هل Spring AI قوي بما يكفي للذكاء الاصطناعي؟

السنوات الأخيرة، شهدنا زيادة ملحوظة في اعتماد تقنيات الذكاء الإصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) عبر مجموعة واسعة من الصناعات. الإطارات مثل TensorFlow و PyTorch و Scikit-learn أصبحت خيارات محبوبة لتطوير الذكاء الإصطناعي بسبب تنوعية وقوتها. ومع ذلك، تتمثل تكامل الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الاحترافية، المنتجة، والمعروفة بتحديات فريدة يتعين معالجتها.

Spring، إطار معروف على الصعيد الاحترافي، يُحتفى به لقوته الإستحداثية، وقابليته التوسع، ومرونته في صنع التطبيقات المتطورة. ومع ذلك، يطرح السؤال: هل يمكن لـSpring أن يعالج بفعالية الطلبات المعقدة للتطبيقات القائمة على الذكاء الإصطناعي/تعلم الآلي؟ هذه المقالة تهدف إلى استكشاف جوف قدرات Spring في مجال الذكاء الاصطناعي، إمكانياتها للتكامل مع مكتبات الذكاء الاصطناعي، وقدرتها على إدارة فعالة جدول أعمال الذكاء الاصطناعي في البيئات الإنتاجية.

1. نظرة عامة على إطار Spring و Spring AI 

Spring هو إطار معروف بـجافا ويستخدم لتطوير تطبيقات قابلة للتوسع، الآمنة، والمجموعية. تشمل مكوناته الرئيسية Spring Boot و Spring Cloud و Spring Data.

1.1. ما هو Spring AI؟

بينما ليست الإطار Spring بحد ذاته يحتوي على مكتبة إلكترونية مخصصة للذكاء الإصطناعي، لكنه أثبت أنه منصة فعالة لتطوير الأنظمة المدفوعة بالذكاء الإصطناعي عندما يتم تجميعها مع إطارات الذكاء الإصطناعي/التعلم الآلي القوية.

Spring Boot و Spring Cloud توفر القدرات الأساسية لإعداد نماذج الذكاء الإصطناعي/التعلم الآلي، وإدارة وتنظيم API REST، وتنظيم الخدمات الجزئية، جميعها مكونات حاسمة لبناء وتشغيل الأنظمة الذكاء الإصطناعي الجاهزة للإنتاج.

1.2. قوى Spring في تطوير الذكاء الإصطناعي

• القابلية للتدرج: الدعم الأصلي لSpring لبناء الخدمات الجزئية يسمح بتدرج أفقي سهل، مما يسمح للتطبيقات الذكائية بتحمل الوقت العمل المزداد بدون تأثير على الأداء.
• الجاهزية للإنتاج: تم تصميم Spring بقوة لإدارة التطبيقات العالية الأداء والتوزيعية، مما يؤكد الجودة والكفاءة في أوامر الأنظمة الذكاء الإصطناعية المشاركة في البيئات التجارية.
• التكامل: يتمدد Spring بسلاسة مع إطارات الذكاء البواسطة Python من خلال API REST أو مكتبات Java، مما يسهل التواصل وتبادل البيانات بين مكونات مختلفة من النظام الذكائي.
• الأمن: يوفر Spring Security تدابير شاملة لحماية البيانات الحساسة داخل نماذج الذكاء، مما يوفر حماية المعلومات الشخصية في أنظمة التوصية والسجلات الطبية في نماذج التنبؤ، مما يؤكد سلامة وخصوصية تطبيقات الذكاء الإصطناعي.

2. خطوط عمليات الذكاء الإصطناعي/التعلم الآلي باستخدام Spring

2.1. دمج نماذج TensorFlow/PyTorch مع Spring Boot

في مجال تطوير الذكاء الاصطناعي، من الممارسة الشائعة إنشاء نماذج باستخدام بايثون والأنظمة الشائعة مثل TensorFlow أو PyTorch. Spring Boot، المعروف بكفاءته وثباته، يعمل كإطار إفضل لتكامل هذه النماذج بشكل سلس في خدمات قابلة للتحجيم وجاهزة للإنتاج: 

@RestController

@RequestMapping("/api/v1/predict")

public class PredictionController {

​

    @PostMapping

    public ResponseEntity<?> predict(@RequestBody InputData inputData) {

        // Load the TensorFlow model

        SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load("/path/to/model", "serve");

        Session session = model.session();

        // Prepare input tensor

        Tensor inputTensor = Tensor.create(inputData.getFeatures());

        // Run the session to get predictions

        Tensor result = session.runner().feed("input", inputTensor).fetch("output").run().get(0);

        // Convert result tensor to expected output format

        float[][] prediction = new float[1][1];

        result.copyTo(prediction);

        return ResponseEntity.ok(prediction[0][0]);

    }

}

​

في هذا الكود :

• نحمل نموذج TensorFlow مُعَدَّ مسبقاً باستخدام SavedModelBundle.
• الكائن Session يتعامل مع حسابات TensorFlow.
• مدير Spring Boot يعرض نقطة إنترنت REST للتخمين.

