Deep Learning في البيئات السحابية: استخدام Keras مع Google Colab وAWS

مقدمة

في هذا الدرس، سنستعرض كيفية استخدام تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) عبر البيئات السحابية باستخدام مكتبة Keras. سنتناول Google Colab كأداة مجانية لتطوير نماذج التعلم العميق، وكذلك كيفية الاستفادة من خدمات AWS لتدريب نماذج متقدمة على نطاق واسع.

1. مقدمة عن Deep Learning في البيئات السحابية

أدى التطور في تقنيات الحوسبة السحابية إلى تمكين المطورين من تنفيذ مشاريع تعلم عميق معقدة دون الحاجة إلى شراء أجهزة باهظة الثمن. باستخدام البيئات السحابية مثل Google Colab و Amazon Web Services (AWS)، يمكن للباحثين والمطورين الوصول إلى موارد GPU و TPU بشكل فعال وبتكلفة معقولة. في هذا الدرس، سنغطي كيفية البدء باستخدام Keras في كل من Google Colab و AWS.

2. البدء مع Google Colab

Google Colab هو منصة مجانية من Google توفر بيئة Jupyter Notebook جاهزة للاستخدام مع إمكانية الوصول إلى GPU و TPU للتسريع. لاستخدام Keras في Google Colab، يجب عليك أولاً إعداد بيئتك. ولحسن الحظ، فإن Colab يأتي مثبتًا عليه TensorFlow، والذي يتضمن Keras. يمكنك تفعيل GPU بسهولة عبر الخطوات التالية:

• افتح مشروع جديد في Google Colab.
• انتقل إلى القائمة العلوية واختر Runtime ثم Change runtime type.
• اختر GPU أو TPU من القائمة المنسدلة لتسريع عمليات التدريب.

الآن، يمكنك البدء في كتابة كود Keras في Colab. لا حاجة لتثبيت مكتبة Keras لأنها مضمنة بالفعل في TensorFlow.

3. البدء مع AWS

Amazon Web Services (AWS) تقدم مجموعة من الأدوات السحابية القوية لتنفيذ مشاريع التعلم العميق. يمكنك استخدام خدمات مثل EC2 أو SageMaker لتدريب نماذج Keras باستخدام موارد حوسبة GPU مخصصة. في هذا القسم، سنتعرف على كيفية إعداد بيئة تدريب Keras باستخدام خدمة EC2.

3.1 إعداد EC2 Instance مع GPU

• سجل الدخول إلى AWS وانتقل إلى خدمة EC2.
• قم بإنشاء Instance جديد واختر نوع p2 أو g4 الذي يحتوي على GPU.
• اختر نظام التشغيل المناسب (يفضل Ubuntu) وتابع إعداد الـ Instance.

بمجرد أن يتم إنشاء الـ Instance، اتصل به باستخدام SSH ثم قم بتثبيت مكتبة TensorFlow و Keras:

# Update the package list
sudo apt update

# Install pip if not installed
sudo apt install python3-pip

# Install TensorFlow
pip3 install tensorflow

بعد تثبيت TensorFlow، يمكنك تشغيل كود Keras تمامًا كما في بيئة Google Colab. إليك مثال بسيط على بناء نموذج:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# بناء النموذج
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

3.2 استخدام SageMaker لتدريب نماذج التعلم العميق

SageMaker هي منصة AWS مدارة بالكامل لتدريب نماذج التعلم العميق. باستخدامها، يمكنك بسهولة تحميل البيانات، تدريب النماذج، وتوزيعها بدون الحاجة إلى إدارة البنية التحتية. توفر SageMaker بيئة مدمجة مع TensorFlow و Keras مما يسهل العمل على المشاريع الكبيرة.

4. مقارنة بين Google Colab و AWS

كل من Google Colab و AWS لهما مميزات وعيوب. Google Colab هو خيار ممتاز للمشاريع الصغيرة والمتوسطة حيث يوفر وصولًا مجانيًا إلى موارد الحوسبة مثل GPU و TPU. ومع ذلك، قد تواجه قيودًا زمنية أو قيودًا على حجم البيانات التي يمكن معالجتها.

من ناحية أخرى، يوفر AWS موارد حوسبة متقدمة ومرنة، وهو خيار مثالي للمشاريع الكبيرة أو التي تتطلب تخصيصًا أكبر في إعدادات الحوسبة. مع ذلك، فإنه يتطلب تكاليف مالية قد تكون عالية بالنسبة للمستخدمين الجدد.

5. الخاتمة

استخدام البيئات السحابية لتدريب نماذج التعلم العميق يوفر مرونة هائلة ويسهل على المطورين والباحثين تنفيذ مشاريع معقدة دون الحاجة إلى شراء أجهزة باهظة الثمن. في هذا الدرس، استعرضنا كيفية استخدام كل من Google Colab و AWS لتدريب نماذج Keras. يمكنك اختيار البيئة المناسبة لمشروعك بناءً على حجم البيانات ومتطلبات الحوسبة.