إدارة مساحة عمل Azure Machine Learning

Attaf Chairul Apr 01, 2025 Apr 01, 2025 4 min read
you manage an azure machine learning workspace
<h2>مرحباً يا قارئ! هل تبحث عن طريقة فعّالة لإدارة مساحة عمل Azure Machine Learning؟</h2>
<p>إدارة مساحة عمل Azure Machine Learning بشكل صحيح أمرٌ  أساسيٌّ لنجاح مشاريعك في مجال تعلم الآلة.  لكن، كيف يمكنك تحقيق ذلك بكفاءة؟</p>
<p><b>إليك دليل شامل حول إدارة مساحة عمل Azure Machine Learning بفعالية.  سيساعدك هذا الدليل على فهم أساسيات إدارة مساحة العمل، بدءًا من إنشائها وحتى نشر النماذج.</b></p>
<p>بصفتي خبيرًا في مجال تعلم الآلة، قمتُ بتحليل إدارة مساحة عمل Azure Machine Learning بدقة.  و سأشارك معك  أفضل الممارسات والنصائح لتحقيق أقصى استفادة منها.</p>


<center><img src="https://tse1.mm.bing.net/th?q=إدارة+مساحة+عمل+Azure+Machine Learning" alt="إدارة مساحة عمل Azure Machine Learning"></center>
<h2>فهم إدارة مساحة عمل Azure Machine Learning</h2>
<p>تُعتبر مساحة العمل حجر الزاوية في Azure Machine Learning.  فهي توفر لك بيئة مركزية لتنظيم مواردك، وتشغيل التجارب، ونشر النماذج.  إدارة هذه المساحة بفعالية تعني التحكم الكامل في مواردك، وتبسيط سير العمل، وتوفير الوقت والجهد.</p>
<h3>إنشاء مساحة عمل Azure Machine Learning</h3>
<p>تبدأ إدارة مساحة العمل بإنشائها بشكل صحيح.  يمكنك إنشاء مساحة عمل جديدة من خلال بوابة Azure أو باستخدام Azure CLI.  تأكد من اختيار المنطقة المناسبة لمشروعك ومجموعة الموارد الصحيحة.</p>
<p>بعد إنشاء المساحة، يمكنك البدء في إضافة الموارد اللازمة، مثل حسابات التخزين وسجلات الحاويات.  تذكر تحديد موارد تتناسب مع حجم مشروعك ومتطلباته.</p>
<p>أخيرًا، امنح الأذونات المناسبة للفريق الخاص بك للوصول إلى المساحة وإدارتها.  يجب تحديد أذونات واضحة لكل عضو في الفريق لضمان سير العمل بسلاسة.</p>

<h3>إدارة الموارد داخل مساحة العمل</h3>
<p>بعد إنشاء مساحة العمل، يجب عليك إدارة الموارد داخلها بفاعلية.  يشمل ذلك إدارة حسابات التخزين، وسجلات الحاويات، والحوسبة. </p>
<p>راقب استخدام الموارد باستمرار لتجنب أي تكاليف غير متوقعة.  استفد من أدوات المراقبة المتوفرة في Azure لتتبع استهلاك الموارد وتحسينه.</p>
<p>احرص على حذف الموارد غير المستخدمة لتوفير التكاليف.  يمكنك جدولة حذف الموارد تلقائيًا لتبسيط هذه العملية.</p>

<h3>أمن مساحة العمل وحمايتها</h3>
<p>يعتبر أمن مساحة العمل أمرًا بالغ الأهمية لحماية بياناتك ونماذج تعلم الآلة.  استخدم عناصر التحكم في الوصول المستندة إلى الأدوار (RBAC) لتقييد الوصول إلى مساحة العمل.</p>
<p>فعّل التشفير لحماية بياناتك أثناء التنقل والسكون.  تأكد من تحديث مساحة العمل بانتظام بأحدث تصحيحات الأمان.</p>
<p>راقب سجلات التدقيق لاكتشاف أي نشاط مشبوه.  قم بإنشاء تنبيهات لتلقي إشعارات فورية في حالة حدوث أي انتهاكات أمنية.</p>


