AI & GPU
چگونگی بهره‌برداری آسان از MLflow در Databricks

چگونگی بهره‌برداری آسان از MLflow در Databricks

مقدمه‌ای بر MLflow

A. بررسی کلی MLflow

1. تعریف و هدف MLflow

MLflow یک پلتفرم متن‌باز برای مدیریت چرخه‌ی عمر یادگیری ماشین است، شامل آزمایش، تکرارپذیری، مستقرسازی و ثبت‌کتابخانه مبتنی است. این پلتفرم به دانشمندان داده و مهندسان کمک می‌کند تا آزمایشات یادگیری ماشین خود را پیگیری کرده، مدل‌های خود را بسته‌بندی و مستقر کنند و در پروژه‌های یادگیری ماشین به اشتراک بگذارند و همکاری کنند.

2. اجزای کلیدی MLflow

a. پیگیری MLflow

پیگیری MLflow یک اجزایی است که به شما امکان می‌دهد آزمایشات یادگیری ماشین خود را از جمله پارامترها، معیارها و نتایج مربوطه پیگیری و ثبت کنید. این اجزا به شما راه مرکزی برای ردیابی آزمایشات خود و مقایسه نتایج فراهم می‌کند.

b. مدل‌های MLflow

مدل‌های MLflow یک اجزا هستند که فرمت استانداردی برای بسته‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کنند، که باعث می‌شود راه‌اندازی مدل‌ها در انواع پلتفرم‌های سروکاری آسان‌تر شود.

c. پروژه‌های MLflow

پروژه‌های MLflow یک اجزا هستند که فرمت استانداردی برای بسته‌بندی پروژه‌های علم دادهٔ قابل استفاده مکرر و تکرارپذیر فراهم می‌کنند، که باعث می‌شود به اشتراک گذاشتن و اجرای آنها روی پلتفرم‌های مختلف آسان‌تر شود.

d. ثبت‌کتابخانه MLflow

ثبت‌کتابخانه MLflow یک اجزا است که یک مخزن مرکزی برای مدل‌ها فراهم می‌کند و امکان گذارش مدل‌ها از طریق مراحل مختلف مانند تست، تولید و پیگیری آنها را فراهم می‌سازد.

B. مزایای استفاده از MLflow

1. قابلیت تکرارپذیری و ورژن‌بندی

MLflow با ردیابی تمام اطلاعات مرتبط مانند کد، داده و محیط مرتبط با هر آزمایش یادگیری ماشین، کمک می‌کند تا تکرارپذیری آزمایشات یادگیری ماشین شما را تضمین کند. این امر تولید و مقایسه نتایج را آسان‌تر می‌کند.

2. همکاری و به اشتراک‌گذاری

MLflow یک پلتفرم متمرکز برای همکاری در پروژه‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کند که به اعضای تیم امکان می‌دهد آزمایشات، مدل‌ها و تنظیمات پروژه را به اشتراک بگذارند.

3. مستقرسازی و مدیریت مدل‌ها

MLflow با ارائه فرمت و ابزارهای استاندارد برای بسته‌بندی و سرویسدهی مدل‌های یادگیری ماشین، فرآیند مستقرسازی و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین را ساده می‌کند.

پیگیری MLflow

A. مفاهیم پیگیری MLflow

1. آزمایش

یک آزمایش در MLflow مجموعه‌ای از اجراها را نشان می‌دهد، جایی که هر اجرا متناظر یک اجرای تکی از اسکریپت یا گریزکاری یادگیری ماشین است.

2. اجرا

یک اجرا در MLflow یک اجرای تکی از اسکریپت یا گریزکاری یادگیری ماشین را نشان می‌دهد، شامل پارامترها، معیارها و نتایج مرتبط با آن اجرا.

3. پارامترها و معیارها

پارامترها متغیرهای ورودی برای آزمایش یادگیری ماشین هستند، در حالی که معیارها اندازه‌گیری‌های عملکردی هستند که می‌خواهید آنها را ردیابی و بهینه کنید.

4. آرتیفکت‌ها

آرتیفکت‌ها در MLflow هر فایل یا داده‌ای هستند که با یک اجرا مرتبط هستند، مانند فایلهای مدل، نمودارها یا نمونه‌های مجموعه داده.

