اللغة العربية
تعلم الآلة على الحافة: أفضل أطر استنتاج على الوحدة لعام 2024
تم إنشاؤها 08.11
في عالم اليوم المتصل بشكل مفرط، تولد أجهزة إنترنت الأشياء، وأجهزة الاستشعار الذكية، والآلات المتصلة كميات هائلة من البيانات كل ثانية. بينما كانت التعلم الآلي القائم على السحابة (ML) هو المسيطر على معالجة البيانات، فإن عيوبه - أوقات الاستجابة البطيئة، وتكاليف النطاق الترددي العالية، ومخاطر الخصوصية - قد دفعت إلى التحول نحو التعلم الآلي عند الحافة. في جوهر هذا التحول توجد أطر الاستدلال على الوحدة: أدوات متخصصة تسمح لنماذج التعلم الآلي بالعمل مباشرة على أجهزة الحافة، من وحدات التحكم الدقيقة الصغيرة إلى أجهزة الاستشعار الصناعية.
في هذا الدليل، سنقوم بتفصيل ما هي أطر الاستدلال على الوحدة، واستكشاف المزايا الفريدة لتشغيل نماذج التعلم الآلي علىأجهزة الحافة، وتسليط الضوء على الأدوات التي تهيمن على السوق في 2024.
ما هو التعلم الآلي على الحافة؟
التعلم الآلي عند الحافة هو ممارسة تشغيل نماذج التعلم الآلي محليًا على أجهزة الحافة (مثل الهواتف الذكية، والأجهزة القابلة للارتداء، وأجهزة استشعار المصانع، أو أجهزة المنزل الذكي) بدلاً من الاعتماد على خوادم السحابة البعيدة. على عكس التعلم الآلي القائم على السحابة، الذي يرسل البيانات إلى خوادم بعيدة للمعالجة، يقوم التعلم الآلي عند الحافة بمعالجة المعلومات على الجهاز نفسه.
إطارات الاستدلال على الوحدة هي مجموعات أدوات البرمجيات التي تمكن من ذلك. إنها تعمل على تحسين نماذج التعلم الآلي المدربة مسبقًا لتعمل بكفاءة على الأجهزة الطرفية ذات الموارد المحدودة - مع التعامل مع القيود مثل قوة المعالج المحدودة، والذاكرة الصغيرة، وانخفاض البطارية، مع تقديم توقعات سريعة ودقيقة (المعروفة باسم "الاستدلال").
المزايا الرئيسية لتشغيل نماذج التعلم الآلي على أجهزة الحافة
تشغيل نماذج التعلم الآلي مباشرة على أجهزة الحافة - التي أصبحت ممكنة بفضل أطر الاستدلال على الوحدة - يوفر مجموعة من الفوائد التي تجعلها ضرورية للتطبيقات الحديثة:
1. اتخاذ القرار شبه الفوري: تقوم أجهزة الحافة بمعالجة البيانات محليًا، مما يلغي التأخير الناتج عن إرسال البيانات إلى السحابة وانتظار الرد. هذه الكمون الذي يقل عن 100 مللي ثانية حاسم للتطبيقات الحساسة للوقت مثل المركبات المستقلة، حيث يمكن أن يؤدي التأخير الذي يستغرق جزءًا من الثانية إلى حوادث، أو الروبوتات الصناعية، حيث تمنع التعديلات في الوقت الحقيقي تلف المعدات.
2. توفير كبير في التكاليف: نقل كميات كبيرة من البيانات إلى السحابة يتطلب تكاليف عرض نطاق ترددي كبيرة، خاصةً بالنسبة للتطبيقات التي تحتوي على آلاف من أجهزة إنترنت الأشياء. يقلل Edge ML من نقل البيانات من خلال معالجة المعلومات محليًا، مما يقلل من رسوم تخزين السحابة واستخدام الشبكة. على سبيل المثال، يمكن لمدينة ذكية تحتوي على 10,000 مستشعر حركة المرور أن توفر ما يصل إلى 70% من تكاليف البيانات من خلال تحليل تدفقات الفيديو على الجهاز.
3. تعزيز أمان البيانات والخصوصية: البيانات الحساسة - مثل السجلات الطبية من أجهزة مراقبة الصحة القابلة للارتداء، وبيانات التعرف على الوجه في المنازل الذكية، أو المقاييس الصناعية الملكية - لا تغادر أبداً جهاز الحافة. هذا يقلل من خطر خروقات البيانات أثناء النقل ويسهل الامتثال للوائح الصارمة مثل GDPR وHIPAA وCCPA، التي تفرض رقابة صارمة على المعلومات الشخصية والحساسة.
