التكامل المستمر (CI)

ما أهمية التكامل المستمر في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة؟

إن الطبيعة التكرارية لتطوير الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، التي تنطوي على تجارب مع البيانات والنماذج والمعلمات (مثل ضبط المعلمة الفائقة وزيادة البيانات)، تجعل من عملية التثبيت المستمر ذات قيمة خاصة. يوفر دمج CI تغذية راجعة سريعة حول التغييرات، مما يضمن تكامل التعليمات البرمجية الجديدة بشكل صحيح مع قاعدة التعليمات البرمجية الحالية وعدم تدهور أداء النموذج بشكل غير متوقع. تشمل المزايا الرئيسية ما يلي:

• الكشف المبكر عن الأخطاء: تكتشف الاختبارات المؤتمتة الأخطاء بسرعة بعد دمج التغييرات البرمجية، مما يقلل من تكلفة وجهد إصلاحها لاحقًا.
• تحسين جودة التعليمات البرمجية: يشجع الاختبار والتكامل المتناسق على تحسين ممارسات الترميز وقواعد البرمجة القابلة للصيانة. وغالبًا ما تكون أدوات مثل أدوات التحليل الثابتة والمحللات الثابتة جزءًا من خط أنابيب CI.
• دورات تطوير أسرع: تقلل الأتمتة من جهود الاختبار اليدوي وتسمح للمطورين بالتركيز على بناء الميزات.
• اتساق أداء النموذج: يمكن أن تتضمن خطوط أنابيب CI خطوات لتقييم دقة النموذج ودقته واستدعائه وغيرها من المقاييس ذات الصلة، مما يمنع الانحدارات. وغالبًا ما يتضمن ذلك التحقق من مقاييس مثل درجة F1 أو متوسط الدقة (mAP).
• تعزيز التعاون: يقلل التكامل المتكرر من تعارضات الدمج ويحافظ على عمل الفريق على قاعدة أكواد محدثة.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في مشاريع الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي

في مشروع نموذجي للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي باستخدام CI، غالبًا ما تبدأ العملية عندما يقوم المطور بإلزام مطور ما بإجراء تغييرات في التعليمات البرمجية (بما في ذلك البرامج النصية للنماذج أو ملفات التكوين أو حتى خطوات معالجة البيانات الجديدة) إلى نظام تحكم في الإصدار المشترك مثل Git. يؤدي هذا الالتزام تلقائيًا إلى تشغيل خط أنابيب CI، وغالبًا ما تتم إدارته بواسطة منصات مثل Jenkins أو GitLab CI/CD أو GitHub Actions. يقوم خط الأنابيب عادةً بتنفيذ عدة خطوات:

1. البناء: تجميع الشيفرة البرمجية وبناء القطع الأثرية الضرورية (مثل صور Docker).
2. اختبار الوحدة: يُجري اختبارات صغيرة ومعزولة على مكونات التعليمات البرمجية الفردية.
3. اختبار التكامل: يختبر التفاعل بين أجزاء النظام المختلفة.
4. التحقق من صحة النموذج: يُجري اختبارات خاصة بنموذج تعلّم الآلة، مثل التحقق من سلامة البيانات، أو التحقق من صحة بنية النموذج، أو تشغيل الاستدلال على مجموعة بيانات اختبارية صغيرة.
5. اختبار الأداء: تقييم مقاييس أداء النموذج(mAP والدقة والكمون) مقابل معايير محددة مسبقًا أو الإصدارات السابقة. قد يتضمن ذلك أوضاع قياس الأداء.
6. إعداد التقارير: يخطر الفريق بنتائج البناء والاختبار، وغالباً ما يتكامل مع أدوات التواصل مثل Slack.

تستخدم Ultralytics CI على نطاق واسع؛ يمكنك معرفة المزيد عن عملياتنا في دليلUltralytics CI.

تطبيقات العالم الواقعية للتكامل المستمر في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي

يتم استخدام التكامل المستمر في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في العالم الحقيقي لتعزيز الكفاءة والموثوقية.

• تطوير نظام الكشف عن الأجسام: شركة تقوم شركة بتطوير نظام للكشف عن الأج سام، ربما باستخدام Ultralytics YOLO11قد تستخدم CI لاختبار التغييرات البرمجية الجديدة تلقائيًا. يمكن أن يؤدي كل التزام إلى تشغيل خط أنابيب يعيد تدريب النموذج أو التحقق من صحته على مجموعة فرعية من البيانات (مثل COCO128)، ويقوم بتشغيل التقييمات للتحقق من mAP وسرعة الاستدلال، ويضمن عدم تأثير التغييرات سلبًا على الأداء قبل الدمج. يساعد ذلك في الحفاظ على جودة النموذج للتطبيقات في مجال الذكاء الاصطناعي للسيارات أو الأمن.
• تنقيح نموذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP): يمكن لفريق يعمل على نموذج تحليل المشاعر باستخدام تقنيات البرمجة اللغوية العصبية تنفيذ التنقيح التلقائي. كل تحديث للرمز (على سبيل المثال، تعديل استخراج الميزات أو بنية النموذج) يؤدي تلقائيًا إلى إجراء اختبارات. قد تقوم هذه الاختبارات بتشغيل النموذج المحدّث على مجموعة بيانات للتحقق من صحة النموذج، ومقارنة دقة تصنيف المشاعر ودرجة F1 مع النتائج الأساسية. وهذا يضمن مراقبة فعالية النموذج وتحسينه باستمرار.

التكامل المستمر مقابل التسليم/النشر المستمر (CD)

على الرغم من ارتباطه الوثيق، إلا أن CI يختلف عن التسليم المستمر والنشر المستمر (CD).

• التكامل المستمر (CI): يركز على دمج تغييرات التعليمات البرمجية بشكل متكرر واختبارها تلقائيًا. ويكون الناتج عبارة عن بنية تم التحقق من صحتها وجاهزة لمزيد من الخطوات.
• التسليم المستمر (CD): يوسع نطاق التسليم المستمر من خلال إعداد تغييرات التعليمات البرمجية التي تم التحقق من صحتها تلقائيًا لإصدارها في بيئة مرحلية أو بيئة إنتاج. عادةً ما يتم تشغيل النشر إلى الإنتاج يدويًا. يمكنك قراءة المزيد حول الاختلافات في دليل Atlassian هذا.
• النشر المستمر (CD): يذهب خطوة أخرى إلى الأمام من خلال النشر التلقائي لكل تغيير تم التحقق من صحته مباشرةً إلى الإنتاج دون تدخل يدوي.

تُعد ممارسات CI وCD من المكونات الأساسية لعمليات التعلم الآلي (MLOps)، والتي تهدف إلى تبسيط دورة حياة التعلم الآلي بأكملها بدءًا من التطوير إلى النشر والمراقبة. يمكن أن تساعد المنصات مثل Ultralytics HUB في إدارة أجزاء من دورة الحياة هذه، بما في ذلك تدريب النماذج ونشرها.