B. API پیگیری MLflow

1. ثبت و آرشیوآزمایش‌ها و اجراها

a. ثبت پارامترها

می‌توانید پارامترها را به یک اجرای MLflow با استفاده از تابع mlflow.log_param() ثبت کنید. به عنوان مثال:

import mlflow
 
mlflow.start_run()
mlflow.log_param("learning_rate", 0.01)
mlflow.log_param("num_epochs", 10)

b. ثبت معیارها

می‌توانید معیارها را در یک اجرای MLflow با استفاده از تابع mlflow.log_metric() ثبت کنید. به عنوان مثال:

mlflow.log_metric("accuracy", 0.92)
mlflow.log_metric("f1_score", 0.88)

c. ثبت آرتیفکت‌ها

می‌توانید آرتیفکت‌ها را در یک اجرای MLflow با استفاده از تابع mlflow.log_artifact() ثبت کنید. به عنوان مثال:

mlflow.log_artifact("model.pkl")
mlflow.log_artifact("plots/feature_importance.png")

2. استعلام و مشاهده‌ی آزمایش‌ها و اجراها

a. رابط پیگیری

MLflow یک رابط کاربری پیگیری طراحی شده است که به شما امکان می‌دهد آزمایشات و اجراهای خود را مشاهده و مقایسه کنید. شما می‌توانید با اجرای دستور mlflow ui به رابط کاربری پیگیری دسترسی پیدا کنید.

b. رابط خط فرمان MLflow

شما همچنین می‌توانید با استفاده از رابط خط فرمان MLflow با سامانه پیگیری MLflow تعامل کنید. به عنوان مثال، می‌توانید با استفاده از دستور mlflow experiments list تمام آزمایشات موجود در نمونه MLflow خود را لیست کنید.

c. API پایتون MLflow

علاوه بر رابط خط فرمان، شما همچنین می‌توانید از API پایتون MLflow برای تعامل برنامه‌ای با سامانه پیگیری استفاده کنید. به عنوان مثال، می‌توانید با استفاده از تابع mlflow.search_runs() برای تمام اجراهای یک آزمایش خاص جستجو کنید.

C. یکپارچه کردن پیگیری MLflow با Databricks

1. فعال کردن پیگیری MLflow در Databricks

برای فعال کردن پیگیری MLflow در Databricks، باید فضای کاری Databricks خود را پیکربندی کنید تا از سرور پیگیری MLflow استفاده کند. این کار با تنظیم پارامترهای پیکربندی مناسب در فضای کاری Databricks شما قابل انجام است.

2. پیگیری آزمایشات و اجراها در Databricks

با فعال کردن پیگیری MLflow در Databricks، می‌توانید از API پایتون MLflow برای ثبت آزمایشات و اجراها از نوت‌بوکها یا کارهای Databricks خود استفاده کنید. فرآیند مشابه مثال‌های نشان داده شده در بخش قبل است.

3. دسترسی به داده‌های پیگیری MLflow در Databricks

شما می‌توانید با استفاده از API پایتون MLflow یا رابط کاربری Databricks به داده‌های پیگیری MLflow ذخیره شده در فضای کاری Databricks خود دسترسی پیدا کنید. این امر به شما امکان می‌دهد آزمایشات و اجراهای خود را در اکوسیستم Databricks مشاهده و مقایسه کنید.

مدل‌های MLflow

A. مفهوم مدل MLflow

1. فرمت و طعم مدل

مدل‌های MLflow فرمت استانداردی را برای بسته‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کنند، که امکان مستقرسازی آنها در انواع پلتفرم‌های سروکاری را فراهم می‌سازد. هر مدل می‌تواند یک یا چند "طعم" داشته باشد که نحوه نمایش مدل را (مانند TensorFlow, scikit-learn و PyTorch) مشخص می‌کند.

2. ورژن‌بندی مدل

مدل‌های MLflow همچنین یک سیستم ورژن‌بندی را فراهم می‌کنند که به شما امکان می‌دهد نسخه‌های مختلف مدل‌های خود را پیگیری و چرخه زندگی آن‌ها را مدیریت کنید.

B. ثبت و ثبت مدل‌ها

1. ثبت مدل‌ها با استفاده از MLflow

a. ثبت مدل‌ها با استفاده از API MLflow

می‌توانید مدل‌ها را در MLflow با استفاده از تابع mlflow.log_model() ثبت کنید. به عنوان مثال:

import mlflow.sklearn
from sklearn.linear_regress
or import LinearRegression
 
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
 
mlflow.log_model(model, "linear-regression")

b. ثبت مدل‌ها از فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین محبوب

MLflow به طور پیشفرض از پشتیبانی ساخته شده برای ثبت مدل‌ها از انواع فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین مانند scikit-learn، TensorFlow و PyTorch پشتیبانی می‌کند.

2. ثبت مدل‌ها در ثبت‌کتابخانه MLflow

a. ورژن‌بندی مدل

هنگام ثبت مدل در ثبت‌کتابخانه MLflow، می‌توانید شماره نسخه برای مدل مشخص کنید. این امر به شما امکان می‌دهد نسخه‌های مختلف یک مدل را در طول زمان پیگیری کنید.

b. مراحل مدل

ثبت‌کتابخانه MLflow همچنین به شما اجازه می‌دهد فرآیند چرخه زندگی مدل‌های خود را با آن‌ها از جمله مرحله‌های مختلف مانند "به مرحله نمایش"، "به مرحله تولید" و "به مرحله بایگانی" مدیریت کنید.

