Weights & Biases: أداة لـ 6 من مشاريع التعلم الآلي

منصة Weights & Biases هي أداة مبتكرة صُممت خصيصاً للمطورين لتسهيل عملية تطوير الذكاء الاصطناعي، وذلك من خلال تقديم حلول شاملة لتتبع تجارب التعلم الآلي وتحسين النماذج.

تجمع المنصة بين أدوات تدريب النماذج وتحليل البيانات وتصحيح الأخطاء، مما يسمح للمطورين بإدارة الموارد بكفاءة وزيادة دقة العمل، لما تقدمه المنصة من خدمات عديدة مثل مراقبة الأداء في الوقت الفعلي، وتصميم لوحات عرض جماعية، وتسهيل العمل الجماعي.

تعرف في هذا المقال على كافة المعلومات الأساسية حول المنصة، وكيفية استخدامها لتلبية احتياجات المطورين والباحثين الذين يعملون على مشاريع كبيرة ومعقدة.

ما هي Weights & Biases وكيف تعمل؟

هي منصة مخصصة لمطوري الذكاء الاصطناعي، تهدف لتوفير أدوات تدريب وتحسين النماذج، واستخدام النماذج الأساسية “Foundation models”، مما يجعل عملية تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر تنظيماً وسهولة.

تتكون بشكل أساسي من 3 عناصر، هي:

• W&B Models: مجموعة من الأدوات البسيطة والفعالة التي تساعد بشكل أساسي في تدريب وتحسين النماذج، وتتضمن تتبع تجارب التعلم الآلي، وتحسين النموذج من خلال ضبط الإعدادات، ومشاركة النماذج مع الآخرين. 
• W&B Weave: أداة خفيفة الوزن تستخدم في تقييم وتتبع تجارب التعلم الآلي التي تستخدم النماذج اللغوية الكبيرة “LLMs”.
• W&B Core: مجموعة من الأدوات القوية التي تستخدم في إدارة البيانات، وعرض وتحليل البيانات الموجودة في شكل جداول، وتوثيق الاكتشافات.

كيفية الاستخدام لتتبع تجارب التعلم الآلي

يمكنك الاعتماد على Weights & Biases لتتبع تجارب التعلم الآلي ومقارنتها، وتصور البيانات كما يلي:

• يمكنك نسخ الكود الخاص بالمنصة وإضافته إلى سكربت Python أو أي مكتبة من المكتبات الشهيرة مثل TensorFlow و Pytouch لبدء تسجيل النتائج.
•  تتيح لك أيضاً المنصة تصور النتائج ومقارنتها من خلال لوحات عرض تفاعلية، تظهر مقاييس الأداء والخسارة بشكل فوري، بالإضافة إلى المقارنة بين النماذج الحالية والنماذج السابقة بسهولة.
• تحتفظ منصة بكافة النماذج والبيانات التي تحتاجها لإعادة إنتاج النماذج لاحقاً، بما في ذلك الإعدادات وأوزان النماذج والملفات والبيانات المستخدمة.
• تراقب المنصة أداء واستخدام CPU و GPU أثناء عملية التدريب بشكل مباشر، مما يساعد على تحديد نقاط الاختناق “bottlenecks” أثناء التدريب، وتجنب إهدار الموارد باهظة الثمن.
• تصحيح الأخطاء في عمل النموذج عبر تحديد المشكلة خلال التدريب والعمل على تصحيحها.
• إمكانية العمل الجماعي على المشاريع المشتركة، ومتابعة العمل باستمرار من خلال سطح المكتب أو الجوال.

أمثلة على استخدام المنصة في مشاريع التعلم الآلي

يمكن استخدام أدوات Weights & Biases في العديد من مشاريع التعلم الآلي لتسهيل تتبع التجارب وتحليل النتائج. فيما يلي أبرز الأمثلة على كيفية استخدامها:

• تقييم وتتبع ومراقبة النماذج الضخمة “LLMs”، بالإضافة إلى فهم أداء النموذج ومقارنته مع الإصدارات السابقة، واكتشاف الأخطاء الموجودة به.
• تسهيل تدريب النماذج على نطاق واسع، من خلال توفير أدوات لتتبع بعض المقاييس مثل الخسارة والدقة واستخدام الموارد، وإدارة عمليات التدريب واسعة النطاق.
• تسهل المنصة أيضاً ضبط النماذج المدربة مسبقاً على مجموعات بيانات محددة، بالإضافة إلى تتبع الإصدارات السابقة والمخرجات لتحسين الأداء.
• يمكنك أيضاً استخدام رؤية الكمبيوتر “Computer Vision” في المنصة لتصنيف الصور واكتشاف الكائنات، والحصول على تصور لبيانات الصورة والتنبؤات والتحسين.
•  تدعم المنصة المشروعات التي تتضمن بيانات زمنية مثل التنبؤات، وتوفر أدوات لاكتشاف اتجاهات السلاسل الزمنية وتقييم التنبؤات الصادرة عن النماذج المختلفة.
• يمكنك استخدام أنظمة التوصية “Recommender Systems” لتسهيل تسجيل وتحليل النماذج، وتتبع جميع التجارب لتحسين تجربة المستخدم.

الخلاصة

تعد منصة Weights & Biases خيارًا مثاليًا للباحثين ومطوري الذكاء الاصطناعي الراغبين في تحسين جودة النماذج وضمان تحقيق نتائج دقيقة. بفضل ميزاتها المتطورة، تسهم المنصة في تعزيز الابتكار وتقليل التكاليف، مما يمهد الطريق لمستقبل أكثر ذكاءً وسهولة.

الأسئلة الشائعة