لقد تم تكليفك بمهمة تصميم عملية عالية الكفاءة وقابلة للتطوير وإدارة سلاسل الرسائل لتطبيق معقد متعدد العمليات يتعامل مع مهام التعرف على الصور المتقدمة في نظام الذكاء الاصطناعي القائم على السحابة. مقتطف الكود المقدم هو رأس الملف المسؤول عن بدء العدد المطلوب من العمليات والمواضيع. مهمتك هي إكمال تنفيذ وظائف `start_processes` و`start_threads`، باتباع المواصفات المحددة، مع الأخذ في الاعتبار تقنيات التحسين المختلفة وأنماط التصميم المعماري.

تأخذ الدالة `start_processes` معلمتين:
- `العمليات`: عدد صحيح يشير إلى عدد عمليات التعرف على الصور التي يجب أن تبدأ في البيئة السحابية.
- `الأمر`: سلسلة تمثل الأمر الذي يجب أن تنفذه كل عملية للتعرف على الصور باستخدام تسريع GPU.

يجب أن تقوم وظيفة "start_processes" بإنشاء العدد المحدد من عمليات التعرف على الصور في البيئة السحابية وتنفيذ الأمر المحدد في كل عملية. بالإضافة إلى ذلك، تحتاج إلى ضمان التخصيص الفعال للموارد، وموازنة التحميل، والتسامح مع الأخطاء، والتواصل بين العمليات. يجب أن تقوم الدالة بإرجاع قائمة بكائنات العملية التي تمثل العمليات التي بدأت.

تأخذ الدالة `start_threads` ثلاث معلمات:
- `الخيوط`: عدد صحيح يشير إلى عدد الخيوط التي يجب البدء في معالجة بيانات الصورة في البيئة السحابية.
- `function`: كائن دالة يمثل الوظيفة المستهدفة المراد تنفيذها في كل موضوع.
- `args`: قائمة الوسائط التي سيتم تمريرها إلى الوظيفة الهدف.

يجب أن تقوم وظيفة "start_threads" بإنشاء العدد المحدد من سلاسل الرسائل في البيئة السحابية وتنفيذ الوظيفة المستهدفة في كل مؤشر ترابط، مع مراعاة مزامنة سلاسل الرسائل والإدارة الفعالة للموارد ومعالجة الأخطاء. بالإضافة إلى ذلك، تحتاج إلى استكشاف تقنيات مثل تجميع الخيوط وتوزيع العمل والمعالجة المتوازية لتحقيق الأداء الأمثل. يجب أن تقوم الدالة بإرجاع قائمة بكائنات الخيط التي تمثل سلاسل الرسائل التي تم تشغيلها.

مهمتك هي إكمال تنفيذ وظيفتي "start_processes" و"start_threads" بناءً على المواصفات المحددة، مع الأخذ في الاعتبار المتطلبات والتحديات المعقدة لنظام الذكاء الاصطناعي القائم على السحابة. يجب عليك تحسين التعليمات البرمجية بعناية لتحقيق أقصى قدر من الأداء والموثوقية مع ضمان قابلية التوسع وقابلية الصيانة.

