مقدمة في MLOps
مستويات نضج MLOps
3 دقيقة للقراءة
ليست كل مؤسسة تحتاج أتمتة كاملة من اليوم الأول. فهم مستويات النضج يساعدك في تحديد موقعك وأين تركز جهود التحسين.
المستويات الثلاثة
نموذج نضج MLOps من Google يُعرّف ثلاثة مستويات:
| المستوى | الاسم | الخصائص |
|---|---|---|
| 0 | يدوي | علماء البيانات يشغلون الدفاتر يدوياً |
| 1 | خط أنابيب ML | تدريب آلي، نشر يدوي |
| 2 | CI/CD + CT | أتمتة كاملة مع تدريب مستمر |
المستوى 0: العملية اليدوية
معظم الفرق تبدأ هنا. مقبول للتجريب، لكن ليس للإنتاج.
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ المستوى 0: يدوي │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ عالم البيانات │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │ الدفتر │─▶│التدريب │─▶│التصدير │─▶ نموذج │
│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
│ │
│ المهندس ينشر النموذج يدوياً │
└─────────────────────────────────────────────────┘
الخصائص:
- تجارب يدوية بالسكربتات
- لا تتبع للتجارب
- تسليم النموذج عبر ملفات (pickle, ONNX)
- إصدارات نادرة (ربع سنوية أو أقل)
- لا مراقبة أو محفزات إعادة تدريب
متى يكون مقبولاً: إثباتات المفهوم، البحث، نماذج الاستخدام الواحد
المستوى 1: أتمتة خط أنابيب ML
التدريب يصبح آلياً وقابلاً للتكرار.
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ المستوى 1: خط أنابيب ML │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ │
│ │البيانات│─▶│التدريب│─▶│التحقق│─▶│النموذج│ │
│ └──────┘ └──────┘ └──────┘ └──────┘ │
│ │ │ │
│ └──────── المنسق ──────────────┘ │
│ (Kubeflow, Airflow) │
│ │
│ محفز نشر يدوي │
└─────────────────────────────────────────────────┘
الخصائص:
- التحقق الآلي من البيانات
- تتبع التجارب (MLflow, W&B)
- خطوط أنابيب تدريب قابلة للتكرار
- تكامل مخزن الميزات
- قرارات نشر يدوية
الإضافات الرئيسية:
- تنسيق خطوط الأنابيب (Kubeflow, Airflow)
- التحكم في إصدار البيانات والنماذج (DVC)
- مخازن الميزات (Feast)
- سجل النماذج (MLflow)
المستوى 2: CI/CD + التدريب المستمر
أتمتة كاملة مع ممارسات على مستوى الإنتاج.
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ المستوى 2: CI/CD + التدريب المستمر │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────┐ │
│ │ خط أنابيب ML (آلي) │ │
│ │ البيانات → التدريب → التحقق → التسجيل│ │
│ └──────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────┐ │
│ │ خط أنابيب CI/CD │ │
│ │ اختبار → بناء → نشر → مراقبة │ │
│ └──────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────┐ │
│ │ محفزات التدريب المستمر │ │
│ │ الجدول │ انجراف البيانات │ الأداء │ │
│ └──────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────┘
الخصائص:
- محفزات إعادة تدريب آلية
- اختبار النموذج في CI
- نشر كناري/ظلي
- بنية تحتية لاختبار A/B
- مراقبة وتنبيهات شاملة
قائمة فحص التقييم
استخدم هذا لتقييم مستواك الحالي:
| القدرة | L0 | L1 | L2 |
|---|---|---|---|
| تتبع التجارب | ❌ | ✅ | ✅ |
| التدريب الآلي | ❌ | ✅ | ✅ |
| التحكم في إصدار البيانات | ❌ | ✅ | ✅ |
| مخزن الميزات | ❌ | ✅ | ✅ |
| سجل النماذج | ❌ | ✅ | ✅ |
| CI/CD للتعلم الآلي | ❌ | ❌ | ✅ |
| إعادة التدريب الآلي | ❌ | ❌ | ✅ |
| اختبار A/B | ❌ | ❌ | ✅ |
| مراقبة الانجراف | ❌ | ❌ | ✅ |
استراتيجية التقدم
لا تقفز إلى المستوى 2 فوراً. تقدم تدريجياً:
- ابدأ بالتحكم في الإصدار - DVC للبيانات والنماذج
- أضف تتبع التجارب - MLflow أو W&B
- ابنِ خطوط الأنابيب - Kubeflow أو Airflow
- ادمج مخازن الميزات - Feast للاتساق
- أضف CI/CD - اختبار ونشر آلي
- فعّل CT - محفزات إعادة تدريب آلية
الرؤية الرئيسية: معظم المؤسسات تستفيد أكثر من الانتقال من المستوى 0 إلى المستوى 1. العائد على الاستثمار هو الأعلى هناك.
التالي، سنستكشف أنماط البنية التحتية لأحمال عمل التدريب مقابل التقديم. :::