البنية التحتية للتعلم الآلي ML Infrastructure

ما هي البنية التحتية للتعلم الآلي؟

تشير البنية التحتية للتعلم الآلي إلى كلٍّ من البرمجيات والأدوات التي تسهم في تطوير نماذج التعلم الآلي وتجريبها وتحسينها واستخدامها بكفاءة وفاعلية، وتعد نوعاً من عمليات التعلم الآلي MLOPs.

كيفية إنشاء البنية التحتية للتعلم الآلي

تعد البنية التحتية للتعلم الآلي المتينة والقابلة للتطوير مهمة في نواحٍ عدة. لذا، عند إنشاء البنية التحتية للتعلم الآلي، هناك العديد من الأشياء التي تؤخذ بعين الاعتبار، إليك أهمها:

• المكان: تختلف متطلبات عمليات التعلم الآلي إذا كانت في المبنى مقابل العمليات السحابية بشكلٍ كبير، إضافة إلى أهمية دعم المكان الذي تختاره بالمتطلبات كافة لتحقيق الهدف من نموذج التعلم الآلي.
• المتطلبات: يمكن أن يكون للأجهزة المستخدمة في التعلم الآلي تأثير كبير على الأداء والتكلفة. عادةً ما تُستخدم وحدات معالجة الرسومات لتشغيل نموذج التعلم العميق، وتُستخدم وحدات المعالجة المركزية لتشغيل نماذج التعلم الآلي الكلاسيكية، لذا لا تساوم على الجودة والسرعة مقابل توفير المال.
• البنية التحتية للشبكة: تعد البنية التحتية المناسبة للشبكة أمراً ضرورياً لكفاءة عمليات التعلم الآلي والتواصل بسلاسة وموثوقية، كما يجب أن تأخذ بعين الاعتبار مدى تطابق قدرات الشبكات المستخدمة مع قدرات المعالجة والتخزين الخاصة بك.
• البنية التحتية للتخزين: يجب أن تكون لنماذج التعلم الآلي إمكانية الوصول إلى حجم مناسب من التخزين، وفقاً لمتطلبات البيانات الخاصة بالنماذج.
• توسعة مركز البيانات: إذا كنت تدمج التعلم الآلي في العمليات التجارية الحالية، فيجب أن تعمل على توسيع بنيتك التحتية الحالية، من خلال تقييم موارد البنية التحتية الحالية والأدوات التي لديك وتكملة الاحتياجات لتتوافق مع متطلبات العمل.
• الأمان: يتطلب التدريب وتطبيق النماذج كميات كبيرة من البيانات التي غالباً ما تكون بيانات حساسة مثل البيانات المالية أو الصور الطبية، لذا يجب أن تحرص على بناء عناصر تحكم في المراقبة والتشفير وتقييد الوصول لتأمين بياناتك بشكلٍ صحيح.