ما هي عمليات التعلم الآلي (MLOps)؟

جاء مصطلح MLops من الجمع بين اختصار ML (التعلم الآلي) واختصار DevOps (عمليات التطوير). تمت صياغة المصطلح أول مرة في عام 2015 في ورقة بحثية بعنوان "الديون التقنية المخفية في أنظمة التعلم الآلي ". والتي حددت التحديات الكامنة في التعامل مع كميات كبيرة من البيانات وكيفية استخدام عمليات DevOps لترسيخ أفضل ممارسات التعلم الآلي. ويتضمن إنشاء عملية MLOps دمج منهجية التكامل المستمر والتسليم المستمر (CI/CD) المأخوذة من DevOps، لإنشاء خط تجميع لكل خطوة في عملية بناء منتج التعلم الآلي.

تهدف عمليات التعلم الآلي (MLOps) إلى تبسيط الوقت والموارد اللازمة لتشغيل نماذج علم البيانات. تجمع المؤسسات كميات هائلة من البيانات، تحمل رؤى قيِّمة حول عملياتها وإمكاناتها للتحسين. يمكّن التعلم الآلي، وهو جزء من الذكاء الاصطناعي، الشركات والأعمال من الاستفادة من هذه البيانات باستخدام خوارزميات تكشف عن أنماط مخفية لكشف رؤى ثاقبة. لكن مع تزايد دمج التعلم الآلي في العمليات اليومية، أصبحت إدارة هذه النماذج بشكل فعال أمرًا بالغ الأهمية لضمان التحسين المستمر والرؤى العميقة.

قبل ظهور عمليات التعلم الآلي (MLOps)، كانت إدارة دورة حياة التعلم الآلي عملية بطيئة وشاقة، والسبب الرئيسي هو ضخامة مجموعات البيانات الكبيرة المطلوبة في بناء تطبيقات الأعمال. يتضمن تطوير التعلم الآلي التقليدي ما يلي:

• الموارد المهمة: تتطلب مشاريع التعلم الآلي قوة حاسوبية ضخمة وتخزينًا كبيرًا وبرامج متخصصة، ما يجعل صيانتها مكلفة.
• الوقت العملي: يقضي علماء البيانات وقتًا كبيرًا في تكوين النماذج وصيانتها يدويًا، ما يعوق قدرتهم على التركيز على الابتكار.
• مشاركة فريق عمل متباين غير متجانس: غالبًا ما يعمل علماء البيانات ومهندسو البرمجيات وعمليات تكنولوجيا المعلومات في وحدات بيانات معزول بعضها عن بعض، ما يؤدي إلى انخفاض الكفاءة وظهور فجوات في التواصل.

من خلال اعتماد نهج تعاوني، تعمل عمليات التعلم الآلي (MLOps) على سد الفجوة بين علم البيانات وتطوير البرمجيات. فهي تستفيد من الأتمتة وCI/CD والتعلم الآلي لتبسيط نشر أنظمة التعلم الآلي ومراقبتها وصيانتها. وهذا النهج يعزز التعاون الوثيق بين علماء البيانات ومهندسي البرمجيات وموظفي تكنولوجيا المعلومات، ما يضمن دورة حياة التعلم الآلي سلسة وفعالة.

يُعدُّ كل من التعلم الآلي وعمليات التعلم الآلي (MLOps) مفاهيم متشابكة لكنها تمثل مراحل وأهدافًا مختلفة ضمن العملية الشاملة. يركز التعلم الآلي على الفروق الدقيقة الفنية في صياغة وصقل النماذج. والهدف الشامل هو تطوير نماذج دقيقة قادرة على القيام بمهام مختلفة مثل التصنيف أو التنبؤ أو تقديم التوصيات، ما يضمن أن المنتج النهائي يخدم الغرض المقصود منه بكفاءة.

"تؤكد عمليات التعلم الآلي (MLOps) على الإدارة الشاملة لدورة حياة نموذج التعلم الآلي، والتي تغطي كل شيء بدءًا من نشر النماذج في بيئات الإنتاج إلى مراقبة أدائها. وحسب الضرورة، يتم تحديث النماذج لضمان استمرار عملها بشكل فعال. والهدف هو تبسيط عملية النشر، وضمان تشغيل النماذج بأقصى قدر من الكفاءة، وتعزيز بيئة التحسين المستمر. ومن خلال التركيز على هذه المجالات، تضمن عمليات التعلم الآلي (MLOps) أن نماذج التعلم الآلي تلبي الاحتياجات الفورية لتطبيقاتها وتتكيف مع مرور الوقت للحفاظ على أهميتها وفاعليتها مع تغير الظروف.