<center><img src="https://tse1.mm.bing.net/th?q=Azure+Machine+Learning+Workspace+Resources" alt="Azure Machine Learning Workspace Resources"></center>
<h2>موارد مساحة عمل Azure Machine Learning</h2>
<p>تحتوي  مساحة عمل Azure Machine Learning على مجموعة متنوعة من الموارد  التي تساعدك على بناء وتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة.  من أهم هذه الموارد حسابات Azure Storage, و Azure Container Registry, و Azure Kubernetes Service.</p>
<h3>Azure Storage</h3>
<p> يُستخدم Azure Storage لتخزين البيانات والنماذج والأكواد.   يمكنك استخدام أنواع مختلفة من Azure Storage, مثل Blob Storage و File Storage,  حسب احتياجات مشروعك.  يضمن  Azure Storage  إمكانية الوصول إلى بياناتك بشكل آمن وموثوق.</p>
<p>يمكنك  ربط حساب Azure Storage  بمساحة عمل Azure Machine Learning  بسهولة  من خلال بوابة  Azure.  بعد ربط الحساب، يمكنك  البدء  بتحميل البيانات والنماذج  إلى  Azure Storage.</p>
<p> تأكد  من اختيار  نوع  Azure Storage  المناسب  لحجم  بياناتك  وميزانيتك.  استخدم  أدوات  إدارة  Azure Storage  لمراقبة  استخدام  التخزين  وتحسينه.</p>

<h3>Azure Container Registry</h3>
<p>يُستخدم Azure Container Registry  لتخزين  صور  Docker  التي  تحتوي  على  بيئات  التعلم  الآلي  الخاصة  بك.   يمكنك  استخدام  Azure Container Registry  لبناء  ونشر  النماذج  بسهولة.</p>
<p>أنشئ  سجل  Azure Container Registry  خاص  بك  أو  استخدم  سجلًا  موجودًا.   تأكد  من  تكوين   Azure Container Registry   بشكل  صحيح   للتكامل  مع  مساحة  عمل Azure Machine Learning.</p>
<p>استخدم  أدوات  Azure Container Registry   لإدارة   صور  Docker   ورصدها.  تأكد  من  أمان  سجل  Azure Container Registry  الخاص  بك   لحماية   صور Docker.</p>

<h3>Azure Kubernetes Service</h3>
<p> يُستخدم Azure Kubernetes Service  لنشر  نماذج  التعلم  الآلي  كمخدمات  قابلة  للتطوير.   يمكنك  استخدام  Azure Kubernetes Service   لنشر   النماذج    في   بيئة   إنتاجية   موزعة.</p>
<p> أنشئ  مجموعة  Azure Kubernetes Service  خاصة  بك  أو  استخدم  مجموعة  موجودة.   تأكد  من  تكوين  Azure Kubernetes Service  بشكل  صحيح   للتكامل  مع  مساحة  عمل Azure Machine Learning. </p>
<p> استخدم  أدوات  Azure Kubernetes Service  لإدارة   النماذج   المنشورة   ورصدها.  تأكد  من  أمان  مجموعة  Azure Kubernetes Service  الخاصة  بك    لحماية    النماذج    المنشورة.</p>


<center><img src="https://tse1.mm.bing.net/th?q=Azure+Machine+Learning+Best+Practices" alt="Azure Machine Learning Best Practices"></center>
<h2>أفضل الممارسات لإدارة مساحة عمل Azure Machine Learning</h2>
<p>للحصول على أقصى استفادة من مساحة عملك، اتبع هذه أفضل الممارسات.  ستساعدك هذه النصائح على تحسين أداء مساحة عملك وزيادة كفاءتها.</p>
<h3>تنظيم مساحة عملك</h3>
<p>استخدم مجموعات الموارد لتنظيم مساحات عملك ومواردها.  أنشئ مجموعات موارد منفصلة لكل مشروع أو بيئة.</p>
<p>استخدم العلامات لتصنيف مواردك.  يساعدك هذا في تتبع الموارد وفهم استخدامها.</p>
<p>أنشئ مساحات عمل منفصلة لكل بيئة.  استخدم مساحة عمل منفصلة للتطوير والاختبار والإنتاج.</p>

