معجم الذكاء الاصطناعي

نشر النموذج

Model Deployment

جعل النموذج متاحاً في بيئة الإنتاج.

خادم الاستدلال

Inference Server

خادم مخصص لتلقي طلبات الاستدلال.

الواجهة الويبية

Web Interface

واجهة تفاعلية للتفاعل مع النموذج.

التطبيق المحمول

Mobile Application

تطبيق يعمل على الأجهزة المحمولة.

الاستدلال على الحافة

Edge Inference

تنفيذ الاستدلال على الأجهزة المحلية.

ضغط النموذج

Model Compression

تقليص حجم النموذج لتسريع الاستدلال.

التحويل الكمي

Quantization

تحويل الأوزان من أرقام عائمة إلى صحيحة.

القص

Pruning

إزالة الأوزان غير المهمة.

التقطير المعرفي

Knowledge Distillation

نقل المعرفة من نموذج كبير إلى أصغر.

مجموعة أدوات التطوير

SDK

مجموعة أدوات لتطوير التطبيقات.

منصة ONNX

ONNX Runtime

منصة لتنفيذ النماذج عبر الأطر المختلفة.

حزمة pip

pip Package

مدير الحزم الرئيسي في بايثون.

اختبار A و B

A-B Testing

اختبار نموذجين على مستخدمين حقيقيين.

خط أنابيب النشر المستمر

CI-CD Pipeline

خط أنابيب النشر والتكامل المستمر.

عمليات تعلم الآلة

MLOps

ممارسات لنشر وصيانة نماذج التعلم الآلي.

خط أنابيب التعلم

ML Pipeline

سلسلة خطوات آلية من البيانات إلى النشر.

تتبع النماذج

Model Tracking

متابعة تغييرات وأداء النموذج عبر الزمن.

التحكم في الإصدارات

Version Control

إدارة وإصدار تغييرات الكود والبيانات.

تجربة النماذج

Model Experimentation

تجربة إعدادات مختلفة لتحسين النموذج.

جودة البيانات

Data Quality

ضمان دقة واتساق البيانات.

حوكمة النموذج

Model Governance

إشراف على دورة حياة النموذج.

المراقبة في الإنتاج

Production Monitoring

متابعة أداء النموذج في الإنتاج.

إمكانية الإعادة

Reproducibility

إعادة إنتاج النتائج بنفس الظروف.

انزلاق النموذج

Model Drift

تناقص الأداء بسبب تغير البيانات.

إعادة التدريب

Model Retraining

تدريب النموذج من جديد على بيانات حديثة.

مخزن الميزات

Feature Store

مخزن مشترك للميزات السماتية.

سجل النماذج

Model Registry

سجل مركزي لإدارة إصدارات النماذج.

رخصة التعلم الآلي

ML License

شروط استخدام نماذج التعلم الآلي.

تتبع مسار البيانات

Data Lineage

تتبع مسار البيانات من المصدر للاستخدام.

التدريب المتوزع

Distributed Training

توزيع عملية التدريب على عدة أجهزة لتسريع العملية.

التدريب المتوازي

Parallel Training

تنفيذ التدريب على عدة وحدات معالجة.

توازي البيانات

Data Parallelism

تقسيم البيانات على وحدات معالجة متعددة.

تقسيم النموذج

Model Parallelism

تقسيم أجزاء النموذج على وحدات معالجة.

تجميع التدرجات

Gradient Accumulation

تجميع التدرجات من عدة خطوات قبل التحديث.

عملية AllReduce

AllReduce

عملية تجميع البيانات من جميع وحدات المعالجة عبر الشبكة.

التخزين المؤقت للمتجهات

Gradient Checkpointing

حفظ التدرجات مؤقتاً لتقليل استهلاك الذاكرة.

التدريب بدقة مختلطة

Mixed Precision Training

استخدام دقة متعددة لتسريع التدريب وتقليل استهلاك الذاكرة.

خوارزمية DeepSpeed

DeepSpeed

مكتبة من Microsoft للتدريب الموزع.

خوارزمية FSDP

Fully Sharded Data Parallel

تقنية لتوزيع البيانات بشكل كامل.

تدريب Megatron

Megatron Training

إطار تدريب متوازي للنماذج الكبيرة.