في حين يركز التعلم الآلي على الإنشاء الفني للنماذج، تركز عمليات التعلم الآلي (MLOps) على التنفيذ العملي والإدارة المستمرة لتلك النماذج في بيئة العالم الحقيقي.

حيث تعمل نماذج التعلم الآلي بصمت داخل أساس التطبيقات المختلفة، بدءًا من أنظمة التوصية التي تقترح المنتجات ووصولًا إلى برامج الدردشة الآلية التي تعمل على أتمتة تفاعلات خدمة العملاء. ويعمل التعلم الآلي أيضًا على تعزيز نتائج محرك البحث، وتخصيص المحتوى، وتحسين كفاءة الأتمتة في مجالات مثل اكتشاف البريد العشوائي والاحتيال. حيث تستفيد حلول المساعد الافتراضي والأجهزة الذكية من قدرة التعلم الآلي على فهم اللغة المنطوقة وأداء المهام بناءً على الطلبات الصوتية. فالتعلم الآلي (ML) وعمليات التعلم الآلي (MLOps) عبارة عن أجزاء متكاملة تعمل معًا لإنشاء مسار تعلم آلي ناجح.

تعمل عمليات التعلم الآلي (MLOps) على تبسيط عملية إنشاء النماذج لتحسين الكفاءة وتعزيز الدقة وتسريع الوقت اللازم لطرح المنتجات في السوق وضمان قابلية التوسع والحوكمة.

تركز عمليات التعلم الآلي (MLOps) وعمليات التطوير (DevOps) على جوانب مختلفة في عملية التطوير. حيث تركز عمليات التطوير (DevOps) على تبسيط تطوير واختبار ونشر تطبيقات البرامج التقليدية. وتؤكد على أهمية التعاون بين فرق عمل التطوير والعمليات لأتمتة العمليات وتحسين سرعة البرامج وجودة تسليمها.

تعتمد عمليات التعلم الآلي (MLOps) على مبادئ عمليات التطوير (DevOps) وتطبقها على دورة حياة التعلم الآلي. ولا يقتصر الأمر على نشر التعليمات البرمجية فحسب، بل يشمل إدارة البيانات وتدريب النماذج والمراقبة والتحسين المستمر.

رغم أن عمليات التعلم الآلي (MLOps) تستفيد من العديد من المبادئ نفسها التي تستخدمها عمليات التطوير (DevOps)، إلا إنها تقدم خطوات واعتبارات تكميلية فريدة من نوعها تتعلق بتعقيدات بناء أنظمة التعلم الآلي وصيانتها.

يتيح الالتزام بالمبادئ التالية للمؤسسات إنشاء بيئة عمليات تعلم آلي قوية وفعالة تستخدم الإمكانات الكامنة في التعلم الآلي بشكل كامل.

1. التعاون: تشدد عمليات التعلم الآلي (MLOps) على كسر الحواجز بين علماء البيانات ومهندسي البرمجيات وعمليات تكنولوجيا المعلومات. وهذا يعزز التواصل ويضمن أن كل من يشارك في العملية يفهمها بالكامل ويساهم فيها بشكل فعال.

2. التحسين المستمر: تشجع عمليات التعلم الآلي (MLOps) على اتباع نهج تكراري تجري فيه باستمرار مراقبة النماذج وتقييمها وتنقيحها. وتضمن هذه العملية استمرارية ملاءمة النماذج ودقتها وأن تظل تلبي احتياجات الأعمال المتطورة.

3. الأتمتة: تؤدي أتمتة المهام المتكررة، كإعداد البيانات والتدريب على النماذج، ونشرها إلى توفير وقت ثمين لعلماء البيانات والمهندسين ليتفرغوا للتركيز على الأنشطة ذات المستوى الأعلى مثل تطوير النماذج والابتكار.

4. قابلية الاستنساخ (إعادة الإنتاج): تضمن ممارسات عمليات التعلم الآلي (MLOps) أن تكون التجارب وعمليات النشر قابلة للتكرار، ما يسمح بتصحيح الأخطاء ومشاركة النتائج ومقارنتها بشكل أسهل. وهذا النهج يعمل على تعزيز الشفافية وتسهيل التعاون.

