MLflow

MLflow هو منصة مفتوحة المصدر تبسط دورة حياة تعلم الآلة، وتقدم أدوات لتتبع التجارب، وتغليف الكود، وإدارة النماذج، والتعاون. تعمل مكوناته على تعزيز إمكانية إعادة الإنتاج، والنشر، والتحكم في دورة الحياة عبر بيئات متنوعة.

MLflow هو منصة مفتوحة المصدر صممت لتبسيط وإدارة دورة حياة تعلم الآلة (ML)، ومعالجة التعقيدات المرتبطة بتطوير ونشر وإدارة نماذج تعلم الآلة. يوفر مجموعة من الأدوات التي تمكّن علماء البيانات ومهندسي تعلم الآلة من تتبع التجارب، وتغليف الكود، وإدارة النماذج، والتعاون بشكل أكثر تنظيمًا وكفاءة. MLflow مستقل عن المكتبات، مما يجعله متوافقًا مع مجموعة واسعة من أطر ومكتبات تعلم الآلة.

المكونات الأساسية لـ MLflow

يعتمد MLflow على أربعة مكونات رئيسية، لكل منها دور محدد في سير عمل تعلم الآلة:

1. تتبع MLflow

ما هو
تتبع MLflow هو مكون يوفر واجهة برمجة تطبيقات وواجهة مستخدم لتسجيل تجارب تعلم الآلة. يقوم بتسجيل واستعلام المعاملات، وإصدارات الأكواد، والقياسات، وملفات النتائج (القطع الأثرية).

حالة الاستخدام
يمكن لعالم البيانات استخدام تتبع MLflow لتسجيل معلمات مختلفة تم استخدامها في تجارب متعددة ومقارنة تأثيرها على أداء النموذج. على سبيل المثال، أثناء تدريب شبكة عصبية، يمكن تسجيل معدلات التعلم وأحجام الدُفعات المختلفة وتحليلها لتحديد الإعداد الأفضل.

مثال
تسجيل معلمات مثل معدل التعلم، وحجم الدُفعة، وقياسات مثل الدقة والخسارة أثناء تدريب النموذج. تساعد هذه المعلومات في تصور ومقارنة عدة جولات تدريبية لتحديد إعدادات المعاملات الأكثر فاعلية.

2. مشاريع MLflow

ما هو
مشاريع MLflow توفر تنسيقًا معياريًا لتغليف ومشاركة كود تعلم الآلة. تضمن أن التجارب قابلة لإعادة الإنتاج وقابلة للنقل، حيث تحدد تبعيات المشروع وبيئات التشغيل.

حالة الاستخدام
عند التعاون في مشروع بين فرق مختلفة أو نشر نماذج في بيئات متنوعة، تضمن مشاريع MLflow تشغيل الكود بشكل متسق بغض النظر عن مكان التنفيذ.

مثال
دليل مشروع يحتوي على ملف MLproject يحدد كيفية تشغيل الكود وتبعياته ونقاط الدخول. يتيح هذا الإعداد للفريق مشاركة عملهم بسهولة وإعادة إنتاج النتائج في بيئات متنوعة.

3. نماذج MLflow

ما هو
نماذج MLflow هو مكون يتيح لك تغليف نماذج تعلم الآلة بتنسيق يمكن نشره على عدة منصات، ويدعم التعرف الفوري أو الدفعي.

حالة الاستخدام
بعد تدريب نموذج، يمكن لعالم البيانات استخدام نماذج MLflow لتغليف النموذج مع تبعياته، ليكون جاهزًا للنشر على منصات سحابية مثل AWS SageMaker أو Azure ML.

مثال
حفظ نموذج مدرب بتنسيق MLflow، والذي يتضمن ملف نموذج متسلسل وملف تهيئة MLmodel. يضمن ذلك سهولة تحميل واستخدام النموذج للتعرف في بيئات متعددة.

4. سجل نماذج MLflow

ما هو
سجل النماذج هو مخزن مركزي لإدارة دورة حياة نماذج MLflow. يوفر إصدار النماذج، وانتقالات المراحل، والتعليقات التوضيحية، لضمان الحوكمة والتعاون المناسب.

حالة الاستخدام
في بيئة الإنتاج، يساعد سجل النماذج فرق MLOps في إدارة إصدارات النماذج، وتتبع التغييرات، والتحكم في مراحل نشر النماذج من التطوير حتى الإنتاج.

مثال
تسجيل نموذج في سجل نماذج MLflow، وتعيين رقم إصدار له، ونقله بين مراحل مثل “التهيئة” و"الإنتاج" لضمان عملية نشر مضبوطة.

