استكشف كيف تعمل Lightning AI، التي تم عرضها في YOLO Vision 2024، على تبسيط تطوير الذكاء الاصطناعي البصري القابل للتطوير من خلال تدريب النموذج ونشره والتعاون بشكل أسرع.
%252520(1).webp)
سواء كنت مطور ذكاء اصطناعي متمرسًا أو بدأت للتو في استكشاف الرؤية الحاسوبية، فإن وجود بيئة موثوقة للعب والتجربة بنماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 أمر أساسي. تشير البيئة إلى الأدوات والموارد والبنية التحتية اللازمة لتصميم واختبار ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة.
في حين أن العديد من المنصات عبر الإنترنت تقدم أدوات ذكاء اصطناعي مختلفة، إلا أن العديد منها لا يوفر بيئة موحدة لدورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها، من إعداد البيانات إلى نشر النموذج. هذا هو المكان الذي تتدخل فيه Lightning AI، وهي منصة شاملة لتطوير الذكاء الاصطناعي، لتبسيط العملية من إعداد البيانات إلى النشر.
تم عرض أهمية تسهيل تطوير الذكاء الاصطناعي في YOLO Vision 2024 (YV24)، وهو حدث هجين سنوي استضافته Ultralytics وركز على التطورات في الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية. ألقى لوكا أنتيغا، المدير التقني للتكنولوجيا في Lightning AI، كلمة رئيسية بعنوان 'Going YOLO on Lightning Studios'، حيث شرح بالتفصيل كيفية تدريب نماذج Ultralytics YOLO بسرعة وسلاسة ودون الخوض في التعقيدات التقنية باستخدام Lightning AI.
في هذه المقالة، سنتعمق في النقاط الرئيسية من حديث Luca، الذي يغطي كل شيء بدءًا من تطبيقات الرؤية الحاسوبية الواقعية وحتى العروض التوضيحية الحية حول تدريب ونشر نماذج Ultralytics YOLO باستخدام Lightning AI. هيا بنا نبدأ!
بدأ لوكا كلمته الرئيسية بمشاركة أفكاره وتقديره لتأثير نماذج YOLO عبر مختلف الصناعات. وسلط الضوء على كيفية تطبيق نماذج YOLO في قطاعات مثل التصنيع والزراعة. وقال: 'أنا أقدر التأثير الذي أحدثته YOLO على مجتمع البناة - الأشخاص الذين يحتاجون إلى حل مشاكل عملية فعلية - وهذا قريب جدًا مني.'
بربط هذا بالاهتمام المتزايد بتدريب الذكاء الاصطناعي، قدم Lightning AI، وهي منصة مصممة لجعل تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي أسرع وأبسط وأكثر سهولة للجميع. إنها مفيدة بشكل خاص لدعم التطورات التكرارية في الذكاء الاصطناعي، مما يساعد المطورين على تحسين النماذج وتطويرها.
وأشار أيضًا إلى أن Lightning AI مشابه لـ PyTorch Lightning، وهو إطار عمل يبسط عملية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن Lightning AI يختلف في كونه منصة أكثر شمولاً توفر مجموعة أوسع من الأدوات والقدرات لعملية تطوير الذكاء الاصطناعي بأكملها، وليس فقط تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
أحد المكونات الحيوية لـ Lightning AI هو Lightning Studios، الذي يوفر مساحة عمل بديهية لتصميم وتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يجعل سير العمل بأكمله سلسًا وفعالًا. يمكنك اعتبار Lightning Studios بمثابة بيئة تطوير قابلة للتكرار للذكاء الاصطناعي تعمل على السحابة. على سبيل المثال، فإنه يوفر بيئة تشبه Jupyter Notebook يمكن تكرارها ومشاركتها مع مطور آخر، مما يساعد على تحسين التعاون.
ثم تحدث لوكا بالتفصيل عن مزايا Lightning Studios، قائلاً: 'لم تعد عملية تكرار بيئتك مشكلة بعد الآن. إذا كنت بحاجة إلى التغيير من جهاز وحدة المعالجة المركزية [Central Processing Unit] إلى جهاز وحدة معالجة الرسومات [Graphics Processing Unit] أو إطلاق التدريب عبر ألف جهاز، فستكون بيئتك ثابتة.'
