Çfarë është një Kornizë Softuerike për IA-në?

Çfarë është një Kornizë Softuerike për IA-në?

Një strukturë e fortë e kthen atë kaos në një rrjedhë pune të përdorshme. Në këtë udhëzues, do të shpjegojmë se çfarë është një strukturë softuerike për IA-në , pse ka rëndësi dhe si ta zgjidhni një pa u menduar dy herë çdo pesë minuta. Merrni një kafe; mbajini skedat hapur. ☕️

Artikuj që mund t'ju pëlqejnë të lexoni pas këtij:

🔗 Çfarë është mësimi automatik kundrejt inteligjencës artificiale
Kuptoni ndryshimet kryesore midis sistemeve të të mësuarit automatik dhe inteligjencës artificiale.

🔗 Çfarë është inteligjenca artificiale e shpjegueshme
Mësoni se si inteligjenca artificiale e shpjegueshme i bën modelet komplekse transparente dhe të kuptueshme.

🔗 Çfarë është inteligjenca artificiale e robotit humanoid
Eksploroni teknologjitë e inteligjencës artificiale që fuqizojnë robotët e ngjashëm me njerëzit dhe sjelljet interaktive.

🔗 Çfarë është një rrjet nervor në IA
Zbuloni se si rrjetet nervore imitojnë trurin e njeriut për të përpunuar informacionin.

Çfarë është një Kornizë Softuerike për IA-në? ​​Përgjigja e shkurtër 🧩

Një kornizë softuerike për IA-në është një grup i strukturuar bibliotekash, komponentësh të kohës së ekzekutimit, mjetesh dhe konventash që ju ndihmon të ndërtoni, trajnoni, vlerësoni dhe vendosni modele të të mësuarit automatik ose të të mësuarit të thellë më shpejt dhe më me besueshmëri. Është më shumë se një bibliotekë e vetme. Mendojeni si një strukturë mbështetëse me mendime të forta që ju jep:

  • Abstraksione thelbësore për tenzorët, shtresat, vlerësuesit ose tubacionet

  • Diferencimi automatik dhe bërthamat matematikore të optimizuara

  • Kanalet e futjes së të dhënave dhe shërbimet e para-përpunimit

  • Cikle trajnimi, metrika dhe pika kontrolli

  • Ndërveprimi me përshpejtues si GPU-të dhe pajisjet e specializuara

  • Paketimi, servirja dhe ndonjëherë gjurmimi i eksperimentit

Nëse një bibliotekë është një komplet mjetesh, një kornizë është një punishte - me ndriçim, stola dhe një mjet për të bërë etiketa që do të bësh sikur nuk të nevojitet… derisa të të nevojitet. 🔧

Do të më shihni duke përsëritur disa herë frazën e saktë " çfarë është një kornizë softuerike për IA-në" . Kjo është e qëllimshme, sepse është pyetja që shumica e njerëzve e shkruajnë kur humbasin në labirintin e veglave.

Çfarë e bën një kornizë softuerike të mirë për IA-në? ​​✅

Ja lista e shkurtër që do të doja nëse do të filloja nga e para:

  • Ergonomi produktive - API të pastra, parazgjedhje të arsyeshme, mesazhe të dobishme gabimi

  • Performanca - bërthama të shpejta, precizion i përzier, përpilim grafikësh ose JIT aty ku ndihmon

  • Thellësia e ekosistemit - qendrat e modelit, tutorialet, pesha të para-trajnuara, integrimet

  • Transportueshmëria - shtigje eksporti si ONNX, kohëzgjatje të lëvizshme ose në skaj, lehtësi për kontejnerë

  • Vëzhgueshmëria - metrika, regjistrimi, profilizimi, ndjekja e eksperimenteve

  • Shkallëzueshmëri - shumë-GPU, trajnim i shpërndarë, shërbim elastik

  • Qeverisja - veçoritë e sigurisë, versionimi, linja e të dhënave dhe dokumentet që nuk ju lënë pas dore

  • Komuniteti dhe jetëgjatësia - mirëmbajtës aktivë, adaptim në botën reale, harta rrugore të besueshme

Kur ato pjesë klikojnë, ju shkruani më pak kod ngjitës dhe bëni më shumë IA të vërtetë. Ky është qëllimi. 🙂

