على مدار العشرين عامًا الماضية ، ظهر الذكاء الاصطناعي (AI) باعتباره اتجاهًا هائلًا يؤثر على جميع القطاعات. في عام 2020 ، تجاوز الاستثمار في الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي 40 مليار دولار ، بزيادة قدرها 9.3٪ عن عام 2019. من ناحية أخرى ، 87٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعي تفشل، والعديد العوامل تسبب هذا.
يتطلب إنشاء تطبيق فعال مدفوع بالذكاء الاصطناعي تفكيرًا مبتكرًا حول جميع مكونات المشروع ، بما في ذلك تطوير التطبيقات ، والتشغيل المرحلي ، والنشر ، والتكامل مع التطبيقات الأخرى.
"التشفير ليس التحدي الوحيد لمهندسي الذكاء الاصطناعي. يتطلب إنشاء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي بيئة تقنية معلومات معقدة تحتوي على عدد لا يحصى من الأدوات ".
نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات تعمل مع العديد من أنواع البيانات ، فإن نقل البيانات من منصة إلى أخرى يمثل تحديًا. تتطلب حسابات الذكاء الاصطناعي موارد حسابية كبيرة. تعد إدارة البنية التحتية مكلفة وتخضع لقيود للمشاريع سريعة النمو.
قد تواجه مشاريع الذكاء الاصطناعي أ قبضة الباعة في الاتفاق ، مثل الوقت الذي يجب أن يستخدم فيه المشروع موفر خدمة سحابية واحدًا. قد تنشأ تحديات إذا قام البائع بزيادة الأسعار أو بدأ في مواجهة وقت تعطل متزايد. في مثل هذه الحالات ، يمكن تحسين مشروع الذكاء الاصطناعي بالانتقال إلى بائع مختلف. ومع ذلك ، قد يكون هذا صعبًا بسبب تكلفة الانتقال أو القيود التعاقدية أو المشكلات الفنية.
يوفر Kubernetes حلاً لأن خوارزميات الذكاء الاصطناعي يجب أن تتوسع لتكون فعالة على النحو الأمثل.
ما هو Kubernetes؟
Kubernetes ظهرت بشكل بارز في أخبار التكنولوجيا. تعرف مجتمع المطورين لأول مرة على منصة Kubernetes مفتوحة المصدر من Google في عام 2015. يقوم Kubernetes بتشغيل وتنسيق التطبيقات المعبأة في حاويات عبر خوادم مجمعة. تدير المنصة دورة حياة التطبيقات والخدمات المعبأة في حاويات بأساليب قابلة للتطوير تدعم التوافر العالي.
ما هو الحاوية؟
بالحاويات يقوم بتشغيل تطبيق على نظام التشغيل بطريقة معزولة عن باقي النظام. يعمل التطبيق كما لو كان لديه مثيله الخاص من نظام التشغيل ؛ ومع ذلك ، قد يكون هناك العديد من الحاويات تعمل على نفس نظام التشغيل.
تسمح الحاويات بالتوزيع السهل وإعادة استخدام التطبيقات جنبًا إلى جنب مع البنية التحتية اللازمة لها.
يتطلب الذكاء الاصطناعي العديد من مكونات البرامج المنسقة ووحدات معالجة الرسومات باهظة الثمن (GPU) لتسريع التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي والتدريب على النموذج.
عندما يتم تكليف نظام AI بالعمل مع حمولة عالية غير متساوية ، يمكن لـ Docker Swarm تحسين تحسين البنية التحتية يدويًا. يقوم Kubernetes بهذا تلقائيًا.
يعمل Kubernetes على تنسيق جميع التطبيقات وموارد الكمبيوتر إدارة باعتباره منسق ذلك بأتمتة النشر والإدارة والتوسيع وشبكات الحاويات.
دراسة حالة: مشروع الذكاء الاصطناعي المدار من Kubernetes
تتناول دراسة الحالة هذه نظام مراقبة وأمن بالفيديو منتشر في أ مكتب ذكي. تتضمن تطبيقات النظام واجهة أمامية ونهاية خلفية وتدفق فيديو WebRTC وميزة تستند إلى AI لمعالجة الفيديو.
باختصار ، قد يُنظر إلى معالجة الفيديو بمساعدة الذكاء الاصطناعي على أنها سلسلة من العمليات المتتالية ، وهي:
1) فك
2) حساب الذكاء الاصطناعي
3) الترميز
يستخدم حساب الذكاء الاصطناعي ل تمييز الوجوهأو كشف ارتداء قناع الوجه أو الفحص الحراري. تتطلب كل هذه العمليات موارد حوسبة كبيرة ، لا سيما في حالة المعالجة في الوقت الحقيقي.
إذا كان منحنى الحمل العالي للنظام متقلبًا على أساس كل ساعة أو يوميًا أو أسبوعيًا أو موسميًا ، فستكون هناك حاجة إلى إدارة موارد الكمبيوتر الآلية. عندما يظهر طلب معالجة فيديو جديد ، يتم تغيير حجم الواجهة الخلفية تلقائيًا بمساعدة Kubernetes API وتضيف تلقائيًا المزيد من الخوادم لمعالجة الطلب. لذلك ، يعمل Kubernetes كمنسق للقياس التلقائي وتوفير تحسين موارد الكمبيوتر في الوقت الفعلي.
مستقبل Kubernetes في تطوير الذكاء الاصطناعي
أجبر الوباء في عام 2020 كل شركة على الاستجابة بسرعة للتغييرات غير المتوقعة. أتاحت Kubernetes حلولًا مبنية على نظام السحابة الأصلي لتسريع وتيرة تطوير البرامج مع تمكين استخدام البيانات المرن مع التطبيقات الحديثة.
Thتعد قابلية التوسع والبنية الموزعة لـ Kubernetes الخيار الأمثل لمشاريع الذكاء الاصطناعي. ال نضج هذه الحلول يجعل عام 2021 يتوقع المزيد من النمو في هذا المجال المثير لتطوير الذكاء الاصطناعي.
كوينسمارت. Beste Bitcoin-Börse في أوروبا
المصدر: https://www.aiiottalk.com/kubernetes-drives-artustry-intelligence-development/