<h3>مراقبة مساحة عملك</h3>
<p>راقب استخدام الموارد لتجنب أي تكاليف غير متوقعة.  استخدم لوحة معلومات Azure لمراقبة استخدام الموارد.</p>
<p>أنشئ تنبيهات لتلقي إشعارات حول الأحداث المهمة.  فعّل تنبيهات لاستخدام الموارد والأداء والأمان.</p>
<p>استخدم سجلات التدقيق لتتبع التغييرات التي تم إجراؤها على مساحة عملك.  راجع سجلات التدقيق بانتظام لاكتشاف أي نشاط غير مصرح به.</p>

<h3>أتمتة المهام</h3>
<p>استخدم Azure Automation أو Azure DevOps لأتمتة المهام الشائعة.  أتمتة مهام مثل إنشاء الموارد وحذفها وتحديثها.</p>
<p>استخدم قوالب ARM لنشر الموارد بشكل متكرر.  أنشئ قوالب ARM لبيئتك المخصصة.</p>
<p>استخدم Azure CLI أو PowerShell لإدارة مساحة عملك من سطر الأوامر.  أتمتة المهام باستخدام البرامج النصية.</p>


<h2>جدول مقارنة لميزات مساحة العمل</h2>

<table border="1">
  <tr>
    <th>الميزة</th>
    <th>الوصف</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>حسابات التخزين</td>
    <td>تخزين البيانات والنماذج والأكواد</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>سجلات الحاويات</td>
    <td>تخزين صور Docker</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>الحوسبة</td>
    <td>تشغيل التجارب وتدريب النماذج</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>التجارب</td>
    <td>تتبع التجارب ومقارنة النتائج</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>النماذج</td>
    <td>تسجيل النماذج ونشرها</td>
  </tr>
</table>


<h2>الأسئلة الشائعة حول إدارة مساحة عمل Azure Machine Learning</h2>

<h3>كيف يمكنني إنشاء مساحة عمل جديدة؟</h3>
<p>يمكنك إنشاء مساحة عمل جديدة من خلال بوابة Azure أو باستخدام Azure CLI.</p>
<p>توجه إلى قسم Machine Learning في بوابة Azure وانقر على "إنشاء".</p>
<p>اتبع  الخطوات  الموضحة  لاختيار  المنطقة  واسم   مساحة  العمل   والموارد  الأخرى.</p>


<h3>كيف يمكنني  حذف  مساحة  عمل؟</h3>
<p>يمكنك  حذف  مساحة  عمل  من  خلال  بوابة  Azure  أو  باستخدام  Azure CLI.  توجه إلى قسم Machine Learning في  بوابة  Azure   واختر مساحة العمل   التي   تريد   حذفها.</p>
<p>انقر  على  "حذف"  واتبع  الخطوات  الموضحة.</p>
<p>تأكد من أنك تريد حذف مساحة العمل  لأن  هذه  العملية غير  قابلة  للتراجع.</p>



<h2>الخاتمة</h2>
<p>في الختام، إدارة مساحة عمل Azure Machine Learning بشكل فعال أمر حاسم لنجاح مشاريع تعلم الآلة.  من خلال فهم أساسيات إدارة مساحة العمل، وتطبيق أفضل الممارسات، يمكنك تحسين أدائك وتبسيط سير عملك. </p>
<p>أتمنى أن يكون هذا الدليل قد زودك بالمعلومات القيمة التي تحتاجها لإدارة مساحة عمل Azure Machine Learning بنجاح.  لا تتردد في زيارة موقعنا لمزيد من المقالات حول تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي. إدارة مساحة عمل Azure Machine Learning بشكل فعال هو مفتاح نجاح مشاريعك. نأمل أن تكون قد وجدت هذه المعلومات مفيدة.  تابع قراءة مدونتنا لمزيد من النصائح حول تعلم الآلة.</p>
Video Configuring an Azure Machine Learning Workspace Step-By-Step
Source: CHANNET YOUTUBE Pragmatic AI Labs
سهّل إدارة مساحة عملك في Azure Machine Learning. تحكم كامل، موارد مُحسّنة، ومرونة عالية. انطلق الآن!