وبینار: هوش‌مصنوعی در عملیات (MLOps) 🤖⚙️

هوش مصنوعی (AI) این روزها در زندگی ما نقش بسیار بزرگی پیدا کرده و در صنایع مختلف تحول ایجاد کرده است. اما وقتی حرف از استفاده عملی و واقعی مدل‌های هوش‌مصنوعی می‌شود، فقط ساخت مدل کافی نیست. مدل باید در دنیای واقعی و به صورت مداوم کار کند و عملکردش حفظ شود. اینجاست که مفهوم MLOps یا عملیات هوش‌مصنوعی وارد می‌شود.

MLOps چیست؟ 🚀

MLOps مخفف عبارت Machine Learning Operations است، یعنی عملیاتی که برای توسعه، استقرار و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) انجام می‌شود. به زبان ساده، MLOps مثل پلی است که دنیای توسعه مدل‌های هوش‌مصنوعی را به دنیای واقعی کسب‌وکار و سیستم‌های عملیاتی متصل می‌کند.

هدف MLOps این است که مدل‌ها را به شکلی سریع، مطمئن و خودکار به کار بیندازیم و همزمان از عملکرد و کیفیت آن‌ها مراقبت کنیم. یعنی مدل نه فقط ساخته شود، بلکه در طول زمان اصلاح شود، مشکلاتش رفع شود و با تغییر شرایط به‌روزرسانی گردد.

سرفصل‌های وبینار

در این وبینار دو ساعته، دکتر وحید محمدزاده، دیتاساینتیست سابق شرکت ولوو سوئد، موضوعات مهم و کاربردی MLOps را با شما در میان می‌گذارد. این سرفصل‌ها به شما کمک می‌کنند تا با اصول و روش‌های استقرار و مدیریت مدل‌های هوش‌مصنوعی آشنا شوید.

1. الزامات استقرار 🏗️

وقتی مدل ساخته شد، باید آن را در سیستم عملیاتی شرکت یا سازمان به کار گرفت. اما این کار به همین سادگی نیست! باید ببینیم مدل چگونه در محیط واقعی اجرا شود، داده‌ها چگونه وارد شوند، مدل چطور پاسخ بدهد و چه پیش‌نیازهایی لازم است.

مثلاً:

• زیرساخت مورد نیاز: سرورها، فضای ذخیره‌سازی، شبکه و منابع کامپیوتری چطور باشد؟

• روش استقرار: مدل روی سرورهای ابری باشد یا سرورهای داخلی؟ یا به صورت کانتینر (مثل داکر) اجرا شود؟

• امنیت: داده‌ها و مدل چگونه محافظت شوند؟

• تطبیق با سیستم‌های موجود: مدل چگونه با نرم‌افزارها و سیستم‌های فعلی ارتباط برقرار کند؟

هدف این بخش این است که بدانید برای عملیاتی کردن مدل چه شرایطی لازم است و چگونه باید برنامه‌ریزی کرد.

2. بهینه‌سازی مدل 🎯

ساخت مدل فقط شروع کار است؛ مدل باید بهینه باشد تا بهترین نتیجه را بدهد. بهینه‌سازی یعنی مدل را طوری تنظیم کنیم که دقت و سرعت آن در اجرای کارها بهتر شود و منابع کمتری مصرف کند.

مواردی که در این بخش بررسی می‌شود:

• تنظیم پارامترها (Hyperparameter tuning): پارامترهای مدل چطور انتخاب و اصلاح شوند تا عملکرد بهبود یابد.

• کاهش پیچیدگی: مدل‌های ساده‌تر و سریع‌تر ایجاد کنیم که عملکرد تقریبا مشابهی داشته باشند.

• کاهش مصرف منابع: مثلاً مدل‌هایی بسازیم که حافظه کمتری مصرف کنند و سریع‌تر اجرا شوند.

• آموزش مجدد مدل: مدل در بازه‌های زمانی مختلف با داده‌های جدید به‌روزرسانی شود تا عملکردش بهتر و به‌روز باشد.

در نهایت، هدف بهینه‌سازی مدل این است که هم کیفیت نتایج بالا باشد و هم مدل در دنیای واقعی سریع و کارآمد عمل کند.

