أصبح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي محوريين في التكنولوجيا في السنوات الأخيرة. تُستخدم هذه التقنيات الآن في جميع المجالات تقريبًا، من الهواتف الذكية والمركبات ذاتية القيادة إلى تقنيات الرعاية الصحية والأنظمة المالية. تُستخدم العديد من المكتبات والبرامج الوسيطة المهمة في تطوير هذه الأنظمة. ومن أبرزها بلا شك PyTorch. فما هو PyTorch؟
ما هو PyTorch؟
طُوِّرت PyTorch بواسطة مركز أبحاث الذكاء الاصطناعي في فيسبوك (FAIR) عام ٢٠١٦، وهي مكتبة تعلُّم آلي مفتوحة المصدر تُستخدم بكثرة في مشاريع التعلُّم العميق. يُسهِّل تكاملها العميق مع بايثون استخدامها، ومرونتها في التطوير، وسهولة تعلمها. هذا يجعلها تُستخدم على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية والصناعية.
ظهور PyTorch
بينما استخدمت مكتبات مثل TensorFlow رسومًا بيانية حسابية أكثر "ثباتًا"، كان مفهوم الرسوم البيانية الحسابية الديناميكية الذي قدمته PyTorch ثوريًا. تقليديًا، كان يُعرّف الرسم البياني الحسابي أولًا ثم يُشغّل في جلسة. عكست PyTorch هذه العملية. في PyTorch، يُنشأ الرسم البياني أثناء تشغيل العمليات الحسابية. هذا يوفر مرونة أكبر للمطورين ويُسهّل بشكل كبير إجراء التجارب. علاوة على ذلك، توفر PyTorch واجهة برمجة تطبيقات تعمل دون التأثير على بنية Python الأصلية، مما يُسهّل على المطورين كتابة التعليمات البرمجية واكتشاف الأخطاء. هذا يجعلها مثالية للنماذج الأولية الأكاديمية.
المكونات الأساسية لـ PyTorch
تم بناء PyTorch حول عدد قليل من المكونات الأساسية في جوهرها. تشكل هذه المكونات الأساس الذي يجعل المكتبة فعالة للغاية في مشاريع الذكاء الاصطناعي. **• كائن الموتر: الموتر في PyTorch هو في الأساس مصفوفات ذات أبعاد N. تشبه مصفوفات NumPy، ولكن مع دعم وحدة معالجة الرسومات، يمكنها إجراء عمليات حسابية أسرع. **• نظام Autograd: نظام التمايز التلقائي في PyTorch للانتشار الخلفي. يتم تسجيل الرسم البياني الحسابي بالكامل أثناء وقت التشغيل، ويمكن حساب التدرجات بسهولة. **• وحدة torch.nn: تُستخدم لإنشاء طبقات وهياكل الشبكات العصبية في PyTorch. تُبسط الطبقات والوظائف المحددة مسبقًا تصميم النموذج. **• torch.optim: تحتوي على خوارزميات تحسين تُمكّن تعلم نموذج PyTorch. تدعم الطرق الشائعة مثل SGD وADAM. **• محمل البيانات ومجموعة البيانات: تُستخدم لتقسيم مجموعات البيانات الكبيرة إلى ذاكرة، والمعالجة المسبقة، والتحكم في تدفق البيانات.
مجالات استخدام PyTorch
يمكن تطبيق PyTorch في أي مجال تقريبًا يستخدم الذكاء الاصطناعي. من بين هذه المجالات:
معالجة الصور
يُستخدم PyTorch بكثرة في تطبيقات مثل تصنيف الصور، والتعرف على الكائنات، وتجزئة الصور. دعمه لهياكل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) يجعله مثاليًا لهذه التطبيقات. للوصول إلى مقالتنا حول معالجة الصور: [
ما هي معالجة الصور؟ ] (https://plusclouds.com/tr/blogs/goruntu-isleme-nedir)
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
يعد PyTorch، الذي يدعم الهياكل مثل Transformers وRNN وLSTM، شائعًا في مشاريع معالجة اللغة الطبيعية مثل الترجمة الآلية وتحليل المشاعر وأنظمة الأسئلة والأجوبة.
التعلم المعزز
يوفر الرسم البياني الديناميكي الخاص بـ PyTorch مزايا كبيرة في تنفيذ خوارزميات التعلم المعزز التي تعتمد على التعلم بالتجربة والخطأ.
