استخدام PyTorch مع Novita AI: دليل شامل

إطار عمل تعلم عميق ديناميكي للابتكارات في الذكاء الاصطناعي

ما هو PyTorch؟

PyTorch، النظير البايثوني لـ Torch، هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي طورته فيسبوك. وهو مصمم خصيصًا لبرمجة الشبكات العصبية العميقة (DNN) مع تسريع GPU. Torch نفسه هو مكتبة موترات راسخة تُستخدم على نطاق واسع لمعالجة بيانات المصفوفات متعددة الأبعاد في التعلم الآلي والتطبيقات الأخرى المكثفة حسابيًا. على عكس الرسم البياني الحسابي الثابت لـ TensorFlow، يستخدم PyTorch رسمًا بيانيًا حسابيًا ديناميكيًا، مما يسمح بإجراء تعديلات في الوقت الفعلي بناءً على المتطلبات الحسابية. ومع ذلك، فإن استخدام Torch للغة Lua حد من شعبيته، مما أدى إلى صعود TensorFlow الذي يدعم بايثون. كنسخة بايثون من مكتبة Torch الكلاسيكية للتعلم الآلي، يقدم PyTorch لمستخدمي بايثون تجربة تطوير أكثر ملاءمة.

تطبيقات PyTorch في التعلم الآلي

يجد PyTorch تطبيقات واسعة في مجال التعلم الآلي، خاصة في المجالات التالية:

1. تطوير وتدريب نماذج التعلم العميق: تعمل عمليات الموترات المرنة في PyTorch وقدرات التفاضل التلقائي على تبسيط تصميم وتدريب الشبكات العصبية المعقدة، مما يجعل العملية أكثر كفاءة وبديهية.
2. معالجة اللغة الطبيعية (NLP): الرسم البياني الحسابي الديناميكي لـ PyTorch يجعله فعالاً للغاية في معالجة البيانات النصية. وهو يدعم مهام NLP المعقدة المختلفة، مثل تحليل المشاعر والترجمة الآلية والتعرف على الكيانات المسماة.
3. الرؤية الحاسوبية: يسهل PyTorch بناء وتدريب نماذج الإدراك البصري، بما في ذلك تصنيف الصور واكتشاف الأجسام وتجزئة الصور. بالإضافة إلى ذلك، يستفيد من النماذج المدربة مسبقًا من موارد مثل torchvision لتسريع التطوير.
4. النشر عبر الواجهة الأمامية الهجينة: دعم PyTorch للنشر عبر الواجهة الأمامية الهجينة يتيح نشر النماذج المدربة بسلاسة في بيئات الإنتاج، على سبيل المثال، من خلال TorchScript لتسلسل النماذج وتحسينها.

PyTorch ليس فقط أداة قوية للبحث العلمي، بل يستخدم أيضًا على نطاق واسع في الصناعة، مما يجعله الخيار المفضل للعديد من العلماء والمهندسين.

المقارنة مع الأطر الأخرى

يتمتع PyTorch بالعديد من المزايا الواضحة مقارنة بأطر التعلم الآلي الأخرى. أولاً وقبل كل شيء، يجعل الرسم البياني الحسابي الديناميكي لـ PyTorch بناء النماذج وتصحيحها أكثر بديهية ومرونة. على النقيض من ذلك، تستخدم بعض الأطر مثل TensorFlow رسومًا بيانية حسابية ثابتة تتطلب تعريفًا وتجميعًا مسبقًا. تمنح مرونة PyTorch ميزة في هذا الصدد. علاوة على ذلك، تم تصميم PyTorch بطريقة بايثونية منذ البداية، مما يتيح للمستخدمين الاستفادة من مهاراتهم في بايثون لتطوير النماذج وتصحيحها بشكل أكثر طبيعية، مما يقلل من منحنى التعلم. ومن الجدير بالذكر أن بايثون هي لغة البرمجة المهيمنة في عصر الذكاء الاصطناعي. بفضل مجتمع بايثون النشط ونظامه البيئي، تتوفر مجموعة كبيرة من الأدوات والمكتبات بسهولة، مما يبسط التطوير بشكل أكبر. يقدم PyTorch مجموعة غنية من الأدوات والمكتبات، ويدعم مجموعة واسعة من مهام التعلم العميق، ويتكامل بسلاسة مع الأدوات والمكتبات الأخرى في نظام بايثون البيئي، مما يمكّن المطورين من تحقيق أفكارهم بسرعة. يعطي PyTorch الأولوية للمرونة وسهولة الاستخدام في تصميمه، مما يجعله خيارًا مثاليًا للباحثين والمهندسين للتكرار السريع واستكشاف تقنيات التعلم العميق الجديدة أثناء التطوير والتجريب.