5. إدارة إصدارات البيانات: يسمح الإصدار الفعال للبيانات والنماذج والتعليمات البرمجية بتتبع التغييرات والعودة إلى الإصدارات السابقة إذا لزم الأمر وضمان الاتساق عبر المراحل المختلفة في دورة حياة التعلم الآلي.

6. المراقبة والمراقبة: تراقب عمليات التعلم الآلي (MLOps) باستمرار أداء النماذج وجودة البيانات وسلامة البنية التحتية. تتيح هذه القدرة التعرف بشكل استباقي على المشكلات وحلها قبل أن تؤثر على أنظمة الإنتاج.

7. الحوكمة والأمن:  تأخذ ممارسات عمليات التعلم الآلي (MLOps) في الاعتبار الامتثال للوائح والمبادئ التوجيهية الأخلاقية مع ضمان الوصول الآمن وخصوصية البيانات وسلامة النموذج طوال دورة حياة التعلم الآلي.

18. قابلية التوسع والأمن: يمكن للتصميمات القابلة للتوسع والآمنة التكيف مع أحجام البيانات المتزايدة وزيادة تعقيد النموذج والمتطلبات المتزايدة لمشاريع التعلم الآلي، ما يضمن بقاء الأنظمة قوية وفعالة مع تطورها.

تتطلب عمليات التعلم الآلي (MLOps) قدرًا عاليًا من المهارات والأدوات  والممارسات لإدارة دورة حياة التعلم الآلي بشكل فعال. حيث تحتاج فرق عمليات التعلم الآلي (MLOps) إلى مجموعة متنوعة من المهارات تشمل المهارات الفنية والمهارات الشخصية. ويتعين عليهم فهم مسار علم البيانات بالكامل، بدءًا من إعداد البيانات وتدريب النموذج ووصولًا إلى التقييم. وتعد المعرفة بممارسات هندسة البرمجيات مثل التحكم في الإصدارات ومسارات CI/CD والنقل بالحاويات أمرًا بالغ الأهمية وحاسمًا أيضًا. بالإضافة إلى ذلك، تعد معرفة مبادئ عمليات التطوير (DevOps) وإدارة البنية التحتية وأدوات الأتمتة ضرورية لنشر وتشغيل نماذج التعلم الآلي بكفاءة.

إلى جانب الخبرة الفنية، تمثل المهارات الشخصية دورًا حيويًا في نجاح عمليات التعلم الآلي (MLOps). كما يعد التعاون الفعال مع فرق متنوعة (علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي ومتخصصي تكنولوجيا المعلومات) أمرًا أساسيًا للتعاون السلس ومشاركة المعارف. وتُعدُّ مهارات التواصل القوية ضرورية لترجمة المفاهيم التقنية إلى لغة واضحة وموجزة لمختلف الأطراف المعنية من التقنيين وغير التقنيين.

تستفيد عمليات التعلم الآلي (MLOps) من عدة أدوات متنوعة لتبسيط دورة حياة التعلم الآلي.

• إطار العمل التعلم الآلي مثل Kubernetes وTensorFlow وPyTorch لتطوير النماذج والتدريب.
• أنظمة التحكم في الإصدارات مثل Git لتتبع إصدارات التعليمات البرمجية والنموذج.
• أدوات CI/CD مثل Jenkins أو GitLab CI/CD لأتمتة بناء النماذج واختبارها ونشرها.
• تنجح منصات عمليات التعلم الآلي (MLOps) مثل Kubeflow وMLflow في إدارة دورات حياة النماذج ونشرها ومراقبتها.
• توفر منصات الحوسبة السحابية مثل AWS وAzure وIBM® Cloud  بنية تحتية قابلة للتوسع لتشغيل وإدارة أعباء عمل التعلم الآلي.

تتضمن ممارسات عمليات التعلم الآلي (MLOps) الفعالة إنشاء إجراءات محددة جيدًا لضمان تطوير التعلم الآلي بكفاءة وموثوقية. ومن الجوانب الأساسية لهذه العملية: إعداد تسلسل موثق وقابل للتكرار من الخطوات لجميع مراحل دورة حياة التعلم الآلي، ما يعزز الوضوح والاتساق بين الفرق المختلفة المشاركة في المشروع. وعلاوة على ذلك، فإن إدارة إصدارات البيانات وإدارة البيانات والنماذج والرموز أمر بالغ الأهمية. ومن خلال تتبع التغييرات والحفاظ على عدة إصدارات متنوعة، يمكن لفرق العمل العودة بسهولة إلى الحالات السابقة (التراجع عن التغييرات) وإعادة إنتاج التجارب بدقة، والبقاء على دراية بالتغييرات مع مرور الوقت، وضمان إمكانية التتبع طوال دورة التطوير.

