ZenML على Spaces

ZenML هو إطار عمل مفتوح المصدر وقابل للتوسيع لإدارة عمليات التعلم الآلي (MLOps) لإنشاء خطوط أنابيب قابلة للنقل وجاهزة للإنتاج. تم بناؤه ليعمل علماء البيانات ومهندسو التعلم الآلي ومطورو MLOps معًا أثناء تطويرهم للحلول وصولًا إلى بيئة الإنتاج.

يوفر ZenML صياغة بسيطة ومرنة، وهو محايد تجاه السحابة والأدوات، ويحتوي على واجهات/تجريدات مصممة خصيصًا لتدفقات العمل في تعلم الآلة. مع ZenML ستجد جميع أدواتك المفضلة في مكان واحد، مما يتيح لك تخصيص تدفق عمل يلبي احتياجاتك المحددة.

يتيح لك مساحة Hugging Face الخاصة بـ ZenML البدء بسرعة مع نسخة مُنفَّذة من ZenML بعدة نقرات فقط. خلال دقائق قليلة، ستتم تهيئة لوحة تحكم ZenML الافتراضية هذه وجاهزة للاتصال بها من جهازك المحلي.

في الأقسام التالية، ستتعلم كيفية نشر نسختك الخاصة من ZenML واستخدامها لعرض خطوط أنابيب تعلم الآلة وإدارتها مباشرةً من Hub. تطبيق ZenML على Hugging Face Spaces هو تطبيق مكتفٍ ذاتيًا مستضاف بالكامل على Hub باستخدام Docker. يوضح المخطط أدناه العملية الكاملة.

قم بزيارة توثيق ZenML لمعرفة المزيد حول ميزاته وكيفية البدء بتشغيل خطوط أنابيب تعلم الآلة الخاصة بك عبر نشر Hugging Face Spaces الخاص بك. يمكنك الاطلاع على بعض الأمثلة الصغيرة لخطوط أنابيب ZenML للبدء، أو اختيار بعض المشاريع الأكثر تعقيداً بمستوى الإنتاج من مستودع مشاريع ZenML. يتكامل ZenML مع العديد من أدواتك المفضلة دون الحاجة إلى أي إعداد مسبق، بما في ذلك Hugging Face بالطبع! إذا كان هناك شيء آخر تريد استخدامه، فقد صُممنا ليكون قابلاً للتوسعة، ويمكنك بسهولة جعله يعمل مع أي أداة مخصصة أو سير عمل تختاره.

⚡️ نشر ZenML على Spaces

يمكنك نشر ZenML على Spaces بعدد قليل من النقرات:

لإعداد تطبيق ZenML الخاص بك، تحتاج إلى تحديد ثلاثة مكونات رئيسية: المالك (سواء كان حسابك الشخصي أو منظمة)، واسم المساحة، والإمكانية (في أسفل الصفحة قليلاً). لاحظ أنه يجب ضبط إمكانية المساحة على ‘Public’ إذا كنت ترغب في الاتصال بخادم ZenML من جهازك المحلي.

لديك هنا خيار اختيار جهاز من فئة أعلى لاستخدامه في خادمك. تتمثل ميزة اختيار وحدة معالجة مركزية مدفوعة في أنها لا تخضع لسياسات الإيقاف التلقائي، وبالتالي ستبقى قيد التشغيل ما دمت تتركها تعمل. وللاستفادة من وحدة معالجة مركزية دائمة، من المرجح أنك ستحتاج إلى إنشاء قاعدة بيانات MySQL وإعدادها للتوصيل بها (انظر أدناه).

لتخصيص مظهر مساحة الخاصة بك، مثل العنوان والرموز التعبيرية والألوان، انتقل إلى «الملفات والإصدارات» وعدّل البيانات الوصفية في ملف README.md. يمكن العثور على معلومات كاملة حول معاملات تكوين المساحات في دليل مرجع التوثيق الخاص بـ Hugging Face.

بعد إنشاء مساحة العمل الخاصة بك، ستلاحظ حالة «قيد البناء» مع سجلات معروضة على الشاشة. عندما تتحول هذه الحالة إلى «قيد التشغيل»، تكون مساحة العمل جاهزة للاستخدام. إذا لم تكن واجهة تسجيل الدخول إلى ZenML مرئية، فحاول تحديث الصفحة.

في الزاوية العلوية اليمنى من مساحتك، ستجد زرًا يحتوي على ثلاثة نقاط، وعند النقر عليه ستظهر لك قائمة خيار «تضمين هذه المساحة». (راجع وثائق Hugging Face لمزيد من التفاصيل حول هذه الميزة.) انسخ «الرابط المباشر» المعروض في الصندوق الذي يظهر لك الآن على الشاشة. يجب أن يبدو الرابط على النحو التالي: https://<YOUR_USERNAME>-<SPACE_NAME>.hf.space. افتح هذا الرابط واستخدم تسجيل الدخول الافتراضي للوصول إلى لوحة التحكم (اسم المستخدم: ‘default’، كلمة المرور: (اتركها فارغة)).

الاتصال بخادم ZenML من جهازك المحلي

بمجرد تشغيل خادم ZenML لديك وتشغيله، يمكنك الاتصال به من جهازك المحلي. للقيام بذلك، ستحتاج إلى الحصول على «Direct URL» الخاص بـ Space الخاص بك (انظر أعلاه).

