يشير نشر النموذج، في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، إلى عملية دمج نموذج التعلم الآلي المدرب في أنظمة الإنتاج والتطبيقات، من أجل الاستفادة من القدرات التنبؤية للنموذج لإنشاء بيانات في الوقت الفعلي. - القرارات الموجهة. تتضمن هذه العملية تحويل خوارزميات ونماذج تعلم الآلة المجردة إلى تطبيقات عملية يمكن الوصول إليها واستخدامها من قبل المستخدمين النهائيين أو أصحاب المصلحة التجاريين أو الأنظمة الأخرى داخل النظام البيئي للمؤسسة.
يتضمن نشر نموذج التعلم الآلي عادةً ثلاث خطوات أساسية: التدريب والتحقق من الصحة والخدمة. تتضمن مرحلة التدريب اختيار خوارزمية مناسبة، ومعالجة البيانات مسبقًا، وتدريب النموذج على عمل تنبؤات، وتحسين النموذج للحصول على أفضل أداء. تتكون مرحلة التحقق من الصحة من تقييم النموذج بناءً على مقاييس الأداء واستخدام تقنيات مختلفة، مثل التحقق المتبادل، لتعزيز الدقة التنبؤية للنموذج. خلال مرحلة التقديم، يتم دمج النموذج المدرب والمتحقق من صحته في أنظمة الإنتاج أو التطبيقات، مما يجعله في متناول المستخدمين النهائيين أو الأنظمة الأخرى لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
يمكن تصنيف نشر النموذج إلى نوعين رئيسيين: النشر عبر الإنترنت (في الوقت الفعلي) والنشر دون اتصال (الدفعة). يسمح النشر عبر الإنترنت للنموذج بإنشاء تنبؤات في الوقت الفعلي استجابةً لاستعلامات المستخدم أو البيانات المتدفقة، بينما ينشئ النشر دون اتصال تنبؤات في الوضع الدفعي، عادةً على أساس مجدول مسبقًا. يعتمد الاختيار بين هذين النوعين على حالة الاستخدام المحددة ووقت الاستجابة المطلوب لتوليد التنبؤات.
يعد النشر الناجح للنموذج خطوة حاسمة في دورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، كما أن القدرة على نشر نماذج التعلم الآلي وإدارتها بسلاسة على نطاق واسع أمر ضروري للحصول على قيمة ملموسة وتحقيق عائد الاستثمار الأمثل من استثمارات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. نظرًا لأن النظام الأساسي AppMaster no-code مصمم لإنشاء تطبيقات الواجهة الخلفية والويب والهواتف المحمولة بسهولة، فإنه يساعد في تبسيط عملية نشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج.
يمكن مواجهة تحديات مختلفة أثناء عملية نشر النموذج، بما في ذلك إدارة التبعيات، والمعالجة المسبقة للبيانات، والإصدار، والمراقبة، وقابلية التوسع، والأداء. أحد التحديات الرئيسية هو الحفاظ على الاتساق بين بيئة التطوير وبيئة الإنتاج، حيث يمكن أن تؤدي التناقضات إلى مشكلات في أداء النموذج وحتى تجعل النموذج غير قابل للاستخدام. بإمكان AppMaster المساعدة في مواجهة هذه التحديات من خلال إنشاء تطبيقات قابلة للتنفيذ وقابلة للتطوير استنادًا إلى Go وVue3 وKotlin و Jetpack Compose لنظام Android أو SwiftUI لنظام IOS، مما يضمن الاتساق عبر البيئات المختلفة.
من أجل تبسيط عملية نشر النموذج، غالبًا ما تستخدم المؤسسات الأدوات والأطر والأنظمة الأساسية التي يمكنها تبسيط التعقيدات وتقليل المهارات المطلوبة لنشر نماذج تعلم الآلة. تعمل AppMaster ، باعتبارها منصة شاملة no-code ، على تمكين المستخدمين من الاستفادة من قدراتها الواسعة لإنشاء نماذج التعلم الآلي واختبارها وتحسينها ونشرها وإدارتها بأقل جهد ممكن، مما يمكّن حتى مطورًا مواطنًا واحدًا من إنشاء حل برمجي كامل. من خلال توفير واجهة سهلة drag-and-drop لتصميم تطبيقات الواجهة الخلفية والويب وتطبيقات الهاتف المحمول، يعمل AppMaster على تسريع عمليات التطوير والنشر مع تقليل التكاليف والتخلص من الديون التقنية.
علاوة على ذلك، يقوم AppMaster بإنشاء تطبيقات من الصفر في كل مرة يتم فيها إجراء تغيير على المخططات، مما يضمن عدم وجود أي ديون فنية في النظام. وهذا يعني أنه حتى المستخدمين غير التقنيين يمكنهم تجربة تكوينات وخوارزميات ونماذج مختلفة في بيئة خالية من المخاطر. يدعم النظام الأساسي التكامل مع أي قاعدة بيانات متوافقة مع Postgresql باعتبارها مخزن البيانات الأساسي ويوفر واجهة خلفية عديمة الحالة، مما يجعل تطبيقات AppMaster قابلة للتطوير بشكل لا يصدق ومناسبة لكل من المؤسسات الكبيرة وحالات الاستخدام عالية التحميل.
باختصار، يشير نشر النموذج في سياق الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة إلى التكامل السلس لنماذج التعلم الآلي المدربة في أنظمة الإنتاج أو التطبيقات أو الخدمات. تتيح هذه الخطوة المتكاملة في دورة حياة تطوير تعلم الآلة للمؤسسات استخلاص رؤى قيمة واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات في الوقت الفعلي أو في الوضع الدفعي. تساعد منصة AppMaster no-code في التغلب على التحديات الشائعة المرتبطة بنشر نماذج تعلم الآلة، وتبسيط العملية لتزويد المؤسسات بحلول أسرع وأكثر فعالية من حيث التكلفة وموثوقة للذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.
