خطوط أنابيب التعلم الآلي دون اتصال مقابل خطوط الأنابيب عبر الإنترنت: مفتاح توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي

تسلط هذه المقالة الضوء على الفرق الحاسم بين خطوط أنابيب تعلم الآلة دون اتصال وخطوط الأنابيب عبر الإنترنت في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسيع. تتعامل خطوط الأنابيب دون اتصال مع معالجة الدُفعات، مثل جمع البيانات وETL وتدريب النماذج، بينما توفر خطوط الأنابيب عبر الإنترنت تنبؤات في الوقت الفعلي أو شبه الفعلي للمستخدمين. تُشدد المقالة على أهمية فصل هذين النوعين من خطوط الأنابيب، وتستخدم خط أنابيب الميزات لضبط نموذج SLM للتلخيص مثالًا على ذلك. تشرح كيفية بناء عملية توليد مجموعات البيانات قابلة للتكرار، وقابلة للتتبع، وقابلة للتوسيع باستخدام أطر عمل MLOps مثل ZenML. تستخرج هذه العملية البيانات من MongoDB، وتُعالجها عبر مراحل متعددة، وتنشرها أخيرًا على Hugging Face. إن فهم هذا الفصل أمر بالغ الأهمية لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي قوية على مستوى الإنتاج.