تمثل المراقبة المستمرة لأداء النموذج، للتأكد من عدم وجود انحراف في الدقة أو تحيز ومشكلات أخرى محتملة، دورًا حاسمًا في الحفاظ على فاعلية النماذج ومنع النتائج غير المتوقعة. وتضمن مراقبة أداء وسلامة نماذج التعلم الآلي استمرارها في تلبية الأهداف المقصودة بعد النشر. ومن خلال تحديد هذه المخاوف ومعالجتها بشكل استباقي، تستطيع المؤسسات الحفاظ على الأداء الأمثل للنموذج، وتخفيف المخاطر، والتكيف مع الظروف المتغيرة أو ردود الفعل.

تعمل مسارات CI/CD على تبسيط عملية التطوير بشكل أكبر؛ إذ تمثل دورًا مهمًا في أتمتة مراحل البناء والاختبار والنشر لنماذج التعلم الآلي. يؤدي تنفيذ مسارات CI/CD إلى تعزيز الاتساق ورفع الكفاءة عبر مشاريع التعلم الآلي. كما يعمل على تسريع دورات التسليم، ما يسمح لفرق العمل بدخول منتجاتهم الابتكارية إلى السوق بسرعة أكبر مع ضمان ثقة أكبر في موثوقية حلول التعلم الآلي الخاصة بهم. وتؤدي أتمتة مراحل البناء والاختبار والنشر لنماذج التعلم الآلي إلى تقليل فرص حدوث خطأ بشري، ما يعزز الموثوقية الشاملة لأنظمة التعلم الآلي.

يُعدُّ التعاون شريان الحياة لعمليات التعلم الآلي (MLOps) الناجحة. وكذلك التواصل المفتوح والعمل الجماعي بين علماء البيانات والمهندسين وفرق العمليات أمر بالغ الأهمية. حيث يعمل هذا النهج التعاوني على كسر الحواجز، وتعزيز تبادل المعارف، وضمان دورة حياة التعلم الآلي السلسة والناجحة. ومن خلال دمج وجهات نظر متنوعة طوال عملية التطوير، يمكن لفرق عمليات التعلم الآلي (MLOps) بناء حلول تعلم آلي قوية وفعالة تشكل الأساس لاستراتيجية عمليات التعلم الآلي القوية.

يشتمل مسار عمليات التعلم الآلي (MLOps) على مكونات مختلفة تعمل على تبسيط دورة حياة التعلم الآلي، من التطوير إلى النشر والمراقبة.

تُعد إدارة البيانات جانبًا بالغ الأهمية من دورة حياة علم البيانات؛ إذ تشمل العديد من الأنشطة الحيوية. ويعد الحصول على البيانات الخطوة الأولى؛ حيث يتم جمع البيانات الخام من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات وأجهزة الاستشعار وواجهات API. وهذه مرحلة حاسمة لجمع المعلومات التي تشكل الأساس لمزيد من التحليل وتدريب النموذج.

بعد عملية الاستحواذ، يتم إجراء معالجة مسبقة للبيانات للتأكد من أن البيانات موجودة في تنسيق مناسب للتحليل. حيث يتم في هذه الخطوة تنظيف البيانات لإزالة أي حالات من عدم الدقة أو تناقضات وتحويلها لتناسب احتياجات التحليل وتلائم تدريب النموذج. وتعد معالجة القيم المفقودة والتطبيع وهندسة السمات من الأنشطة النموذجية في هذه المرحلة. وكل هذه الخطوات تهدف إلى تحسين جودة البيانات وفائدتها للنمذجة التنبؤية.

تمثل إدارة إصدارات البيانات دورًا محوريًا في الحفاظ على سلامة وإمكانية إعادة إنتاج تحليل البيانات. ويتضمن ذلك تتبع وإدارة مختلف إصدارات البيانات، ما يسمح بتتبع النتائج والقدرة على الرجوع إلى حالات النظام السابقة المستقرة عند الحاجة (الرجوع عن التغييرات). كما أن إدارة إصدارات البيانات تضمن أن يتمكن الآخرون من تكرار التحليلات والتحقق منها، ما يعزز الشفافية والموثوقية في مشاريع علوم البيانات.

