نشر النماذج

المفهوم:

يشير نشر النموذج إلى عملية نقل نموذج التعلم الآلي من بيئة التطوير إلى بيئة الإنتاج حتى يمكن استخدامه من قبل المستخدمين النهائيين.

خطوات النشر العملية:

• تطوير النموذج: قم بتدريب وتقييم نموذج التعلم الآلي باستخدام بيانات عالية الجودة.
• تحويل النموذج: قم بتحويل النموذج إلى شكل قابل للنشر، مثل Pickle أو ONNX.
• استضافة النموذج: استضف النموذج على منصة مناسبة، مثل AWS SageMaker أو Azure Machine Learning.
• معالجة الخدمة: قم بإنشاء نقطة نهاية للخدمة يمكن للمستخدمين النهائيين من خلالها الوصول إلى النموذج وإجراء التنبؤات.
• مراقبة النموذج: راقب أداء النموذج في الإنتاج وحاول اكتشاف أي انحرافات أو مشكلات.

المفاهيم الرئيسية:

• خدمة النموذج: عملية جعل النموذج متاحًا للمستخدمين النهائيين من خلال نقطة نهاية للخدمة.
• MLOps: مجموعة من الممارسات التي تجمع بين تطوير البرمجيات وهندسة البيانات وعمليات التعلم الآلي.
• CI/CD لـ ML: تطبيق منهجيات CI/CD (التكامل المستمر والتسليم المستمر) على نشر نماذج التعلم الآلي.

مثال Python:

# استيراد مكتبات اللازمة
import pickle
from flask import Flask, request, jsonify

# تحميل النموذج
model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))

# إنشاء تطبيق Flask
app = Flask(__name__)

# إنشاء نقطة نهاية للتنبؤ
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # الحصول على بيانات الإدخال
    data = request.get_json()
    
    # إجراء التنبؤ
    prediction = model.predict(data['features'])
    
    # إرجاع التنبؤ
    return jsonify({'prediction': prediction})

# تشغيل التطبيق
if __name__ == "__main__":
    app.run()

تلميحات لتحسين إمكانية الوصول:

• استخدم لغة واضحة وموجزة.
• تجنب استخدام المصطلحات التقنية قدر الإمكان.
• قدم أمثلة عملية لشرح المفاهيم.
• تجنب استخدام الكلمات الاختصارية دون شرحها.