"تقنية إدارة عمليات التعلم الآلي ونشر النماذج: دليل شامل"

مع استمرار تطور التعلم الآلي (ML) من البحث التجريبي إلى الإنتاج على نطاق واسع، يزداد الحاجة إلى نشر قوي ومراقبة وإدارة الحياة الدورية بشكل كبير. يقدم هذا الدورة للمشاركين في MLOps - مجموعة من الممارسات التي تجسر الفجوة بين علم البيانات والعمليات لضمان أن النماذج ليست دقيقة فقط ولكنها قابلة للتوسيع وموثوقة وقابلة للصيانة في بيئات العمل الحقيقية.

سيستكشف المشاركون سير العمل الكامل للتعلم الآلي مع التركيز على استراتيجيات النشر، وأنابيب CI/CD، وتأتيم البنية التحتية، وحكم النموذج. تؤكد الدورة على التعاون بين علماء البيانات والمهندسين وفرق DevOps لبناء أنظمة ML جاهزة للإنتاج التي تكون فعالة وقابلة للتتبع وقابلة للتكيف.

Section 1: Introduction to MLOps and Production ML

• What is MLOps? Definitions, components, and business value.
• Comparison of traditional DevOps vs MLOps.
• The ML lifecycle: from data ingestion to retraining.
• Challenges in deploying ML models at scale.
• Benefits of automation and monitoring in ML workflows.
• Key tools and platforms in the MLOps ecosystem (MLflow, Kubeflow, DVC, etc.).
• Case study: MLOps in a real-world product environment.

Section 2: Building and Automating ML Pipelines

• Designing reproducible ML workflows using pipeline tools.
• Data validation, feature engineering, and model training pipelines.
• Experiment tracking and parameter logging.
• Version control for datasets, code, and models.
• Using MLflow or DVC for tracking and reproducibility.
• Containerization using Docker for ML applications.
• Best practices for modular pipeline design.

Section 3: Model Deployment Strategies and Infrastructure

• Deployment types: batch, real-time (online), edge, and hybrid.
• Model serving tools: TensorFlow Serving, TorchServe, FastAPI, BentoML.
• API integration and microservice architecture.
• Model packaging and container orchestration with Kubernetes.
• Choosing the right cloud or on-prem environment.
• Hands-on example: deploying a model via REST API.
• Rollout strategies: blue-green, canary, and shadow deployments.

Section 4: Monitoring, Testing, and Model Governance

• Importance of monitoring models in production.
• Key metrics: latency, prediction accuracy, drift detection.
• Automating testing: unit tests, integration tests for ML models.
• Alerting and rollback strategies for failed deployments.
• Model governance: auditing, compliance, and reproducibility.
• Toolkits for drift detection and quality assurance.
• Logging and observability frameworks for ML services.

Section 5: CI/CD for Machine Learning

• Continuous integration and delivery pipelines for ML.
• Integrating Git, Jenkins, GitHub Actions, or GitLab CI.
• Automating retraining and redeployment on new data.
• Scheduling and orchestration using Airflow or Prefect.
• Building end-to-end automated workflows.
• Cross-functional collaboration and workflow ownership.
• Scaling MLOps for multiple models and business use cases.

عند إتمام هذه الدورة التدريبية بنجاح، سيحصل المشاركون على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. وبالنسبة للذين يحضرون ويكملون الدورة التدريبية عبر الإنترنت، سيتم تزويدهم بشهادة إلكترونية (e-Certificate) من Holistique Training.  

شهادات Holistique Training معتمدة من المجلس البريطاني للتقييم (BAC) وخدمة اعتماد التطوير المهني المستمر (CPD)، كما أنها معتمدة وفق معايير ISO 9001 وISO 21001 وISO 29993.  

يتم منح نقاط التطوير المهني المستمر (CPD) لهذه الدورة من خلال شهاداتنا، وستظهر هذه النقاط على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. ووفقًا لمعايير خدمة اعتماد CPD، يتم منح نقطة CPD واحدة عن كل ساعة حضور في الدورة. ويمكن المطالبة بحد أقصى قدره 50 نقطة CPD لأي دورة واحدة نقدمها حاليًا.