4. الاعتمادية في بيئات الاتصال المنخفض: تعمل أجهزة الحافة بشكل مستقل عن الوصول إلى الإنترنت، مما يجعلها مثالية للمواقع النائية مثل الحقول الزراعية، ومنصات النفط البحرية، أو العيادات الصحية الريفية. حتى مع الاتصال المتقطع أو عدم وجود اتصال، تواصل نماذج التعلم الآلي العمل، مما يضمن وظيفة غير منقطعة للتطبيقات الحيوية مثل مراقبة صحة المحاصيل أو تنبيهات الأجهزة الطبية الطارئة.
5. تقليل استهلاك الطاقة: نقل البيانات عبر الشبكات يستهلك طاقة أكبر بكثير من معالجتها محليًا. بالنسبة للأجهزة الطرفية التي تعمل بالبطارية - مثل الأجهزة القابلة للارتداء، وأجهزة تتبع الحياة البرية، أو المستشعرات عن بُعد - فإن هذا يعني عمر بطارية أطول بشكل ملحوظ. على سبيل المثال، يمكن لجهاز تتبع اللياقة البدنية الذي يعمل على نماذج ML على الوحدة أن يمدد عمر بطاريته بمقدار 2-3 مرات مقارنةً بجهاز يعتمد على معالجة السحابة.
6. قابلية التوسع للنشر الجماعي: يمكن أن تصبح خوادم السحابة عنق الزجاجة عند التعامل مع البيانات من ملايين أجهزة الحافة في وقت واحد. يقوم Edge ML بتوزيع عبء المعالجة عبر الأجهزة الفردية، مما يسمح للمنظمات بتوسيع شبكات إنترنت الأشياء الخاصة بها دون الحاجة إلى استثمار في ترقيات بنية تحتية سحابية مكلفة. وهذا يجعل من الممكن نشر حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي في سيناريوهات واسعة النطاق مثل الشبكات الذكية أو تحليلات البيع بالتجزئة عبر آلاف المتاجر.
لماذا تعتبر أطر الاستدلال على الوحدة مهمة للذكاء الاصطناعي على الحافة
مدعومًا بإطارات على الوحدة، تحل ML الحافة القضايا الحرجة مع الأنظمة المعتمدة على السحابة:
• أوقات استجابة أسرع: يحدث الاستدلال في مللي ثانية، وليس في ثوانٍ—وهو أمر حاسم للتطبيقات في الوقت الحقيقي مثل المركبات المستقلة أو الروبوتات الصناعية.
• تكاليف عرض النطاق الترددي المنخفضة: لا حاجة لإرسال البيانات الخام إلى السحابة، مما يقلل من رسوم نقل البيانات ويتجنب الازدحام الشبكي.
• خصوصية بيانات أفضل: تبقى البيانات الحساسة (مثل السجلات الطبية، مسحات الوجه) على الجهاز، مما يقلل من مخاطر الاختراقات ويسهل الامتثال لـ GDPR و HIPAA و CCPA.
• القدرة على العمل دون اتصال: يعمل بدون إنترنت، مما يجعله مثاليًا للمناطق النائية (الزراعة، منصات النفط) أو الأنظمة الحرجة.
• عمر بطارية أطول: تستخدم أجهزة الحافة طاقة أقل من نقل البيانات إلى السحابة، مما يمدد عمر البطارية للأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء.
أفضل أطر استدلال على الوحدة لعام 2024
الإطار الصحيح يعتمد على الأجهزة الخاصة بك (مثل: المتحكمات الدقيقة، وحدات معالجة الرسوميات)، حالة الاستخدام، ونوع النموذج. إليك الخيارات الأفضل:
1. TensorFlow Lite لوحدات التحكم الدقيقة
إطار العمل الخفيف من Google مصمم للأجهزة الطرفية الصغيرة (مثل Arduino و Raspberry Pi Pico) بذاكرة تصل إلى 2KB فقط. إنه مثالي لنماذج التعلم الآلي التي تتعامل مع التعرف على الصوت، واكتشاف الحركة، وتحليل بيانات المستشعرات.
الميزات الرئيسية:
• مُحسَّن لحسابات الأعداد الصحيحة ذات 8 بت (يقلل حجم النموذج بنسبة تصل إلى 75%).
• أمثلة مسبقة البناء لمهام الحافة الشائعة (مثل، اكتشاف الكلمات الرئيسية، التعرف على الإيماءات).