Llojet e kornizave që do të hasni 🗺️

Jo çdo kornizë përpiqet të bëjë gjithçka. Mendoni në kategori:

  • Kornizat e të mësuarit të thellë : operacionet tensor, autodiff, rrjetat neurale

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Kornizat klasike të ML : tubacione, transformime të karakteristikave, vlerësues

    • scikit-learn, XGBoost

  • Qendrat e modeleve dhe pirgjet e NLP-së : modele të para-trajnuara, tokenizues, rregullim i imët

    • Transformues me Fytyrë Përqafuese

  • Kohëzgjatja e shërbimit dhe nxjerrjes së përfundimeve : vendosje e optimizuar

    • ONNX Runtime, NVIDIA Triton Inference Server, Ray Serve

  • MLOps dhe cikli jetësor : gjurmimi, paketimi, tubacionet, CI për ML

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Edge & mobile : sipërfaqe të vogla, miqësore me harduerin

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • Kornizat e riskut dhe qeverisjes : procese dhe kontrolle, jo kod

    • Korniza e Menaxhimit të Rrezikut të IA-së NIST

Asnjë grup i vetëm nuk i përshtatet çdo ekipi. Kjo është në rregull.

Tabela krahasuese: opsionet popullore me një shikim 📊

Përfshihen veçori të vogla sepse jeta reale është e rrëmujshme. Çmimet ndryshojnë, por shumë pjesë kryesore janë me burim të hapur.

Mjet / Grumbull Më e mira për Çmime të larta Pse funksionon
PyTorch Studiues, zhvillues të Pythonic Burim i hapur Grafikët dinamikë duken natyralë; komunitet i madh. 🙂
TensorFlow + Keras Prodhim në shkallë të gjerë, ndërplatformë Burim i hapur Modaliteti i grafikut, Shërbimi TF, TF Lite, mjete të forta.
JAX Përdoruesit e përparuar, transformimet e funksioneve Burim i hapur Përmbledhje XLA, atmosferë e pastër me matematikën në plan të parë.
scikit-learn ML klasike, të dhëna tabelare Burim i hapur Gypat, metrikat, API-të e vlerësuesve thjesht klikojnë.
XGBoost Të dhëna të strukturuara, linja bazë fituese Burim i hapur Nxitje e rregullt që shpesh thjesht fiton.
Transformues me Fytyrë Përqafuese NLP, vizion, difuzion me qasje në qendër Kryesisht i hapur Modele të paratrajnuara + tokenizues + dokumente, uau.
Koha e ekzekutimit të ONNX Transportueshmëria, korniza të përziera Burim i hapur Eksporto një herë, ekzekuto shpejt në shumë backend-e. [4]
MLflow Gjurmimi i eksperimentit, paketimi Burim i hapur Riprodhueshmëria, regjistri i modelit, API-të e thjeshta.
Ray + Ray Serve Trajnim i shpërndarë + shërbim Burim i hapur Shkallëzon ngarkesat e punës në Python; shërben për mikro-batching.
NVIDIA Triton Përfundim me rendiment të lartë Burim i hapur Shumë-korniza, grumbullim dinamik, GPU.
Kubeflow Tubacionet Kubernetes ML Burim i hapur Nga fillimi në fund në K8, ndonjëherë i bezdisshëm por i fortë.
Rrjedha e ajrit ose Prefekti Orkestrimi rreth trajnimit tuaj Burim i hapur Planifikimi, ripërpjekjet, dukshmëria. Funksionon mirë.

Nëse dëshironi përgjigje me një rresht: PyTorch për kërkim, TensorFlow për prodhim në distanca të gjata, scikit-learn për tabelar, ONNX Runtime për portabilitet, MLflow për gjurmim. Do të kthehem prapa më vonë nëse është e nevojshme.