التطبيقات الطبية والعلمية
يتم استخدام PyTorch أيضًا على نطاق واسع في مجالات مثل تحليل بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي، أو تصنيف البيانات الجينية، أو محاكاة الفيزياء.
خطوات تطوير النموذج باستخدام PyTorch
يتم اتباع الخطوات التالية في مشروع PyTorch: **1. إعداد البيانات:** يتم جمع البيانات وتنظيفها وتشكيلها باستخدام مجموعة البيانات ومُحمّل البيانات. **2. تعريف النموذج:** يتم تكوين الشبكة العصبية باستخدام فئة nn.Module. **3. دالة الخسارة والتحسين:** يتم اختيار دالة الخسارة وطريقة التحسين المناسبة لقياس أداء النموذج. **4. التدريب:** يتم تدريب النموذج على البيانات لعدد معين من الفترات. **5. التقييم:** يتم تحليل أداء النموذج باستخدام بيانات الاختبار. **6. حفظ النموذج:** يتم حفظ النموذج في ملف باستخدام torch.save().
تعزيز أداء PyTorch مع PlusClouds
تتطلب نماذج التعلم العميق قوة حسابية هائلة. قد يستغرق تدريب هذه النماذج على أجهزة الكمبيوتر المنزلية أسابيع. لذلك، تُفضّل خوادم وحدات معالجة الرسومات السحابية. وهنا يأتي دور PlusClouds التي تُقدّم بنية تحتية مثالية لمطوري PyTorch. • يمكنك تقليل أوقات تدريب نماذجك بنسبة تصل إلى 80% باستخدام خوادم تدعم وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA. • يمكنك إدارة مواردك بسهولة من خلال لوحة تحكم سهلة الاستخدام. • بفضل بنيتها التحتية المرنة والقابلة للتطوير والفعالة من حيث التكلفة، يُمكن استخدامها بأمان في المشاريع الفردية والمؤسسية. ننصحك بالتعرّف على PlusClouds لتوفير الوقت والموارد في مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. لمزيد من المعلومات: [
PlusClouds ](https://plusclouds.com/us/cloud/storage)
مقارنة بين PyTorch و TensorFlow
| ميزة | PyTorch | TensorFlow | | - | - | - | | رسم بياني للحوسبة | ديناميكي | ثابت (مختلط مع TF2) | | تجربة المستخدم | أكثر بايثونية | أكثر تعقيدًا بقليل | | دعم المجتمع | سريع النمو | راسخ وكبير | | الانتقال إلى الإنتاج | ناشئ | ناضج ومستقر | | الوثائق والموارد | غني وشامل | أكثر تركيزًا على التقنية |
الأسئلة الشائعة
ما هو PyTorch؟ هل PyTorch مجاني تمامًا؟ نعم، PyTorch مفتوح المصدر ومجاني تمامًا، بما في ذلك الاستخدام التجاري. هل PyTorch مناسب للمبتدئين؟ بالتأكيد. يمكن لأي شخص لديه معرفة بـ Python التكيف معه بسهولة. هل يُستخدم PyTorch فقط مع Python؟ يُستخدم PyTorch بشكل كبير مع Python. ومع ذلك، تتوفر أيضًا واجهة برمجة تطبيقات C++. هل يمكنني استخدام PyTorch بدون وحدة معالجة رسومات؟ نعم، يعمل PyTorch مع وحدة معالجة مركزية، ولكن قد تستغرق عمليات التدريب وقتًا أطول. ما هي القطاعات التي تستخدم PyTorch؟ يُستخدم PyTorch في العديد من المجالات، مثل التمويل والرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية والدفاع والسيارات والأوساط الأكاديمية.
خاتمة
يُعد PyTorch أحد الركائز الأساسية لأبحاث الذكاء الاصطناعي الحديثة. بفضل بنيته المرنة والبديهية وسهلة التعلم، يُعد خيارًا شائعًا للمطورين المبتدئين والخبراء على حد سواء. استخدم PyTorch لتحقيق أفضل النتائج في مشاريع التعلم العميق وتلبية احتياجاتك من الأداء مع خوادم PlusClouds المدعومة بوحدات معالجة الرسومات. لتصفح مقالات مثل "ما هو PyTorch؟"، تفضل بزيارة [مدونات PlusClouds](https://plusclouds.com/us/blogs)