C. یکپارچه کردن مدل‌های MLflow با Databricks

1. مستقرسازی مدل‌ها در Databricks

می‌توانید مدل‌های MLflow خود را در Databricks با ثبت آنها در ثبت‌کتابخانه MLflow مستقر کنید و سپس از قابلیت سرویسدهی مدل‌های Databricks برای سرویس‌دهی مدل‌ها استفاده کنید.

2. سرویس‌دهی مدل‌ها با سرویس سرویس‌دهی مدل Databricks

سرویس سرویس‌دهی مدل Databricks یک پلتفرم قابل مقیاس و مدیریت‌شده برای سرویس‌دهی مدل‌های MLflow شما فراهم می‌کند، که به شما امکان می‌دهد به آسانی مدل‌های خود را در محصول مستقر و مدیریت کنید.

3. پایش و مدیریت مدل‌ها در Databricks

رابط کاربری Databricks ابزارهایی برای پایش و مدیریت مدل‌های MLflow مستقر شده شما را فراهم می‌کند، از جمله امکانات برای پیگیری عملکرد مدل، بازگشت به نسخه‌های قبلی و اتوماسیون ترقی و مستقرسازی مدل.

پروژه‌های MLflow

A. مفهوم پروژه‌های MLflow

1. ساختار و تنظیمات پروژه

پروژه‌های MLflow یک فرمت استاندارد برای بسته‌بندی پروژه‌های علم دادهٔ قابل استفاده مکرر و تکرارپذیر فراهم می‌کنند. این شامل ساختار پوشه پروژه و فایل تنظیمات (MLproject) که وابستگی‌ها و نقاط ورودی پروژه را مشخص می‌کند است.

2. مدیریت وابستگی‌ها

پروژه‌های MLflow از فایلهای محیط (به عنوان مثال conda.yaml) برای مدیریت وابستگی‌های پروژه شما استفاده می‌کنند، تضمین می‌کنند که آزمایشات و گریزکاری‌های شما بر روی محیط‌های مختلف اجرا شوند.

B. اجرای پروژه‌های MLflow

1. اجرای پروژه‌ها به صورت محلی

شما می‌توانید یک پروژه MLflow را به صورت محلی با استفاده از دستور mlflow run اجرا کنید. این کار یک اجرای جدید MLflow ایجاد خواهد کرد و نقطه ورودی پروژه را اجرا خواهد کرد.

mlflow run my-project-dir

2. اجرای پروژه‌ها در Databricks

شما همچنین می‌توانید پروژه‌های MLflow را در Databricks با ارسال آنها به عنوان کارها یا اجراها در نوت‌بوکهای Databricks اجرا کنید. این به شما امکان می‌دهد از منابع محاسباتی مقیاس‌پذیر فراهم شده توسط Databricks بهره ببرید.

C. یکپارچه کردن پروژه‌های MLflow با Databricks

1. اجرای پروژه MLflow در Databricks

برای اجرای یک پروژه MLflow در Databricks، می‌توانید از رابط کاربری کارها Databricks یا CLI Databricks استفاده کنید تا پروژه را به عنوان یک کار ارسال کنید. سپس Databricks یک اجرای جدید MLflow ایجاد و نقطه ورودی پروژه را اجرا خواهد کرد.

2. زمان‌بندی و اتوماسیون پروژه‌های MLflow در Databricks

Databricks نیز امکاناتی برای زمان‌بندی و اتوماسیون اجرای پروژه‌های MLflow فراهم می‌کند، که به شما امکان می‌دهد جریان‌کارهای تکراری را تنظیم کرده یا اجراهای پروژه را بر اساس رویدادها یا شرایط خاص به محض وقوع آنها اجرا کنید.

ثبت‌کتابخانه MLflow

A. مفهوم ثبت‌کتابخانه MLflow

1. ورژن‌بندی مدل و مراحل

ثبت‌کتابخانه MLflow یک مخزن مدل متمرکز فراهم می‌کند که به شما امکان می‌دهد نسخه‌های مختلف مدل‌های خود را پیگیری و چرخه زندگی آنها را با انتقال آنها از مراحل مختلف مانند "نمایش"، "تولید" و "بایگانی" مدیریت کنید.

2. نسبت بازیابی و فراداده مدل

ثبت‌کتابخانه MLflow همچنین به ردیابی نسبت و فراداده مرتبط با هر مدل ثبت شده مانند کد، پارامترها و معیارهای مورد استفاده برای آموزش مدل کمک می‌کند.

B. تعامل با ثبت‌کتابخانه MLflow

1. ثبت مدل‌ها

شما می‌توانید مدل‌ها را در ثبت‌کتابخانه MLflow با استفاده از دستور mlflow models register یا API پایتون MLflow ثبت کنید.

mlflow.register_model("runs:/run_id/model", "my-model")

2. مشاهده و مدیریت مدل‌ها

رابط کاربری Databricks یک رابط مبتنی بر وب برای مشاهده و مدیریت مدل‌های ثبت شده در MLflow Registry فراهم می‌کند، شامل ویژگی‌هایی برای مرور ورژن‌های مدل، مقایسه عملکرد مدل و انتقال مدل‌ها بین مراحل.

