التكامل المستمر (CI)

التكامل المستمر (CI) هو ممارسة لتطوير البرامج حيث يقوم المطورون بدمج تغييرات التعليمات البرمجية الخاصة بهم بشكل متكرر في مستودع مركزي، وبعد ذلك يتم تشغيل عمليات الإنشاء والاختبار الآلية. الهدف الأساسي من التكامل المستمر هو اكتشاف مشكلات التكامل مبكرًا وتحسين جودة التعليمات البرمجية وتبسيط سير عمل التطوير. في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) و التعلم الآلي (ML)، يتجاوز التكامل المستمر فحوصات التعليمات البرمجية التقليدية ليشمل التحقق من صحة البيانات والنماذج والأداء العام لخطوط المعالجة، مما يشكل مكونًا مهمًا في عمليات التعلم الآلي (MLOps).

المبادئ الأساسية للتكامل المستمر

تعتمد عملية التكامل المستمر (CI) على أساس من الأتمتة والتكرار المتكرر. يدفع المطورون تغييرات صغيرة ومتكررة إلى مستودع مشترك باستخدام نظام التحكم في الإصدار مثل Git. يؤدي كل دفعة إلى تشغيل سير عمل آلي، أو مسار، ينفذ عدة خطوات رئيسية:

• بناء آلي: يقوم النظام تلقائيًا بتجميع التعليمات البرمجية للتأكد من تكاملها بشكل صحيح. بالنسبة لمشاريع تعلم الآلة، قد يتضمن ذلك إعداد البيئة باستخدام أدوات الحاويات مثل Docker.
• الاختبار الآلي: يتم تشغيل مجموعة من الاختبارات للتحقق من صحة التغييرات الجديدة. يتضمن ذلك اختبارات الوحدة لمنطق التعليمات البرمجية، واختبارات التكامل لتفاعلات المكونات، والاختبارات المتخصصة لـ ML، مثل التحقق من صحة البيانات و تقييم النموذج.
• حلقة ملاحظات سريعة: إذا فشلت أي خطوة في خط الأنابيب، يتم إخطار فريق التطوير على الفور. يتيح لهم ذلك معالجة المشكلات بسرعة قبل أن تصبح أكثر تعقيدًا وتتكامل في قاعدة التعليمات البرمجية الرئيسية.

التكامل المستمر للتعلم الآلي (CI4ML)

يطرح تطبيق التكامل المستمر (CI) على مشاريع التعلم الآلي تحديات فريدة. فبالإضافة إلى التعليمات البرمجية، تشتمل أنظمة التعلم الآلي على بيانات ونماذج مدربة، يجب أيضًا تتبع إصداراتها والتحقق من صحتها. تتضمن خط أنابيب التكامل المستمر الفعال لمشروع تعلم آلي، مثل مشروع يتضمن نموذج Ultralytics YOLO، خطوات إضافية:

• التحقق من صحة البيانات: التحقق تلقائيًا من البيانات الجديدة للتأكد من صحتها، والالتزام بالمخطط، والتحيز المحتمل في مجموعة البيانات. يمكن استخدام أدوات مثل Great Expectations لهذا الغرض.
• اختبار النموذج: إجراء اختبارات للتحقق من تدهور الأداء. يتضمن ذلك مقارنة مقاييس أداء النموذج الجديد بالإصدار الأساسي على مجموعة بيانات التحقق القياسية.
• التحقق من صحة خط أنابيب التدريب: التأكد من أن عملية تدريب النموذج (model training) نفسها قابلة للتكرار وفعالة. يمكن إدارة ذلك باستخدام منصات مثل Ultralytics HUB، التي تعمل على تبسيط إدارة مجموعات البيانات وسير عمل التدريب.

تطبيقات واقعية

1. تطوير القيادة الذاتية: يعمل فريق يعمل على نموذج اكتشاف الكائنات لـ المركبات ذاتية القيادة على استخدام خط أنابيب CI. عندما يرسل مطور التعليمات البرمجية لتحسين قدرة النموذج على اكتشاف المشاة في الليل، يتم تشغيل خط الأنابيب تلقائيًا. يقوم بتشغيل اختبارات الوحدة، وإعادة تدريب نسخة خفيفة الوزن من نموذج YOLO11 على مجموعة بيانات اختبار، وتقييم mAP الخاص به. إذا لم تنخفض الدقة واجتازت جميع الاختبارات، فستتم الموافقة على التغيير لدمجه. تُستخدم أدوات CI الشائعة مثل GitHub Actions أو Jenkins بشكل شائع لأتمتة مهام سير العمل هذه.
2. تحليل الصور الطبية: في نظام مصمم للكشف عن الأورام في الصور الطبية، قد يضيف عالم البيانات بيانات مُعززة جديدة لتحسين المتانة. يتحقق خط أنابيب CI من تنسيق وتوزيع البيانات الجديدة. ثم يقوم بتشغيل عملية تحقق باستخدام نموذج مُدرَّب مسبقًا لضمان بقاء تنبؤات النموذج على "مجموعة بيانات ذهبية" متسقة، مما يمنع السلوك غير المتوقع في الإنتاج. تساعد هذه العملية في الحفاظ على معايير عالية من الموثوقية الضرورية للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.

التكامل المستمر مقابل التسليم/النشر المستمر (CD)

في حين أن التكامل المستمر (CI) وثيق الصلة، إلا أنه يختلف عن التسليم المستمر والنشر المستمر (CD).

• التكامل المستمر (CI): يركز على التكامل المتكرر والاختبار الآلي لتغييرات التعليمات البرمجية. الناتج هو بناء تم التحقق منه وجاهز للمرحلة التالية. تستخدم Ultralytics التكامل المستمر (CI) لاختبار جميع طلبات السحب قبل دمجها.
• التسليم المستمر (CD): يوسع التكامل المستمر (CI) من خلال الإعداد التلقائي لكل تغيير تم التحقق منه للإصدار في بيئة تجريبية أو إنتاجية. ومع ذلك، يتطلب نشر النموذج النهائي في بيئة الإنتاج موافقة يدوية. يتم تفصيل هذا النهج في أدلة من مصادر مثل Atlassian.
• النشر المستمر (CD): يذهب خطوة أبعد من خلال النشر التلقائي لكل تغيير تم التحقق منه مباشرةً إلى بيئة الإنتاج دون أي تدخل بشري. يمثل هذا أعلى مستوى من الأتمتة في دورة حياة إصدار البرامج.

تعتبر ممارسات التكامل المستمر (CI) والتسليم المستمر (CD) معًا أساسًا لاستراتيجية MLOps قوية، والتي تهدف إلى توحيد تطوير وتشغيل أنظمة تعلم الآلة، من التجريب الأولي إلى النشر و مراقبة النموذج المستمرة.