عمليات تعلم الآلة (MLOps)

عمليات التعلم الآلي (MLOps) هي مجموعة من الممارسات والمبادئ والتقنيات التي تبسط عملية نقل نماذج التعلم الآلي (ML) من مرحلة التطوير التجريبي إلى مرحلة النشر الموثوق به في الإنتاج. من خلال الجمع بين الطبيعة الاستكشافية لعلم البيانات و الانضباط الصارم لـ DevOps، تهدف MLOps إلى توحيد دورة إصدار تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI). بينما يركز تطوير البرامج التقليدي بشكل أساسي على إصدار إصدارات البرامج، تضيف MLOps تعقيدات إضافية تتمثل في إدارة البيانات على نطاق واسع وتطور سلوكيات النماذج. يضمن هذا النهج الشامل أن تظل أنظمة الذكاء الاصطناعي قابلة للتطوير ودقيقة وخاضعة للرقابة طوال دورة حياتها بالكامل.

The Pillars of MLOps

Successful MLOps implementations rely on bridging the gap between three distinct disciplines: data engineering, machine learning, and DevOps.

• Continuous Integration and Delivery (CI/CD): Just as standard software uses CI/CD pipelines to automate testing and deployment, MLOps pipelines automate model training and validation. This ensures that changes to the code or data automatically trigger steps to verify model performance before updates reach production.
• Data and Model Versioning: In traditional coding, you only version the source code. In MLOps, teams must use tools like DVC (Data Version Control) to track changes in training data alongside the model hyperparameters. This guarantees reproducibility, allowing engineers to recreate any specific model version from history.
• Continuous Monitoring: Once deployed, models can degrade due to concept drift, where the statistical properties of the target variable change over time. MLOps involves setting up observability systems to track metrics like inference latency and accuracy, automatically alerting teams when retraining is necessary.

تطبيقات واقعية

MLOps هو العمود الفقري للذكاء الاصطناعي الحديث في المؤسسات، حيث يمكّن الشركات من التوسع من نموذج واحد إلى آلاف نقاط النهاية المنتشرة بشكل موثوق.

1. الصيانة التنبؤية في التصنيع: تستخدم المصانع الرؤية الحاسوبية لتحديد العيوب في خطوط التجميع. يضمن خط أنابيب MLOps أنه مع طرح خطوط إنتاج جديدة، يتم إعادة تدريب نماذج الكشف عن الكائنات باستخدام صور جديدة ، وترقيمها، ونشرها تلقائيًا على أجهزة حافة المصنع دون توقف. وهذا يضمن استمرار جودةالفحص حتى مع تغير ظروف التصنيع.
2. المخزون الذكي للبيع بالتجزئة: يستخدم تجار التجزئة الكاميرات track مخزون track . ونظراً لأن إضاءة المتاجر و تغليف المنتجات يتغيران باستمرار، فإن انحراف النموذج يمثل خطراً دائماً. تراقب أنظمة MLOps درجات الثقة ؛ فإذا انخفضت الثقة، يقوم النظام بتمييز الصور للتعليق عليها ويبدأ دورة إعادة تدريب على السحابة، ويدفع بنموذج محدث إلى المتاجر للحفاظ على إدارة المخزون الآلية.

تطبيق MLOPS مع Ultralytics

تعد متابعة التجارب خطوة حاسمة في أي سير عمل MLOps. وهذا يضمن تسجيل كل عملية تدريب مع تكوينها المحدد، مما يسمح للفرق بإعادة إنتاج النتائج أو الرجوع إلى الإصدارات السابقة إذا لزم الأمر.

يوضح المثال التالي كيفية تدريب نموذج YOLO26 — أحدث نموذج متطور من Ultralytics لجميع المشاريع الجديدة — مع تمكين تتبع المشروع. وهذا يؤدي بطبيعة الحال إلى إنشاء العناصر اللازمة لخط إنتاج.

from ultralytics import YOLO

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

# Train the model while specifying project and name for organized logging
# This creates a structured directory of artifacts (weights, charts, args)
# which is essential for reproducibility in MLOps pipelines.
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=10, project="mlops_experiments", name="run_v1")

من خلال تنظيم عمليات التدريب في مشاريع محددة، يمكن للفرق دمج أدوات مثل MLflow أو TensorBoard بسهولة لتصور مقاييس الأداء على مدار الوقت. مع توسع المؤسسات، غالبًا ما تقوم بترحيل سير العمل هذا إلى Ultralytics التي توفر واجهة موحدة لإدارة مجموعات البيانات والتدريب عن بُعد ونشر النماذج إلى تنسيقات مختلفة مثل TensorRT لتحسين سرعة الاستدلال.

المفاهيم ذات الصلة بـ MLOPS مقابل المفاهيم ذات الصلة

لتنفيذ هذه الممارسات بفعالية، من المهم التمييز بين MLOps والمصطلحات ذات الصلة في النظام البيئي.

• MLOps مقابل DevOps: يركز DevOps على التسليم المستمر لتطبيقات البرامج. يوسع MLOps هذه المبادئ بإضافة "البيانات" و "النموذج" كعناصر أساسية. في DevOps، يؤدي تغيير الكود إلى إنشاء نسخة جديدة؛ في MLOps، يمكن أن يؤدي تغيير في توزيعات البيانات أو انخفاض في الدقة أيضًا إلى تنفيذ خط أنابيب جديد.
• MLOps مقابل خدمة النماذج: تشير خدمة النماذج على وجه التحديد إلى البنية التحتية المستخدمة لاستضافة نموذج ومعالجة طلبات الاستدلال. MLOps هو مصطلح أوسع يشمل الخدمة، ولكنه يشمل أيضًا مراحل التدريب والحوكمة والمراقبة.
• MLOps مقابل AutoML: يركز التعلم الآلي الآلي (AutoML) على أتمتة عملية إنشاء النموذج (على سبيل المثال، اختيار الخوارزميات). يدير MLOps دورة حياة هذا النموذج بعد إنشائه ويشغل خط الأنابيب الذي يشغل أدوات AutoML.