نظام MLOps
منظومة تجعل نماذج الذكاء الاصطناعي تنتقل من التجربة إلى التشغيل بخطوات آلية مكررة، وتراقبها بعد التشغيل وتعيد تدريبها حين تضعف دقتها.
نظرة عامة
تطبق MLOps على النماذج ما يطبقه التكامل والتسليم المستمر على البرامج. عندما تتغير الشفرة أو البيانات يبدأ خط آلي يجهز البيانات ويدرّب النموذج ويقيمه، فإن تجاوز حد الدقة سُجّل في سجل النماذج ونُشر. وبعد النشر تراقب المنظومة دقة التوقعات وتقارن البيانات الجديدة بالبيانات التي تدرب عليها، فإذا تغيرت طبيعتها مع الزمن (انحراف البيانات) أطلقت إعادة التدريب تلقائيًا.
كيف يعمل نظام MLOps
المحفز
وصول بيانات جديدة أو تعديل على الشفرة يبدأ الخط.
التدريب الآلي
يُجهز النموذج ويُدرب بخطوات مكتوبة مسبقًا.
بوابة التقييم
لا يمر إلا النموذج الذي يتجاوز حد الدقة المتفق عليه.
التسجيل
يُحفظ النموذج المعتمد بإصدار وبياناته وإعداداته.
النشر
يُنشر النموذج خدمةً تجيب على الطلبات.
المراقبة
إذا تغيرت طبيعة البيانات أو انخفضت الدقة أُعيد التدريب تلقائيًا.