3. پایش عملکرد مدل‌ها 📊

یکی از مهم‌ترین چالش‌ها در MLOps این است که مدل‌ها در طول زمان کیفیت خود را از دست بدهند. به این اتفاق Drift می‌گویند، یعنی شرایط داده‌ها و محیط تغییر کرده و مدل دیگر به خوبی قبل عمل نمی‌کند.

پس باید به صورت دائم عملکرد مدل‌ها را زیر نظر داشت و اگر مشکلی دیدیم سریع واکنش نشان داد.

کارهایی که در این بخش یاد می‌گیریم:

• شاخص‌های عملکرد: معیارهایی مثل دقت، یادآوری (Recall)، صحت (Precision) و غیره را به طور منظم بررسی کنیم.

• پایش داده‌ها: بررسی کنیم داده‌هایی که وارد مدل می‌شوند تغییر کرده‌اند یا نه.

• آلارم و هشدار: اگر عملکرد مدل افت کرد یا داده‌ها نامناسب شدند، سیستم هشدار دهد.

• ثبت گزارش‌ها: تمام تغییرات، خطاها و عملکردها ثبت شود تا در آینده بتوانیم تحلیل کنیم.

با پایش صحیح می‌توانیم مشکلات را سریع پیدا کنیم و مدل را دوباره آموزش دهیم یا تنظیم کنیم.

4. ابزارهای مورد نیاز 🛠️

در این بخش به معرفی ابزارها و پلتفرم‌هایی می‌پردازیم که در MLOps کمک می‌کنند عملیات ساخت، استقرار، بهینه‌سازی و پایش مدل‌ها را راحت‌تر و خودکار کنند.

مثلاً:

• سیستم‌های مدیریت مدل: مثل MLflow، TensorBoard، یا Kubeflow که به ما کمک می‌کنند نسخه‌های مختلف مدل را ذخیره و مدیریت کنیم.

• پلتفرم‌های استقرار: ابزارهایی که مدل را به شکل سرویس آنلاین یا API ارائه می‌دهند، مثل AWS SageMaker، Azure ML یا Google AI Platform.

• ابزارهای پایش: نرم‌افزارهایی برای نظارت بر عملکرد مدل‌ها مثل Prometheus، Grafana و ابزارهای لاگ‌گیری.

• خودکارسازی فرآیندها: سیستم‌های CI/CD مخصوص مدل‌های ML که فرآیند آموزش، تست، استقرار و پایش را خودکار می‌کنند.

با شناخت این ابزارها، می‌توانید فرآیند MLOps را به صورت مؤثر و قابل تکرار در سازمان خود پیاده کنید.

چرا شرکت در این وبینار مهم است؟ 🤔

• یاد می‌گیرید چطور مدل‌های هوش‌مصنوعی را از مرحله تحقیق و ساخت، به مرحله عملیاتی تبدیل کنید.

• می‌فهمید چه مشکلاتی ممکن است در مسیر اجرای مدل‌ها پیش بیاید و چطور آن‌ها را حل کنید.

• با تکنیک‌های بهینه‌سازی و پایش آشنا می‌شوید که باعث می‌شود مدل‌ها همیشه عملکرد خوبی داشته باشند.

• ابزارهای روز دنیا را می‌شناسید که به شما کمک می‌کنند فرآیندهای MLOps را ساده و سریع‌تر کنید.

• از تجربیات یک متخصص حرفه‌ای و با تجربه در شرکت ولوو بهره‌مند می‌شوید.

جمع‌بندی 🌟

وبینار هوش‌مصنوعی در عملیات (MLOps) فرصتی عالی است برای کسانی که می‌خواهند پا را فراتر از ساخت مدل بگذارند و مدل‌های هوش‌مصنوعی را در دنیای واقعی به کار بگیرند. این وبینار با تمرکز بر استقرار، بهینه‌سازی، پایش و ابزارهای مورد نیاز، دانش و مهارت‌های عملیاتی لازم را به شما منتقل می‌کند.

اگر دوست دارید بدانید چطور یک مدل هوش‌مصنوعی را به صورت مداوم و مطمئن در کسب‌وکارتان اجرا کنید و از آن نتیجه بگیرید، این وبینار را از دست ندهید!