باي تورش
باي تورش هو إطار تعلم آلي مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة Meta AI، ويشتهر بمرونته، ورسومه البيانية الديناميكية للحساب، وتسريع وحدة معالجة الرسومات، ودمجه السلس مع...
تشاينر هو إطار تعلم عميق مرن قائم على بايثون، معروف برسومه البيانية الديناميكية، ودعمه لوحدات معالجة الرسومات، وملحقاته المعيارية للرؤية والتعلم المعزز.
تشاينر هو إطار مفتوح المصدر للتعلم العميق صُمم لتوفير منصة مرنة وبديهية وعالية الأداء لتنفيذ الشبكات العصبية. تم تقديمه بواسطة شركة Preferred Networks اليابانية الرائدة في مجال التقنية، بمساهمات كبيرة من عمالقة التكنولوجيا مثل IBM وIntel وMicrosoft وNvidia. أُطلق لأول مرة في 9 يونيو 2015، ويُعد تشاينر من أوائل الأطر التي طبقت منهجية “التحديد أثناء التشغيل”. تتيح هذه المنهجية إنشاء الرسوم البيانية الحسابية ديناميكيًا، مما يوفر مرونة كبيرة وسهولة في تصحيح الأخطاء مقارنة بأساليب الرسوم البيانية الثابتة التقليدية. كُتب تشاينر بلغة بايثون ويعتمد على مكتبات NumPy وCuPy لتسريع الأداء عبر وحدات معالجة الرسومات، مما يجعله خيارًا قويًا للباحثين والمطورين العاملين في مجال التعلم العميق.
نظام التحديد أثناء التشغيل:
يميز نظام التحديد أثناء التشغيل في تشاينر نفسه عن أطر الرسوم البيانية الثابتة مثل Theano وTensorFlow. إذ يُنشئ الرسوم البيانية الحسابية ديناميكيًا أثناء وقت التشغيل، مما يسمح بإدراج تدفقات تحكم معقدة مثل الحلقات والشرطيات مباشرة في كود بايثون. وتعد هذه البنية الديناميكية ميزة هامة للنمذجة والتجريب، حيث تتوافق مع ممارسات البرمجة المعتادة في بايثون.
تسريع وحدة معالجة الرسومات:
عبر الاستفادة من حسابات CUDA، يسمح تشاينر بتنفيذ النماذج على وحدات معالجة الرسومات مع تعديلات طفيفة على الكود. ويُعزز ذلك من خلال مكتبة CuPy التي توفر واجهة مشابهة لـNumPy للحوسبة المعجلة عبر وحدة معالجة الرسومات. بالإضافة إلى ذلك، يدعم تشاينر إعدادات وحدات معالجة رسومات متعددة، مما يعزز الأداء الحسابي بشكل كبير لتدريب الشبكات العصبية الكبيرة.
تنوع معماريات الشبكات:
يدعم تشاينر مجموعة واسعة من معماريات الشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات الأمامية، والشبكات الالتفافية (ConvNets)، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، والشبكات العودية. ويوفر هذا التنوع إمكانية تطبيق تشاينر في مجالات متعددة من تطبيقات التعلم العميق، بدءًا من رؤية الحاسوب إلى معالجة اللغة الطبيعية.
تعريف النماذج الموجه للكائنات:
يستخدم تشاينر نهج البرمجة الموجهة للكائنات في تعريف النماذج، حيث تُنفذ مكونات الشبكات العصبية كفئات (Classes). ويعزز هذا الهيكل من إمكانية إعادة الاستخدام وسهولة تركيب النماذج وإدارة المعاملات، مما يسهل تطوير نماذج معقدة.
مكتبات ملحقة:
يوفر تشاينر العديد من المكتبات الملحقة لتوسيع نطاق تطبيقاته. من بين أبرز هذه المكتبات ChainerRL للتعلم المعزز، وChainerCV لمهام رؤية الحاسوب، وChainerMN للتعلم العميق الموزع على وحدات معالجة رسومات متعددة. تزود هذه المكتبات المستخدمين بأحدث الخوارزميات والنماذج، موسعة بذلك قدرات تشاينر لمجالات متخصصة.
يُستخدم تشاينر على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية والبحثية لنمذجة واختبار نماذج وخوارزميات تعلم عميق جديدة. وتُسهل رسوماته البيانية الديناميكية وسهولة تصحيح الأخطاء عملية التجريب على معماريات النماذج المعقدة وتدفقات البيانات الديناميكية. كما يدعم نظام التحديد أثناء التشغيل سرعة التكرار والتجربة.
