25 أغسطس 2023·1 دقيقة قراءة

تبتكر شركة Capital One التعلم الآلي، مما يعزز تقدم الصناعة من خلال تجميع النماذج الموحدة مفتوحة المصدر

من خلال تعزيز فعالية الفريق في التعلم الآلي، قامت Capital One بتطوير وإصدار Federated Model Aggregation (FMA) - وهو مشروع مفتوح المصدر يعمل على تحسين الاستفادة من التعلم الموحد. توفر المنصة تكاملًا غير مسبوق وإمكانيات للمستخدم النهائي في هذا المجال.

تبتكر شركة Capital One التعلم الآلي، مما يعزز تقدم الصناعة من خلال تجميع النماذج الموحدة مفتوحة المصدر

في اتجاه تصاعدي تحويلي، تم إعداد منهجية التعلم الآلي للترقية من خلال تقديم نهج جديد نسبيًا - التعلم الموحد (FL). يقود العملاق المالي Capital One عصرًا جديدًا، ويعزز روح التدريب النموذجي اللامركزي، مما يقلل من الحاجة إلى تخزين البيانات المركزية. من خلال عرض تفاصيل الابتكار الرائد للشركة، يعرض كيني بين، مهندس برمجيات التعلم الآلي في Capital One ، مشروعهم الجديد مفتوح المصدر — تجميع النماذج الموحدة (FMA).

تم تصميم FMA لتمكين المبرمجين ذوي القدرات غير المقيدة من تشغيل خطوط التعلم الآلي الخاصة بهم في جو موحد، مع الاستفادة من المزايا التي توفرها FL. إنها مجموعة رائدة من وحدات بايثون. إلى جانب توفير موصلات لتبسيط الاتصال بين هذه الوحدات، يوفر FMA مرونة إضافية للربط مع المكونات المخصصة.

ولزيادة توسيع قدرات FMA، تشرح Bean عميلها الشامل المصمم لتعزيز تفاعلات خدمة العملاء؛ مجمع لاستيعاب ترقيات النموذج من عملاء متعددين، وخدمة واجهة برمجة التطبيقات (API) للتعامل مع تفاعلات واجهة المستخدم وواجهة برمجة التطبيقات (API) بين المكونات داخل النظام.

أثناء مناقشة أصول FMA، قال Bean، وهو أحد المطورين الرئيسيين وراء المشروع، أنه تم إنشاء الأداة مفتوحة المصدر لتلبية احتياجات المطورين الذين يتوقون إلى صقل النماذج بناءً على البيانات التي يتم الحصول عليها من مواقع مختلفة، والتي غالبًا ما يتعذر الوصول إليها لإزالتها من المواقع الأصلية. ويؤكد أن هناك فرصة لتوظيف خدمة FMA وإدخال التعلم الموحد إلى أسطح عملية التدريب عندما يتم استخدام النموذج بطريقة موزعة.

كانت الرؤية المركزية وراء FMA، وفقًا لـ Bean، هي تصميم أداة قابلة للتكيف وقابلة لإعادة الاستخدام، ودمجها بسهولة في أطر التدريب النموذجية الموجودة مسبقًا. يعكس Bean أن هذه هي الطريقة الأساسية التي ولد بها مفهوم خدمة FMA.

كان التركيز الرئيسي الآخر لفريق التطوير خلال بداية FMA هو النشر السهل. بأمر واحد فقط، يمكن تشغيل النماذج بسرعة باستخدام FMA. يعزو Bean سهولة التشغيل هذه إلى تكامل المشروع مع Terraform، وهي أداة للبنية التحتية كتعليمات برمجية من HashiCorp.

يكشف Bean عن رحلة FMA، ويكشف أن المشروع تم تصوره في البداية لحالة استخدام محددة، ولكن تم التعرف بسرعة على إمكانات التطبيقات الأوسع، مما أدى إلى اتخاذ القرار بجعله عرضًا مفتوح المصدر. ويضيف بين، مرددًا إيمان Capital One بالإمكانات المتبادلة لمجتمع التكنولوجيا مفتوحة المصدر، كانت كابيتال وان دائمًا مستفيدًا من التكنولوجيا مفتوحة المصدر، ونحن نؤمن بشدة بالمساهمة في المجتمع الذي ساعدنا بشكل كبير من خلال التحول التكنولوجي.

مع الطموح لمواصلة تحسين FMA، يعمل الفريق بجد على اكتشاف الميزات وتعزيز تفاعلهم مع المجتمع الأوسع لتسريع تلقي التعليقات. وهم يعملون أيضًا على توسيع مكونات المشروع لتشمل لغات إضافية. يمثل تأثير FMA على عالم التعلم الآلي قوة المشاريع مفتوحة المصدر، مثلما رأينا مع منصات مثل AppMaster.

Easy to start
Create something amazing

Experiment with AppMaster with free plan.
When you will be ready you can choose the proper subscription.

Get Started