ثم يتم تقديم مفهوم مخزن السمات باعتباره مستودعًا مركزيًا لتخزين وإدارة الميزات المستخدمة في تدريب النموذج. تعمل مخازن السمات على تعزيز الاتساق وإمكانية إعادة استخدام الميزات عبر النماذج والمشاريع المختلفة. ومن خلال وجود نظام مخصص لإدارة السمات، يمكن لفرق العمل التأكد من استخدام السمات الأكثر صلة وحداثة.

يعد تطوير النموذج مرحلة أساسية في عملية علم البيانات؛ إذ يركز على بناء وصقل نماذج التعلم الآلي. تبدأ هذه المرحلة بتدريب النموذج؛ إذ يتم استخدام البيانات المُجهزة لتدريب نماذج التعلم الآلي التي تستخدم خوارزميات وأطر عمل محددة. والهدف هو تعليم النموذج كيفية القيام بتنبؤات أو قرارات دقيقة بناءً على البيانات التي تم تدريبه عليها.

من الجوانب الأساسية لتطوير النموذج الحفاظ على التجارب وتتبعها، وهو إجراء يتضمن الاحتفاظ بسجلات مفصَّلة لتكرارات النموذج المختلفة، وتكوينات المعلمات الفائقة المستخدمة ونتائج التجارب المختلفة. ومثل هذه الوثائق الدقيقة ضرورية لمقارنة النماذج والتكوينات المختلفة، ما يسهل تحديد الأساليب الأكثر فاعلية. وتساعد هذه العملية على تحسين أداء النموذج وتضمن أن تكون عملية التطوير شفافة وقابلة للتكرار.

بعد مرحلة التدريب، يتم إجراء تقييم النموذج لتقييم أداء النماذج على البيانات غير المرئية. يعد التقييم أمرًا بالغ الأهمية لضمان أداء النماذج بشكل جيد في السيناريوهات الواقعية. وهناك مقاييس، كالدقة والضبط والاستدعاء والإنصاف، تقيس مدى نجاح النموذج في تلبية أهداف المشروع. توفر هذه المقاييس أساسًا كميًا لمقارنة النماذج المختلفة واختيار النموذج الأفضل للنشر. من خلال التقييم الدقيق، يمكن لعلماء البيانات تحديد ومعالجة المشكلات المحتملة، مثل التحيز أو الإفراط في التجهيز، ما يضمن أن يكون النموذج النهائي فعالًا ومنصفًا.

يتضمن استخدام نموذج التعلم الآلي نشر النموذج، وهي العملية التي تنقل النموذج من بيئة التطوير إلى بيئة الإنتاج حيث يمكنه تقديم قيمة حقيقية. تبدأ هذه الخطوة بتعبئة النموذج ونشره؛ إذ يتم إعداد النماذج المدربة للاستخدام ونشرها في بيئات الإنتاج. يمكن أن تختلف بيئات الإنتاج، بما في ذلك منصات السحابة والخوادم المحلية، اعتمادًا على الاحتياجات والقيود المحددة للمشروع. الهدف هو التأكد من أن النموذج يمكن الوصول إليه ويمكن تشغيله بشكل فعال في بيئة حية.

بمجرد النشر، ينتقل التركيز إلى خدمة النموذج، وهو ما يستلزم تسليم النتائج من خلال واجهات برمجة التطبيقات. يجب تنفيذ هذه الخطوة بشكل موثوق وفعال لضمان قدرة المستخدمين النهائيين على الاعتماد على النموذج للحصول على نتائج دقيقة وفي الوقت المناسب. في كثير من الأحيان، تتطلب هذه العملية نظامًا مصممًا جيدًا قادرًا على التعامل مع الطلبات على نطاق واسع وتوفير استجابات منخفضة الكمون للمستخدمين.

الهدف هو التأكد من أن النموذج يمكن الوصول إليه ويمكن تشغيله بشكل فعال في بيئة حية. تتضمن الإدارة الإشراف على أطر الأجهزة والبرامج الأساسية التي تمكن النماذج من العمل بسلاسة في الإنتاج. تتضمن التقنيات الرئيسية في هذا المجال أدوات الحاويات والتنسيق، والتي تساعد في إدارة النماذج وتوسيع نطاقها حسب الحاجة. وتضمن هذه الأدوات أن النماذج المنشورة مرنة وقابلة للتطوير، وقادرة على تلبية متطلبات أحمال العمل الإنتاجية. من خلال النشر الدقيق وإدارة البنية الأساسية، يمكن للمؤسسات تعظيم فائدة وتأثير نماذج التعلم الآلي الخاصة بها في التطبيقات الواقعية.

