في مشاريع التعلم الآلي (ML)، أحد المكونات الأكثر أهمية هو إدارة الإصدار. على عكس تطوير البرامج التقليدية، فإن إدارة مشروع تعلم الآلة لا تتضمن كود المصدر فحسب، بل تتضمن أيضًا البيانات والنماذج التي تتطور بمرور الوقت. وهذا يتطلب نظامًا قويًا لضمان مزامنة وتتبع جميع هذه المكونات لإدارة التجارب واختيار أفضل النماذج ونشرها في النهاية في الإنتاج. في منشور المدونة هذا، سوف نستكشف أفضل الممارسات لإدارة نماذج وتجارب تعلم الآلة بشكل فعال.

الركائز الثلاث لإدارة موارد تعلم الآلة

عند إنشاء نماذج التعلم الآلي، هناك ثلاثة موارد أساسية يجب عليك إدارتها:

1. بيانات
2. البرامج (الكود)
3. نماذج

يعد كل من هذه الموارد أمرًا بالغ الأهمية، وهي تتطور بمعدلات مختلفة. تتغير البيانات باستخدام عينات أو تحديثات جديدة، ويتم ضبط معلمات النموذج بشكل دقيق، ويمكن تحديث التعليمات البرمجية الأساسية باستخدام تقنيات أو تحسينات جديدة. تعد إدارة هذه الموارد معًا بطريقة متزامنة أمرًا ضروريًا ولكنه يمثل تحديًا. ولذلك، يجب عليك تسجيل وتتبع كل تجربة بدقة.

لماذا تحتاج إلى إصدار النموذج

تعد إدارة الإصدار أمرًا بالغ الأهمية في التعلم الآلي، خاصة بسبب العوامل التالية:

تغييرات البيانات: قد تتغير أو يتم تحديث بيانات التدريب وبيانات الاختبار وبيانات التحقق.

تعديلات المعلمات: يتم تعديل المعلمات الفائقة للنموذج أثناء التدريب لتحسين الأداء، ويجب تتبع العلاقة بينها وبين أداء النموذج.

أداء النموذج: يجب تقييم أداء كل نموذج بشكل متسق مع مجموعات بيانات مختلفة لضمان اختيار أفضل نموذج للنشر.

بدون التحكم المناسب في الإصدار، قد تفقد تتبع النموذج الذي حقق أفضل أداء في ظل ظروف معينة، مما يؤدي إلى المخاطرة باتخاذ قرارات غير فعالة، أو ما هو أسوأ من ذلك، نشر نموذج دون المستوى الأمثل.

الخطوات الأساسية الموضحة لإدارة إصدارات النماذج والتجريب في مشاريع التعلم الآلي هي كما يلي:

الخطوة 1: إنشاء أسماء المشروع والإصدارات

قبل الشروع في رحلة تعلم الآلة، قم بتسمية مشروعك بشكل هادف. يجب أن يعكس اسم المشروع بسهولة هدف النموذج ويكون منطقيًا لأي شخص ينظر إليه لاحقًا. على سبيل المثال:

• translate_kr2en لمشروع يركز على ترجمة اللغة الكورية إلى الإنجليزية.
• screen_clean لمشروع كشف الخدوش على شاشات الهواتف المحمولة.

بعد تسمية مشروعك، تحتاج إلى إعداد نظام إدارة إصدار نموذجي. يجب أن يتتبع هذا ما يلي:

• البيانات المستخدمة للتدريب
• المعلمات الفائقة
• بنية النموذج
• نتائج التقييم

تسمح لك هذه الخطوات بالتعرف بسرعة على النماذج التي حققت أفضل أداء ومجموعات البيانات أو المعلمات التي أدت إلى النجاح.

الخطوة 2: تسجيل التجارب في قاعدة بيانات منظمة

لإدارة التجارب بفعالية، يجب عليك استخدام نظام تسجيل منظم. يمكن أن يساعد مخطط قاعدة البيانات في تسجيل جوانب متعددة لكل تكرار تدريب نموذجي. على سبيل المثال، يمكنك إنشاء قاعدة بيانات لإدارة النماذج باستخدام الجداول التي تخزن:

• اسم النموذج وإصداره: يتتبع إصدارات مختلفة من النموذج.
• جدول التجارب: معلمات السجلات، ومسارات البيانات، ومقاييس التقييم، ومسارات ملفات النموذج.
• نتائج التقييم: تتبع أداء النموذج في مجموعات البيانات المختلفة.

