Filter by دسته‌ها
آموزش هوش مصنوعی و انواع آن
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
اصول هوش مصنوعی
پایتون و ابزارهای یادگیری عمیق
کتابخانه‌ های یادگیری عمیق
یادگیری با نظارت
یادگیری بدون نظارت
یادگیری تقویتی
یادگیری عمیق
یادگیری نیمه نظارتی
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعی
بینایی ماشین
پردازش زبان طبیعی
پردازش گفتار
چالش‌های عملیاتی
داده کاوی و بیگ دیتا
رایانش ابری و HPC
سیستم‌‌های امبدد
علوم شناختی
دیتاست
اخبار
رسانه‌ها
آموزش پردازش زبان طبیعی
آموزش علوم داده
اینفوگرافیک
پادکست
ویدیو
رویدادها
کاربردهای هوش مصنوعی
کسب‌و‌کار
تحلیل بازارهای هوش مصنوعی
کارآفرینی
هوش مصنوعی در ایران
هوش مصنوعی در جهان
 نقش DevOps در توسعه هوش مصنوعی چیست؟

نقش DevOps در توسعه هوش مصنوعی چیست؟

برای آنکه نقش DevOps در توسعه هوش مصنوعی را دریابیم، در ابتدا باید به پاسخ این پرسش بپردازیم که DevOps چیست؟

DevOps چیست؟

دواپس یک رویکرد توسعه نرم‌افزاری است که ترکیبی از تیم‌های توسعه (Development) و عملیات (Operations) را برای ساده‌سازی فرایند تحویل نرم‌افزار و بهبود همکاری و کارآیی به کار می‌گیرد. این رویکرد بر اتوماسیون، یکپارچگی مستمر، تحویل مستمر و همکاری نزدیک بین نقش‌های مختلف در دوره عمر توسعه نرم‌افزار تاکید می‌کند و سازمان‌ها را قادر می‌سازد نرم‌افزارهای با کیفیت بالا را با کارایی بیشتر و سرعت بالاتر به مشتریان تحویل دهند.

DevOps در توسعه هوش مصنوعی

هوش مصنوعی چیست؟

بسیاری از افراد نمی‌دانند که هوش مصنوعی چیست و با واژه‌های معادل آن یعنی Artificial Intelligence و AI آشنایی ندارند، هوش مصنوعی رشته‌ای از علوم کامپیوتر است که تمرکز اصلی آن توسعه و پیشرفت الگوریتم‌ها و مدل‌هایی است که برای انجام وظایفی صورت می‌گیرد که عمدتا نیازمند به حضور انسان است. هدف اصلی Ai، توسعه و ساخت سیستم‌هایی است که قادر به فکر کردن، یادگیری، تفکر و حل مسائل باشند.

آشنایی با مهم‌ترین چالش‌های Ai

در بررسی نقش دواپس در توسعه هوش مصنوعی، آشنایی با مهم‌ترین چالش‌های Ai حائز اهمیت بسیاری است. برخی از کلیدی‌ترین چالش‌های این فناوری در این مسیر عبارتند از:

  1. کیفیت و دسترسی به داده: مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌های با کیفیت و متنوع برای آموزش و اعتبارسنجی وابسته‌اند. با این حال، تهیه و آماده‌سازی مجموعه داده‌های بزرگ و مسائل مربوط به دسترسی و کیفیت داده ممکن است چالش مهمی باشد. 
  2. پیچیدگی و قابلیت تفسیر مدل‌ها: مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های یادگیری عمیق (deep learning) می‌توانند بسیار پیچیده و دشوار در تفسیر باشند. درک عملکرد دقیق این مدل‌ها و توضیح تصمیم‌گیری آن‌ها به سایر صاحبان سهم و کاربران نهایی می‌تواند چالش باشد.
  3. قابلیت مقیاس‌پذیری و نیازمندی‌های منابع: آموزش و استقرار مدل‌های Ai می‌تواند نیازمند منابع محاسباتی قابل‌توجهی باشد. با افزایش اندازه و پیچیدگی مدل‌های Ai، سازمان‌ها باید زیرساخت و منابع مورد نیاز برای پشتیبانی از آموزش و استقرار به مقیاس بزرگ را در نظر بگیرند، از جمله قدرت محاسباتی، ظرفیت ذخیره‌سازی و حافظه.
  4. مسائل اخلاقی و قانونی: از دیگر چالش‌های هوش مصنوعی آن است که استفاده از داده‌های شخصی و مسائل مربوط به حریم شخصی باید مورد توجه قرار گیرد، تا با مقررات مربوطه سازگار باشد و اطلاعات کاربران را محافظت کند.
  5. فناوری در حال تحول سریع: حوزه هوش مصنوعی به طور مداوم در حال تحول است و الگوریتم‌ها، چارچوب‌ها و تکنیک‌های جدید به‌صورت منظم ظاهر می‌شوند.
  6. ادغام با سیستم‌های موجود: مدل‌های Ai ممکن است نیازمند تعامل با سیستم‌های قدیمی، پایگاه داده‌ها یا رابط‌های برنامه‌نویسی باشند که برنامه‌ریزی و تلاش‌های ادغام دقیق را می‌طلبد. مسائل سازگاری و اختلال در جریان کارهای موجود باید در فرایند ادغام مدنظر قرار بگیرد.
ابزارهای Devops