3. ترقی و انتقال مراحل مدل

شما می‌توانید از MLflow Python API یا رابط کاربری Databricks برای ترقی برنامه‌ها بین مراحل مختلف در MLflow Registry و همچنین خودکارسازی فرآیند استقرار مدل استفاده کنید.

from mlflow.tracking.client import MlflowClient
 
client = MlflowClient()
client.transition_model_version_stage(
    name="مدل من",
    version=1,
    stage="تولید"
)

C. ادغام MLflow Registry با Databricks

1. دسترسی به MLflow Registry از Databricks

زمانی که MLflow Tracking را در Databricks فعال می‌کنید، MLflow Registry به طور خودکار با فضای کاری Databricks شما ادغام می‌شود، که به شما اجازه می‌دهد تا به مدل‌های ثبت شده خود به صورت مستقیم از رابط کاربری Databricks یا از طریق MLflow Python API دسترسی داشته باشید و آن‌ها را مدیریت کنید.

2. خودکارسازی ترقی و استقرار مدل در Databricks

Databricks قابلیت‌هایی را برای خودکارسازی ترقی و استقرار مدل‌های ثبت شده در MLflow Registry فراهم می‌کند، مانند تنظیم کردن سنجه‌ها برای به صورت خودکار استقرار نسخه‌های جدید مدل در محیط تولید یا برگشت به نسخه‌های قبلی در صورت وجود مشکلات.

موضوعات پیشرفته

A. مدیریت چرخه عمر MLflow

1. نظارت و هشداردهی

شما می‌توانید سیستم‌های نظارت و هشداردهی را راه‌اندازی کنید تا عملکرد و سلامتی جریان‌های کاری یادگیری ماشین MLflow‌ خود را پیگیری کرده و اطمینان حاصل کنید که هرگونه مشکل به سرعت شناسایی و برطرف می‌شود.

2. خودکارسازی ترقی و استقرار مدل

با ادغام MLflow با ابزارها و پلتفرم‌های دیگر، شما می‌توانید جریان‌های کاری نهایی به صورت خودکار ترقی و استقرار نسخه‌های جدید مدل را برای محیط تولید انجام دهید و همینطور زحمت مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین خود را به حداقل برسانید.

B. مقیاس‌پذیری MLflow در Databricks

1. آموزش و آزمایش ماشین یادگیری توزیع‌شده

Databricks ویژگی‌هایی برای اجرای جریان‌های کاری آموزش و آزمایش یادگیری ماشین توزیع‌شده فراهم می‌کند که به شما اجازه می‌دهد از منابع محاسباتی مقیاس‌پذیر پلتفرم Databricks برای سرعت بخشیدن به آزمایش‌های یادگیری ماشین MLflow‌ خود استفاده کنید.

2. ارزیابی و استقرار مدل همزمان موازی

Databricks همچنین امکان ارزیابی و استقرار همزمان مدل‌ها را فراهم می‌کند، که به شما اجازه می‌دهد تا به سرعت نسخه‌های چندگانه مدل را در محیط تولید تست و استقرار دهید و به طور دقیق‌تر کارایی جریان‌های کاری یادگیری ماشین MLflow‌ خود را بهبود بخشید.

C. نظارت و امنیت MLflow

1. کنترل دسترسی و مجوزها

شما می‌توانید کنترل دسترسی و مجوزها را برای جریان‌های کاری یادگیری ماشین MLflow‌ خود تنظیم کنید، تا فقط کاربران مجاز بتوانند به آزمایش‌ها، مدل‌ها و داده‌های حساس دسترسی و تغییر دهند.

2. وقایع و فعالیت‌های پیگیری و رفع نقض

Databricks ویژگی‌هایی برای رصد و ثبت فعالیت‌ها در چرخه کاری‌های یادگیری ماشین MLflow‌، که به شما کمک می‌کند تا الزامات حاکمیت و پاپ فعالیتواسط برنامه کاربردی Databricks یک رابط کاربری مبتنی بر وب برای مشاهده و مدیریت مدل‌های ثبت شده در MLflow Registry فراهم می کند، از جمله قابلیت هایی برای مرور نسخه های مدل، مقایسه عملکرد مدل و انتقال مدل ها بین مراحل.