لن يكون عنوان URL الخاص بمساحتك متاحًا وقابلًا للاستخدام للاتصال من جهازك المحلي إلا إذا كانت إعدادات الظهور للمساحة مضبوطة على “عام”.

يمكنك استخدام الرابط المباشر للاتصال بخادم ZenML من جهازك المحلي باستخدام أمر سطر الأوامر التالي (بعد تثبيت ZenML، واستخدام رابطك المخصص بدلاً من النص الوصفي):

zenml connect --url '<YOUR_HF_SPACES_DIRECT_URL>' --username='default' --password=''

يمكنك أيضًا استخدام الرابط المباشر في متصفحك لاستخدام لوحة تحكم ZenML كتطبيق ملء الشاشة (أي دون غلاف Hugging Face Spaces المحيط بها).

لن يعمل لوحة تحكم ZenML حاليًا عند عرضها من داخل صفحة Hugging Face على الويب (أي داخل الموقع الرئيسي https://huggingface.co/...). ويعود ذلك إلى قيود في طريقة معالجة ملفات تعريف الارتباط بين ZenML وHugging Face. يجب عليك عرض لوحة التحكم من خلال «الرابط المباشر» (انظر أعلاه).

خيارات تكوين إضافية

بشكل افتراضي، يتم تكوين تطبيق ZenML لاستخدام قاعدة بيانات SQLite غير دائمة. إذا كنت ترغب في استخدام قاعدة بيانات دائمة، يمكنك تكوين ذلك من خلال تعديل Dockerfile في المجلد الجذري لمساحتك. للحصول على تفاصيل كاملة حول المعايير المختلفة التي يمكنك تغييرها، راجع توثيقنا المرجعي حول تكوين ZenML عند نشره باستخدام Docker.

إذا كنت تستخدم المساحة فقط للاختبار والتجريب، فلا حاجة إلى إجراء أي تغييرات على الإعدادات. سيعمل كل شيء دون أي إعداد مسبق.

يمكنك أيضًا استخدام خلفية أسرار خارجية مع مساحات Hugging Face كما هو موضح في توثيقنا. يجب أن تتأكد من استخدام ميزة «أسرار المستودع» المدمجة في Hugging Face لتكوين أي أسرار تحتاج إلى استخدامها في إعدادات Dockerfile. راجع التوثيق لمزيد من التفاصيل حول كيفية إعداد ذلك.

إذا كنت ترغب في استخدام خلفية سحبية للأسرار مع ZenML لإدارة الأسرار، يجب عليك اتخاذ الاحتياطات الأمنية الدنيا التالية على خادم ZenML في لوحة التحكم:

• غيّر كلمة المرور الخاصة بحساب default الذي تحصل عليه عند البدء. يمكنك القيام بذلك من لوحة التحكم أو عبر سطر الأوامر.
• أنشئ حساب مستخدم جديد بكلمة مرور وقم بتعيين دور admin له. يمكن أيضًا القيام بذلك من لوحة التحكم (عن طريق «دعوة» مستخدم جديد) أو عبر سطر الأوامر.
• أعد الاتصال بالخادم باستخدام حساب المستخدم وكلمة المرور الجديدين كما هو موضح أعلاه، واستخدم هذا الحساب الجديد كمستخدمك الأساسي.

وذلك لأن المستخدم الافتراضي الذي ينشئه عملية نشر Hugging Face Spaces لا يُسند إليه أي كلمة مرور، وبما أن المساحة قابلة للوصول العام (لأن المساحة عامة) فقد يتمكن أي شخص من الوصول إلى أسرارك دون هذه الخطوة الإضافية. لتغيير كلمة المرور، انتقل إلى صفحة الإعدادات بالنقر على الزر في الزاوية العلوية اليمنى من لوحة التحكم، ثم انقر على ‘تحديث كلمة المرور’.

ترقية خادم ZenML على HF Spaces

سيستخدم المساحة الافتراضية أحدث إصدار من ZenML تلقائيًا. إذا كنت ترغب في تحديث إصدارك، يمكنك ببساطة اختيار خيار ‘Factory reboot’ ضمن تبويب ‘Settings’ الخاص بالمساحة. لاحظ أن هذا سيؤدي إلى مسح أي بيانات تحتويها المساحة، وبالتالي إذا لم تكن تستخدم قاعدة بيانات MySQL دائمة (كما هو موضح أعلاه) فستفقد أي بيانات تحتويها نشرتك من ZenML على المساحة. كما يمكنك تكوين المساحة لاستخدام إصدار أقدم من خلال تحديث عبارة الاستيراد FROM في Dockerfile في أعلى الملف.

الخطوات التالية

كخطوة تالية، اطّلع على دليلنا التمهيدي لعمليات تعلم الآلة (MLOps) باستخدام ZenML وهو سلسلة من الصفحات العملية المختصرة حول كيفية البدء بسرعة. أو بدلا من ذلك، اطّلع على مثال quickstart الخاص بنا وهو مثال شامل من البداية إلى النهاية للعديد من ميزات ZenML.

🤗 الملاحظات والدعم

إذا واجهت مشكلة في خادم ZenML الخاص بك على Hugging Face Spaces، يمكنك عرض السجلات بالنقر على زر “Open Logs” في أعلى المساحة. سيمنحك ذلك سياقًا أوسع حول ما يحدث في خادمك.

إذا كانت لديك اقتراحات أو كنت بحاجة إلى دعم محدد لأي شيء آخر لا يعمل، يرجى الانضمام إلى مجتمع ZenML على Slack وسيسعدنا مساعدتك!