إليك مثال للمخطط لقاعدة بيانات إدارة النماذج الخاصة بك:

 ----------- ----------- ------------ ------------ ------------  
|Model Name |   Exp ID  | Parameters  | Eval Score | Model Path |
 ----------- ----------- ------------ ------------ ------------  
|translate_ |           |            |            | ./model/   |
|kr2en_v1   |   1       | lr:0.01    |Preci:0.78  | v1.pth     |
 ----------- ----------- ------------ ------------ ------------  

في كل مرة تقوم فيها بتدريب نموذج، تتم إضافة إدخال إلى هذا الجدول، مما يسمح لك بتتبع مدى تأثير المعلمات أو مجموعات البيانات المختلفة على الأداء. ويضمن هذا التسجيل عدم فقدان سياق التجربة أبدًا، وهو أمر بالغ الأهمية لإمكانية تكرار النتائج وإدارة الإصدار.

الخطوة 3: تتبع إصدارات النماذج في الإنتاج

بمجرد نشر النموذج الخاص بك، لا يتوقف تتبع الإصدار. تحتاج إلى مراقبة كيفية أداء النموذج في سيناريوهات العالم الحقيقي من خلال ربط نتائج الاستدلال بالإصدار المحدد من النموذج الذي أنشأها. على سبيل المثال، عندما يقوم النموذج بالتنبؤ، يجب عليه تسجيل إصدار النموذج في مخرجاته حتى تتمكن لاحقًا من تقييم أدائه مقابل البيانات الفعلية.

يسمح لك هذا بتتبع سلوك النموذج إلى:

• تحديد نقاط الضعف في النموذج الحالي بناء على بيانات الإنتاج.
• تحسين النماذج المستقبلية بناءً على رؤى الأداء.

يتيح الحفاظ على نظام تسمية إصدار متسق التعرف السريع واستكشاف الأخطاء وإصلاحها عند ظهور مشكلات في الأداء.

الخطوة 4: إنشاء خدمة إدارة النماذج

تتمثل إحدى طرق إدارة إصدارات النماذج والتجارب عبر بيئات متعددة في إنشاء خدمة إدارة النماذج. يمكن إنشاء هذه الخدمة باستخدام تقنيات مثل FastAPI وPostgreSQL. ستقوم خدمة إدارة النموذج بما يلي:

• تسجيل النماذج وإصداراتها.
• تتبع النتائج التجريبية.
• توفير REST API للاستعلام أو إضافة بيانات جديدة إلى النظام.

تتيح لك هذه البنية إدارة إصدارات النماذج بطريقة منظمة وقابلة للتطوير. ومن خلال الوصول إلى الخدمة عبر استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API)، يمكن للمهندسين وعلماء البيانات تسجيل البيانات التجريبية واسترجاعها، مما يجعل عملية الإدارة أكثر تعاونية وانسيابية.

الخطوة 5: التعلم المباشر مقابل التعلم الدفعي

أثناء تكرار التدريب وتحسين النماذج، تصبح إدارة أنماط التعلم أمرًا بالغ الأهمية. هناك طريقتان شائعتان للتعلم:

نمط التعلم المباشر: يتم تدريب النماذج والتحقق من صحتها ونشرها كجزء من مسار آلي شامل. يتم تسجيل كل خطوة وإصدارها، مما يضمن الشفافية وإمكانية التكرار.

نمط التعلم المجمع: يتم تدريب النماذج بشكل دوري باستخدام دفعات البيانات الجديدة. يجب إصدار كل دفعة، ويجب وضع علامة على النماذج المقابلة بكل من إصدار النموذج ومعرفات دفعة البيانات.

تساعد إدارة أنماط التعلم هذه على ضمان إمكانية تتبع كيفية تأثير أنظمة التدريب المختلفة أو تغييرات البيانات على أداء النموذج بمرور الوقت.

خاتمة

تعد إدارة إصدار النموذج بمثابة العمود الفقري لأي مشروع ناجح للتعلم الآلي. من خلال الإدارة الفعالة لإصدارات بياناتك وبرامجك ونماذجك، يمكنك التأكد من إمكانية تكرار التجارب وإمكانية تتبع النتائج وسهولة صيانة نماذج الإنتاج. سيؤدي اعتماد قواعد البيانات المنظمة وخدمات RESTful والتسجيل المتسق إلى جعل سير عمل التعلم الآلي الخاص بك أكثر تنظيماً وقابلية للتطوير.

في المدونات التالية، سنتعمق أكثر في إدارة أنماط التعلم ومقارنة النماذج لتحقيق الأداء الأمثل في بيئات الإنتاج. ابقوا متابعين!