3. فراموش کردن و انتقال مراحل مدل

شما می توانید از API پایتون MLflow یا واسط کاربری Databricks برای به صورت برنامه نویسی ارتقاء مدل ها بین مراحل مختلف در MLflow Registry استفاده کنید و فرآیند استقرار مدل را به صورت خودکار انجام دهید.

from mlflow.tracking.client import MlflowClient
 
client = MlflowClient()
client.transition_model_version_stage(
    name="my-model",
    version=1,
    stage="Production"
)

C. یکپارچه سازی MLflow Registry با Databricks

1. دسترسی به MLflow Registry از Databricks

وقتی شما مانیتورینگ MLflow را در Databricks فعال می کنید، MLflow Registry به طور خودکار با فضای کاری Databricks شما یکپارچه می شود، به شما اجازه می دهد تا بتوانید به مدل های ثبت شده خود مستقیماً از واسط کاربری Databricks یا از طریق API پایتون MLflow دسترسی پیدا کنید و آنها را مدیریت کنید.

2. اتوماسیون ارتقاء و استقرار مدل در Databricks

Databricks قابلیت هایی را برای اتوماسیون ارتقاء و استقرار مدل های ثبت شده در MLflow Registry فراهم می کند، مانند به راه اندازی مقادیر تریگرها برای خودکار استقرار نسخه های جدید مدل در تولید یا پشتیبانی از نسخه های قبلی در صورت بروز مشکل.

مباحث پیشرفته

A. مدیریت عمر MLflow

1. نظارت و هشدار دهی

شما می توانید سیستم های نظارتی و هشدار دهی راه اندازی کنید تا عملکرد و سلامتی جریان کارهای یادگیری ماشین MLflow خود را پیگیری کنید و از طریق بررسی سریع مشکلات را برطرف کنید.

2. ارتقاء و استقرار اتوماتیک مدل

با یکپارچه سازی MLflow با ابزارها و پلتفرم های دیگر، می توانید گردش کارهای کاملی را ایجاد کنید که به صورت خودکار نسخه های جدید مدل را برای تولید ارتقاء دهد و استقرار دهد، که باعث کاهش تلاش دستی مورد نیاز برای مدیریت مدل های یادگیری ماشین شما می شود.

B. مقیاس بندی MLflow در Databricks

1. آموزش و آزمایش های یادگیری ماشین توزیع شده

Databricks ویژگی هایی برای اجرای آموزش ماشین موازی و گردش کارهای آزمایشی توزیع شده فراهم می کند، که به شما امکان می دهد از منابع محاسباتی مقیاس پذیر پلتفرم Databricks برای تسریع آزمایش های یادگیری ماشین پیشرفته خود استفاده کنید.

2. بررسی موازی و استقرار مدل

Databricks همچنین امکان بررسی موازی و استقرار مدل های متعدد را ارائه می دهد، که به شما اجازه می دهد در تولید به سرعت نسخه های مدل مختلفی را تست و استقرار دهید، که باعث بهبود کارایی خطوط لوله یادگیری ماشین MLflow شما می شود.

C. حکومت و امنیت MLflow

1. کنترل دسترسی و مجوزها

شما می توانید کنترل دسترسی و مجوزهایی برای جریان کاری یادگیری ماشین MLflow خود پیکربندی کنید، تا فقط کاربران مجاز بتوانند به آزمایش ها، مدل ها و داده های حساس دسترسی و تغییر دهند.

2. وقایع نگاری و تطبیق با رغبت

Databricks ویژگی هایی برای نگارش و بازرسی فعالیت های درون جریان کاری یادگیری ماشین MLflow شما ارائه می دهد، که به شما کمک می کند تا نیازمندی های مربوط به قوانین و تطابق آنها را برای سیستم های یادگیری ماشین خود برآورده کنید.

نتیجه گیری

A. خلاصهی مفاهیم کلیدی

در این آموزش، ما به مروری بر اجزای کلیدی MLflow، از جمله ردیابی، مدل ها، پروژه ها و رجیستری، و نحوه یکپارچه سازی آنها با پلتفرم Databricks پرداختیم. ما به بررسی مزایای استفاده از MLflow، مانند قابلیت بازتولید، همکاری و استقرار مدل پرداختیم.

شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN ها)

شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN ها) یک نوع معماری یادگیری عمیق هستند که به خوبی برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده های تصویری مانند تصاویر و فیلم ها مناسب هستند. CNN ها از ساختار قشر بصری در مغز انسان الهام گرفته شده اند و برای یادگیری خودکار و استخراج ویژگی های مرتبط از داده های ورودی طراحی شده اند.

لایه های کانولوشنی

بلوک سازه اصلی یک CNN لایه کانولوشنی است. در این لایه، مجموعه ای از فیلترهای قابل یادگیری (همچنین به عنوان هسته ها شناخته می شوند) با تصویر ورودی کانولوشن شده است و یک نقشه ویژگی ایجاد می کند. فیلترها برای شناسایی ویژگی های خاصی مانند لبه ها، شکل ها یا بافت ها در تصویر ورودی طراحی شده اند. فرآیند کانولوشن به شبکه اجازه می دهد روابط فضایی را در داده های ورودی ثبت کند که برای وظایفی مانند طبقه بندی تصاویر و تشخیص اشیاء حیاتی است.