في دورة حياة نموذج التعلم الآلي المنتشر، تضمن اليقظة والمراقبة مستمرة الفاعلية والإنصاف مع مرور الوقت. حيث إن مراقبة النموذج تشكل حجر الأساس في هذه المرحلة؛ إذ يتضمن التدقيق المستمر لأداء النموذج في بيئة الإنتاج. وتساعد هذه الخطوة على تحديد المشكلات الناشئة، مثل انحراف الدقة، والتحيز، والمخاوف بشأن الإنصاف، والتي قد تعرض فائدة النموذج أو مكانته الأخلاقية للخطر. تتعلق المراقبة بالإشراف على أداء النموذج الحالي وتوقع المشكلات المحتملة قبل تفاقمها.

ويعد إنشاء أنظمة تنبيه وإخطار قوية أمرًا ضروريًا لاستكمال جهود المراقبة. تعمل هذه الأنظمة كآلية إنذار مبكر؛ إذ تنبه إلى أي علامات تشير إلى تدهور الأداء أو ظهور مشكلات في النماذج المستخدمة. فمن خلال تلقي التنبيهات في الوقت المناسب، يمكن لعلماء البيانات والمهندسين التحقيق في هذه المخاوف ومعالجتها بسرعة، ما يقلل من تأثيرها على أداء النموذج وتجربة المستخدمين النهائيين.

تتغذى المعلومات المكتسبة من المراقبة المستمرة ونظام التنبيه على عملية إعادة تدريب النموذج وتحسينه، والتي تتضمن تحديث النماذج ببيانات جديدة أو دمج خوارزميات محسَّنة لتحسين أدائها. إن إعادة تدريب النماذج ليست مهمة لمرة واحدة بل هي حاجة متكررة. وتعكس البيانات الجديدة التغييرات في الأنماط أو العلاقات الأساسية التي درَّب علماء البيانات النموذج على التعرف عليها. ومن خلال تحسين النماذج بشكل متكرر استنادًا إلى أحدث البيانات والتقدم التكنولوجي، يمكن للمؤسسات ضمان أن تظل حلول التعلم الآلي الخاصة بها دقيقة وعادلة وذات صلة، ما يحافظ على قيمتها بمرور الوقت. وهذه الدورة من المراقبة والتنبيه والتحسين تشكل أهمية بالغة للحفاظ على سلامة وفاعلية نماذج التعلم الآلي في بيئات العالم الحقيقي الديناميكية.

يتطلب إنشاء سير عمل مبسَّط وفعال اعتماد العديد من الممارسات والأدوات، ومن بينها التحكم في الإصدارات، والذي يشكل حجر الزاوية. باستخدام أنظمة مثل Git، تستطيع فرق العمل تتبع وإدارة التغييرات في الكود والبيانات والنماذج بدقة. ولا شك أن بناء بيئة عمل تعاونية يسهّل على أعضاء الفريق العمل معًا بسلاسة في المشاريع، وهذا يضمن أن أي تعديلات يتم إجراؤها يجري توثيقها بشكل كامل، ما يتيح العودة إليها أو إلغائها عند الضرورة. والقدرة على الرجوع إلى الإصدارات السابقة أمر لا يقدر بثمن، خاصة عندما تؤدي التغييرات الجديدة إلى إدخال أخطاء أو تقليل فاعلية النماذج.

استكمالًا لقوة التحكم التقني في الإصدارات، يعمل دمج أدوات التعاون على تعزيز التواصل وتبادل المعارف. حيث تساعد هذه المنصات الأطراف المعنية المختلفين في مسار عمليات التعلم الآلي (MLOps)، بما في ذلك فرق علوم البيانات والمهندسون والمتخصصون الآخرون، على العمل معًا بشكل أكثر فاعلية. وتساعد هذه الأدوات، من خلال تبسيط التواصل، في مواءمة أهداف المشروع ومشاركة الرؤى وحل المشكلات بشكل أكثر كفاءة، ما يسرّع من عمليات التطوير والنشر.