مزایای استفاده از DevOps در هوش مصنوعی

در بررسی نقش DevOps در توسعه هوش مصنوعی باید به این نکته هم اشاره کرد که مزایای استفاده از DevOps در هوش مصنوعی قابل‌توجه است و اعمال اصول آن در توسعه هوش مصنوعی به مزایای متعددی منجر می‌شود که برخی از آنها عبارتند از:

  1. افزایش همکاری: DevOps همکاری و ارتباط بین تیم‌های مختلف درگیر در توسعه Ai مانند دانشمندان داده(Data scientists)، مهندسان (Engineers) و نیروهای عملیاتی( Operations) را ترویج می‌دهد. این رویکرد همکاری منجر به اشتراک‌گذاری دانش، تقویت تیم‌ها می‌شود که در نتیجه فرایندهای توسعه Ai بهبود می‌یابد.
  2. کاهش زمان تا رسیدن به بازار: DevOps بر روی خودکارسازی و تحویل پیوسته تأکید می‌کند و این امکان را می‌دهد که مدل‌های هوش مصنوعی به صورت سریع و مکرر استقرار یابند. با خودکارسازی فرایندهای ساخت، آزمون و استقرار، سازمان‌ها می‌توانند زمان مورد نیاز برای توسعه و ارائه راهکارهای هوش مصنوعی را به طرز قابل‌توجهی کاهش دهند و در بازار رقابتی مزیتی را بدست آورند.
  3. بهبود کیفیت و قابلیت اعتماد: استفاده از اصول DevOps، مانند آزمون خودکار(automated testing) و نظارت پیوسته(monitoring)، باعث بهبود کیفیت و قابلیت اعتماد مدل‌های هوش مصنوعی می‌شود. سازمان‌ها می‌توانند مشکلات را در مراحل زودهنگام توسعه شناسایی و رفع کرده و راهکارهای Ai قوی و پایدارتری را ارائه دهند.
  4. قابلیت مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری: اصول DevOps امکان مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری زیرساخت و منابع Ai را فراهم می‌کند. با استفاده از پلتفرم‌های ابری (cloud-based platforms)، کانتینرسازی (containerization) و اصول زیرساخت به صورت کد، سازمان‌ها قادر خواهند بود بر اساس نیاز مقیاس زیرساخت‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی را به راحتی افزایش یا کاهش دهند.
  5. افزایش امنیت: یکی دیگر از مزایای استفاده از DevOps افزایش امنیت است. در واقع با یکپارچه‌سازی ملاحظات امنیتی از مراحل ابتدایی توسعه، سازمان‌ها می‌توانند آسیب‌پذیری‌ها و تهدیدات ممکن را شناسایی و مقابله کنند و امنیت سیستم‌ها و داده‌های هوش مصنوعی را تضمین کنند.
  6. بهبود مداوم: با جمع‌آوری بازخورد کاربران و نظارت بر عملکرد سیستم، سازمان‌ها قادر خواهند بود، مدل‌ها و زیرساخت هوش مصنوعی خود را بهبود بخشند و به مرور زمان نسخه‌های بهتری را ارائه دهند.
  7. بهینه‌سازی هزینه: با خودکارسازی و بهینه‌سازی استفاده از منابع و کاهش زمان چرخه توسعه، DevOps به سازمان‌ها در بهینه‌سازی هزینه‌های مرتبط با توسعه هوش مصنوعی کمک می‌کند.
DevOps و ai

تکنیک‌ها و ابزارهای دواپس در توسعه هوش مصنوعی

آخرین موضوعی که در بررسی نقش دواپس در توسعه هوش مصنوعی برجسته می‌شود، تکنیک‌ها و ابزارهای دواپس برای توسعه هوش مصنوعی است که شامل موارد زیر می‌شوند:

