Kas ir mākslīgā intelekta programmatūras ietvars?

Kas ir mākslīgā intelekta programmatūras ietvars?

Stabils ietvars pārvērš šo haosu izmantojamā darbplūsmā. Šajā ceļvedī mēs izskaidrosim, kas ir mākslīgā intelekta programmatūras ietvars , kāpēc tas ir svarīgs un kā izvēlēties to, nešauboties par sevi ik pēc piecām minūtēm. Paķer kafiju; esi vaļā no pēdām. ☕️

Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:

🔗 Kas ir mašīnmācīšanās salīdzinājumā ar mākslīgo intelektu?
Izprast galvenās atšķirības starp mašīnmācīšanās sistēmām un mākslīgo intelektu.

🔗 Kas ir izskaidrojamais mākslīgais intelekts
Uzziniet, kā izskaidrojams mākslīgais intelekts padara sarežģītus modeļus caurspīdīgus un saprotamus.

🔗 Kas ir humanoīda robota mākslīgais intelekts
Izpētiet mākslīgā intelekta tehnoloģijas, kas darbina cilvēkveidīgus robotus un interaktīvu uzvedību.

🔗 Kas ir neironu tīkls mākslīgajā intelektā?
Atklājiet, kā neironu tīkli atdarina cilvēka smadzenes informācijas apstrādē.

Kas ir mākslīgā intelekta programmatūras ietvars? Īsā atbilde 🧩

Mākslīgā intelekta programmatūras ietvars ir strukturēts bibliotēku, izpildlaika komponentu, rīku un konvenciju kopums, kas palīdz ātrāk un uzticamāk veidot, apmācīt, novērtēt un izvietot mašīnmācīšanās vai dziļās mācīšanās modeļus. Tā ir vairāk nekā viena bibliotēka. Uztveriet to kā viedokļu balstu, kas sniedz jums:

  • Tenzoru, slāņu, novērtētāju vai cauruļvadu galvenās abstrakcijas

  • Automātiska diferenciācija un optimizēti matemātikas kodoli

  • Datu ievades cauruļvadi un pirmapstrādes utilītas

  • Apmācības cikli, metrika un kontrolpunkti

  • Sadarboties ar paātrinātājiem, piemēram, grafiskajiem procesoriem (GPU) un specializētu aparatūru

  • Iepakošanas, pasniegšanas un dažreiz arī eksperimentu izsekošana

Ja bibliotēka ir instrumentu komplekts, tad sistēma ir darbnīca — ar apgaismojumu, soliem un etiķešu veidotāju jūs izliksieties, ka jums tas nav vajadzīgs… līdz brīdim, kad tas jums būs vajadzīgs. 🔧

Jūs redzēsiet, ka es dažas reizes atkārtošu precīzu frāzi " kas ir programmatūras ietvars mākslīgajam intelektam" . Tas ir apzināti, jo tas ir jautājums, ko lielākā daļa cilvēku faktiski ieraksta, kad apmaldās rīku labirintā.

Kas veido labu programmatūras ietvaru mākslīgajam intelektam? ✅

Lūk, īsais saraksts, ko es vēlētos, ja sāktu no nulles:

  • Produktīva ergonomika — tīras API, saprātīgi noklusējuma iestatījumi, noderīgi kļūdu ziņojumi

  • Veiktspēja — ātri kodoli, jaukta precizitāte, grafu kompilācija vai JIT, kur tas noder

  • Ekosistēmas dziļums — modeļu centri, apmācības, iepriekš apmācīti svari, integrācijas

  • Pārnesamība — eksporta ceļi, piemēram, ONNX, mobilās vai perifērijas izpildlaika vides, konteineru draudzīgums

  • Novērojamība — metrika, reģistrēšana, profilēšana, eksperimentu izsekošana

  • Mērogojamība — vairāku GPU atbalsts, izkliedēta apmācība, elastīga apkalpošana

  • Pārvaldība — drošības līdzekļi, versiju pārvaldība, izcelsme un dokumenti, kas neatstāj jūsu atmiņā paliekošus elementus