على مستوى أعلى من العمليات، يحظى مبدأ حوكمة التعلم الآلي بالأسبقية. وتُعدُّ أطر العمل الإدارية هذه ضرورية لضمان تطوير النماذج واستخدامها بطريقة أخلاقية، مع مراعاة الإنصاف والخصوصية والامتثال التنظيمي. ويُعدُّ إطار عمل الحوكمة هذا حساسًا لضمان تطوير النماذج واستخدامها بشكل أخلاقي، مع تركيز الاهتمام بالإنصاف والخصوصية والامتثال التنظيمي. يعد وضع استراتيجية قوية لحوكمة التعلم الآلي أمرًا ضروريًا للتخفيف من المخاطر، والحماية من إساءة استخدام التقنية، وضمان توافق مبادرات التعلم الآلي مع المعايير الأخلاقية والقانونية الأوسع نطاقًا. تشكل هذه الممارسات - التحكم في الإصدار وأدوات التعاون وحوكمة التعلم الآلي - مجتمعةً العمود الفقري لمنظومة ناضجة ومسؤولة لعمليات التعلم الآلي، ما يمكّن فرق العمل من تقديم حلول التعلم الآلي المؤثرة والمستدامة.

وتعد عملية المسار هذه بأكملها عملية تكرارية، تغذي الرؤى المستقاة من المراقبة والتحسين عملية تطوير النموذج وتؤدي إلى التحسين المستمر. يعد التعاون والحوكمة أمرًا بالغ الأهمية طوال دورة الحياة لضمان التنفيذ السلس والاستخدام المسؤول لنماذج التعلم الآلي. 

يتطلب التنفيذ الناجح والدعم المستمر لعمليات التعلم من أجل التعلم بالتزامات التقيد ببعض أفضل الممارسات الأساسية. وتتمثل الأولوية في إنشاء عملية تطوير للتعلم الآلي (ML) شفافة تغطي كل مرحلة، بما في ذلك اختيار البيانات، والتدريب على النماذج، والنشر، والمراقبة، ودمج حلقات التغذية الراجعة للتحسين. عندما يكون أعضاء الفريق على رؤى بهذه المنهجيات، فإن النتيجة هي انتقالات أكثر سلاسة بين مراحل المشروع، ما يعزز كفاءة عملية التطوير بشكل عام.

أحد الجوانب المحورية في عمليات التعلم الآلي (MLOps) هو صيانة وإدارة البيانات والنماذج والتعليمات البرمجية. فمن خلال الحفاظ على إصدارات مميزة من هذه المكونات، يمكن لفرق العمل أن تظل على دراية بالتغييرات بمرور الوقت، وهو أمر ضروري لاستكشاف المشكلات وإصلاحها، وضمان إمكانية إعادة إنتاج النتائج وتسهيل عمليات التراجع بسهولة عند الحاجة. وهذا النهج يساعد في الحفاظ على سلامة عملية التطوير وتمكين إمكانية التدقيق في مشاريع التعلم الآلي.

تعد مراقبة أداء نماذج التعلم الآلي وسلامتها أمرًا بالغ الأهمية لضمان استمرارها في تحقيق الأهداف المقصودة بعد نشرها. وتتضمن هذه العملية تقييمًا منتظمًا للانحراف والتحيز والمشكلات المحتملة الأخرى التي قد تؤثر على فاعليتها. ومن خلال تحديد هذه المخاوف ومعالجتها بشكل استباقي، تستطيع المؤسسات الحفاظ على الأداء الأمثل للنموذج، وتخفيف المخاطر، والتكيف مع الظروف المتغيرة أو ردود الفعل.

تمثل مسارات CI/CD دورًا مهمًا في أتمتة وتبسيط مراحل البناء والاختبار والنشر لنماذج التعلم الآلي. حيث يؤدي تنفيذ مسارات CI/CD إلى تعزيز الاتساق والكفاءة عبر مشاريع التعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك، فهي تعمل على تسريع دورات التسليم، ما يتيح لفرق العمل جلب منتجاتهم الابتكارية إلى السوق بسرعة أكبر وبثقة أكبر في موثوقية حلول التعلم الآلي الخاصة بهم.

رغم أن الذكاء الاصطناعي التوليدي لديه القدرة على التأثير على عمليات التعلم الآلي (MLOps)، إلا إنه مجال ناشئ ولا تزال تأثيراته الملموسة قيد الاستكشاف والتطوير. يستطيع الذكاء الاصطناعي التوليدي تعزيز سير عمل عمليات التعلم الآلي (MLOps) من خلال أتمتة المهام التي تتطلب عمالة كثيفة مثل تنظيف البيانات وإعدادها، ما يعزز الكفاءة ويسمح لعلماء البيانات والمهندسين بالتركيز على أنشطة أكثر استراتيجية. بالإضافة إلى ذلك، فإن الأبحاث الجارية في مجال الذكاء الاصطناعي تمكِّن من إنشاء وتقييم نماذج التعلم الآلي بشكل تلقائي، ما يوفر مسارًا للتطوير والتحسين بشكل أسرع. ومع ذلك، لا تزال مشكلات شفافية النموذج والتحيز بحاجة إلى المعالجة الكاملة.