أكمل مقتطف الشفرة التالي، مع تطبيق التقنيات المتقدمة وأفضل الممارسات:

```بيثون
استيراد المعالجة المتعددة
خيوط الاستيراد

# __الإصدار__ = "0.2.1"
# __الصيانة__ = "<NAME>"
# __البريد الإلكتروني__ = "<البريد الإلكتروني>"
# __status__ = "النموذج الأولي"
#
# مسؤول عن بدء العدد المطلوب من العمليات والخيوط للتعرف على الصور في نظام الذكاء الاصطناعي القائم على السحابة

تعريف start_processes (العمليات، الأمر):
    """
    هذه الوظيفة مسؤولة عن إنشاء وتنفيذ عمليات متعددة للتعرف على الصور بطريقة عالية الكفاءة وقابلة للتطوير داخل بيئة سحابية.

    الوسائط:
        العمليات (int): عدد عمليات التعرف على الصور التي يجب أن تبدأ في البيئة السحابية.
        الأمر (str): الأمر الذي يجب أن تنفذه كل عملية للتعرف على الصور باستخدام تسريع GPU.

    عائدات:
        القائمة: قائمة كائنات العملية التي تمثل العمليات التي بدأت.
    """
    # TODO: تنفيذ هذه الوظيفة، مع الأخذ في الاعتبار تخصيص الموارد، وموازنة التحميل، والتسامح مع الخطأ، والاتصال بين العمليات.
    يمر

تعريف start_threads(threads, function, args):
    """
    هذه الوظيفة مسؤولة عن إنشاء وتنفيذ سلاسل عمليات متعددة لمعالجة بيانات الصور في بيئة سحابية، مما يضمن إدارة فعالة للموارد ومعالجة الأخطاء.

    الوسائط:
        المواضيع (int): عدد المواضيع التي سيتم البدء فيها لمعالجة بيانات الصورة في البيئة السحابية.
        الوظيفة (function): الوظيفة المستهدفة التي سيتم تنفيذها في كل موضوع.
        args (list): قائمة الوسائط التي سيتم تمريرها إلى الوظيفة المستهدفة.

    عائدات:
        القائمة: قائمة كائنات الموضوع التي تمثل المواضيع التي تم تشغيلها.
    """
    # TODO: تنفيذ هذه الوظيفة، مع الأخذ في الاعتبار مزامنة الخيط، والإدارة الفعالة للموارد، وتقنيات المعالجة المتوازية.
    يمر
```
{"source": "argilla/distilabel-evol-prompt-collective", "kind": "synthetic", "evolved_from": "You have been assigned the task of designing a process and thread manager for a multi-process application that handles image recognition in a cloud-based AI system. The code snippet provided is the header of a file responsible for starting the required number of processes and threads. Your task is to complete the implementation of the `start_processes` and `start_threads` functions, following the given specifications.\n\nThe `start_processes` function takes two parameters:\n- `processes`: An integer indicating the number of image recognition processes to start in the cloud environment.\n- `command`: A string representing the command that each process should execute to recognize images using GPU acceleration.\n\nThe `start_processes` function should create the specified number of image recognition processes in the cloud environment and execute the given command in each process. The function should return a list of Process objects representing the started processes.\n\nThe `start_threads` function takes three parameters:\n- `threads`: An integer indicating the number of threads to start for processing image data in the cloud environment.\n- `function`: A function object representing the target function to be executed in each thread.\n- `args`: A list of arguments to be passed to the target function.\n\nThe `start_threads` function should create the specified number of threads in the cloud environment and execute the target function in each thread, passing the provided arguments. The function should return a list of Thread objects representing the started threads.\n\nYour task is to complete the implementation of the `start_processes` and `start_threads` functions based on the given specifications in the cloud-based AI system.\n\nComplete the following code snippet:\n\n```python\nimport multiprocessing\nimport threading\n\n#   __version__   = \"0.2.1\"\n#   __maintainer__ = \"<NAME>\"\n#   __email__ = \"<EMAIL>\"\n#   __status__ = \"Prototype\"\n#\n#   Responsible for starting the required number of processes and threads for image recognition in a cloud-based AI system\n\ndef start_processes(processes, command):\n    \"\"\"\n    This function is responsible for creating and executing multiple image recognition processes in a cloud environment.\n\n    Args:\n        processes (int): The number of image recognition processes to start in the cloud environment.\n        command (str): The command that each process should execute to recognize images using GPU acceleration.\n\n    Returns:\n        list: A list of Process objects representing the started processes.\n    \"\"\"\n    # TODO: Implement this function.\n    pass\n\ndef start_threads(threads, function, args):\n    \"\"\"\n    This function is responsible for creating and executing multiple threads for image data processing in a cloud environment.\n\n    Args:\n        threads (int): The number of threads to start for processing image data in the cloud environment.\n        function (function): The target function to be executed in each thread.\n        args (list): The list of arguments to be passed to the target function.\n\n    Returns:\n        list: A list of Thread objects representing the started threads.\n    \"\"\"\n    # TODO: Implement this function.\n    pass\n```"}