فوائد استخدام MLflow

يقدم MLflow العديد من المزايا التي تعزز عملية تطوير تعلم الآلة:

1. تتبع تجارب مبسط: يوفر MLflow واجهة موحدة لتسجيل ومقارنة التجارب، مما يسهل إعادة الإنتاج والتعاون.
2. تعزيز التعاون: عبر تركيز بيانات التجارب وتوفير منصة مشتركة، يعزز MLflow مشاركة المعرفة والعمل الجماعي بين علماء البيانات والمهندسين.
3. نشر فعال للنماذج: تقوم نماذج MLflow بتوحيد عملية تغليف ونشر النماذج، مما يسمح بنقل النماذج بسهولة من التطوير إلى بيئات الإنتاج.
4. إدارة شاملة للنماذج: يمكّن سجل النماذج من إدارة دورة الحياة بكفاءة، بما في ذلك إصدار النماذج وانتقال المراحل، لضمان نشر النماذج بشكل مضبوط.
5. تدفقات عمل قابلة لإعادة الإنتاج: تدعم مشاريع وتدفقات MLflow إنشاء تدفقات عمل قابلة لإعادة الإنتاج، مما يعزز الاتساق والقابلية للتوسع في عمليات تعلم الآلة.
6. مفتوح المصدر وقابل للتوسعة: باعتباره منصة مفتوحة المصدر، يتم تحسين MLflow باستمرار من قبل مجتمع من المساهمين. كما أن قابليته للتوسعة تتيح التكامل مع أدوات متنوعة وتخصيصه لتلبية الاحتياجات الخاصة.

حالات استخدام MLflow

يتميز MLflow بالمرونة ويمكن تطبيقه في سيناريوهات تعلم الآلة المختلفة:

• تتبع التجارب: يستخدم علماء البيانات تتبع MLflow لتسجيل ومقارنة نتائج التجارب، وتحسين النماذج استنادًا إلى رؤى مستندة إلى البيانات.
• اختيار النماذج ونشرها: يستخدم مهندسو MLOps سجل النماذج لاختيار أفضل النماذج أداءً ونشرها في بيئات الإنتاج.
• مراقبة أداء النماذج: بعد النشر، تستخدم الفرق MLflow لمراقبة أداء النماذج وإجراء التعديلات اللازمة للحفاظ على الدقة والموثوقية.
• مشاريع تعاونية: تنظم الفرق أعمالها باستخدام مشاريع MLflow، مما يعزز التعاون ويضمن تنفيذًا متسقًا عبر بيئات مختلفة.

MLflow في الذكاء الاصطناعي، وأتمتة الذكاء الاصطناعي، والدردشة الآلية

تمتد إمكانيات MLflow إلى أتمتة الذكاء الاصطناعي وتطوير الدردشة الآلية من خلال توفير أدوات تبسط تدريب ونشر ومراقبة نماذج الذكاء الاصطناعي. فعلى سبيل المثال، عند تطوير روبوتات الدردشة، يمكن استخدام MLflow لتدريب نماذج معالجة اللغة الطبيعية، وتتبع أدائها عبر مجموعات بيانات مختلفة، وإدارة نشرها على منصات محادثة متنوعة، لضمان دقة وموثوقية استجابات الروبوت.

أبحاث حول MLflow

MLflow هو منصة مفتوحة المصدر مصممة لإدارة دورة حياة تعلم الآلة، بما في ذلك التجريب، وإعادة الإنتاج، والنشر. يُستخدم بشكل متزايد في تطبيقات علمية وصناعية متنوعة لتبسيط سير عمل مشاريع تعلم الآلة.

1. SAINE: محرك التعليق والاستدلال العلمي للأبحاث العلمية
   في هذه الورقة، قدم المؤلفون SAINE، وهو محرك تعليق يدمج MLflow لتحسين عمليات التصنيف في البحث العلمي. يبرز البحث كيف يساعد MLflow في تطوير نظام تصنيف شفاف ودقيق. يدعم المحرك مشاريع العلوم التعريفية ويعزز التعاون داخل المجتمع العلمي. تقدم الورقة أيضًا فيديو توضيحيًا وعرضًا حيًا لفهم أفضل لإمكانات النظام. اقرأ المزيد.

2. IQUAFLOW: إطار جديد لقياس جودة الصور
   تستخدم IQUAFLOW نظام MLflow لتوفير إطار لتقييم جودة الصور بقياس أداء نماذج الذكاء الاصطناعي. يدمج الإطار مقاييس مخصصة ويسهّل دراسات حول تدهور الأداء الناتج عن تعديلات الصور مثل الضغط. يُستخدم MLflow كأداة تفاعلية لتصور النتائج وتلخيصها في هذا السياق. تصف الورقة حالات استخدام عديدة وتوفر روابط لمستودعات مساندة. استكشف المزيد.

3. نحو تكامل بيانات خفيف الوزن باستخدام إثبات سير العمل المتعدد ومراقبة البيانات
   تقترح هذه الدراسة MIDA، وهو إطار يستفيد من MLflow لمراقبة البيانات وتكاملها عبر بيئات الحوسبة المختلفة. يعالج تحديات التعاون متعدد التخصصات ويدعم تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول. يلعب MLflow دورًا في إدارة تدفقات البيانات عبر الأنظمة المختلفة دون الحاجة لأدوات إضافية، مما يعزز إعادة الإنتاج وكفاءة سير العمل العلمي.