الأتمتة والتعاون ودورات التغذية الراجعة السريعة. عند تطبيق هذه المبادئ على الذكاء الاصطناعي، يتم إنشاء أساس لنشر نماذج تعلم الآلة على نطاق واسع.
بعض أفضل ممارسات DevOps يمكن أن تُترجم مباشرة:
الأتمتة: تقليل الأخطاء اليدوية وتوفير الوقت عن طريق أتمتة التدريب والاختبار والنشر.
الدمج المستمر: يجب دمج واختبار تحديثات الكود والبيانات والنماذج بانتظام.
المراقبة والملاحظة: مثل وقت تشغيل الخوادم، تحتاج النماذج إلى المراقبة من أجل الانحراف والدقة.
التعاون: يجب على علماء البيانات والمهندسين وفرق العمليات العمل معًا في نفس الدورة.
تصميم نظام نشر مستمر لتعلم الآلة
عند بناء نظام نشر مستمر لتعلم الآلة، تحتاج إلى التفكير فيما هو أبعد من مجرد الكود. لم تعد الأمور تتعلق فقط بمعرفة كيفية البرمجة والكتابة؛ بل أصبح الأمر يتعلق بالكثير من الجوانب الأخرى. من المهم أن يكون لديك شركة تطوير ذكاء اصطناعي يمكنها تنفيذ هذه المراحل لك.
يمكن أن يبدو الإطار خطوة بخطوة كما يلي:
استهلاك البيانات والتحقق منها: جمع البيانات من مصادر متعددة، والتحقق من جودتها، وضمان الامتثال لخصوصية البيانات.
تدريب النماذج وإصدارها: تدريب النماذج في بيئات محكمة وتخزينها مع تاريخ إصدار واضح.
الاختبار الآلي: التحقق من الدقة والتحيز والأداء قبل انتقال النماذج إلى المرحلة التالية.
النشر إلى بيئة تجريبية: دفع النماذج إلى بيئة تجريبية أولًا لاختبار دمجها مع الخدمات الحقيقية.
النشر الإنتاجي: النشر باستخدام الأتمتة، غالبًا باستخدام الحاويات وأنظمة التنظيم مثل Kubernetes.
المراقبة ودورات التغذية الراجعة: تتبع الأداء في الإنتاج، ومراقبة الانحراف، وتحفيز إعادة التدريب عند تلبية العتبات.
دور فريق تطوير مخصص في MLOps
قد تتساءل عما إذا كنت بحاجة إلى فريق تطوير برمجيات مخصص لـ MLOps أو إذا كان التعاقد مع مستشارين كافياً. الحقيقة هي أن المستشارين غالبًا ما يقدمون حلولًا قصيرة الأجل، لكن أنظمة تعلم الآلة تحتاج إلى انتباه مستمر.
يوفر الفريق المخصص ملكية طويلة الأجل، وخبرة متعددة التخصصات، وسرعة في التكرار، وإدارة المخاطر. وجود فريق تطوير برمجيات مخصص يعرف ما يفعله وكيف يفعله ويمكنه الاستمرار في القيام به على المدى الطويل يكون مثاليًا ويفوق بكثير التعاقد مع مستشارين مؤقتين.
أفضل الممارسات لنجاح DevOps في الذكاء الاصطناعي
حتى مع الأدوات والفرق المناسبة، يعتمد نجاح DevOps في الذكاء الاصطناعي على اتباع أفضل الممارسات الصلبة.
تشمل هذه الممارسات:
إصدار كل شيء: يجب أن يكون للرمز والبيانات والنماذج تحكم في الإصدار بشكل واضح.
الاختبار لأكثر من الدقة: تضمين فحوصات للعدالة والتحيز وقابلية التفسير.
استخدام الحاويات للاتساق: يجعل استخدام الحاويات في خطوط أنابيب تعلم الآلة النماذج تعمل بنفس الطريقة في كل بيئة.
أتمتة محفزات إعادة التدريب: إعداد عتبات لانحراف البيانات أو تراجع الأداء الذي يحفز مهام إعادة التدريب تلقائيًا.
دمج المراقبة في الخطوط: جمع المقاييس حول زمن الاستجابة والدقة والاستخدام في الوقت الفعلي.
الخاتمة
يعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي على نظام نشر تعلم الآلة يمكن الاعتماد عليه وقادر على التوسع. كعمل تجاري، من الضروري تنفيذ الذكاء الاصطناعي بطرق محددة للغاية لإنشاء خدمات ومنتجات رقمية.