2.2. خطوط الذكاء الاصطناعي الموزعة مع Spring Cloud Data Flow 

Spring Cloud Data Flow هو منصة قوية مصممة لإنشاء وإدارة خطوط الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الموزعة. تقدم دعماً للمعالجة السلسلية، التي تتميز بموازاة النماذج الاصطناعية بشكل مباشر، والمعالجة الجماعية، التي تلعب دوراً أساسياً في مهام مثل تدريب النماذج بشكل جماعي.

على سبيل المثال، يمكنك بواسطة Spring Cloud Data Flow بناء خطوطية تمرر بشكل سلس معالجة البيانات السلسلية، تطبيق خوارزميات التعلم الآلي المعقدة، وتقديم تخمينات مباشرة لأحجام مختلفة من الاستخدامات.

مكونات خطوط الذكاء الاصطناعي النموذجية باستخدام Spring Cloud

• Source: يجمع البيانات الفعلية (مثل نقرات المستخدمين، بيانات الاجهزة)
• Processor: يطبق نموذجاً مُعَدَّ مسبقاً على البيانات
• Sink: يرسل التخمينات إلى قاعدة البيانات، الواجهة العملاء، أو النظام الخارجي

stream create real-time-ml --definition "http-source | ml-processor | log-sink" --deploy

​

بهذا النموذج:

• http-source يستقبل بيانات التدفق المتسارعة.
• ml-processor يقوم بالتنبؤات في الوقت الحقيقي بتحميل نموذج مخزن في خدمة وجهة النقل الصغيرة.
• log-sink يستقطب ويتسجل نتائج التنبؤ.

3. بناء خدمات AI بواسطة Spring Boot

في العادة تتطلب خدمات AI إعدادها كخدمات وجهة النقل الصغيرة ليسهل التمدد والصيانة. Spring Boot هو إطار عظيم لهذا الغرض بسبب قدرته على تسريع تطوير API RESTful وخدمات وجهة النقل الصغيرة.

على سبيل المثال، يمكنك أن تستخدم Spring Boot لإعداد نموذج PyTorch كAPI REST، رغم أن PyTorch هو إطار مبني على Python. إليك مراجعة تفصيلية عن العملية:

1. ابدأ بتصدير نموذج PyTorch كـ torch.jit خصيصا للإستخدام في الإنتاج.
2. تابع بإستخدام Spring Boot لإقامة API REST، مما يسمح بالتواصل السلس بكود Python.

الخطوة 1: تصدير نموذج PyTorch

import torch

import torch.nn as nn

​

# Define and export the PyTorch model

class SimpleModel(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(SimpleModel, self).__init__()

        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):

        return self.fc(x)

​

model = SimpleModel()

torch.jit.save(torch.jit.script(model), "model.pt")

​

الخطوة 2: المناقط الخاصة بـ Spring Boot لتحميل السكربت الخاص بـ Python

يمكننا تنفيذ النموذج المصدر بواسطة كود Python في API REST لـ Spring Boot باستخدام ProcessBuilder:

@RestController

@RequestMapping("/api/v1/predict")

public class PyTorchPredictionController {

​

    @PostMapping

    public ResponseEntity<?> predict(@RequestBody InputData inputData) throws IOException {

        ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder("python3", "/path/to/predict.py", inputData.toString());

        Process process = processBuilder.start();

​

        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));

        String prediction = reader.readLine();

        return ResponseEntity.ok(prediction);

    }

}

​

هذه إعدادة بسيطة حيث:

• يرسل طلب POST إلى المناقط، الذي يقوم بتنفيذ النموذج الخاص بـ Python.
• يتم الاستقبال وإرسال النتيجة الخاصة بالتنبؤ إلى العميل.