  • Kopiena un ilgmūžība — aktīvi uzturētāji, ieviešana reālajā dzīvē, ticami ceļveži

Kad šīs daļas sakrīt kopā, jūs rakstāt mazāk līmējošā koda un veicat vairāk īstas mākslīgās intelekta darbības. Tā arī ir jēga. 🙂

Ietvaru veidi, ar kuriem jūs sastapsiet 🗺️

Ne katrs ietvars cenšas paveikt visu. Domājiet kategorijās:

  • Dziļās mācīšanās ietvari : tenzoru operācijas, automātiskā diferenciācija, neironu tīkli

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Klasiskie mašīnmācīšanās ietvari : cauruļvadi, funkciju transformācijas, novērtētāji

    • scikit-learn, XGBoost

  • Modeļu centri un NLP steki : iepriekš apmācīti modeļi, tokenizeri, precizēšana

    • Apskaujošo seju transformatori

  • Apkalpošanas un secinājumu izpildlaiki : optimizēta izvietošana

    • ONNX izpildlaiks, NVIDIA Triton secinājumu serveris, Ray Serve

  • MLOps un dzīves cikls : izsekošana, iepakošana, cauruļvadi, CI mašīnmācīšanās vajadzībām

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Perifērijas ierīces un mobilās ierīces : maza izmēra, aparatūrai draudzīgas

    • TensorFlow Lite, Core mašīnmācīšanās

  • Riska un pārvaldības sistēmas : process un kontrole, nevis kods

    • NIST mākslīgā intelekta riska pārvaldības sistēma

Neviena atsevišķa kombinācija nederēs visām komandām. Tas ir labi.

Salīdzināšanas tabula: populāras iespējas īsumā 📊

Iekļautas nelielas nianses, jo reālā dzīve ir haotiska. Cenas mainās, taču daudzas pamatdaļas ir atvērtā pirmkoda.

Rīks / kaudze Vislabāk piemērots Dārgs Kāpēc tas darbojas
PyTorch Pētnieki, Python izstrādātāji Atvērtā pirmkoda Dinamiski grafiki šķiet dabiski; milzīga kopiena. 🙂
TensorFlow + Keras Ražošana plašā mērogā, starpplatformu režīmā Atvērtā pirmkoda Grafika režīms, TF apkalpošana, TF Lite, cieto instrumentu apstrāde.
JAX Pieredzējuši lietotāji, funkciju transformācijas Atvērtā pirmkoda XLA apkopojums, tīra matemātikas prioritātes atmosfēra.
scikit-learn Klasiskā mašīnmācīšanās, tabulāri dati Atvērtā pirmkoda Cauruļvadi, metrika, aprēķinātāja API tikai ar klikšķiem.
XGBoost Strukturēti dati, uzvarošas bāzes līnijas Atvērtā pirmkoda Regularizēta pastiprināšana, kas bieži vien tikai uzvar.
Apskaujošo seju transformatori NLP, vīzija, difūzija ar piekļuvi centrmezglam Pārsvarā atvērts Iepriekš apmācīti modeļi + tokenizeri + dokumentācija, vau.
ONNX izpildlaiks Pārnesamība, jaukti ietvari Atvērtā pirmkoda Eksportēt vienreiz, ātri darboties daudzās serveru sistēmās. [4]
MLflow Eksperimentu izsekošana, iepakošana Atvērtā pirmkoda Reproducējamība, modeļu reģistrs, vienkāršas API.
Rejs + Rejs Servē Izplatīta apmācība + apkalpošana Atvērtā pirmkoda Mērogo Python darba slodzes; nodrošina mikropartiju apstrādi.
NVIDIA Triton Augstas caurlaidspējas secinājumi Atvērtā pirmkoda Vairāku ietvaru izveide, dinamiskā partiju apstrāde, GPU.
Kubeflow Kubernetes ML cauruļvadi Atvērtā pirmkoda No sākuma līdz beigām uz K8, dažreiz niķīgi, bet spēcīgi.
Gaisa plūsma vai prefekts Orķestrēšana ap jūsu apmācību Atvērtā pirmkoda Plānošana, atkārtoti mēģinājumi, redzamība. Darbojas labi.

