نظرة عامة على مشهد الأدوات

منظومة ML CI/CD تقدم العديد من الخيارات. دعنا نرسم خريطة المشهد ونفهم متى نستخدم أي أداة.

مكدس أدوات ML CI/CD

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    مكدس أدوات ML CI/CD                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  منصات CI/CD                                                    │
│  ├── GitHub Actions      (الأكثر شيوعاً للمصادر المفتوحة)        │
│  ├── GitLab CI/CD        (المؤسسات، DevOps متكامل)              │
│  ├── Jenkins             (مستضاف ذاتياً، قابل للتخصيص بشدة)      │
│  └── CircleCI/Travis     (سحابي، إعداد أبسط)                   │
│                                                                 │
│  التحقق من البيانات                                              │
│  ├── Great Expectations  (شامل، جاهز للإنتاج)                    │
│  ├── Pandera             (خفيف الوزن، أصلي لـ pytest)            │
│  └── Pydantic            (التحقق من الأنواع للتكوينات)           │
│                                                                 │
│  CI/CD خاص بالتعلم الآلي                                         │
│  ├── DVC                 (إصدار البيانات في CI)                  │
│  ├── CML                 (تقارير ML في PRs)                     │
│  └── MLflow              (تكامل تتبع التجارب)                   │
│                                                                 │
│  GitOps والنشر                                                   │
│  ├── ArgoCD              (GitOps لـ Kubernetes)                 │
│  ├── Flux                (بديل لـ ArgoCD)                       │
│  └── Helm                (مدير حزم Kubernetes)                  │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

مقارنة منصات CI/CD

الميزة	GitHub Actions	GitLab CI/CD	Jenkins
الإعداد	أدنى	أدنى	معقد
GPU Runners	مستضاف ذاتياً	مدمج (مدفوع)	مستضاف ذاتياً
سجل النماذج	طرف ثالث	مدمج	طرف ثالث
التسعير	طبقة مجانية + دفع	طبقة مجانية + دفع	مستضاف ذاتياً
إدارة الأسرار	مدمجة	مدمجة	إضافات
الأفضل لـ	المصادر المفتوحة، الشركات الناشئة	المؤسسات	متطلبات مخصصة

إطار اتخاذ القرار

اختر GitHub Actions عندما:

• مشروع مفتوح المصدر أو تستخدم GitHub
• الفريق مألوف مع سير عمل YAML
• تحتاج إعداد سريع بدون بنية تحتية
• تريد سوق كبير من الإجراءات

# GitHub Actions: صياغة YAML نظيفة
name: ML Pipeline
on: push
jobs:
  train:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - run: python train.py

اختر GitLab CI/CD عندما:

• مؤسسة بمتطلبات أمنية
• تحتاج سجل نماذج مدمج
• تريد منصة DevOps متكاملة
• تحتاج GPU runners بدون استضافة ذاتية

# GitLab CI: مشابه لكن بميزات مختلفة
stages:
  - train
  - deploy

train:
  stage: train
  image: python:3.11
  script:
    - python train.py
  tags:
    - saas-linux-medium-amd64-gpu-standard

اختر Jenkins عندما:

• متطلبات مخصصة معقدة
• بنية تحتية Jenkins موجودة
• تحتاج أقصى مرونة
• النشر داخل المؤسسة مطلوب

// Jenkins: قائم على Groovy، أكثر إسهاباً
pipeline {
    agent any
    stages {
        stage('Train') {
            steps {
                sh 'python train.py'
            }
        }
    }
}

مقارنة أدوات التحقق من البيانات

الميزة	Great Expectations	Pandera
التعقيد	إطار كامل	خفيف الوزن
منحنى التعلم	أكثر انحداراً	لطيف
تكامل pytest	إضافة	أصلي
توثيق البيانات	HTML مدمج	لا
حالة الاستخدام	خطوط أنابيب الإنتاج	التطوير/الاختبار

Great Expectations: جاهز للإنتاج

import great_expectations as gx

context = gx.get_context()
batch = context.get_batch(data_asset_name="users")

# توقعات شاملة
result = batch.expect_column_values_to_be_between(
    column="age",
    min_value=0,
    max_value=120
)

Pandera: اختبار خفيف الوزن

import pandera as pa

schema = pa.DataFrameSchema({
    "age": pa.Column(int, pa.Check.between(0, 120)),
    "email": pa.Column(str, pa.Check.str_matches(r".*@.*")),
})

# استخدم في الاختبارات
@pa.check_types
def process_users(df: pa.typing.DataFrame[schema]) -> pd.DataFrame:
    return df

أدوات خاصة بالتعلم الآلي

DVC + CML: منظومة Iterative

الأداة	الغرض	تكامل CI/CD
DVC	إصدار البيانات/النماذج	dvc pull في خطوط الأنابيب
CML	تقارير ML	تعليقات على PRs

# سير عمل DVC + CML مجمع
- name: Pull data
  run: dvc pull

- name: Train and report
  run: |
    python train.py
    cml comment create report.md

MLflow في CI/CD

- name: Track experiment
  run: |
    mlflow run . --experiment-name "ci-training"
  env:
    MLFLOW_TRACKING_URI: ${{ secrets.MLFLOW_URI }}

أدوات GitOps للتعلم الآلي

الأداة	التركيز	الأفضل لـ
ArgoCD	نشر التطبيقات	فرق Kubernetes الأصلية
Flux	مجموعة أدوات GitOps	المجموعات الأصغر
Helm	إدارة الحزم	النشر المعقد

مكدسات الأدوات الموصى بها

مكدس الشركات الناشئة

GitHub Actions + DVC + CML + Pandera + Kubernetes أساسي

• تكلفة منخفضة، إعداد سريع
• جيد لـ < 10 نماذج

مكدس النمو

GitHub Actions + DVC + CML + Great Expectations + ArgoCD

• تحقق جاهز للإنتاج
• نشر GitOps

مكدس المؤسسات

GitLab CI/CD + DVC + Great Expectations + MLflow + ArgoCD

• حوكمة كاملة
• مسارات التدقيق
• سجل النماذج

قائمة فحص اختيار الأدوات

قبل الاختيار، اسأل:

السؤال	التأثير
أين يُستضاف كودنا؟	GitHub → Actions، GitLab → CI/CD
هل نحتاج GPU runners؟	مستضاف ذاتياً أو GitLab مدفوع
ما مدى تعقيد تحققنا؟	بسيط → Pandera، معقد → GX
هل نحن على Kubernetes؟	نعم → ArgoCD/Flux
ما حجم فريقنا؟	أكبر → مزيد من الحوكمة

الرؤية الرئيسية: ابدأ بسيطاً. يمكنك دائماً إضافة أدوات مع نمو التعقيد. لا تُفرط في هندسة CI/CD من اليوم الأول.

في الوحدة التالية، سنتعمق في GitHub Actions لسير عمل ML. :::