تقدم مكتبة ChainerCV، الملحقة بتشاينر، أدوات ونماذج متخصصة لمهام رؤية الحاسوب مثل تصنيف الصور واكتشاف الأجسام والتجزئة. وتُعد القدرات الديناميكية للرسومات البيانية في تشاينر ملائمة تمامًا للتطبيقات التي تتطلب معالجة وتحليل الصور في الوقت الحقيقي.
ChainerRL هو إضافة توفر أحدث خوارزميات التعلم المعزز. ويعد مفيدًا بشكل خاص لتطوير واختبار النماذج في بيئات يتعلم فيها الوكلاء اتخاذ القرارات من خلال التفاعل مع محيطهم، مثل الروبوتات وذكاء الألعاب.
تعزز إضافة ChainerMN إمكانيات تشاينر في التدريب الموزع عبر وحدات معالجة رسومات متعددة. وتعد هذه الميزة ضرورية لتوسيع نطاق النماذج على مجموعات بيانات ضخمة، ما يجعلها مفيدة بشكل خاص للمؤسسات البحثية والشركات التي تتعامل مع تطبيقات تتطلب موارد كبيرة.
يعتمد تشاينر عدة تقنيات لتحسين استخدام الذاكرة أثناء عملية الانتشار العكسي، بما في ذلك تقليل استهلاك الذاكرة محليًا على مستوى الدوال وبناء الرسوم البيانية عند الطلب. وتعد هذه التحسينات ضرورية للتعامل مع النماذج والمجموعات الضخمة ضمن حدود العتاد المتوفر.
يندمج تشاينر بسلاسة مع أدوات بايثون القياسية، ما يسمح للمطورين باستخدام أدوات التصحيح التقليدية. ويساعد هذا التكامل في تسهيل عملية تحديد المشكلات وحلها أثناء تدريب النماذج وتنفيذها، وهو أمر ضروري في بيئات البحث التي تتطلب سرعة التكرار والاختبار.
اعتبارًا من ديسمبر 2019، أعلنت شركة Preferred Networks أن تشاينر قد دخل في مرحلة الصيانة مع توجه تركيزها نحو PyTorch. بينما سيستمر تشاينر في تلقي إصلاحات للأخطاء والتحديثات الصيانية، لن يتم إضافة ميزات جديدة. ويُنصح المطورون بالانتقال إلى PyTorch لمشاريع التطوير المستقبلية.
تشاينر هو إطار مفتوح المصدر للتعلم العميق يوفر منصة مرنة وبديهية لتنفيذ الشبكات العصبية. يشتهر بنظامه الديناميكي لبناء الرسوم البيانية أثناء التشغيل ودعمه القوي لتسريع وحدة معالجة الرسومات.
تم تطوير تشاينر بواسطة شركة Preferred Networks اليابانية بمساهمات من IBM وIntel وMicrosoft وNvidia.
تشمل الميزات الرئيسية نظام التحديد أثناء التشغيل الديناميكي، وتسريع وحدة معالجة الرسومات، ودعم لمعماريات الشبكات العصبية المختلفة، وتعريف نماذج موجه للكائنات، ومكتبات ملحقة مثل ChainerRL وChainerCV وChainerMN.
اعتبارًا من ديسمبر 2019، دخل تشاينر في وضع الصيانة. لا يزال يتلقى إصلاحات للأخطاء ولكن لم يعد يضيف ميزات جديدة. يُشجع المطورون على الانتقال إلى PyTorch.
يتفوق تشاينر في البحث والتطوير، والنمذجة، ومهام رؤية الحاسوب، والتعلم المعزز، والتدريب الموزع على وحدات معالجة رسومات متعددة من خلال مكتبته الملحقة.
ابدأ في بناء حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك باستخدام أدوات بديهية وأتمتة ذكية. احجز عرضًا تجريبيًا أو جرّب FlowHunt اليوم.
باي تورش هو إطار تعلم آلي مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة Meta AI، ويشتهر بمرونته، ورسومه البيانية الديناميكية للحساب، وتسريع وحدة معالجة الرسومات، ودمجه السلس مع...
لانغ تشين هو إطار عمل مفتوح المصدر لتطوير التطبيقات المدعومة بنماذج اللغة الضخمة (LLMs)، ويُسهّل دمج النماذج القوية مثل GPT-3.5 وGPT-4 من OpenAI مع مصادر البيان...
سايكيت-ليرن هي مكتبة قوية مفتوحة المصدر لتعلم الآلة بلغة بايثون، وتوفر أدوات بسيطة وفعالة لتحليل البيانات التنبؤية. تُستخدم على نطاق واسع من قبل علماء البيانات ...