4. إدارة النسخ ومراقبة النماذج AI باستخدام Spring 

4.1. إدارة النسخ العديدة للنماذج بواسطة Spring Boot

As artificial intelligence (AI) models continue to advance, the management of multiple versions in production poses a significant challenge. Spring Boot offers a solution by facilitating the management of these versions through its support for RESTful architecture:

@RestController

@RequestMapping("/api/v1/model/{version}")

public class ModelVersionController {

​

    @PostMapping("/predict")

    public ResponseEntity<?> predict(@PathVariable String version, @RequestBody InputData inputData) {

        // Load model based on the version

        String modelPath = "/models/model_" + version + ".pb";

        SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load(modelPath, "serve");

        Session session = model.session();

        // Perform inference

        Tensor inputTensor = Tensor.create(inputData.getFeatures());

        Tensor result = session.runner().feed("input", inputTensor).fetch("output").run().get(0);

        // Convert result tensor to expected output format

        float[][] prediction = new float[1][1];

        result.copyTo(prediction);

        return ResponseEntity.ok(prediction[0][0]);

    }

}

​

4.2. Monitoring AI Models With Spring Actuator 

Spring Actuator is an indispensable tool for real-time monitoring of AI model performance in production environments. This tool enables the tracking of crucial model metrics, including response time, error rates, and usage statistics, utilizing both pre-defined and customized metrics. It provides valuable insights into the health and performance of AI models, allowing for proactive maintenance and optimization:

@Component

public class ModelMetrics {

​

    private final MeterRegistry meterRegistry;

​

    @Autowired

    public ModelMetrics(MeterRegistry meterRegistry) {

        this.meterRegistry = meterRegistry;

        meterRegistry.counter("model.requests", "version", "v1");

    }

​

    public void incrementModelRequests(String version) {

        meterRegistry.counter("model.requests", "version", version).increment();

    }

}

​

In this example, we create custom metrics to track how often each version of the model is called. These metrics can be integrated with tools such as Prometheus and Grafana for monitoring.

5. Security Considerations for AI Applications in Spring 

When implementing AI models, it is essential to prioritize security due to the potential processing of sensitive data. The accuracy of their predictions could have significant implications, particularly in industries like finance and healthcare.

5.1. Securing AI APIs With Spring Security 

Using Spring Security, you can secure API endpoints with various authentication mechanisms such as OAuth2 or JWT:

@EnableWebSecurity

public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {

​

    @Override

    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {

        http

            .authorizeRequests()

            .antMatchers("/api/v1/predict/**").authenticated()

            .and()

            .oauth2Login();

    }

}

​

In this example, we secure the prediction endpoint, requiring authentication through OAuth2.
“`

6. الفراج الربيعي مقابل المجموعات الخاصة بالذكاء الاصطناعي لتنفيذ الذكاء الاصطناعي 

6.1. الفراج الربيعي مقابل TensorFlow Serving 

TensorFlow Serving هو نظام خدمة عالي الأداء مصمم خصيصًا لخدمة نماذج التعلم الآلي. ي简化和إطلاق النماذج الجديدة، ويدير تسلسل الإصدارات، ويمكّن الحصول على استنباط سريع لنماذج TensorFlow. TensorFlow Serving محسن للأداء في البيئات التنفيذية ويتضمن ميزات مثل تجميع الطلبات لمаксимизة إستخدام الأجهزة. 

الاختلافات الرئيسية 

ملاءمة الحالة الاستخدامية

• TensorFlow Serving يناسب أكثر عندما الهدف الرئيسي هو تنفيذ النماذج TensorFlow بكفاءة في الإنتاج، مع دعم مبني في النظام لخدمة النماذج العالية الأداء، وإصداراتها ومراقبتها.
• Spring يفضل في البيئات التي تستخدم أنواع متعددة من النماذج (ليس فقط TensorFlow)، وهناك حاجة إلى حلول مؤسسية قابلة للتحجيم أكثر تعقيداً تتضمن أكثر من خدمة النماذج (مثل وظائف تعقيدية، إدارة المستخدمين، الأمن).

6.2. Spring مقابل Kubernetes (مع تنظيم الذكاء الاصطناعي) 

كوبernetes، منصة مفتوحة المصدر، تم تصميمها بشكل خاص لتسهيل إعداد التشغيل، والتوسع، وادارة تطبيقات العبوات. في حقل الذكاء الاصطناعي، يظهر كوبernetes كفاءةً مذهلة في تنسيق العمليات الموزعة العقدة، بما في ذلك المهام مثل تدريب النماذج، والتشخيص، وأنابيب البيانات. من الشائع أن تكون التوزيعات القائمة على كوبernetes في الذكاء الاصطناعي متكاملة مع الأدوات الإضافية مثل Kubeflow، التي تخدم لتسهيل وتوسيع قدرات العمل المتعلقة بالذكاء.

الاختلافات الرئيسية

انابيب الاستخدام المناسبة

• كيبرنتز يفضل للعمليات الت
• الربيع أكثر مناسبية لخدمة نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئات الشركات حيث يتم دمج استنباط النموذج في سير العمل التجاري، وحيث يتم التركيز على ميزات الشركة مثل الأمن، إدارة الواجهات البرمجية الخاصة (API)، واستيثاق المستخدمين.