در اینجا مثالی از یک لایه کانولوشنی در PyTorch آورده شده است:

import torch.nn as nn
 
# تعریف یک لایه کانولوشنی
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

در این مثال، لایه کانولوشنی 16 فیلتر دارد، هر کدام با اندازه 3x3 پیکسل. پارامتر in_channels تعداد کانال های ورودی را مشخص می کند (در این مورد 3 برای یک تصویر RGB) و پارامتر out_channels تعداد کانال های خروجی را مشخص می کند (در این مثال 16 است).

لایه های پولینگ

بعد از لایه های کانولوشنی، CNN ها به طور معمول شامل لایه های پولینگ هستند که برای کاهش ابعاد فضایی نقشه های ویژگی با حفظ اطلاعات مهم استفاده می شوند. عملیات پولینگ رایج ترین عملیات پولینگ است که مقدار بزرگترین را در یک اندازه پنجره مشخص انتخاب می کند.

در اینجا مثالی از لایه پولینگ حداکثر در PyTorch آورده شده است:

import torch.nn as nn
 
# تعریف یک لایه پولینگ حداکثر
pool_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

در این مثال، لایه پولینگ حداکثر اندازه پنجره 2x2 و گام 2 در نظر گرفته شده است، که به این معنی است که بزرگترین مقدار را از یک پنجره 2x2 انتخاب کرده و پنجره را به شیوه مقداردهی جدید 2 پیکسل حرکت می دهد.

لایه های متصل به کامل

بعد از لایه های کانولوشنی و پولینگ، CNN معمولاً شامل یک یا چند لایه به طور کامل متصل است که شبیه به لایه های استفاده شده در شبکه های عصبی سنتی است. این لایه ها مجموعه ای از نقشه های ویژگی فشرده شده را از لایه های قبلی می گیرند و با استفاده از آنها پیش بینی نهایی را می کنند، مانند برچسب کلاس برای یک وظیفه طبقه بندی تصویر.

در اینجا مثالی از یک لایه به طور کامل در PyTorch آمده است:

import torch.nn as nn
 
# تعریف یک لایه به طور کامل متصل
fc_layer = nn.Linear(in_features=1024, out_features=10)

در این مثال، لایه به طور کامل 1024 ویژگی ورودی و 10 ویژگی خروجی دارد که می تواند برای یک مسئله طبقه بندی با 10 کلاس استفاده شود.

معماری های CNN

چندین معماری شناخته شده از شبکه های عصبی کانولوشنی وجود دارد که در زمینه یادگیری عمیق توسعه داده شده اند و به طور گسترده ای در برنامه های یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می گیرند. برخی از معروفترین معماری ها عبارتند از:

  1. لنت: یکی از قدیمی ترین و پرتاثیرترین معماری های CNN است که توسط Yann LeCun در دهه 1990 توسعه داده شد. برای تشخیص اعداد دست نوشته طراحی شده است.

  2. AlexNet: توسعه داده شده توسط Alex Krizhevsky، Ilya Sutskever و Geoffrey Hinton در سال 2012. AlexNet آتش نشانی در زمینه طبقه بندی تصویر بود و نسبت به روش های سنتی در مجموعه داده ImageNet بازدهی بهتری داشت.

  3. VGGNet: پیشنهاد شده توسط Karen Simonyan و Andrew Zisserman در سال 2014. VGGNet به دلیل ساختار ساده و یکپارچه ای که فقط از فیلترهای کانولوشنی 3x3 استفاده می کند، شناخته شده است.

  4. GoogLeNet: معرفی شده توسط Christian Szegedy و همکارانش در سال 2014. GoogLeNet مفهوم ماژول "Fo يکtion module" را معرفی کرد که اجازه می دهد محاسبات کارآمد و بهبود عملکرد را فراهم کند.

  5. ResNet: توسعه داده شده توسط Kaiming He، Xiangyu Zhang، Shaoqing Ren و Jian Sun در سال 2015. ResNet مفهوم اتصالات باقی مانده را معرفی کرد که به حل مشکل محو شدن گرادیان در شبکه های عصبی عمیق بسیار کمک کرد.

این فقط چند نمونه از معماری های مختلف CNN هستند که در زمینه های مختلف یادگیری عمیق توسعه داده شده و در برنامه های یادگیری عمیق مختلف استفاده می شوند.

شبکه های عصبی رکوردی (RNN ها)

شبکه های عصبی رپیتی (RNN ها) یک نوع از معماری های یادگیری عمیق هستند که به خوبی برای پردازش داده های دنباله ای مانند متن، گفتار و سری زمانی مناسب هستند. بر خلاف شبکه های عصبی پیشرونده که ورودی ها را به طور مستقل پردازش می کنند، RNN ها قادر به حفظ "حافظه" ورودی های قبلی هستند و به آنها کمک می کند که بهترین اطلاعات محیطی را در داده ها کپچر کنند.

