لماذا يركز الجميع بشكل خاطئ على "الSTACK الأساسي للمهندس الذكي" في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟
دعونا نكون صادقين. مجال الذكاء الاصطناعي يتقدم بوتيرة أسرع مما يمكن لمعظمنا مواكبتها. في الأسبوع الأول، يكون التركيز على التعديل الدقيق (fine-tuning)، وفي الأسبوع التالي، يتحول إلى عمليات الوكلاء (agentic workflows) ونماذج الاسترجاع والدمج (RAG). إذا كنت تحاول بناء شيء حقيقي، يتجاوز مجرد عرض رائع أو نص محلي، فإن التركيز على كل ما هو جديد ومشرق هو وصفة للإرهاق. أرى المهندسين يضيعون وقتهم في محاولة تعلم 20 إطارًا أو مكتبة مختلفة، متابعين كل اتجاه حديث. ما يميز الذين يبنون أنظمة ذكاء اصطناعي جاهزة لإنتاجية الآخرين ليس عدد المكتبات التي سمعوا عنها، بل مدى مasteryهم في استخدام مجموعة من الأدوات الأساسية والموثوقة لحل المشكلات الحقيقية. إذا كان يجب علي تقليص الأمر إلى الأساسيات للمهندس الذي يعمل على تطبيقات الذكاء الاصطناعي اليوم — وتطلعاً إلى منتصف عام 2025 — فإنه ليس قائمة بالمكتبات، بل هو مجموعة مركزية تتكون من حوالي 10 أدوات، تم اختيارها لفعاليتها في نقل تطبيقات الذكاء الاصطناعي من النموذج الأولي إلى الإنتاج. هذه هي المكتبات التي أعتمد عليها باستمرار عند مواجهة التحديات الواقعية. فيما يلي الأدوات الضرورية بلغة البرمجة بايثون التي أعتقد أنها تشكل أساس بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي القوية والقابلة للتوسع في الوقت الحالي: PyTorch و TensorFlow: هاتان المكتبتان تعتبران أساسيتين لبناء وتدريب النماذج العصبية العميقة. PyTorch يتميز بالمرونة والسهولة في الاستخدام، بينما TensorFlow يتميز بالكفاءة والدعم الشامل على مستوى الإنتاج. Hugging Face Transformers: تعتبر هذه المكتبة من أهم الأدوات لعمليات التعديل الدقيق والتكامل مع نماذج اللغات الطبيعية المتقدمة. LangChain: تساعد في بناء سلاسل معالجة اللغات الطبيعية المعقدة، مما يسهل عملية تطوير التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في فهم اللغة. Ray: يوفر حلولًا فعالة للحوسبة الموزعة، مما يساعد في تحسين أداء النماذج الكبيرة وتسريع العمليات الحسابية المكثفة. MLflow: يسهل إدارة دورة حياة النماذج، من التدريب إلى التقييم والنشر، مما يساعد في تتبع النتائج وتحسين الكفاءة. Docker: يعتبر ضروريًا لضمان موثوقية البيئات وتوافقها، مما يسهل نشر التطبيقات واستنساخ البيئات التجريبية. Flask أو FastAPI: تساعد في بناء خدمات ويب خفيفة الوزن لتقديم النماذج كخدمات API. SQLAlchemy: يوفر واجهة برمجة تطبيقات سهلة لمعالجة البيانات في قواعد البيانات، مما يسهل إدارة البيانات وتكاملها مع التطبيقات. Pandas: يعتبر أساسيًا لتحليل البيانات ومعالجتها بشكل فعال، سواء كانت بيانات محلية أو من مصادر خارجية. NumPy: يوفر الدعم الأساسي للعمليات الرياضية والحاسوبية، مما يجعله ضروريًا لأي مشروع يتعلق بالذكاء الاصطناعي. هذه الأدوات ليست مجرد مكتبات يجب عليك تعلمها؛ فهي تمثل مجموعة متصلة ومتكاملة من الأدوات التي تمكنك من تحقيق نتائج فعلية وبناء تطبيقات قادرة على العمل بشكل جيد في البيئات الإنتاجية. بدلاً من مطاردة كل ما هو جديد، يجب عليك التركيز على إتقان هذه الأدوات وتخصيصها لحل المشكلات الحقيقية التي تواجهها.