كيفية اختيار أفضل كمبيوتر محمول مناسب لاحتياجاتك في عام 2023

في عصر الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)، برز التعلم العميق (Deep Learning) باعتباره مغيرًا لقواعد اللعبة. تخيل خوارزميات يمكنها تحليل الصور، وفهم اللغة المنطوقة، وحتى إنشاء المحتوى الإبداعي الخاص بها. هذه هي قوة التعلم العميق، وهو مجال فرعي من التعلم الآلي (Machine Learning) يستخدم شبكات عصبية معقدة للتعلم من البيانات بطريقة تحاكي الدماغ البشري.

ومع ذلك، فإن تسخير هذه القوة لا يتعلق فقط بالخوارزميات نفسها. مثلما يحتاج الفنان إلى الفرشاة المناسبة، يحتاج مطور التعلم العميق إلى إطار العمل المثالي لترجمة الأفكار إلى واقع ملموس. ويعد اختيار إطار العمل المناسب أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق النجاح، حيث يؤثر على كل شيء بدءًا من سرعة التطوير والأداء النموذجي وحتى سهولة التعلم ودعم المجتمع.

تتعمق هذه المقالة في عالم PyTorch و TensorFlow، وهما من أشهر أُطُر التعلم العميق اليوم. سنستكشف نقاط القوة والضعف لديهم، ونقارنها عبر الجوانب الرئيسية مثل: سهولة الاستخدام والأداء وقابلية التوسع ودعم المجتمع. وبحلول نهاية هذه المقالة، ستكون جاهزًا لاتخاذ قرارًا مستنيرًا بشأن إطار العمل الذي يُمكّنك من إتمام رحلة التعلم العميق الخاصة بك على أفضل وجه.

لذلك، استعد للغوص في عالم أُطُر التعلم العميق المثير!

هل أنت مستعد لاستكشاف PyTorch وTensorFlow واكتشاف أي منهما ينقل مشروع التعلم العميق الخاص بك إلى المستوى التالي؟ فلنبدأ!

فهم PyTorch و TensorFlow: النشأة والتطور وفلسفة التصميم

PyTorch و TensorFlow هما عملاقان في عالم التعلم العميق، ولكل منهما نقاط قوته وأساليبه الفريدة. دعنا نتعمق في كل إطار عمل ونفهم ما الذي يميزهما.

 1.  PyTorch رحلة ديناميكية 

لنبدأ بالتعرف على المنافس الأول PyTorch بشكل أفضل.

النشأة والتطور:

بدأ إطار العمل PyTorch رحلته في عام 2016 كمشروع بحثي في Facebook AI (أصبحت Meta AI الآن). كامتداد لإطار عمل Torch7، المصمم للبحث والتجريب في مجال التعلم العميق.

ومنذ ذلك الحين تطور إلى إطار عمل قوي مفتوح المصدر، وسرعان ما اكتسبت قوة جذب بفضل واجهة Python سهلة الاستخدام وأسلوب البرمجة المعبّر والحتمي، فتبناه الباحثون والشركات الناشئة والشركات القائمة على حدٍ سواء.

فلسفة التصميم:

تدعم PyTorch نهج الرسم البياني الحسابي الديناميكي، مما يسمح ببناء النماذج المرنة ومعالجتها حتى أثناء وقت التشغيل. هذا التركيز على الحتمية يسهل إنشاء النماذج الأولية السريعة واستكشاف الأفكار، مما يجعلها مفضلة لدى الباحثين والمتحمسين.

 2.  TensorFlow بناء مسار منظم

لنتعرف الآن على المنافس الثاني TensorFlow بشكل أفضل.

النشأة والتطوير:

TensorFlow هي مكتبة برمجية مفتوحة المصدر للتعلم الآلي، تم إصداره في نوفمبر 2015 بواسطة فريق Google Brain وهو مصمم لمجموعة واسعة من المهام، ولكنه يركز بشكل خاص على التدريب والاستدلال على الشبكات العصبية العميقة. تم إصدار TensorFlow 2.0، وهو إصدار محدث، في سبتمبر 2019.

فلسفة التصميم:

يستخدم TensorFlow نموذج الرسم البياني الحسابي الثابت، حيث يتم تعريف بنية النموذج مقدمًا ثم تنفيذها بكفاءة. ويضمن هذا النهج إمكانية التكرار ويسهل عمليات النشر على نطاق واسع، ولكنه قد يمثل تحديات أمام التطوير والتجريب التكراري.