ساختار اصلی RNN

ساختار اصلی RNN از یک حالت پنهان تشکیل شده است که در هر گام زمانی براساس ورودی فعلی و حالت پنهان قبلی به روزرسانی می شود. این امکان را به RNN می دهد الگوها و وابستگی های مرتبط را در داده های دنباله ای یاد بگیرد.

در اینجا مثالی ساده از یک سلول RNN در PyTorch آورده شده است:

import torch.nn as nn
 
# تعریف یک سلول RNN
rnn_cell = nn.RNNCell(input_size=10, hidden_size=32)

در این مثال، سلول RNN ورودی با اندازه 10 را می گیرد و دارای حالت پنهان با اندازه 32 است.

حافظه کوتاه مدت بلند (LSTM)

یکی از چالش های اصلی در RNN های پایه، مشکل محو شدن گرادیان است، که به معنای کوچک شدن گرادیان ها در حین برگشت به خلف از طریق شبکه است. این ممکن است سبب شود RNN بتواند وابستگی های بلند مدت در داده ها را به خوبی یاد بگیرد.

برای رفع این مشکل، نوعی پیشرفته تر از RNN به نام حافظه کوتاه مدت بلند (LSTM) معرفی شد. LSTM از یک ساختار سلولی پیچیده تر استفاده می کند که شامل دروازه ها برای کنترل جریان اطلاعات است، که به آنها کمک می کند وابستگی های بلند مدت را بهتر یاد بگیرند.

در اینجا مثالی از یک لایه LSTM در PyTorch آورده شده است:

import torch.nn as nn
 
# تعریف یک لایه LSTM
lstm_layer = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=32, num_layers=2, batch_first=True)

در این مثال، لایه LSTM ورودی با اندازه 10، حالت پنهان با اندازه 32 و شامل 2 لایه است. پارامتر batch_first مشخص می کند که تانسور ورودی با یک ابعاد دسته اول است.

واحد مکمل رکوردی (GRU)

دیگر نوعی از RNN ها، واحد مکمل رکوردی (GRU) است که مشابه LSTM است اما ساختار ساده تری دارد. GRU ها نشان داده شده اند که به خوبی در تعداد زیادی از وظایف عمل می کنند و در عین حال کارایی محاسباتی بیشتری نسبت به LSTM دارند.

در اینجا مثالی از یک لایه GRU در PyTorch آمده است:

import torch.nn as nn
 
# تعریف یک لایه GRU
gru_layer = nn.GRU(input_size=10, hidden_size=32, num_layers=2, batch_first=True)

در این مثال، لایه GRU ورودی با اندازه 10 را دریافت می‌کند، دارای یک وضعیت نهفته با اندازه 32 است و از 2 لایه تشکیل شده است. پارامتر batch_first به True تنظیم شده است، مشابه مثال LSTM.

کاربردهای RNN

RNNها با موفقیت در یک طیف وسیعی از وظایف به‌کار گرفته شده‌اند، از جمله:

  1. پردازش زبان طبیعی (NLP): RNNها به طور گسترده برای وظایفی مانند مدلسازی زبان، تولید متن و ترجمه ماشینی استفاده می‌شوند.
  2. شناسایی سخن: RNNها می‌توانند برای تبدیل زبان گفتاری به متن استفاده شوند و از قابلیتشان برای پردازش داده‌های توالی استفاده کنند.
  3. پیش‌بینی سری زمانی: RNNها می‌توانند برای پیش‌بینی‌هایی روی داده‌های سری زمانی مانند قیمت‌های سهام یا الگوهای هواشناسی به‌کار روند.
  4. پردازش ویدئو: RNNها می‌توانند برای وظایفی از قبیل دسته‌بندی ویدئو و تشخیص عملکرد استفاده شوند که اطلاعات زمانی در آنها حیاتی است.

شبکه‌های تولیدی مبارزه‌ای (GAN)

شبکه‌های تولیدی مبارزه‌ای (GAN) نوعی معماری یادگیری عمیق هستند که طراحی شده‌اند تا داده جدیدی مانند تصاویر یا متن تولید کنند که شباهتی به داده‌های آموزش دارد. شبکه‌های GAN شامل دو شبکه عصبی هستند که به صورت معانندی آموزش می‌بینند: شبکه تولید کننده و شبکه تمیزدهنده.

معماری GAN

شبکه تولید کننده مسئول تولید داده جدید است، در حالی که شبکه تمیزدهنده برای تمایز بین داده‌های تولید شده و داده‌های واقعی مجموعه آموزش آموزش می‌بیند. این دو شبکه به صورت رقابتی آموزش داده می‌شوند، به طوری که تولید کننده سعی می‌کند تمیزدهنده را فریب دهد و تمیزدهنده سعی می‌کند داده‌های تولید شده را به درستی تشخیص دهد.

