7 استبدالات فورية لتسريع تدفقات العمل في علم البيانات باستخدام بايثون دون تعديل الكود

تُعدّ التحديات المرتبطة ببطء تنفيذ المهام في علم البيانات باستخدام بايثون أمرًا شائعًا، خاصة عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة. لكن الحلّ ليس في إعادة كتابة الكود أو تعلم تقنيات معقدة، بل في استخدام أدوات تسريع مبنية على وحدات معالجة الرسومات (GPU) بسهولة تامة. يُمكن تسريع سبعة من أكثر المكتبات استخدامًا في علم البيانات بخطوات بسيطة، دون أي تغيير في الكود الأصلي. أولًا، يمكن تحسين أداء pandas عبر تحميل امتداد cudf.pandas باستخدام %%load_ext cudf.pandas، مما يسمح بتشغيل العمليات على GPU تلقائيًا، مع الحفاظ على نفس واجهة برمجة التطبيقات (API) لـ pandas. هذا يُحدث فرقًا كبيرًا في سرعة معالجة بيانات ضخمة، مثل 18 مليون سطر، حيث تقلّ المدة من دقائق إلى ثوانٍ. ثانيًا، Polars يُمكنه الاستفادة من قوة GPU عبر تفعيل محركه المدعوم بـ cuDF باستخدام .collect(engine="gpu")، ما يُمكنه من معالجة 100 مليون سطر من البيانات في أقل من ثانيتين، مقارنةً بالعمل البطيء على CPU. في مجال تدريب النماذج، يُمكن تسريع scikit-learn عبر تحميل %%load_ext cuml.accel، مما يُسرّع عمليات مثل تدريب Random Forest على ملايين العينات من دقائق إلى ثوانٍ، دون أي تغيير في الكود. نفس المبدأ ينطبق على XGBoost، حيث يكفي تعيين device = "cuda" أثناء تهيئة النموذج لاستغلال GPU تلقائيًا، مما يُسرّع التدريب ويدعم تجارب التحسين السريع. بالنسبة للتحليلات الاستكشافية، يُمكن تسريع خوارزميات مثل UMAP وHDBSCAN بسهولة من خلال تفعيل cuml.accel. فمثلاً، يُمكن إنشاء تصورات UMAP على بيانات حقيقية في أقل من ثانية، بينما تستغرق النسخة على CPU أكثر من دقيقة. وبنفس الطريقة، يُمكن تنفيذ تجميع HDBSCAN على ملايين السطور في أقل من ثانيتين. أخيرًا، لتحليل الشبكات والرسوم البيانية، يُمكن استخدام NetworkX مع دعم GPU عبر تثبيت nx-cugraph وتعيين المتغير البيئي %env NX_CUGRAPH_AUTOCONFIG=True، ما يُفعّل التحويل التلقائي للعمليات الداعمة إلى cuGraph على GPU، دون أي تعديل على الكود. النتيجة؟ أداء أسرع بشكل جذري، مع الحفاظ على نفس الكود، نفس الأدوات، ونفس المعرفة. لا حاجة لفهم CUDA أو إعادة بناء الأنظمة. هذه الأدوات متاحة الآن، وتُمكن الباحثين والعلماء البيانات من التعامل مع مجموعات بيانات أكبر، وتجريب نماذج أكثر، وتحقيق نتائج أسرع، كل ذلك بخطوة بسيطة. كل الأمثلة والكود التجريبي متاحة في مخزن GitHub لتجربتها فورًا.