MLOps وDevOps لأنظمة الذكاء الاصطناعي

تغطية متقدمة: Training Job Orchestration

28 دقيقة الدرس 18 من 28

Training Job Orchestration

هذا الدرس يوسع مسار MLOps & DevOps for AI Systems اعتمادًا على موضوعات التوثيق الرسمية: MLflow and Kubeflow docs: experiment tracking, pipelines, model registry, serving, GPU infrastructure, drift monitoring and LLMOps. الهدف هو تحويل Training Job Orchestration من عنوان نظري إلى قدرة تشغيلية يمكن تطبيقها ومراجعتها في بيئة إنتاج.

اقرأ هذا الدرس كجزء من مراجعة A to Z للمسار: المفهوم، الإعداد، الأمان، التشغيل، المراقبة، وrollback.

تغطية التوثيق

المفاهيم الأساسية والمصطلحات المرتبطة بالموضوع.
الإعدادات والخيارات التي تظهر في التوثيق الرسمي.
مخاطر الإنتاج وحدود المسؤولية بين الفرق.
خطوات التحقق قبل وبعد التطبيق.
الأخطاء الشائعة وكيفية تشخيصها.

طريقة التطبيق

حدد مصدر الحقيقة: Git أو configuration أو API أو control plane.
نفذ التغيير بطريقة قابلة للتكرار مع dry-run أو plan عندما يكون ذلك ممكنًا.
اربط التغيير ببوابات CI/CD وسياسات الأمان المناسبة.
راقب المقاييس والسجلات والأحداث بعد التطبيق.
وثق rollback ومالك التصعيد قبل لمس الإنتاج.

make verify
make test
make security
make deploy-plan
make rollback-plan

معيار الإتقان

تتقن Training Job Orchestration عندما تستطيع شرحه، تطبيقه، اختباره، مراقبته، واستعادته من الفشل بدون الاعتماد على خطوات يدوية غير موثقة.

تطبيق عملي: أنشئ runbook صغيرًا لهذا الموضوع يتضمن المتطلبات، الأوامر، التحقق، المخاطر، وخطة rollback.