تصميم لإعادة التدريب
عند إعداد النموذج الخاص بك للإنتاج في حل عمليات التعلم الآلي (MLOps)، تحتاج إلى التصميم لإعادة التدريب.
بشكل عام، هناك نهجان للوقت الذي تريد فيه إعادة تدريب نموذج:
- استنادا إلى جدول زمني: عندما تعرف أنك تحتاج دائما إلى أحدث إصدار من النموذج، يمكنك أن تقرر إعادة تدريب النموذج الخاص بك كل أسبوع، أو كل شهر، استنادا إلى جدول زمني.
- استنادا إلى المقاييس: إذا كنت تريد فقط إعادة تدريب النموذج الخاص بك عند الضرورة، يمكنك مراقبة أداء النموذج وانحراف البيانات لتحديد متى تحتاج إلى إعادة تدريب النموذج.
في كلتا الحالتين، تحتاج إلى تصميم لإعادة التدريب. لإعادة تدريب النموذج الخاص بك بسهولة، يجب عليك إعداد التعليمات البرمجية الخاصة بك للأتمتة.
إعداد التعليمات البرمجية الخاصة بك
من الناحية المثالية، يجب تدريب النماذج باستخدام البرامج النصية بدلا من دفاتر الملاحظات. البرامج النصية أكثر ملاءمة للأتمتة. يمكنك إضافة معلمات إلى برنامج نصي وتغيير معلمات الإدخال مثل بيانات التدريب أو قيم المعلمات الفائقة. عند تحديد معلمات البرامج النصية الخاصة بك، يمكنك بسهولة إعادة تدريب النموذج على بيانات جديدة إذا لزم الأمر.
شيء آخر مهم لإعداد التعليمات البرمجية الخاصة بك هو استضافة التعليمات البرمجية في مستودع مركزي. يشير المستودع إلى موقع يتم فيه تخزين جميع الملفات ذات الصلة بمشروع. مع مشاريع التعلم الآلي، تعد المستودعات المستندة إلى Git مثالية لتحقيق التحكم في المصدر.
عند تطبيق التحكم بالمصادر على مشروعك، يمكنك التعاون بسهولة في مشروع. يمكنك تعيين شخص لتحسين النموذج عن طريق تحديث التعليمات البرمجية. ستتمكن من رؤية التغييرات السابقة، ويمكنك مراجعة التغييرات قبل الالتزام بالمستودع الرئيسي.
أتمتة التعليمات البرمجية الخاصة بك
عندما تريد تنفيذ التعليمات البرمجية تلقائيا، يمكنك تكوين وظائف Azure التعلم الآلي لتشغيل البرامج النصية. في Azure التعلم الآلي، يمكنك إنشاء وجدولة المسارات لتشغيل البرامج النصية أيضا.
إذا كنت تريد تشغيل البرامج النصية استنادا إلى مشغل أو حدث يحدث خارج Azure التعلم الآلي، فقد تحتاج إلى تشغيل مهمة Azure التعلم الآلي من أداة أخرى.
أداتان شائعتان الاستخدام في مشاريع MLOps هما Azure DevOps وGitHub (الإجراءات). تسمح لك كلتا الأدوتين بإنشاء مسارات التنفيذ التلقائي ويمكنهما تشغيل البنية الأساسية لبرنامج ربط العمليات التجارية التعلم الآلي Azure.
كعالم بيانات، قد تفضل العمل مع Azure التعلم الآلي Python SDK. ومع ذلك، عند العمل مع أدوات مثل Azure DevOps وGitHub، قد تفضل تكوين الموارد والوظائف الضرورية باستخدام ملحق Azure التعلم الآلي CLI بدلا من ذلك. تم تصميم Azure CLI لأتمتة المهام وقد يكون أسهل في الاستخدام مع Azure DevOps وGitHub.
تلميح
إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول MLOps، فاستكشف مقدمة عمليات التعلم الآلي (MLOps) أو حاول إنشاء أول مسار أتمتة MLOps باستخدام إجراءات GitHub