إن دمج الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي في عمليات التعلم الآلي (MLOps) ليس خاليًا من التحديات أيضًا. ويعد ضمان إمكانية تفسير النماذج وموثوقيتها مصدر قلق أساسيًا؛ إذ إن فهم كيفية وصول النماذج إلى قراراتها والقدرة على التخفيف من التحيزات أمر حيوي لتطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول. في حين أن الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي يقدم فرصًا مثيرة لعمليات التعلم الآلي (MLOps)، فإنه يطرح أيضًا مشكلات حرجة تحتاج إلى استكشاف شامل وحلول مدروسة في المقدمة.

تُعد النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) نموذجًا متقدمًا للتعلم الآلي يتطلب عمليات تدريب ونشر متخصصة، ما يجعل منهجيات عمليات التعلم الآلي (MLOps) ضرورية لإدارة دورة حياتها.

تعمل عمليات التعلم الآلي (MLOps) على تبسيط تطوير النموذج اللغوي الكبير (LLM) من خلال أتمتة مهام إعداد البيانات وتدريب النموذج، ما يضمن إدارة إصدارات البيانات بكفاءة وإدارة فعالة لتحسين إمكانية إعادة الإنتاج. تعزز عمليات التعلم الآلي (MLOps) عمليات التطوير والنشر والصيانة الخاصة بـالنموذج اللغوي الكبير (LLM)، ومعالجة التحديات مثل التحيز وضمان الإنصاف في نتائج النموذج.

علاوة على ذلك، توفر برامج الماجستير في القانون فوائد محتملة لممارسات عمليات التعلم الآلي (MLOps)، بما في ذلك أتمتة الوثائق، والمساعدة في مراجعات التعليمات البرمجية، وتحسينات في معالجة البيانات مسبقًا. وتؤدي هذه المساهمات إلى تعزيز كفاءة وفاعلية سير عمل عمليات التعلم الآلي (MLOps) بشكل كبير.

هناك ثلاثة مستويات لتنفيذ عمليات التعلم الآلي (MLOps). كل مستوى هو تقدم نحو نضج أكبر في مجال الأتمتة داخل المؤسسة.

ليس من الضروري تحقيق أعلى مستوى من عمليات التعلم الآلي (MLOps) ولا هذا يعد عمليًا. بل يعتمد المستوى الأمثل لمؤسستك على احتياجاتها ومواردها المحددة. ومع ذلك، فإن فهم هذه المستويات يساعدك على تقييم حالتك الحالية وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين في رحلة عمليات التعلم الآلي (MLOps) الخاصة بك، طريقك نحو بناء بيئة تعلُّم آلي فعالة وموثوق بها وقابلة للتوسع.

في نهاية المطاف، تمثل عمليات التعلم الآلي (MLOps) تحولًا في كيفية قيام المؤسسات بتطوير ونشر وإدارة نماذج التعلم الآلي، ما يوفر إطارًا شاملًا لتبسيط دورة حياة التعلم الآلي بأكملها. فمن خلال تعزيز بيئة تعاونية تعمل على سد الفجوة بين علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي ومحترفي تكنولوجيا المعلومات، تُسهِل عمليات التعلم الآلي (MLOps) الإنتاج الفعال للحلول المدعومة بالتعلم الآلي.

فهي تضمن تحسين البيانات لتحقيق النجاح في كل خطوة، بدءًا من جمع البيانات وحتى التطبيق في العالم الحقيقي. وبفضل التركيز على التحسين المستمر، تسمح عمليات التعلم الآلي (MLOps) بالتكيف السريع للنماذج مع البيانات الجديدة والمتطلبات المتطورة، ما يضمن دقتها وأهميتها المستمرة. من خلال تطبيق ممارسات عمليات التعلم الآلي (MLOps) عبر مختلف القطاعات والصناعات، يمكن للشركات إطلاق العنان للإمكانات الكاملة للتعلم الآلي، بدءًا من تحسين توصيات التجارة الإلكترونية ووصولًا إلى تحسين اكتشاف الاحتيال وأكثر من ذلك.

يعتمد نجاح عمليات التعلم الآلي (MLOps) على استراتيجية محددة جيدًا والأدوات التكنولوجية المناسبة وثقافة تقدر التعاون والتواصل.