مستودع Repo من هارفرد لأقوى مسار في صناعة أنظمة التعلم الآلي ML
نشر نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئة إنتاجية وواسعة النطاق هو التحدي الأكبر لمهندسي تعلم الآلة، إذ يمثل تدريب النموذج 10% فقط من العمل؛ وهو ما يتطلب إتقان دورة الحياة الكاملة للنظام !!
يقدم البروفيسور Vijay Janapa Reddi من جامعة هارفارد هذا المرجع العملي القوي الذي يغطي المراحل الخمس الأساسية التي يحتاجها كل مهندس للانتقال بنجاح من دفتر الملاحظات إلى النظام الحقيقي ::
✴️ التصميم: لبناء معماريات تعلم آلة قابلة للتوسع والمرونة.
✴️ البناء: لتأسيس مسارات بيانات موثوقة ومخازن ميزات متينة.
✴️ النشر على السحابة، والأجهزة الطرفية (Edge)، والهواتف المحمولة.
✴️ التشغيل (MLOps): وهو دمج لعمليات التطوير والنشر مع المراقبة والتسجيل وآليات التراجع التلقائية.
✴️ التحسين لكفاءة زمن الاستجابة، واستغلال الطاقة والذاكرة على نطاق واسع.
إتقان هذه المراحل الخمس هو جسر المهارة الذي يفصل بين مهندس تعلم الآلة المبتدئ والمهندس القادر على تولي أدوار قيادية، تسرع الانتقال من تطوير النماذج التجريبية إلى بناء منتجات حقيقية وفعالة !!!
[ يقدم هذا الريبو – المعتمد على مقرر (CS249r) من هارفارد – الدليل التعليمي مفتوح المصدر بالكامل، والمختبرات العملية مع كود TinyTorch المخصص للتعلم.]
رابط الريبو 🔗
سوريا
مصر
الإمارات
السعودية
قطر
