النماذج المعدة مسبقًا هي نماذج تم تدريبها بالفعل لغرض محدد. هناك مجموعة متنوعة من النماذج مفتوحة المصدر المدربة بالفعل والتي يمكنك استخدامها على الفور مع TensorFlow.js لإنجاز العديد من مهام التعلم الآلي. يقدم هذا الموضوع إرشادات حول كيفية البحث عن النماذج المعدة مسبقًا واختيارها لحالة الاستخدام الخاصة بك.
فوائد استخدام النماذج المعدة مسبقا
يحتوي TensorFlow.js على مجموعة واسعة من النماذج المعدة مسبقًا والتي يمكن استخدامها في أي مشروع خارج الصندوق وتوفر لك المزايا الهامة التالية:
- توفير الوقت والموارد : تجنب العمليات التي تستغرق وقتًا طويلاً في جمع البيانات وإعدادها وتصنيفها، ثم تدريب النموذج وتقييمه وتحسينه. كن قادرًا على تصميم نماذج أولية لأفكارك بسرعة.
- الاستفادة من الأبحاث والوثائق الحالية : تتيح لك أحدث الأبحاث المستخدمة في تطوير النماذج المعدة مسبقًا نشرها بسرعة مع فهم كيفية أدائها في سيناريوهات مختلفة من العالم الحقيقي.
- تمكين نقل التعلم : تتيح لك النماذج المعدة مسبقًا استخدام المعلومات التي تعلمها النموذج لمهمة ما في حالة استخدام أخرى مماثلة. ستمكنك عملية تعلم النقل هذه من تدريب النماذج الموجودة بسرعة على البيانات المخصصة.
ابحث عن نموذج
يعتمد العثور على نموذج TensorFlow.js موجود لحالة الاستخدام الخاصة بك على ما تحاول تحقيقه. على سبيل المثال، هل يحتاج تطبيقك إلى التشغيل من جانب العميل أو جانب الخادم؟ ما مدى أهمية عوامل مثل الخصوصية والسرعة والدقة؟ إلخ.
فيما يلي بعض الطرق الموصى بها لاكتشاف النماذج المستخدمة مع TensorFlow.js:
على سبيل المثال: أسرع طريقة للعثور على النماذج مع TensorFlow.js والبدء في استخدامها هي تصفح قسم العروض التوضيحية لـ TensorFlow.js للعثور على العروض التوضيحية التي تؤدي مهمة مشابهة لحالة الاستخدام الخاصة بك. يوفر هذا الكتالوج أمثلة ممتعة لحالات الاستخدام مع روابط للتعليمات البرمجية التي ستساعدك على البدء.
حسب نوع إدخال البيانات: بصرف النظر عن النظر إلى أمثلة مشابهة لحالة الاستخدام الخاصة بك، هناك طريقة أخرى لاكتشاف النماذج لاستخدامك الخاص وهي النظر في نوع البيانات التي تريد معالجتها، مثل الصوت أو النص أو الصور. غالبًا ما يتم تصميم نماذج التعلم الآلي للاستخدام مع أحد هذه الأنواع من البيانات، لذا فإن البحث عن النماذج التي تتعامل مع نوع البيانات الذي تريد استخدامه يمكن أن يساعدك في تضييق نطاق النماذج التي يجب مراعاتها. يمكنك البدء في تصفح نماذج TensorFlow.js بناءً على حالات الاستخدام العامة في قسم نماذج TensorFlow.js ، أو تصفح مجموعة أكبر من النماذج على TensorFlow Hub . في TensorFlow Hub، يمكنك استخدام عامل تصفية مجال المشكلة لعرض أنواع بيانات النموذج وتضييق القائمة.
ترتبط القائمة التالية بنماذج TensorFlow.js على TensorFlow Hub لحالات الاستخدام الشائعة:
- نماذج تصنيف الصور
- نماذج الكشف عن الكائنات
- نماذج نصية
- نماذج صوتية
اختر من بين النماذج المماثلة
إذا كان تطبيقك يتبع حالة استخدام شائعة مثل تصنيف الصور أو اكتشاف الكائنات، فقد تجد نماذج TensorFlow.js متعددة تناسب احتياجاتك. بمجرد حصولك على بعض النماذج التي تنطبق على حالة الاستخدام الخاصة بك، فأنت تريد تحديد النموذج الذي سيوفر لك الحل الأفضل. وللقيام بذلك، ضع في اعتبارك الجوانب التالية لكل نموذج:
- سرعة الاستدلال
- حجم الملف
- استخدام ذاكرة الوصول العشوائي في وقت التشغيل
- ميزات/قدرات النموذج
عند الاختيار بين عدد من النماذج، يمكنك تضييق خياراتك استنادًا أولاً إلى القيود الأكثر تقييدًا لديك مثل حجم النموذج، أو حجم البيانات، أو سرعة الاستدلال، أو الدقة، وما إلى ذلك.
إذا لم تكن متأكدًا من القيد الأكثر تقييدًا لديك، فافترض أنه حجم النموذج واختر أصغر نموذج متاح. يمنحك اختيار نموذج صغير أكبر قدر من المرونة فيما يتعلق بالمكان الذي يمكنك من خلاله نشر النموذج وتشغيله بنجاح. كما تنتج النماذج الأصغر عادةً استنتاجات أسرع، كما تؤدي التنبؤات الأسرع بشكل عام إلى إنشاء تجارب أفضل للمستخدم النهائي. ومع ذلك ، عادةً ما تتمتع النماذج الأصغر بمعدلات دقة أقل، لذا قد تحتاج إلى اختيار نماذج أكبر إذا كانت دقة التنبؤ هي اهتمامك الأساسي.
مصادر للنماذج
تتوفر النماذج المعدة مسبقًا في TensorFlow.js عادةً في شكلين. تأتي النماذج الرسمية ملفوفة في فئات JavaScript مما يجعلها سهلة النشر في تطبيقك. البعض الآخر في شكل أولي قد يتطلب تعليمات برمجية إضافية لبيانات الإدخال والإخراج الخاصة بالعملية السابقة/اللاحقة.
استخدم نماذج TensorFlow.js كوجهة أولى للعثور على النماذج واختيارها للاستخدام مع TensorFlow.js. هذه هي النماذج الرسمية التي يقدمها فريق TensorFlow.js والتي تحتوي بالفعل على أغلفة JavaScript التي تجعل من السهل دمجها في التعليمات البرمجية الخاصة بك. يوفر موقع TensorFlow Hub نماذج إضافية. لاحظ أن النماذج الموجودة في Hub قد تكون بتنسيق أولي يتطلب عملاً إضافيًا من جانبك حتى يتم دمجها.
نماذج TensorFlow
من الممكن تحويل نماذج TensorFlow العادية إلى تنسيق TensorFlow.js. لمزيد من المعلومات حول تحويل النماذج، راجع موضوع تحويل النماذج . يمكنك العثور على نماذج TensorFlow على TensorFlow Hub وفي TensorFlow Model Garden .
قراءة متعمقة
- الآن بعد أن عرفت مكان العثور على النماذج الجاهزة للاستخدام، راجع البرنامج التعليمي الأصلي لـ React لتتعلم كيف يمكنك استخدام مثل هذا النموذج في تطبيق ويب.