التثبيت وإعداد البيئة

هناك عدة طرق لتثبيت PyTorch، فيما يلي الأكثر شيوعًا:

5. استخدام pip (موصى به): هذه هي طريقة التثبيت الأكثر مباشرة، ومناسبة لمعظم المستخدمين.
   1. تأكد من تثبيت بايثون ومدير حزم pip.
   2. افتح سطر الأوامر / الطرفية وقم بتنفيذ الأمر المناسب بناءً على نظام التشغيل لديك وما إذا كان دعم GPU مطلوبًا:

      • إصدار CPU: pip install torch torchvision torchaudio

      • إصدار GPU: pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

        • استبدل cu117 بالمعرّف المطابق لإصدار CUDA الخاص بك (مثل cu116، cu118). يمكنك العثور على الإصدار المناسب على موقع NVIDIA.
   3. انتظر حتى يكتمل التثبيت.
6. استخدام Anaconda: إذا كنت تدير بيئات بايثون باستخدام Anaconda أو Miniconda، يمكنك تثبيت PyTorch باستخدام conda.
   1. افتح Anaconda Prompt (Windows) أو الطرفية (macOS/Linux).
   2. أنشئ بيئة conda جديدة (اختياري لكن موصى به): conda create -n pytorch_env python=3.8 (استبدل 3.8 بإصدار بايثون الذي تريده).
   3. فعّل البيئة: conda activate pytorch_env.
   4. نفّذ الأمر التالي لتثبيت PyTorch:
      • إصدار CPU: conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
      • إصدار GPU: conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch (استبدل 11.7 بإصدار CUDA الخاص بك).
7. البناء من المصدر: هذه الطريقة مناسبة للمستخدمين الذين يحتاجون إلى تخصيص عميق لـ PyTorch. ستحتاج إلى استنساخ الكود من مستودع PyTorch على GitHub وتجميعه وتثبيته بناءً على بيئة النظام ومتطلباتك.

التحقق من التثبيت:

بعد التثبيت، افتح مترجم بايثون وحاول استيراد PyTorch:

import torch
print(torch.__version__)

إذا تم طباعة رقم إصدار PyTorch بنجاح، يكون التثبيت قد اكتمل.

الإطلاق باستخدام قالب (صورة) Novita AI

في عصر الحوسبة السحابية المعبأة في حاويات، لا يتعين عليك فعل كل شيء بنفسك. توفر Novita AI بيئة تطوير PyTorch شاملة. دون القلق بشأن الموارد الحسابية أو تشغيل نصوص النشر من الصفر، يمكنك الاستمتاع ببيئة PyTorch جاهزة للاستخدام. كل ما يتطلبه الأمر هو بضع نقرات بالماوس، ويتم تشغيل كل شيء في غضون ثوانٍ.

توفر Novita AI بيئة تطوير PyTorch شاملة.

الخاتمة

لعب PyTorch دورًا محوريًا في تقدم الذكاء الاصطناعي، حيث كان حجر الزاوية للعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي الاستثنائية. إلى جانب PyTorch، هناك العديد من أطر التعلم الآلي الممتازة الأخرى التي تساهم معًا في عالم الذكاء الاصطناعي النابض بالحياة. ستواصل Novita AI تحسين المنتجات سهلة الاستخدام والمريحة، لتمكين كل مبتكر في الذكاء الاصطناعي.

Novita AI هي منصة سحابية للذكاء الاصطناعي توفر للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام واجهة برمجة التطبيقات البسيطة لدينا، مع توفير سحابة GPU ميسورة التكلفة وموثوقة للبناء والتوسع.

قراءة موصى بها:

1. لماذا يعتبر ‘استئجار GPU مع خيار التملك’ مفيدًا؟
2. اختيار الأفضل: تحليل RTX 4070 مقابل 3070 مقابل 4090