الاختلافات الرئيسية: الكشف عن نقاط القوة والضعف في PyTorch و TensorFlow

 1.  سهولة التعلم والاستخدام

إن الطبيعة "البايثونية | Pythonic" لإطار PyTorch التي تتميز بأسلوب البرمجة الحتمي والرسوم البيانية الحسابية الديناميكية، تعزز تجربة تعليمية أكثر سهولة لمطوري لغة Python. كما تعمل القدرة على تحديد النماذج وتعديلها مباشرة داخل الكود على تعزيز التجريب والاستكشاف السريع.

في المقابل، فإن الرسوم البيانية الحسابية الثابتة لـ TensorFlow، على الرغم من أنها توفر إمكانية التكرار والوضوح، يمكن أن تبدو أقل مرونة للمبتدئين، مما يتطلب تخطيطًا مقدمًا إضافيًا، وربما يؤدي إلى منحنى تعليمي أكثر حدة.

 2.  تطوير النموذج

يقدم كلا الإطارين مجموعات أدوات شاملة لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق. تستفيد PyTorch من رسومها البيانية الديناميكية لتمكين المعالجة السريعة لهندسة النماذج والمعلمات الفائقة، فهي مثالية للبحث والنماذج الأولية السريعة.

في المقابل، تتطلب الرسوم البيانية الثابتة لإطار TensorFlow تعريفًا مقدمًا لبنية النموذج ولكنها توفر خوارزميات تنفيذ وتحسين فعالة، مثل: Adam و RMSProp.

كما يوفر كلا الإطارين تمايزًا تلقائيًا، مما يبسط حسابات التدرج والانتشار العكسي.

 3.  الأداء وقابلية التوسع

يُظهر إطارPyTorch  بشكل عام سرعات تدريب أبطأ قليلاً مقارنةً بـ TensorFlow، خاصة بالنسبة للنماذج الكبيرة والمهام المعقدة. ومع ذلك، غالبًا ما يكون استخدامه للذاكرة أقل، مما يجعله مفيدًا للبيئات المحدودة الموارد. فهو يوفر إمكانات التدريب الموزعة بسهولة، ولكنه يتطلب المزيد من التكوين اليدوي.

في المقابل، يتفوق إطار TensorFlow في كفاءة الموارد واستخدام الذاكرة، خاصة بالنسبة للنماذج الأكبر حجمًا، مما يمنحه سرعات تدريب أسرع. تعمل الرسوم البيانية الثابتة على تحسين استخدام الموارد وتوفير تدريب موزع فعال عبر وحدات معالجة الرسومات GPU والأجهزة المتعددة، وذلك من خلال توفير أدوات مثل: Horovod و TensorFlow Distributed (TF-Dist)، ولكن يمكن أن يكون أكثر تعقيدًا في الإعداد والإدارة.

 4.  النشر والإنتاج

يتطلب نشر النماذج في بيئات الإنتاج المختلفة دراسة متأنية. يُقدم إطار PyTorch أداة TorchScript لتحويل نماذج PyTorch إلى رسوم بيانية ثابتة للنشر الفعال. ومع ذلك، لا تزال أدوات النشر والإنتاج في طور التطور، مما يتطلب جهدًا إضافيًا لدمج النماذج في تطبيقات العالم الحقيقي.

في المقابل، يقدم إطار TensorFlow المدعوم بخبرة Google الإنتاجية، أدوات نشر وإنتاج قوية مثل: TensorFlow Serving و TFLite، مما يُبَسِّط عملية نشر النموذج وتكامله مع الأنظمة الأساسية السحابية وتقنيات النقل بالحاويات. وتتوافق هذه القوة مع تركيز الإطار على قابلية التوسع وتطبيقات المؤسسات.

 5.  المجتمع والموارد

يتميز كلا الإطارين بمجتمعات نابضة بالحياة، فإطار العمل PyTorch يضم مجتمعًا نشطًا وسريع النمو، خاصة بين المؤسسات البحثية والشركات الناشئة. و تستفيد PyTorch من تكاملها مع نظام PyData البيئي، مما يعزز التعاون مع أدوات علم البيانات الأخرى. ومع ذلك، قد تكون وثائقه الرسمية أقل شمولاً مقارنة بـ TensorFlow.

في المقابل، يضم إطار TensorFlow مجتمعًا أكبر وأكثر رسوخًا مع وثائق وبرامج تعليمية مكثفة. كما يوفر دعمها من Google إمكانية الوصول إلى موارد مهمة وبنية تحتية للدعم.