بعد ذلك، أوضح لوكا مدى السرعة التي يمكنك بها البدء في استخدام Lightning Studios. بنقرات قليلة فقط، يمكنك فتح استوديو جديد والوصول إلى الأدوات والبيئات مثل Jupyter Notebooks و VS Code، وكلها مُجهزة وجاهزة للبرمجة. وقد عرض مدى سهولة التبديل بين الأجهزة المختلفة. إذا كانت المهمة التي تعمل عليها تتطلب المزيد من الطاقة، فيمكنك التبديل بسهولة من وحدة المعالجة المركزية (CPU) إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU) الأكثر قوة. ستظل وحدة معالجة الرسومات نشطة فقط أثناء الاستخدام؛ وإلا، فستدخل في وضع السكون، مما يوفر رصيدك.
ذكر لوكا أيضًا فوائد استخدام قوالب Studio. إنها بيئات ترميز للذكاء الاصطناعي تم إعدادها مسبقًا بواسطة المجتمع، ويمكنك استخدامها دون الحاجة إلى إعداد أي شيء. يمكن أن يستغرق إعداد بيئة لمشاريع الذكاء الاصطناعي وقتًا طويلاً، ويمكن أن تساعد قوالب Studio في زيادة الإنتاجية. تأتي هذه البيئات محملة مسبقًا بكل ما هو مطلوب لمشاريع الذكاء الاصطناعي، مثل التبعيات المثبتة وأوزان النموذج والبيانات والتعليمات البرمجية وما إلى ذلك.
ثم انتقل لوكا إلى العرض التوضيحي المباشر، مسلطًا الضوء على كيفية استخدام Lightning Studio لتدريب نماذج Ultralytics YOLO. فتح قالب Studio، الذي تم تثبيت جميع التبعيات عليه بالفعل، وقام بتشغيل جهاز بأربع وحدات معالجة رسومات لتسريع عملية التدريب. فيما يتعلق بالبيانات، قال إنه يمكنك اختيار تخزين البيانات مباشرة على الجهاز أو بثها من السحابة، مما يجعل عملية التدريب أسرع وأكثر كفاءة.
في غضون ثوانٍ قليلة، كان الجهاز جاهزًا، وبدأ Luca جلسة التدريب بسرعة. خلال العرض التوضيحي، تسبب خلل بسيط في توقف الجهاز بشكل غير متوقع، لكن Lightning Studios استأنفت بسلاسة من حيث توقفت، وتأكدت من عدم فقدان أي تقدم. وأشار Luca إلى كيف تدعم هذه الموثوقية سير العمل السلس، حتى في مواجهة الانقطاعات غير المتوقعة.
بالاستمرار في العرض التوضيحي، أوضح مدى سهولة مراقبة تقدم التدريب باستخدام TensorBoard، وهي أداة لتصور مقاييس تعلم الآلة في الوقت الفعلي. تجعل Lightning Studio هذا الأمر أكثر بساطة من خلال إنشاء عناوين URL تلقائيًا تتيح لك أو لزملائك في الفريق في نفس مساحة العمل الوصول إلى طرق عرض TensorBoard دون أي إعداد إضافي. يؤدي هذا إلى تبسيط التعاون وإبقاء الجميع على نفس الصفحة.
بعد العرض التوضيحي، حول Luca تركيز الحديث إلى مشروع جديد، LitServe، تم إطلاقه مؤخرًا بواسطة Lightning AI. يبسط LitServe عملية أخذ نموذج مدرب وتحويله إلى خدمة قابلة للتطوير يمكن للآخرين استخدامها، مما يلغي الحاجة إلى خطوط أنابيب نشر معقدة. وهي مصممة للتعامل مع كل شيء بدءًا من تجميع النموذج وحتى نشره بأقل جهد.