Nën kapuç: si i ekzekutojnë në të vërtetë framework-et llogaritjet tuaja matematikore ⚙️

Shumica e kornizave të të mësuarit të thellë zgjidhin tre gjëra të mëdha:

  1. Tenzorët - vargje shumëdimensionale me rregulla vendosjeje të pajisjeve dhe transmetimi.

  2. Autodiff - diferencim në modalitetin e kundërt për të llogaritur gradientët.

  3. Strategjia e ekzekutimit - modaliteti i etur kundrejt modalitetit grafik kundrejt përpilimit JIT.

  • PyTorch vendoset në ekzekutim të menjëhershëm dhe mund të kompilojë grafikë me torch.compile për të bashkuar operacionet dhe për të shpejtuar gjërat me ndryshime minimale në kod. [1]

  • TensorFlow funksionon me shpejtësi si parazgjedhje dhe përdor tf.function për të konfiguruar Python në grafikë të rrjedhës së të dhënave portative, të cilët kërkohen për eksportimin e SavedModel dhe shpesh përmirësojnë performancën. [2]

  • JAX mbështetet në transformime të kompozueshme si jit , grad , vmap dhe pmap , duke u kompiluar përmes XLA për përshpejtim dhe paralelizëm. [3]

Këtu qëndron performanca: bërthamat, bashkimet, paraqitja e memories, precizioni i përzier. Jo magji - vetëm inxhinieri që duket magjike. ✨

Stërvitja kundrejt nxjerrjes së përfundimeve: dy sporte të ndryshme 🏃♀️🏁

  • Trajnimi thekson rendimentin dhe stabilitetin. Ju dëshironi një shfrytëzim të mirë, shkallëzim gradient dhe strategji të shpërndara.

  • Konkluzionet ndjekin vonesën, koston dhe konkurencën. Ju dëshironi ndarje në grupe, kuantizim dhe ndonjëherë bashkim operatorësh.

Ndërveprimi ka rëndësi këtu:

  • ONNX vepron si një format i përbashkët shkëmbimi modelesh; ONNX Runtime ekzekuton modele nga korniza të shumëfishta burimore nëpër CPU, GPU dhe përshpejtues të tjerë me lidhje gjuhësore për pirgje tipike prodhimi. [4]

Kuantizimi, krasitja dhe distilimi shpesh sjellin fitore të mëdha. Ndonjëherë qesharake - gjë që duket si mashtrim, megjithëse nuk është. 😉

Fshati MLOps: përtej kornizës thelbësore 🏗️

Edhe grafiku më i mirë llogaritës nuk do ta shpëtojë një cikël jetësor të çrregullt. Përfundimisht do të dëshironi:

  • Gjurmimi dhe regjistri i eksperimentit : filloni me MLflow për të regjistruar parametrat, metrikat dhe artefaktet; promovoni përmes një regjistri

  • Orkestrimi i tubacioneve dhe rrjedhës së punës : Kubeflow në Kubernetes, ose gjeneralistë si Airflow dhe Prefect

  • Versioni i të dhënave : DVC mban të dhënat dhe modelet e versionuara së bashku me kodin

  • Kontejnerë dhe vendosje : Imazhe Docker dhe Kubernetes për mjedise të parashikueshme dhe të shkallëzueshme

  • Qendrat model : para-trajnimi dhe pastaj rregullimi i imët i tejkalon më shpesh ato të greenfield-it.

  • Monitorimi : vonesa, devijimi dhe kontrollet e cilësisë sapo modelet të dalin në prodhim

Një anekdotë e shkurtër nga terreni: një ekip i vogël i tregtisë elektronike donte "një eksperiment më shumë" çdo ditë, pastaj nuk mund të mbante mend se cili seri përdorte cilat veçori. Ata shtuan MLflow dhe një rregull të thjeshtë "promovoni vetëm nga regjistri". Papritmas, rishikimet javore kishin të bënin me vendime, jo me arkeologjinë. Modeli duket kudo.

Ndërveprimi dhe lëvizshmëria: mbajini opsionet tuaja të hapura 🔁

Kyçja ndodh ngadalë. Shmangeni atë duke planifikuar për:

  • Shtigjet e eksportit : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Fleksibiliteti i kohës së ekzekutimit : ONNX Runtime, TF Lite, Core ML për celular ose Edge

  • Kontejnerizimi : tubacione ndërtimi të parashikueshme me imazhe Docker

  • Neutraliteti në shërbim : mbajtja krah për krah e PyTorch, TensorFlow dhe ONNX ju mban të ndershëm

Ndërrimi i një shtrese shërbyese ose përpilimi i një modeli për një pajisje më të vogël duhet të jetë një bezdi, jo një rishkrim.