  1. سیستم‌های کنترل نسخه: ابزارهایی مانند Git، به تیم‌ها امکان همکاری در پروژه‌های هوش مصنوعی، پیگیری تغییرات و مدیریت مخازن کد را می‌دهند. سیستم‌های کنترل نسخه از صحت کد اطمینان حاصل می‌کنند، همکاری را تسهیل می‌نمایند و در صورت نیاز امکان بازگشت به نسخه‌های قبلی را فراهم می‌کنند.
  2. یکپارچگی پیوسته (CI): ابزارهای CI مانند Jenkins ،Travis CI و GitLab CI فرایند ساخت، آزمون و یکپارچه‌سازی تغییرات کد را به صورت خودکار انجام می‌دهند. آنها اطمینان حاصل می‌کنند که تغییرات توسط اعضای مختلف تیم می‌توانند به صورت پیوسته تلفیق و آزمون شوند که منجر به کاهش مشکلات یکپارچگی و بهبود کیفیت کد می‌شود.
  3. کانتینرسازی: ابزارهایی مانند Docker و Kubernetes  برای کانتینرسازی در توسعه Ai استفاده می‌شوند. کانتینرها مدل‌های هوش مصنوعی، وابستگی‌ها و پیکربندی‌ها را در بر می‌گیرند و امکان استقرار، مقیاس‌پذیری و قابلیت حمل‌و‌نقل در محیط‌های مختلف را فراهم می‌کنند.
  4. مدیریت پیکربندی: ابزارهایی مانند Ansible ،Chef و Puppet به مدیریت و خودکارسازی پیکربندی زیرساخت‌ها و محیط‌های Ai کمک می‌کنند. آنها امکان تنظیم‌های یکپارچه و بازتولید پذیر را فراهم می‌کنند که استقرار و مدیریت برنامه‌های هوش مصنوعی در محیط‌های مختلف را آسان می‌سازد.
  5. استقرار پیوسته (CD): ابزارهای CD استقرار خودکار برنامه‌های هوش مصنوعی در محیط‌های تولید را پس از عبور از آزمون‌های مورد نیاز امکان‌پذیر می‌کنند. ابزارهایی مانند Jenkins ،GitLab CI/CD یا AWS CodePipeline واردات و استقرار را به صورت خودکار و بی‌درنگ انجام می‌دهند که منجر به کاهش زمان تا ورود به بازار برای راه‌حل‌های Ai می‌شود.
  6. زیرساخت به‌صورت کد (IaC): ابزارهای Devops(دواپس) مانند Terraform و AWS CloudFormation  به استقرار و مدیریت زیرساخت‌های هوش مصنوعی با استفاده از کد کمک می‌کنند. زیرساخت به صورت کد از یکپارچگی، مقیاس‌پذیری و تکرارپذیری پیکربندی زیرساخت‌ها اطمینان حاصل می‌کند و مدیریت سیستم‌های پیچیده هوش مصنوعی را آسان می‌کند.
  7. آزمون خودکار: در زمینه نقش دواپس در توسعه Ai مطمنا با چارچوب‌ها و ابزارهای آزمون خودکار مانندpytest و TensorFlow’s tf.test وSelenium برمی‌خوریم که آزمون مدل‌ها و برنامه‌های هوش مصنوعی را به صورت خودکار انجام می‌دهند. آزمون خودکار کیفیت کد، عملکرد و عملکرد را بهبود می‌بخشد و تلاش‌های دستی را کاهش داده و قابلیت اعتماد را افزایش می‌دهد.
  8. نظارت و ثبت وقایع: ابزارهایی مانندPrometheus، مجموعه ELK (Elasticsearch ،Logstash،Kibana) یا AWS CloudWatch، قابلیت نظارت و ثبت وقایع برای برنامه‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کنند. آنها به رصد معیارهای عملکرد، شناسایی ناهنجاری‌ها و رفع مشکلات کمک می‌کنند و عملکرد و قابلیت اطمینان بهینه را ارائه می‌دهند.
  9. ابزارهای همکاری و ارتباط: ابزارهای همکاری مانند Slack ،Microsoft Teams و Jira، ارتباطات، مدیریت و همکاری بین اعضای تیم کاری در پروژه‌های هوش مصنوعی را تسهیل می‌کنند. این ابزارها هماهنگی، به اشتراک‌گذاری دانش و دیداری پروژه را بهبود می‌بخشند.
  10. پلتفرم‌های ابری: ارائه‌دهندگان ابری مانندAWS ،Azure یا Google Cloud، خدمات و زیرساخت‌های مربوط به هوش مصنوعی از جمله چارچوب‌های آموزش مدل Ai، ذخیره‌سازی داده، منابع محاسباتی مقیاس‌پذیر و گزینه‌های استقرار را ارائه می‌دهند. بهره‌برداری از پلتفرم‌های ابری فرایندهای توسعه و استقرار هوش مصنوعی را ساده‌تر می‌کند.

این‌ها تنها چند نمونه از ابزارهای دواپس است که برای توسعه هوش مصنوعی استفاده می‌شود. انتخاب ابزارها بستگی به نیازها و ترجیحات خاص تیم توسعه و پروژه هوش مصنوعی دارد.

میانگین امتیاز / 5. تعداد ارا :

مطالب پیشنهادی مرتبط

اشتراک در
اطلاع از
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
لطفاً برای تکمیل این فرم، جاوا اسکریپت را در مرورگر خود فعال کنید.