6.3. Spring مقابل MLflow  

MLflow هو منصة مفتوحة المصدر تم تصميمها لإدارة حياة العملية التعلم الآلي، بما في ذلك التجارب، التكرار، وتنشيط النماذج. توفر أدوات لتتبع التجارب، وتعبئة النماذج، وخدمتهم عن طريق واجهات API REST. MLflow تستخدم عادة للترقيم وتنشيط نماذج التعلم الآلي في الإنتاج.

الاختلافات الرئيسية

ملاءمة الحالة التطبيقية

• MLflow المثالي للفرق التي تركز على إدارة دورة الحياة الكامل للتعلم الآلي، من التجارب النموذجية إلى التطبيق والتتبع. يبسط التتبع والتعبئة وخدمة النماذج بأقل جهد ممكن.
• Spring يلائم أكثر عندما تكون نماذج الذكاء الاصطناعي جزءًا من تطبيق شركة كبير ومعقد أكثر حيث تكون اللوجيكا الأعمالية والأمن وإدارة الواجهات البرمجية ضرورية. للفرق التي تحتاج إلى إدارة دورة حياة النموذج المخصص، Spring يوفر توافقية ولكنه يتطلب إعداداً أكثر.

6.4. ملخص التقارن

6.5. اختيار الشبكة الصحيحة لتنزيل الأي إي

• Spring هو الخيار الأفضل لتنزيل النماذج التي توفر داخل بيئات الشركات التي تحتاج إلى الأمن، التنمية والدورات ال
• تنسيق TensorFlow يجب أن يُنظر إليه عندما يتطلب تقديم النماذج التي يبني عليها TensorFlow على نطاق واسع ويكون التركيز الأقل على الميزات الأخرى التجارية.
• كوبرنيتس مناسب لتنظيم أنابيب الأي إي توسعة, خاصة في بيئات السحابة. للشركات التي تركز على التطوير القابل للتكامل والتطبيقات القائمة بالسحابة التي تتميز بها أدوات كيبيفول (مع أدوات كما كيبيفول).
• مايلفلو خيار عظيم لإدارة جميع مجالات دورة الآلة الذكية / المعلومات, من تتبع التجارب إلى تنفيذ النماذج. وهي مفيدة بشكل كبير للمختبرين البيانيين الذين يحتاجون إلى التجارب وإدارة النماذج بكفاءة عالية في المنتج.

8. متى تختار الـ Spring مقابل بايثون للذكاء الإصطناعي

9. الخاتمة

في مجال التكنولوجيا التي تتغير بسرعة كبيرة مثل التعلم ال人工智能ي والمعرفة المتقدمة، تحدد اختيار الإطار المناسب للتطوير وتنفيذ بالشكل الأكثر أهمية. يظهر سبينغ ، الذي يعرف عامًا بواجهة متنوعة للشركات، بالفعل فعاليته في تنفيذات التعلم الذي تحدد بجودة عالية عند تحالفه مع قدراته القوية على التنمية، الأمن وميكروسرفايز للأنظمة المصغية. تتماشى توافره مع النماذج التعلمية، وخاصة عن طريق الأبناء السلكي والبنية التحتية السحابية، مما يوحي بأنه خيار قوي للشركات التي تبحث عن تكامل التعلم الإلكتروني مع أنظمة الأعمال الدقيقة.

ومع ذلك، فإن قرار ما بين سبينغ وهذه الإطارات الخاصة بالتعلم الإلكتروني يعتمد في النهاية على الحالة الخاصة. إذا كان الهدف الرئيسي هو تنفيذ التعلم داخل بيئة شركة كبريتية والتي تتطلب توافر أولويات أمنية وتكامل أعمال دقيق، فسينجاز سبينغ مرونة لا تقدم وال Control. بعيدًا عن ذلك، إذا كان التركيز على التجربة السريعة أو إدارة النماذج التعلمية بالكفاءة أو تنمية قنوات العمل المعقدة عبر الأنظمة التوزيعية، ستوفر TensorFlow Serving و Kubernetes و MLflow حلول متفصيلة تهدف إلى تبسيط هذه العملية.

المجموعات المتعددة قد تجد أن المقاربة الهجينة التي تدمج قوى الجهتين هي الأكثر فعالية — باستخدام Python وإطارات الذكاء الاصطناعي المحددة لتطوير النماذج والتجارب، بينما يستخدم Spring لادارة تعقيدات تطبيق تلك النماذج في بيئة إنتاج قابلة للتوسع، آمنة وقوية. هذه المقاربة تؤكد أن نظم الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون منفتحة للإبتكار وجاهزة للشركات، مما يوفر قيمة طويلة الأمد للأعمال والمتخصصين في الذكاء الاصطناعي.