📄️ MLOps الشاملة

دورة عملية لتصنيع دورة حياة نماذج التعلّم الآلي: التتبّع والتحزيم والنشر ومراقبة الانحراف وإعادة التدريب. اختبار من 40 سؤالًا وشهادة.

📄️ 1. ما تحلّه MLOps

الوحدة 1 من دورة MLOps: لماذا لا تكفي هندسة البرمجيات لنماذج التعلّم الآلي، والفرق بين شفرة تعمل ونموذج يخدم الإنتاج بأمان.

الوحدة 2 من دورة MLOps: البذور العشوائية، وتثبيت المكتبات، وحاوية التدريب، ومصادر اللاحتميّة على GPU التي كثيرًا ما تُفوَّت.

الوحدة 3 من دورة MLOps: تسجيل المعلمات والمقاييس والمخرجات في MLflow، ومقارنة التشغيلات، والتسجيل التلقائي، والخادم المشترك للفريق.

الوحدة 4 من دورة MLOps: DVC والتخزين البعيد، وربط الالتزام بالبيانات والنموذج، ولِنَاج الأصول، ومتى تكفي قاعدة بيانات مُصدَّرة.

الوحدة 5 من دورة MLOps: سجلّ MLflow، والأسماء البديلة، والمصادقة قبل الترقية، والتراجع إلى نسخة سابقة، والبيانات الوصفية الإلزامية.

الوحدة 6 من دورة MLOps: صورة Docker خفيفة للنموذج، وتثبيت الاعتماديات، وتحميل النموذج عند البدء، وحجم الصورة وأمنها.

الوحدة 7 من دورة MLOps: اختبارات البيانات، اختبارات النموذج بعتبات، بناء الصورة، النشر، وخطّ GitHub Actions ملموس مع مصادقة يدوية.

الوحدة 8 من دورة MLOps: اختيار وضع الخدمة حسب زمن الاستجابة المطلوب، وواجهة التنبّؤ، والدفعات المُجدولة، والتدفّقات، وتناغم المتغيّرات.

الوحدة 9 من دورة MLOps: الاختبارات الإحصائية لكلّ متغيّر، وانحراف الهدف، والتنبيهات المفيدة ضدّ الضوضاء، وتقارير Evidently، والمقاييس التقنيّة.

الوحدة 10 من دورة MLOps: مُطلقات إعادة التدريب، والمصادقة قبل الترقية، والنشر التدرّجي، والتراجع بأمر واحد، والتكلفة والحوكمة.

خلاصة كاملة لدورة MLOps: من الدفتر إلى الإنتاج، عبر التتبّع والتحزيم والنشر والمراقبة وإعادة التدريب، ثمّ اختبار من 40 سؤالًا.