 نستخلص من ذلك، أن فهم هذه الاختلافات الرئيسية يمكّنك من اتخاذ خيارات مستنيرة بين إطار PyTorch وإطار TensorFlow. فبينما يتفوق PyTorch في المرونة والنماذج الأولية والتطوير الموجه نحو البحث، فإن TensorFlow يعطي الأولوية للاستقرار وقابلية التوسع وعمليات النشر الجاهزة للإنتاج.

وفي النهاية، يعتمد الإطار الأمثل على متطلبات المشروع المحددة وتفضيلات المطورين والتوازن المطلوب بين السرعة والأداء.

نقاط القوة والضعف في PyTorch و TensorFlow

يتطلب اختيار إطار التعلم العميق الأمثل فهمًا دقيقًا لنقاط القوة والضعف الفردية لكل إطار. لذلك نتعمق بهذا القسم في الخصائص الرئيسية لإطار PyTorch وإطار TensorFlow، والتي تم تحديدها من خلال المقارنات السابقة، لتقديم نظرة عامة موجزة لاتخاذ قرارات مستنيرة.

 1.  PyTorch

السرعة والمرونة تسودان على أعلى المستويات.

 نقاط القوة: 

• طبيعة لغة بايثون والرسم البياني الحسابي الديناميكي، مما يسهل عملية إنشاء النماذج الأولية والتجريب السريع، وهو مثالي للبحث والاستكشاف.
• سهولة الاستخدام للمبتدئين، فتؤدي عملية بناء الجُملة البديهي والتنفيذ الفوري للتعليمات البرمجية إلى خفض منحنى حِدة التعلم.
• تطوير النماذج المرنة، فيتيح التعليمات البرمجية المخصصة وتعديل النماذج أثناء التدريب، مما يعزز الإبداع والقدرة على التكيف.
• مجتمع بحثي قوي، نشط وداعم، ويوفر أحدث التطورات والموارد.

 نقاط الضعف: 

• عبء الذاكرة، فيمكن أن تستهلك الرسوم البيانية الديناميكية المزيد من الموارد مقارنة بالنهج الثابت لـ TensorFlow.
• قيود قابلية التوسع، فقد تظهر سرعات تدريب أبطأ للنماذج واسعة النطاق وإعدادات التدريب الموزعة.
• نشر الإنتاج، يتطلب جهدًا إضافيًا للتكامل مع البنية التحتية، فهو يحتاج إلى طرف ثالث لتصوير نماذج البيانات (visualization)، كما أنه يحتاج إلى خادم API للإنتاج.
• الوثائق والموارد، قد يتخلف عن TensorFlow من حيث الشمولية، خاصة بالنسبة للموضوعات المتقدمة.

 2.  TensorFlow

الاستقرار وقابلية التوسع يحتل مركز الصدارة.

 نقاط القوة: 

• الرسوم البيانية الحسابية الثابتة، لضمان إمكانية التكرار وتحسين استخدام الموارد، مما يؤدي إلى تدريب ونشر أسرع.
• قابلية التوسع والأداء، مُحسّن للنماذج وعمليات النشر واسعة النطاق، مما يوفر استخدامًا فعالاً للموارد وقدرات التدريب الموزعة عبر أجهزة متعددة ووحدات معالجة الرسوميات.
• عمليات النشر الجاهزة للإنتاج، يوفر أدوات راسخة مثل TensorFlow Serving للتكامل السلس مع البنية التحتية للإنتاج.
• وثائق وموارد واسعة النطاق، شاملة وتتم صيانتها جيدًا، ويدعمها مجتمع كبير ومتخصصون في الصناعة.

 نقاط الضعف: 

• منحنى التعلم والمرونة، يمكن أن يقدم منحنى تعليمي أكثر حدة للمبتدئين نظرًا لنموذجه المنظم ومرونته الأقل في تخصيص النموذج.
• أقل سهولة في الاستكشاف، قد يكون تصحيح الأخطاء وتعديل النماذج أثناء التدريب أكثر صعوبة مقارنة بالنهج الديناميكي لـ PyTorch.
• التركيز على المجتمع، قد يكون أقل نشاطًا في الأبحاث المتطورة مقارنةً بـ PyTorch، مع تركيز أكبر على التطبيقات الموجهة نحو الإنتاج.

