13 يناير 2025
استكشف كيف تعمل تقنية Lightning AI، التي تم عرضها في معرض YOLO Vision 2024، على تبسيط عملية تطوير الذكاء الاصطناعي للرؤية القابلة للتطوير من خلال تدريب ونشر وتعاون أسرع للنماذج.
%252520(1).webp)
سواء كنت مطورًا متمرسًا في مجال الذكاء الاصطناعي أو بدأت للتو في استكشاف الذكاء الاصطناعي البصري، فإن وجود بيئة موثوقة للعب وتجربة نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 أمر أساسي. تشير البيئة إلى الأدوات والموارد والبنية التحتية اللازمة لتصميم نماذج الذكاء الاصطناعي واختبارها ونشرها 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 جعل تطوير الذكاء الاصطناعي أسهل في YOLO Vision 2024 (YV24)، وهو حدث سنوي مختلط استضافته شركة Ultralytics وركز على التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية. ألقى لوكا أنتيجا، الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في شركة Lightning AI، كلمة رئيسية بعنوان"الانتقال إلى YOLO على استوديوهات Lightning Studios"، حيث شرح كيفية تدريب نماذج Ultralytics YOLO بسرعة وسلاسة ودون التورط في التعقيدات التقنية باستخدام Lightning AI.
في هذا المقال، سوف نتعمق في هذه المقالة في الوجبات الرئيسية من حديث لوكا، والتي تغطي كل شيء بدءًا من تطبيقات الرؤية الحاسوبية في العالم الحقيقي إلى العروض التوضيحية الحية حول تدريب ونشر نماذج Ultralytics YOLO باستخدام Lightning AI. لنبدأ!
بدأ لوكا كلمته الرئيسية بمشاركة أفكاره وتقديره لتأثير نماذج YOLO في مختلف القطاعات. وسلط الضوء على كيفية تطبيق نماذج YOLO في قطاعات مثل التصنيع والزراعة. وقال: "أنا أقدر تأثير YOLO على مجتمع البنائين - الأشخاص الذين يحتاجون إلى حل المشاكل الفعلية والعملية - 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.
كما أشار أيضًا إلى أن Lightning AI يشبه PyTorch Lightning، وهو إطار عمل يبسط عملية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن ما يختلف عنه هو أن Lightning AI عبارة عن 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 أوضح لوكا مزايا Lightning Studios قائلاً: "لم يعد تكرار بيئتك مشكلة بعد الآن. إذا كنت بحاجة إلى التغيير من جهاز CPU المركزية [وحدة المعالجة المركزية] إلى جهاز GPU معالجة الرسومات [وحدة معالجة الرسومات] أو إطلاق التدريب عبر ألف جهاز، فستكون بيئتك ثابتة."
بعد ذلك، أوضح لوكا مدى سرعة البدء في استخدام استوديوهات Lightning Studios. فببضع نقرات فقط، يمكنك فتح استوديو جديد والوصول إلى أدوات وبيئات مثل Jupyter Notebooks و VS Code، وكلها معدة وجاهزة للبرمجة. واستعرض مدى سهولة التبديل بين الأجهزة المختلفة. إذا كانت المهمة التي تعمل عليها تتطلب مزيداً من الطاقة، يمكنك التبديل بسهولة من CPU إلى GPU أكثر قوة. ستظل GPU الرسومات نشطة فقط أثناء الاستخدام؛ وإلا ستدخل في وضع السكون، مما يوفر أرصدةك.
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 بعد ذلك إلى العرض التوضيحي المباشر، حيث سلط الضوء على كيفية استخدام Lightning Studio لتدريب نماذجUltralytics YOLO . قام بفتح قالب Studio، والذي كان يحتوي بالفعل على جميع التبعيات المثبتة بالفعل، وقام بتشغيل جهاز بأربع وحدات معالجة رسومات لتسريع عملية التدريب. وفيما يتعلق بالبيانات، قال إنه يمكنك اختيار تخزين البيانات مباشرةً 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.
ولإظهار ذلك في الوقت الفعلي، قدم لوكا للجمهور عرضًا توضيحيًا سريعًا باستخدام Ultralytics YOLOv8 المدرب مسبقًا. وقد تمكّن من إنشاء واجهة برمجة تطبيقات بسيطة للتعامل مع الطلبات الواردة وإرجاع تنبؤات الصور في بضع ثوانٍ. وهذا يعني أنه يمكن لأي شخص الاتصال بواجهة برمجة التطبيقات هذه مع صورة وتلقي نتائج لمهام الرؤية الحاسوبية مثل اكتشاف الأجسام على الفور تقريبًا. وخلف الكواليس، يتم نشر نموذج Ultralytics YOLOv8 كخدمة، حيث يتعامل بكفاءة مع الطلبات ويعالج الصور ويقدم تنبؤات بأقل وقت استجابة.
وقد أجرى استدلالاً على صورة بيتزا، ونجح Ultralytics YOLOv8 في تحديد أشياء مثل البيتزا والملعقة وطاولة الطعام. وأوضح أنه في حين أن الطلب الأول يستغرق وقتًا أطول قليلاً بسبب "البداية الباردة"، 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 انقطعت مهمة تدريب على مجموعة GPU بسبب مشكلة في الأجهزة أو إعادة تشغيل الخادم، تتأكد Lightning Studios من استئناف العملية من حيث توقفت بالضبط. 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:
سلّطت الكلمة الرئيسية التي ألقاها لوكا في YV24 الضوء على كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي، جنبًا إلى جنب مع أدوات مثل نماذج Ultralytics YOLO وLightning AI، لكيفية حلنا لمشاكل العالم الحقيقي. فهي تسهل على المطورين تدريب ونشر النماذج التي تم تصميمها لمعالجة مشاكل محددة في مجموعة من الصناعات.
وقد أوضح كيف تجعل استوديوهات Lightning Studios عملية التطوير بأكملها أسرع وأكثر سهولة، مما يسمح للمطورين بإنشاء حلول قوية بسهولة. في صميم المنصات المتطورة مثل Lightning AI، تعمل نماذج الرؤية الحاسوبية على تغيير كيفية تعامل حلول الذكاء الاصطناعي مع التحديات. على وجه الخصوص، مع أحدث نموذج Ultralytics YOLO11 يمكن للمطورين بناء حلول تُحدث تأثيراً 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.