• يدعم C++ و Python لتطوير مرن.
الأفضل لـ: أجهزة إنترنت الأشياء الصغيرة، الأجهزة القابلة للارتداء، وأجهزة الاستشعار منخفضة الطاقة.
2. تشغيل ONNX
تم تطويره بواسطة Microsoft والشركاء، ONNX Runtime هو إطار عمل متعدد المنصات يقوم بتشغيل النماذج بتنسيق Open Neural Network Exchange (ONNX). يعمل مع أجهزة الحافة المتنوعة (وحدات المعالجة المركزية، وحدات معالجة الرسوميات، FPGA) ويتكامل مع مكتبات التعلم الآلي الشهيرة.
الميزات الرئيسية:
• أداء استدلال عالي مع تسريع الأجهزة (مثل Intel OpenVINO، NVIDIA TensorRT).
• متوافق مع نماذج PyTorch و TensorFlow و scikit-learn.
• يدعم رؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتحليلات إنترنت الأشياء.
الأفضل لـ: نشرات متعددة الأجهزة، أنظمة السحابة الهجينة.
3. أباتشي TVM
مجموعة مترجم مفتوحة المصدر، Apache TVM تُحسن نماذج التعلم الآلي لأي جهاز - من الهواتف الذكية إلى الدوائر المتكاملة المخصصة (ASICs). يُفضلها المطورون الذين يحتاجون إلى تحكم دقيق في الأداء.
الميزات الرئيسية:
• يعمل تلقائيًا على تحسين النماذج من حيث السرعة وكفاءة الذاكرة.
• يتم نشره على وحدات المعالجة المركزية، وحدات معالجة الرسوميات، ورقائق الحافة المتخصصة (مثل AWS Inferentia، Qualcomm Neural Processing SDK).
• مثالي للتطبيقات الواسعة النطاق على الحافة (مثل: مستشعرات المدن الذكية، تحليلات البيع بالتجزئة).
الأفضل لـ: الأجهزة المخصصة، الشبكات الطرفية من فئة المؤسسات.
4. Edge Impulse
منصة صديقة للمطورين لبناء نماذج التعلم الآلي على الحافة، تجمع Edge Impulse بين جمع البيانات، تدريب النماذج، والنشر في سير عمل واحد. إنها رائعة للفرق التي لا تمتلك خبرة عميقة في التعلم الآلي.
الميزات الرئيسية:
• أدوات السحب والإفلات لإنشاء النماذج (لا حاجة للبرمجة للأساسيات).
• نماذج مدربة مسبقًا للبيانات الصوتية والرؤية وبيانات المستشعرات (مثل، مقياس التسارع، درجة الحرارة).
• يتكامل مع الأجهزة مثل Nordic nRF52840 و STMicroelectronics STM32.
الأفضل لـ: النماذج السريعة، الفرق الصغيرة، ومبتدئي إنترنت الأشياء.
5. استنتاج NVIDIA Jetson
مصمم لوحدات معالجة الرسوميات الطرفية من NVIDIA (مثل Jetson Nano وAGX Orin)، يتفوق هذا الإطار في المهام التي تتطلب حسابات كثيفة مثل رؤية الكمبيوتر في الوقت الحقيقي.
الميزات الرئيسية:
• محسّن لنماذج التعلم العميق (مثل ResNet و YOLO و Faster R-CNN).
• يتعامل مع معالجة فيديو بدقة 4K وإعدادات متعددة الكاميرات.
• يتضمن نماذج مدربة مسبقًا لاكتشاف الكائنات، والتجزئة، وتقدير الوضع.
الأفضل لـ: الروبوتات، الطائرات بدون طيار، البيع بالتجزئة الذكي، والآلات المستقلة.
كيف تُستخدم أطر الاستدلال على الوحدة في الحياة الواقعية
تقوم الأطر على الوحدة بتحويل الصناعات من خلال وضع الذكاء الاصطناعي في العمل مباشرة:
• إنترنت الأشياء الصناعي (IIoT): تستخدم المصانع TensorFlow Lite على المستشعرات لاكتشاف أعطال المعدات في الوقت الفعلي، مما يقلل من وقت التوقف بنسبة 30%+.
• المنازل الذكية: تستخدم المساعدات الصوتية (أليكسا، جوجل هوم) ONNX Runtime لاكتشاف الكلمات الرئيسية محليًا، مما يقلل أوقات الاستجابة إلى أقل من 100 مللي ثانية.
