الحوسبة السحابية

تشير الحوسبة السحابية إلى توفير موارد تكنولوجيا المعلومات عند الطلب — مثل الخوادم والتخزين وقواعد البيانات والشبكات والبرمجيات — عبر الإنترنت. بدلاً من قيام المؤسسات بشراء مراكز البيانات المادية وامتلاكها وصيانتها، يمكنها الوصول إلى الخدمات التكنولوجية حسب الحاجة من مزود الخدمات السحابية. بالنسبة لممارسي الذكاء الاصطناعي (AI) و التعلم الآلي (ML)، فإن هذا النموذج تحويلي. فهو يوفر المرونة القابلة للتطوير اللازمة للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة و الحسابات المعقدة دون تكلفة مسبقة باهظة للأجهزة.

أهمية السحابة في تطوير الذكاء الاصطناعي

أدت العلاقة التكافلية بين البنية التحتية السحابية والذكاء الاصطناعي الحديث إلى تسريع وتيرة الابتكار التكنولوجي. يتطلب تدريب نماذج التعلم العميق (DL) المتطورة قدرة معالجة هائلة. توفر المنصات السحابية وصولاً فورياً إلى مجموعات عالية الأداء من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) و وحداتTensor (TPUs)، مما يتيح للباحثين إجراء تدريب موزع على كميات هائلة من بيانات التدريب.

بالإضافة إلى القوة الخام، تعمل الخدمات السحابية على تبسيط عمليات التعلم الآلي (MLOps). من استيعاب البيانات وتصنيفها إلى نشر النماذج ومراقبتها، توفر السحابة نظامًا بيئيًا موحدًا. وهذا يسمح للفرق بالتركيز على تحسين الخوارزميات بدلاً من إدارة البنية التحتية. على سبيل المثال، تستخدم Ultralytics موارد السحابة لتبسيط تدريب وإدارة نماذج الرؤية مثل YOLO26.

نماذج الخدمات الأساسية

عادةً ما يتم تصنيف الحوسبة السحابية إلى ثلاثة نماذج، يقدم كل منها مستويات مختلفة من التحكم:

• البنية التحتية كخدمة (IaaS): توفر موارد الحوسبة والتخزين الأساسية. يقوم المستخدمون بإدارة نظام التشغيل والتطبيقات، غالبًا باستخدام أدوات مثل حاويات Docker. ومن الأمثلة على ذلك Amazon EC2 و Google Engine.
• المنصة كخدمة (PaaS): تلغي الحاجة إلى إدارة البنية التحتية الأساسية، مما يسمح للمطورين بالتركيز على نشر التطبيقات. وهي شائعة في إدارة قواعد البيانات واستضافة التطبيقات.
• البرمجيات كخدمة (SaaS): توفر منتجات برمجية كاملة عبر الإنترنت. تعد Ultralytics مثالاً بارزًا على SaaS، حيث توفر واجهة بدون كود لتدريب نماذج الرؤية الحاسوبية.

تطبيقات العالم الحقيقي في الذكاء الاصطناعي

تتيح الحوسبة السحابية حلول الذكاء الاصطناعي للعمل على نطاق عالمي في مختلف الصناعات.

• التصوير الطبي: يستخدم مقدمو الرعاية الصحية السحابة لتخزين بيتابايت من البيانات بشكل آمن. يمكن لخوارزميات تحليل الصور الطبية التي تعمل على خوادم السحابة معالجة صور الرنين المغناطيسي أو الأشعة المقطعية لمساعدة أطباء الأشعة في اكتشاف الحالات الشاذة. تضمن هذه المعالجة المركزية استخدام أحدث إصدارات النماذج دائمًا.
• التجزئة الذكية: يستفيد تجار التجزئة من الكاميرات المتصلة بالسحابة للكشف عن الأشياء لمراقبة مستويات المخزون وتحليل حركة مرور العملاء. يتم بث البيانات إلى السحابة ومعالجتها لاستخراج الرؤى وتصورها على لوحات المعلومات لمديري المتاجر. شاهد كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في مجال التجزئة على تحسين العمليات.

الحوسبة السحابية مقابل حوسبة الحافة

من المهم التمييز بين الحوسبة السحابية والحوسبة الطرفية ، حيث إنهما تؤديان أدوارًا تكميلية في مسار الذكاء الاصطناعي.

• الحوسبة السحابية: تركز معالجة البيانات في مراكز بيانات ضخمة. وهي مثالية لأعباء العمل الثقيلة مثل تدريب النماذج، وتحليل البيانات الضخمة التاريخية ، والتخزين طويل الأجل.
• الحوسبة الطرفية: معالجة البيانات بالقرب من مصدر توليدها (مثل أجهزة إنترنت الأشياء وروبوتات التصنيع). وهذا يقلل من زمن الاستدلال واستخدام النطاق الترددي .

يتضمن سير العمل الشائع تدريب نموذج قوي مثل YOLO26 في السحابة للاستفادة من وحدات معالجة الرسومات عالية السرعة، ثم تصديره إلى تنسيق مثل ONNX لتنفيذه بكفاءة على جهاز طرفي.

مثال: تدريب النموذج الجاهز للسحابة

يوضح Python التالي كيفية بدء تدريب نموذج YOLO26. على الرغم من أن هذا الرمز يمكن تشغيله محليًا، إلا أنه مصمم ليتكيف بسلاسة مع بيئات السحابة حيث تعمل GPU على تسريع العملية بشكل كبير.

from ultralytics import YOLO

# Load the latest YOLO26 model (recommended for speed and accuracy)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train the model on the COCO8 dataset
# Cloud GPUs drastically reduce training time for larger datasets
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

بالنسبة للمشاريع الكبيرة الحجم، يضمن استخدام حلول التدريب السحابية تحسين أوزان النموذج بكفاءة دون إرهاق محطات العمل المحلية.