اینجا مثالی ساده از معماری GAN در PyTorch آمده است:

import torch.nn as nn
 
# تعریف شبکه تولید کننده
generator = nn.Sequential(
    nn.Linear(100, 256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256, 784),
    nn.Tanh()
)
 
# تعریف شبکه تمیزدهنده
discriminator = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256),
    nn.LeakyReLU(0.2),
    nn.Linear(256, 1),
    nn.Sigmoid()
)

در این مثال، شبکه تولید کننده ورودی 100 بعدی (معمولاً برداری نویز تصادفی) را دریافت می‌کند و خروجی 784 بعدی (تصویری به اندازه ۲۸ در ۲۸ پیکسل) تولید می‌کند. شبکه تمیزدهنده ورودی 784 بعدی (یک تصویر) را دریافت می‌کند و عددی بین ۰ و ۱ را که احتمال اینکه ورودی یک تصویر واقعی از مجموعه آموزش است را خروجی می‌دهد.

آموزش GAN

روند آموزش یک GAN شامل تعاقب آموزش تولید کننده و تمیزدهنده است. تولید کننده با کمینه کردن تابع کاهش راهنما آموزش می‌بیند که از آن ناشی می‌شود تا داده‌هایی تولید کند که تمیزدهنده به اشتباه به عنوان واقعی دسته‌بندی کند. تمیزدهنده با بیشینه کردن تابع کاهش راهنما آموزش می‌بیند که از آن ناشی می‌شود تا به درستی داده‌های واقعی و تولید شده را دسته‌بندی کند.

اینجا مثالی ساده از حلقه آموزش GAN در PyTorch آمده است:

import torch.optim as optim
 
# تعریف بهینه‌سازهای تولید کننده و تمیزدهنده
g_optimizer = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)
d_optimizer = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)
 
for epoch in range(num_epochs):
    # آموزش تمیزدهنده
    d_optimizer.zero_grad()
    real_data = get_real_data()
    real_output = discriminator(real_data)
    real_loss = criterion(real_output, torch.ones_like(real_output))
    
    noise = get_noise(batch_size, 100)
    fake_data = generator(noise)
    fake_output = discriminator(fake_data.detach())
    fake_loss = criterion(fake_output, torch.zeros_like(fake_output))
    d_loss = (real_loss + fake_loss) / 2
    d_loss.backward()
    d_optimizer.step()
    
    # آموزش تولید کننده
    g_optimizer.zero_grad()
    noise = get_noise(batch_size, 100)
    fake_data = generator(noise)
    fake_output = discriminator(fake_data)
    g_loss = criterion(fake_output, torch.ones_like(fake_output))
    g_loss.backward()
    g_optimizer.step()

در این مثال، تمیزدهنده روی داده‌های واقعی و تولید شده آموزش می‌بیند، در حالی که تولید کننده برای تولید داده‌ای آموزش می‌بیند که تمیزدهنده به عنوان واقعی دسته‌بندی کند.

کاربردهای GAN

GANها با موفقیت در طیف گسترده‌ای از کاربردها استفاده شده‌اند، از جمله:

  1. تولید تصویر: GANها می‌توانند برای تولید تصاویر واقع‌گرایانه‌ای مانند چهره‌ها، مناظر طبیعی یا هنر استفاده شوند.
  2. تولید متن: GANها می‌توانند برای تولید متنی مرتبط و طبیعی مانند مقالات خبری یا نوشتار خلاق استفاده شوند.
  3. بالارزیابی: GANها می‌توانند برای تولید تصاویر با کیفیت بالاتر از تصاویر با کیفیت پایین ورودی استفاده شوند و به‌طور موثری تصویر را "بزرگ‌مرجع" می‌کنند.
  4. ترجمه دامنه: GANها می‌توانند برای ترجمه تصاویر یا متن از یک دامنه به دامنه دیگر، مانند تبدیل یک طرح به یک نقاشی واقع‌گرا، استفاده شوند.

نتیجه‌گیری

در این آموزش، مفاهیم و معماری‌های اصلی یادگیری عمیق، از جمله شبکه‌های عصبی روبه‌جلو، شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و شبکه‌های تولیدی مبارزه‌ای (GAN) را پوشش دادیم. ما نمونه‌ها و قطعات کد خاصی را برای توضیح پیاده‌سازی این مدل‌ها با استفاده از PyTorch ارائه دادیم.

یادگیری عمیق یک حوزه به‌سرعت در حال تکامل است که کاربردهای بسیاری در حوزه‌های مختلف دارد، از چشم‌انداز کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی تا رباتیک و بهداشت. در حالی که این حوزه به پیشرفت ادامه می‌دهد، مهم است با جدیدترین توسعه‌ها در جریان باشید و به طور مداوم راه‌های جدید و نوآورانه‌ای برای استفاده از این تکنیک‌ها در حل مسائل را بررسی کنید.

راهنمایی برای درک آسان آموزش LLM برای مبتدیاننحوه‌ی درک آسان ResNet در PyTorch