الخاصية	PyTorch	TensorFlow
سهولة الاستخدام	أسهل للمبتدئين، بناء جملة بايثونيك	منحنى التعلم أكثر حدة، والنهج المنظم
تطوير النموذج	مرن، رمز مخصص مسموح به، رسم بياني ديناميكي	منظم، كتل البناء المحددة مسبقا، رسم بياني ثابت
الأداء	قادرة على المنافسة بالنسبة للنماذج الصغيرة، وسعة الذاكرة المحتملة	مُحسّن للنماذج الكبيرة وقابلية التوسع والكفاءة
النشر	يتطلب بذل جهد إضافي لتكامل الإنتاج	يوفر TensorFlow Serving كمنصة قوية للنشر
المجتمع	تنمو بنشاط، موجهة نحو البحوث	تركيز أكبر وراسخ على الصناعة
الموارد	البرامج التعليمية الوفيرة، قد تتخلف في الوثائق الرسمية الشاملة	شامل، مُصان جيدا، دعم واسع النطاق

ما الذي يمكن بناؤه باستخدام PyTorch مقابل TensorFlow؟

في البداية، تم استخدام الشبكات العصبية لحل مشاكل التصنيف البسيطة، مثل: التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد أو تحديد رقم تسجيل السيارة باستخدام الكاميرات. ولكن بفضل أحدث الأطر ووحدات معالجة الرسومات الحسابية العالية (GPU) من NVIDIA، يمكننا تدريب الشبكات العصبية على تيرابايت من البيانات وحل المشكلات الأكثر تعقيدًا.

وتشمل بعض الإنجازات الملحوظة الوصول إلى أداء متطور في مجموعة بيانات IMAGENET باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية المطبقة في كل من إطار TensorFlow وإطار PyTorch. ويمكن استخدام النموذج المُدرب في تطبيقات مختلفة، مثل: اكتشاف الكائنات والتجزئة الدلالية للصورة والمزيد.

وعلى الرغم من إمكانية تنفيذ بنية الشبكة العصبية على أي من هذين الإطارين، إلا أن النتيجة لن تكون نفسها. فتحتوي عملية التدريب على الكثير من المعلمات التي تعتمد على الإطار.

فعلى سبيل المثال: إذا كنت تقوم بتدريب مجموعة بيانات على PyTorch، فيمكنك تحسين عملية التدريب باستخدام وحدات معالجة الرسوميات أثناء تشغيلها على CUDA (الواجهة الخلفية لـ ++C). أما في TensorFlow، يمكنك الوصول إلى وحدات معالجة الرسوميات (GPU) ولكنها تستخدم تسريع GPU المدمج الخاص بها.

وبالتالي فإن وقت تدريب هذه النماذج سيختلف دائمًا بناءً على إطار العمل الذي تختاره.

 أمثلة: 

بالنسبة لإطار PyTorch، فهو مناسب بشكل مثالي لمهام معالجة اللغة الطبيعية، مثل: تحليل المشاعر أو الترجمة الآلية نظرًا لمرونته في التعامل مع التسلسلات ذات الطول المتغير.

وبالنسبة لإطار TensorFlow، فهو مجهز جيدًا لتطبيقات رؤية الكمبيوتر، مثل: التعرف على الصور أو اكتشاف الكائنات نظرًا لاستخدامه الفعال للموارد وقابلية التوسع للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.

المنتجات التي تستخدم PyTorch

Facebook: نظرا لأن PyTorch من Facebook، فهي تستخدمه للعديد من الأبحاث وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الداخلية، بما في ذلك توصيات المحتوى وترجمة اللغة.

Tesla Autopilot: يعتمد نظام الطيار الآلي من Tesla على PyTorch لمكونات التعلم العميق، مثل: اكتشاف الأشياء والملاحة.

نماذج GPT الخاصة بـ OpenAI: تم تصميم العديد من نماذج لغة OpenAI ، بما في ذلك GPT-2 و GPT-3 ، باستخدام PyTorch. تستخدم هذه النماذج لمجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك إنشاء النصوص وترجمة اللغة.

المنتجات التي تستخدم Tensorflow

بحث Google والتوصيات: تستخدم Google إطار TensorFlow لتحسين محرك البحث وأنظمة التوصية. فهو يساعد على تحسين دقة البحث ويقدم توصيات مخصصة بناءً على سلوك المستخدم وتفضيلاته.