Ja vēlaties vienas rindas atbildes: PyTorch pētniecībai, TensorFlow tālos tālsatiksmes ražošanai, scikit-learn tabulārām versijām, ONNX Runtime pārnesamībai, MLflow izsekošanai. Ja nepieciešams, vēlāk atgriezīšos pie iepriekšējās versijas.

Zem pārsega: kā ietvari faktiski vada jūsu matemātiku ⚙️

Lielākā daļa dziļās mācīšanās sistēmu žonglē ar trim lielām lietām:

  1. Tenzori — daudzdimensiju masīvi ar ierīču izvietošanas un apraides noteikumiem.

  2. Autodiff — apgrieztā režīma diferenciācija gradientu aprēķināšanai.

  3. Izpildes stratēģija — nepacietīgais režīms salīdzinājumā ar grafisko režīmu un JIT kompilāciju.

  • PyTorch pēc noklusējuma izmanto ātru izpildi un var kompilēt grafikus ar torch.compile , lai apvienotu darbības un paātrinātu procesus ar minimālām koda izmaiņām. [1]

  • TensorFlow pēc noklusējuma darbojas ātri un izmanto tf.function , lai Python kodu pārvērstu pārnēsājamos datu plūsmas grafikos, kas ir nepieciešami SavedModel eksportēšanai un bieži vien uzlabo veiktspēju. [2]

  • JAX izmanto salikāmas transformācijas, piemēram jit , grad , vmap un pmap , kompilējot, izmantojot XLA, paātrinājuma un paralēlisma nodrošināšanai. [3]

Šeit mīt veiktspēja: kodoli, saplūšana, atmiņas izkārtojums, jaukta precizitāte. Nevis maģija — tikai inženierija, kas izskatās maģiska. ✨

Treniņš pret secinājumiem: divi dažādi sporta veidi 🏃♀️🏁

  • Apmācībā uzsvars tiek likts uz caurlaidspēju un stabilitāti. Jums ir nepieciešama laba resursu izmantošana, gradienta mērogošana un izkliedētas stratēģijas.

  • Secinājumi dzenas pakaļ latentumam, izmaksām un vienlaicībai. Jums ir nepieciešama partijveida apstrāde, kvantēšana un dažreiz operatoru sapludināšana.

Šeit svarīga ir sadarbspēja:

  • ONNX darbojas kā izplatīts modeļu apmaiņas formāts; ONNX Runtime darbina modeļus no vairākiem avota ietvariem dažādos procesoros (CPU), grafiskajos procesoros (GPU) un citos paātrinātājos ar valodu saistījumiem tipiskiem ražošanas steku risinājumiem. [4]

Kvantizācija, atzarošana un destilācija bieži vien nodrošina lielus laimestus. Dažreiz pat smieklīgi lielus – kas šķiet kā krāpšanās, lai gan tā nav. 😉

MLOps ciemats: ārpus pamata ietvara 🏗️

Pat vislabākais aprēķinu grafiks neglābs sarežģītu dzīves ciklu. Jūs galu galā vēlēsities:

  • Eksperimentu izsekošana un reģistrācija : sāciet ar MLflow, lai reģistrētu parametrus, metrikas un artefaktus; veiciniet, izmantojot reģistru.

  • Cauruļvadi un darbplūsmas orķestrēšana : Kubeflow uz Kubernetes vai vispārējie risinājumi, piemēram, Airflow un Prefect

  • Datu versiju pārvaldība : DVC nodrošina datu un modeļu versiju pārvaldību līdztekus kodam.

  • Konteineri un izvietošana : Docker attēli un Kubernetes paredzamām, mērogojamām vidēm

  • Modeļu centrmezgli : iepriekšēja apmācība un pēc tam precīza noregulēšana biežāk nekā parasti

  • Uzraudzība : latentuma, nobīdes un kvalitātes pārbaudes, tiklīdz modeļi nonāk ražošanā

Neliels piemērs: neliela e-komercijas komanda vēlējās katru dienu veikt “vēl vienu eksperimentu”, bet pēc tam vairs nevarēja atcerēties, kurš eksperiments izmantoja kuras funkcijas. Viņi pievienoja MLflow un vienkāršu noteikumu “veicināt tikai no reģistra”. Pēkšņi iknedēļas pārskati kļuva par lēmumiem, nevis arheoloģiju. Šī tendence ir redzama visur.