لعرض ذلك في الوقت الفعلي، قدم لوكا للجمهور عرضًا توضيحيًا سريعًا باستخدام نموذج Ultralytics YOLOv8 مُدرَّب مسبقًا. تمكن من إنشاء واجهة برمجة تطبيقات بسيطة للتعامل مع الطلبات الواردة وإرجاع تنبؤات الصور في بضع ثوانٍ. هذا يعني أنه يمكن لأي شخص إرسال طلب API مع صورة وتلقي نتائج مهام الرؤية الحاسوبية مثل الكشف عن الكائنات على الفور تقريبًا. خلف الكواليس، يتم نشر نموذج Ultralytics YOLOv8 كخدمة، ويتعامل بكفاءة مع الطلبات ويعالج الصور ويقدم التنبؤات بأقل زمن انتقال.
قام بتشغيل استدلال على صورة بيتزا، ونجح Ultralytics YOLOv8 في تحديد كائنات مثل البيتزا وملعقة وطاولة طعام. وأوضح أنه في حين أن الطلب الأول يستغرق وقتًا أطول قليلاً بسبب "البدء البارد"، فإن الطلبات اللاحقة تكون أسرع بكثير بمجرد أن يتم تسخين النظام.
ثم سأل لوكا، 'ماذا لو أردت عرض هذا للعالم الخارجي؟' وأوضح كيف أن المكون الإضافي API Builder يجعل تحويل النموذج الخاص بك إلى خدمة مباشرة وجاهزة للإنتاج أمرًا بسيطًا. بفضل ميزات مثل النطاقات المخصصة والأمان الإضافي والتكامل السلس، يمكنك بسهولة جعل النموذج الخاص بك متاحًا لأي شخص.
في ختام حديثه، تطرق لوكا إلى قابلية التوسع ومرونة Lightning Studio لتطوير الذكاء الاصطناعي. وذكر كيف يمكن للمنصة تدريب النماذج عبر أجهزة متعددة، والتوسع حتى 10000 عقدة، مع تدريب متسامح مع الأخطاء يستأنف تلقائيًا بعد أي انقطاع.
على سبيل المثال، إذا تعطلت مهمة تدريب على مجموعة وحدات معالجة الرسوميات (GPU) بسبب مشكلة في الأجهزة أو إعادة تشغيل الخادم، فإن Lightning Studios تضمن استئناف العملية تمامًا من حيث توقفت. وهذا يجعلها مثالية لمشاريع الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، مثل تدريب نماذج التعلم العميق على مجموعات بيانات ضخمة مثل ImageNet أو COCO.
فيما يلي بعض المزايا الرئيسية الأخرى لـ Lightning Studios التي تحدث عنها Luca:
سلطت كلمة لوكا الرئيسية في YV24 الضوء على كيف أن الذكاء الاصطناعي، جنبًا إلى جنب مع أدوات مثل نماذج Ultralytics YOLO و Lightning AI، يغير الطريقة التي نحل بها مشاكل العالم الحقيقي. إنها تسهل على المطورين تدريب ونشر النماذج التي تم تصميمها لمعالجة مشكلات محددة في مجموعة من الصناعات.
أوضح كيف أن Lightning Studios تجعل عملية التطوير بأكملها أسرع وأكثر سهولة، مما يسمح للمطورين بإنشاء حلول قوية بسهولة. في صميم المنصات المتطورة مثل Lightning AI، تعمل نماذج رؤية الحاسوب على تغيير الطريقة التي تتعامل بها حلول الذكاء الاصطناعي مع التحديات. على وجه الخصوص، مع أحدث نموذج Ultralytics YOLO11، يمكن للمطورين بناء حلول تحدث تأثيرًا ذا مغزى.
انضم إلى مجتمعنا لتبقى على اطلاع دائم بالذكاء الاصطناعي واستخداماته العملية. تحقق من مستودع GitHub الخاص بنا لاستكشاف الابتكارات في قطاعات مثل الذكاء الاصطناعي في القيادة الذاتية للسيارات و الرؤية الحاسوبية في الرعاية الصحية.
.webp)