• الرعاية الصحية: الأجهزة القابلة للارتداء (مثل أجهزة مراقبة معدل ضربات القلب) تعالج البيانات البيومترية باستخدام Edge Impulse، مما يحافظ على خصوصية البيانات الصحية الحساسة.
• الزراعة: تستخدم حساسات التربة في الحقول Apache TVM لتحليل مستويات الرطوبة دون اتصال، مما يحسن الري ويقلل من استخدام المياه بنسبة 20%.
• المركبات المستقلة: تقوم أنظمة NVIDIA Jetson بمعالجة بيانات الكاميرا / LiDAR محليًا لاكتشاف العقبات في 50 مللي ثانية أو أقل - وهو أمر حاسم للسلامة.
تجاوز تحديات تعلم الآلة على الحافة باستخدام الأطر
تواجه Edge ML عقبات، لكن الأطر الحديثة تحلها:
• حدود الأجهزة: يستخدم TensorFlow Lite و ONNX Runtime تقليل دقة النموذج (تقليل الدقة من 32 بت إلى 8 بت) والتقليم (إزالة الخلايا العصبية الزائدة) لتناسب النماذج على الأجهزة الصغيرة.
• مشاكل عبر المنصات: يقوم ONNX Runtime و Apache TVM بتجريد الفروق في الأجهزة، مما يسمح للمطورين بنشر النماذج عبر وحدات المعالجة المركزية، ووحدات معالجة الرسوميات، والرقائق المخصصة مع تغييرات طفيفة.
• تطوير بطيء: تتيح أدوات البرمجة منخفضة الكود (Edge Impulse) ومكتبات النماذج المحسّنة مسبقًا (NVIDIA NGC) للفرق الانتقال من النموذج الأولي إلى الإنتاج في غضون أسابيع، وليس أشهر.
اتجاهات المستقبل في الاستدلال على الوحدة
مع تزايد قوة أجهزة الحافة، ستتطور الأطر على الوحدة إلى:
• دعم المهام المعقدة (مثل، معالجة اللغة الطبيعية في الوقت الحقيقي على المتحكمات الدقيقة).
• التكامل مع التعلم الفيدرالي (تدريب النماذج عبر الأجهزة دون مشاركة البيانات).
• أتمتة التحسين (على سبيل المثال، ضبط AutoTVM من TVM للأجهزة المخصصة).
أفكار نهائية
إطارات الاستدلال على الوحدة هي المفتاح لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة لتعلم الآلة على الحافة، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي، الخاص، والفعال لمليارات الأجهزة. إن مزايا تشغيل نماذج تعلم الآلة على أجهزة الحافة - من اتخاذ القرارات الفورية إلى توفير التكاليف وتعزيز الخصوصية - تجعلها حجر الزاوية لاستراتيجيات إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي الحديثة. سواء كنت تبني مستشعرًا ذكيًا، أو جهازًا قابلاً للارتداء، أو روبوتًا صناعيًا، يمكن أن تحول الإطار الصحيح مشروع تعلم الآلة الخاص بك على الحافة إلى حل قابل للتوسع.
هل أنت مستعد للبدء؟ جرب TensorFlow Lite لوحدات التحكم الدقيقة أو Edge Impulse للنماذج السريعة، وانظر كيف يمكن أن تحول ML الحافة منتجك.
الأسئلة المتكررة (FAQs)
• ما الفرق بين التعلم الآلي على الحافة والتعلم الآلي السحابي؟ يعمل التعلم الآلي على الحافة على تشغيل النماذج محليًا على الأجهزة، بينما يعتمد التعلم الآلي السحابي على الخوادم البعيدة. يوفر التعلم الآلي على الحافة زمن استجابة أقل وخصوصية أفضل.
• أي إطار عمل على الوحدة هو الأفضل للمبتدئين؟ Edge Impulse، بفضل أدوات السحب والإفلات والنماذج المدربة مسبقًا.
• هل يمكن أن تعمل الأطر على الوحدة على تشغيل نماذج التعلم العميق؟ نعم—تدعم الأطر مثل NVIDIA Jetson Inference و ONNX Runtime نماذج التعلم العميق (مثل CNNs و RNNs) على الأجهزة الطرفية.
• هل تتطلب أطر العمل على الوحدة الإنترنت؟ لا—تعمل معظم الأطر دون اتصال، مما يجعلها مثالية للمناطق النائية أو ذات الاتصال المنخفض.
اتصل
اترك معلوماتك وسنتصل بك.
WhatsApp
WeChat