Sadarbspēja un pārnesamība: saglabājiet savas iespējas atvērtas 🔁

Ieslodzījums rodas nemanāmi. Izvairieties no tā, plānojot:

  • Eksporta ceļi : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Izpildlaika elastība : ONNX Runtime, TF Lite, Core ML mobilajām ierīcēm vai perifērijas ierīcēm

  • Konteinerizācija : paredzami būvēšanas cauruļvadi ar Docker attēliem

  • Neitralitātes ievērošana : PyTorch, TensorFlow un ONNX mitināšana vienlaikus nodrošina godīgumu.

Apkalpojošā slāņa nomaiņai vai modeļa kompilēšanai mazākai ierīcei vajadzētu būt traucēklim, nevis pārrakstīšanai.

Aparatūras paātrinājums un mērogošana: padariet to ātru bez pārrāvumiem ⚡️

  • Pateicoties ļoti optimizētiem kodoliem (piemēram, cuDNN), GPU

  • Izplatītā apmācība parādās, ja viens GPU nespēj tikt līdzi: datu paralēlisms, modeļu paralēlisms, sadrumstaloti optimizētāji.

  • Jaukta precizitāte , pareizi lietojot, ietaupa atmiņu un laiku ar minimāliem precizitātes zudumiem.

Dažreiz ātrākais kods ir kods, ko neesi rakstījis pats: izmanto iepriekš apmācītus modeļus un tos precīzi pielāgo. Nopietni. 🧠

Pārvaldība, drošība un risks: ne tikai dokumenti 🛡️

Mākslīgā intelekta ieviešana reālās organizācijās nozīmē domāt par:

  • Izcelsme : no kurienes dati iegūti, kā tie tika apstrādāti un kura modeļa versija ir pieejama tiešsaistē

  • Reproducējamība : deterministiskas būves, piespraustas atkarības, artefaktu krātuves

  • Caurspīdīgums un dokumentācija : parauga kartes un datu pārskati

  • Risku pārvaldība : NIST mākslīgā intelekta risku pārvaldības sistēma sniedz praktisku ceļvedi uzticamu mākslīgā intelekta sistēmu kartēšanai, mērīšanai un pārvaldībai visā to dzīves ciklā. [5]

Tie nav obligāti regulētās jomās. Pat ārpus tām tie novērš mulsinošus elektroenerģijas padeves pārtraukumus un neērtas sanāksmes.

Kā izvēlēties: ātrs lēmumu pieņemšanas kontrolsaraksts 🧭

Ja joprojām skatāties uz piecām cilnēm, izmēģiniet šo:

  1. Galvenā valoda un komandas pieredze

    • Python-first pētniecības komanda: sāciet ar PyTorch vai JAX

    • Jaukta pētniecība un ražošana: TensorFlow ar Keras ir droša izvēle

    • Klasiskā analītika vai tabulveida fokuss: scikit-learn plus XGBoost

  2. Izvietošanas mērķis

    • Mākoņa secinājumi mērogā: ONNX Runtime vai Triton, konteinerizēti

    • Mobilā vai iegultā versija: TF Lite vai Core ML

  3. Mēroga vajadzības

    • Viena GPU vai darbstacija: darbojas jebkurš nozīmīgs DL ietvars

    • Izplatīta apmācība: pārbaudiet iebūvētās stratēģijas vai izmantojiet Ray Train

  4. MLOps briedums

    • Agrīnās dienas: MLflow izsekošanai, Docker attēli iepakošanai

    • Augoša komanda: pievienojiet Kubeflow vai Airflow/Prefect cauruļvadiem

  5. Pārnesamības prasība

    • Plānojiet ONNX eksportu un neitrālu apkalpošanas slāni

  6. Riska pozīcija

    • Saskaņošana ar NIST vadlīnijām, dokumentācijas izcelsme, pārskatīšanas ieviešana [5]

Ja jūsu galvā joprojām ir jautājums, kas ir mākslīgā intelekta programmatūras ietvars , tieši izvēļu kopums padara šos kontrolsaraksta vienumus garlaicīgus. Garlaicība ir laba.