Përshpejtimi dhe shkallëzimi i harduerit: bëjeni të shpejtë pa ndërprerje ⚡️

  • GPU-të dominojnë ngarkesat e përgjithshme të trajnimit falë bërthamave shumë të optimizuara (mendoni për cuDNN).

  • Trajnimi i shpërndarë shfaqet kur një GPU e vetme nuk mund të përballojë: paralelizmi i të dhënave, paralelizmi i modelit, optimizuesit e copëtuar.

  • Preciziteti i përzier kursen memorie dhe kohë me humbje minimale të saktësisë kur përdoret siç duhet.

Ndonjëherë kodi më i shpejtë është kodi që nuk e ke shkruar ti: përdor modele të parapërgatitura dhe përmirësoji. Seriozisht. 🧠

Qeverisja, siguria dhe rreziku: jo vetëm dokumente 🛡️

Përdorimi i inteligjencës artificiale në organizata reale do të thotë të mendosh për:

  • Prejardhja : nga erdhën të dhënat, si u përpunuan dhe cili version modeli është aktiv

  • Riprodhueshmëria : ndërtime deterministike, varësi të fiksuara, depo artefaktesh

  • Transparenca dhe dokumentimi : kartat model dhe deklaratat e të dhënave

  • Menaxhimi i riskut : Korniza e Menaxhimit të Riskut të IA-së ofron një plan praktik për hartëzimin, matjen dhe qeverisjen e sistemeve të besueshme të IA-së gjatë gjithë ciklit jetësor. [5]

Këto nuk janë opsionale në domenet e rregulluara. Edhe jashtë tyre, ato parandalojnë ndërprerjet konfuze dhe takimet e vështira.

Si të zgjidhni: një listë kontrolli për vendimmarrje të shpejtë 🧭

Nëse ende po shikoni pesë skeda, provoni këtë:

  1. Gjuha kryesore dhe përvoja e ekipit

    • Ekipi kërkimor Python-i i parë: filloni me PyTorch ose JAX

    • Hulumtim dhe prodhim i përzier: TensorFlow me Keras është një bast i sigurt

    • Analitika klasike ose fokusi tabelar: scikit-learn plus XGBoost

  2. Objektivi i vendosjes

    • Përfundimi i reve në shkallë: ONNX Runtime ose Triton, i kontejnerizuar

    • Celular ose i integruar: TF Lite ose Core ML

  3. Nevojat e shkallës

    • GPU ose stacion pune i vetëm: çdo kornizë kryesore DL funksionon

    • Trajnim i shpërndarë: verifikoni strategjitë e integruara ose përdorni Ray Train

  4. Pjekuria e MLOps

    • Ditët e para: MLflow për gjurmim, imazhe Docker për paketim

    • Ekip në rritje: shtoni Kubeflow ose Airflow/Prefect për tubacionet

  5. Kërkesa për transportueshmëri

    • Planifikoni për eksportet ONNX dhe një shtresë neutrale shërbimi

  6. Qëndrimi i rrezikut

    • Përputhuni me udhëzimet e NIST-it, dokumentoni prejardhjen, zbatoni rishikimet [5]

Nëse pyetja në kokën tuaj mbetet se çfarë është një kornizë softuerike për IA-në , është grupi i zgjedhjeve që i bën ato artikuj të listës së kontrollit të mërzitshëm. Të qenit i mërzitshëm është mirë.

Gënjeshtra të zakonshme dhe mite të lehta 😬

  • Mit: një kornizë i rregullon të gjitha. Realiteti: do t'i kombinoni dhe kombinoni. Kjo është e shëndetshme.

  • Mit: shpejtësia e stërvitjes është gjithçka. Kostoja e nxjerrjes së përfundimeve dhe besueshmëria shpesh kanë më shumë rëndësi.

  • Kuptoj: harrimi i kanaleve të të dhënave. Të dhënat e gabuara fundosin modelet e mira. Përdorni ngarkues dhe validim të duhur.

  • E kuptova: po anashkaloj gjurmimin e eksperimentit. Do të harrosh se cili ekzekutim ishte më i miri. Në të ardhmen do të mërzitesh.