مسرع التعلم العميق من NVIDIA: مسرع NVIDIA Deep Learning Accelerator والمعروف اختصارًا بـ NVDLA هو مسرع هاردوير لتطبيقات التعلم العميق. ويستخدم TensorFlow لتحسين النماذج ونشرها على قطع الهاردوير.

منصة Michelangelo من Uber: تستخدم أوبر TensorFlow في منصة مايكل أنجلو للتعلم الآلي. فهو يساعد في مهام مختلفة، بما في ذلك اكتشاف الاحتيال والتسعير الديناميكي.

اختيار الإطار الصحيح: التنقل بين مفترق طرق PyTorch و TensorFlow

يمكن أن يكون التنقل بين PyTorch و TensorFlow أشبه بعبور مفترق طرق. يؤدي كل مسار إلى وجهة قوية، ولكن الطريق الأمثل يتوقف على المشهد المحدد لمشروعك. وهنا، نتعمق في العوامل التي توجه هذا القرار الحاسم.

 1.  حجم المشروع وتعقيده:

المشاريع صغيرة الحجم: بالنسبة للنماذج الأولية والتجريب السريع، تتألق طبيعة إطار PyTorch الديناميكية وبيئة التطوير المرنة. إن منهجها الـ"Pythonic" وسهولة الاستكشاف يجعلها مثالية لمشاريع إثبات المفهوم أو المساعي البحثية الفردية.

المشاريع واسعة النطاق: بالنسبة للنماذج المعقدة وعمليات نشر الإنتاج، توفر الرسوم البيانية الثابتة وقابلية التوسع في إطار TensorFlow مزايا كبيرة. يتفوق تحسين الأداء والاستخدام الفعال للموارد في التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة وبيئات التدريب الموزعة.

 2.  الموارد المتاحة:

الموارد المحدودة: إذا كانت الموارد الحاسوبية أو خبرة الفريق مقيدة، فقد يكون بصمة PyTorch خفيفة الوزن ومنحنى التعلم البديهي مفيدًا. توفر طبيعتها مفتوحة المصدر ومجتمعها النشط دعمًا كبيرًا للمطورين المستقلين.

موارد واسعة النطاق: بالنسبة للفرق التي تتمتع ببنية تحتية حاسوبية وخبرة قوية، يسهل تكامل TensorFlow مع الأنظمة الأساسية السحابية الحالية وتقنيات النقل بالحاويات وعمليات نشر الإنتاج المبسطة. كما توفر وثائقها الشاملة وموارد الدعم الرسمية إرشادات قيمة للمشاريع المعقدة.

 3.  خبرة الفريق:

المبتدئين والمتحمسين: تلبي واجهة PyTorch البديهية والنهج الديناميكي احتياجات الأشخاص الجدد في مجال التعلم العميق. كما يعزز مجتمعها الموجه نحو البحث الاستكشاف والتجريب، فهو مثالي لصقل مهارات الفرد ومواكبة التطورات المتطورة.

المطورين وفرق الإنتاج ذوي الخبرة: نموذج TensorFlow المنظم وأدوات الإنتاج الجاهزة لها صدى لدى المطورين ذوي الخبرة. يوفر مجتمعها الراسخ ومواردها الواسعة دعمًا قيمًا لمعالجة المشاريع واسعة النطاق وعمليات النشر في العالم الحقيقي.

الخلاصة

يقف إطار PyTorch و TensorFlow مثل العملاقين في طليعة التعلم العميق، حيث يتمتع كل منهما بنقاط قوة ونقاط ضعف فريدة. ولا يعني الاختيار بينهما إعلان فوز أحدهم على الآخر، بل يعني احتضان قوة مواءمة الأداة المناسبة مع الاحتياجات المحددة لمشروعك.

سواء كان ذلك الاستكشاف السريع الذي تعززه الطبيعة الديناميكية لـ PyTorch أو الأداء القوي وقابلية التوسع التي توفرها الرسوم البيانية الثابتة لـ TensorFlow، دع متطلبات مشروعك توجه قرارك. وتذكر أن أقوى إطار عمل هو الإطار الذي يمكّنك من رحلة التعلم العميق، ويدفعك نحو تحقيق نتائج رائدة.

لذا، انطلق في رحلتك بثقة، مع العلم أن كلاً من PyTorch و TensorFlow يقدمان عالمًا من الإمكانيات في انتظار استكشافها. فاختر بحكمة، وتعلم بجد، وقبل كل شيء، أطلق العنان للقوة التحويلية للتعلم العميق لإعادة تعريف المجال الذي اخترته.

تعديل المقال