ما هو MLOps؟

لقد درّبت نموذجاً يعمل بشكل رائع في دفتر ملاحظاتك. ماذا الآن؟ إيصال هذا النموذج للإنتاج—والحفاظ على عمله—هو حيث يأتي دور MLOps.

تعريف MLOps

MLOps (عمليات التعلم الآلي) هي مجموعة من الممارسات التي تجمع بين التعلم الآلي وDevOps وهندسة البيانات لنشر وصيانة أنظمة التعلم الآلي في الإنتاج بشكل موثوق وفعال.

الممارسة	التركيز	التحدي الرئيسي
DevOps	تسليم البرمجيات	تغييرات الكود، النشر
DataOps	خطوط أنابيب البيانات	جودة البيانات، الحداثة
MLOps	أنظمة التعلم الآلي	تغييرات النموذج + البيانات + الكود

لماذا أنظمة التعلم الآلي مختلفة

البرمجيات التقليدية لها مصدر واحد للتغيير: الكود. أنظمة التعلم الآلي لها ثلاثة:

البرمجيات التقليدية:
  الكود → التطبيق

أنظمة التعلم الآلي:
  الكود + البيانات + النموذج → التطبيق

هذا يخلق تحديات فريدة:

التحدي	مثال
انجراف البيانات	تغير سلوك المستخدم، تدهور توقعات النموذج
انحراف التدريب-التقديم	الميزات تُحسب بشكل مختلف في التدريب مقابل الإنتاج
قابلية التكرار	"عملت على جهازي" لكن مع البيانات والنماذج
الإخفاقات الصامتة	النموذج يُرجع توقعات، لكنها خاطئة

MLOps مقابل DevOps مقابل LLMOps

الجانب	DevOps	MLOps	LLMOps
المخرج	كود التطبيق	نموذج + بيانات + كود	موجهات + تكوين LLM
الاختبار	اختبارات الوحدة/التكامل	التحقق من النموذج + اختبارات البيانات	مجموعات التقييم
التحكم في الإصدار	Git للكود	Git + DVC للبيانات/النماذج	التحكم في إصدار الموجهات
المراقبة	وقت التشغيل، زمن الاستجابة	انجراف البيانات، دقة النموذج	الجودة، التكلفة، السلامة
إعادة التدريب	غير متاح	مستمر/مجدول	الضبط الدقيق

منظومة MLOps

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    مكدس MLOps                        │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  التحكم في الإصدار │  DVC, Git LFS, Pachyderm       │
│  التنسيق          │  Kubeflow, Airflow, Prefect     │
│  مخزن الميزات     │  Feast, Tecton, Hopsworks       │
│  سجل النماذج      │  MLflow, W&B, Neptune           │
│  التقديم          │  BentoML, Seldon, KServe        │
│  المراقبة         │  Evidently, Arize, WhyLabs      │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

سياق السوق

أصبح MLOps ضرورياً مع توسع المؤسسات في التعلم الآلي:

• حجم السوق: $1.1 مليار (2022) → $21.1 مليار متوقع (2026)
• معدل النمو: ~37% CAGR
• نطاق الرواتب: مهندسو MLOps يكسبون $120K-$240K

الرؤية الرئيسية: MLOps ليس عن أي أداة واحدة—إنه عن إنشاء ممارسات تجعل أنظمة التعلم الآلي موثوقة وقابلة للتكرار وقابلة للصيانة.

التالي، سنستكشف دورة حياة التعلم الآلي وكيف تتصل المراحل المختلفة. :::