  • Mit: lëvizshmëria është automatike. Eksportet ndonjëherë dështojnë në operacionet e personalizuara. Testojeni herët.

  • Kuptova: MLO-të e mbingarkuara me projektim shumë shpejt. Mbajeni të thjeshtë, pastaj shtoni orkestrim kur shfaqet dhimbja.

  • Metaforë paksa e gabuar : mendojeni kornizën tuaj si një helmetë biçiklete për modelin tuaj. Nuk është elegante? Ndoshta. Por do ta humbisni kur trotuari të thotë përshëndetje.

Pyetje të shkurtra rreth framework-eve ❓

P: A është një kornizë e ndryshme nga një bibliotekë apo platformë?

  • Biblioteka : funksione ose modele specifike që ju thirrni.

  • Korniza : përcakton strukturën dhe ciklin jetësor, integron bibliotekat.

  • Platforma : mjedisi më i gjerë me infrastrukturë, përvojë përdoruesi, faturim dhe shërbime të menaxhuara.

P: A mund të ndërtoj IA pa një kornizë?

Teknikisht po. Praktikisht, është si të shkruash përpiluesin tënd për një postim në blog. Mundesh, por pse?

P: A kam nevojë për trajnim dhe struktura shërbimi?

Shpesh po. Trajnohet në PyTorch ose TensorFlow, eksportohet në ONNX, shërbehet me Triton ose ONNX Runtime. Qepjet janë aty qëllimisht. [4]

P: Ku ndodhen praktikat më të mira autoritative?

RMF i AI i NIST për praktikat e riskut; dokumentet e shitësve për arkitekturën; udhëzuesit e ML të ofruesve të cloud janë verifikime të dobishme. [5]

Një përmbledhje e shpejtë e frazës kyçe për qartësi 📌

Njerëzit shpesh kërkojnë se çfarë është një kornizë softuerike për IA-në, sepse po përpiqen të lidhin pikat midis kodit të kërkimit dhe diçkaje të zbatueshme. Pra, çfarë është një kornizë softuerike për IA- në në praktikë? Është një grup i kuruar i llogaritjeve, abstraksioneve dhe konventave që ju lejon të trajnoni, vlerësoni dhe zbatoni modele me më pak surpriza, ndërsa luani mirë me kanalet e të dhënave, harduerin dhe qeverisjen. Ja, e thamë tri herë. 😅

Vërejtje përfundimtare - Shumë gjatë nuk e lexova 🧠➡️🚀

  • Një kornizë softuerike për IA-në ju jep skela të menduara mirë: tenzorët, ndryshimi automatik, trajnimi, vendosja dhe mjetet.

  • Zgjidh sipas gjuhës, objektivit të vendosjes, shkallës dhe thellësisë së ekosistemit.

  • Prisni të përzieni pirgje: PyTorch ose TensorFlow për të trajnuar, ONNX Runtime ose Triton për të shërbyer, MLflow për të ndjekur, Airflow ose Prefect për të orkestruar. [1][2][4]

  • Përvetësoni herët praktikat e transportueshmërisë, vëzhgueshmërisë dhe rrezikut. [5]

  • Dhe po, pranoji pjesët e mërzitshme. Mërzitja është e qëndrueshme, dhe anijet janë të qëndrueshme.

Kornizat e mira nuk e eliminojnë kompleksitetin. Ato e grumbullojnë atë në mënyrë që ekipi juaj të lëvizë më shpejt me më pak momente të këqija. 🚢

Referencat

[1] PyTorch - Hyrje në torch.compile (dokumentet zyrtare): lexoni më shumë

[2] TensorFlow - Performancë më e mirë me tf.function (udhëzues zyrtar): lexoni më shumë

[3] JAX - Fillim i shpejtë: Si të mendoni në JAX (dokumentet zyrtare): lexoni më shumë

[4] ONNX Runtime - ONNX Runtime për Inferencim (dokumente zyrtare): lexoni më shumë

[5] NIST - Korniza e Menaxhimit të Riskut të IA-së (AI RMF 1.0) : lexoni më shumë

Gjeni IA-në më të fundit në Dyqanin Zyrtar të Asistentëve të IA-së

Rreth Nesh

Kthehu te blogu