قم بتبسيط دورة حياة التطوير الخاصة بك وتسريع نشر الذكاء الاصطناعي. استكشف خدمات MLOps وDevOps الخاصة بنا
أطلق العنان للإمكانات الكاملة لمبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. توفر خبرتنا في MLOps وDevOps ابتكارًا أسرع وعائدًا أكبر على الاستثمار.
سنقوم بالاتصال بك خلال ساعتين لتحديد موعد اجتماع نناقش فيه أهدافك.
الخطوات الثلاث التالية:
MLOps هو اختصار لـ Machine Learning Operations، وهو يشير إلى تبسيط وتأتمتة دورة حياة التعلم الآلي، بما في ذلك:
التطوير
النشر
المراقبة:
الصيانة
يُمَكِّن MLOps أنظمة التعلم الآلي من العمل بشكل موثوق في بيئة الإنتاج.
بينما يركز DevOps على دورة تطوير البرمجيات جنبًا إلى جنب مع خطوط أنابيب التكامل المستمر (CI) والتسليم المستمر (CD)، يضيف MLOps أبعادًا إضافية تتعلق بالتحديات الخاصة بتطبيقات التعلم الآلي، مثل:
إدارة البيانات الضخمة
إصدار النماذج وتدريبها
مراقبة أداء النموذج
يعد MLOps توسعًا لممارسات DevOps، حيث يهدف إلى معالجة التحديات والاحتياجات المعقدة المرتبطة بتطوير ونشر نماذج التعلم الآلي.
MLOps هو مجال متخصص يتداخل مع هندسة البيانات ولكنه يتجاوزها.
يركز مهندسو البيانات على بناء خطوط أنابيب البيانات والبنية التحتية.
يدير متخصصو MLOps دورة حياة نماذج ML من البداية إلى النهاية، بما في ذلك البيانات والرمز والعمليات.
نعم، يتطلب MLOps البرمجة، خاصةً بلغات البرمجة النصية مثل Python و Bash، وذلك من أجل:
أتمتة سير العمل.
دمج الأدوات والتقنيات.
تخصيص خطوط أنابيب التعلم الآلي.
MLOps هو الممارسة التي تجمع بين التعلم الآلي و DevOps وهندسة البيانات. يختلف عن تطوير البرمجيات التقليدي لأن MLOps يتعامل مع:
تدريب النموذج والتحقق من صحته.
إصدار البيانات ومعالجتها مسبقًا.
نشر النماذج ومراقبتها في الإنتاج.
المزايا الرئيسية هي:
تسريع نشر نماذج التعلم الآلي.
القابليّة للتوسع والموثوقية.
المراقبة الآلية والتحسين المستمر.
تعاون أفضل بين علماء البيانات وفِرق العمليات.
توفر DeliveryDevs:
تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب MLOps المخصصة.
التكامل مع سير العمل والأدوات الأخرى.
أتمتة نشر النماذج ومراقبتها لتحقيق أداء ثابت.
تطبق DeliveryDevs أدوات رائدة في الصناعة، بما في ذلك:
Kubernetes و Docker للحاويات.
MLFlow و TensorFlow و PyTorch لإدارة النماذج.
Jenkins و GitLab للتكامل مع CI/CD.
نعم، تتخصص DeliveryDevs في:
مراقبة أداء النماذج والانحرافات.
أتمتة عمليات إعادة التدريب.
تنفيذ نظام تحكم قوي في إصدارات النماذج ومجموعات البيانات.
يضمن MLOps قابلية التوسع والموثوقية من خلال:
أتمتة تخصيص الموارد من خلال عمليات النشر في الحاويات.
مراقبة مقاييس الأداء لإجراء تعديلات استباقية.
استخدام خطوط أنابيب CI/CD للحصول على تحديثات ثابتة وموثوقة.
إصدار نسخ من مجموعات البيانات لإعادة إنتاج النتائج.
ضمان جودة البيانات وسلامتها.
تدابير أمنية قوية وامتثال.
يقلل MLOps من وقت التكلفة و تكلفة النشر من خلال:
أتمتة المهام المتكررة.
تبسيط سير العمل.
ضمان استخدام الموارد بكفاءة وتقليل وقت التوقف.
نعم، توفر DeliveryDevs خدمات استشارية متخصصة لمساعدتك في:
تقييم متطلبات مؤسستك.
تحديد استراتيجية MLOps مخصصة.
توجيه التنفيذ لتحقيق النجاح على المدى الطويل.