Bieži sastopamas kļūmes un viegli mīti 😬

  • Mīts: viens ietvars valda pār visiem. Realitāte: jūs varat kombinēt dažādus elementus. Tas ir veselīgi.

  • Mīts: apmācības ātrums ir vissvarīgākais. Secinājumu izmaksas un uzticamība bieži vien ir svarīgākas.

  • Sapratu: aizmirstiet par datu kanāliem. Nepareiza ievade sabojā labus modeļus. Izmantojiet atbilstošus ielādētājus un validāciju.

  • Sapratu: izlaižu eksperimenta izsekošanu. Aizmirsīsi, kurš skrējiens bija labākais. Nākotnē — tu būsi sarūgtināts.

  • Mīts: pārnesamība ir automātiska. Pielāgotu darbību laikā eksportēšana dažreiz neizdodas. Pārbaudiet laikus.

  • Sapratu: pārāk ātri pārprojektēju MLOps. Saglabājiet vienkāršību un pievienojiet orķestrēšanu, kad rodas problēmas.

  • Nedaudz kļūdaina metafora : iedomājieties savu karkasu kā velosipēda ķiveri savam modelim. Vai tas nav stilīgi? Varbūt. Bet jūs to ilgosieties, kad uz ietves jūs sagaidīs.

Nelieli bieži uzdotie jautājumi par ietvariem ❓

J: Vai ietvars atšķiras no bibliotēkas vai platformas?

  • Bibliotēka : konkrētas funkcijas vai modeļi, kurus izsaucat.

  • Ietvars : definē struktūru un dzīves ciklu, pievieno bibliotēkām.

  • Platforma : plašāka vide ar infrastruktūru, lietotāja pieredzi, norēķiniem un pārvaldītajiem pakalpojumiem.

J: Vai es varu veidot mākslīgo intelektu bez ietvara?

Tehniski jā. Praktiski tas ir kā rakstīt savu kompilatoru emuāra ierakstam. Var jau, bet kāpēc gan.

J: Vai man ir nepieciešamas gan apmācības, gan apkalpošanas sistēmas?

Bieži vien jā. Apmācīt PyTorch vai TensorFlow, eksportēt uz ONNX, apkalpot ar Triton vai ONNX Runtime. Šuves ir paredzētas speciāli. [4]

J: Kur atrodas autoritatīva labākā prakse?

NIST mākslīgā intelekta riska pārvaldības funkcija (RMF) riska praksei; piegādātāju dokumentācija arhitektūrai; mākoņpakalpojumu sniedzēju mašīnmācīšanās rokasgrāmatas ir noderīgas salīdzināšanas metodes. [5]

Īss atslēgvārda atkārtojums skaidrības labad 📌

Cilvēki bieži meklē, kas ir mākslīgā intelekta programmatūras ietvars, jo cenšas sasaistīt pētniecības kodu ar kaut ko izvietojamu. Tātad, kas praksē ir mākslīgā intelekta programmatūras ietvars ? Tas ir rūpīgi izstrādāts skaitļošanas, abstrakciju un konvenciju kopums, kas ļauj apmācīt, novērtēt un izvietot modeļus ar mazāk pārsteigumiem, vienlaikus labi sadarbojoties ar datu cauruļvadiem, aparatūru un pārvaldību. Lūk, tas ir pateikts trīs reizes. 😅

Noslēguma piezīmes — pārāk ilgi nelasīju 🧠➡️🚀

  • Mākslīgā intelekta programmatūras ietvars sniedz jums uz viedokļiem balstītus sastatņus: tenzorus, automātisko diferenciāciju, apmācību, izvietošanu un rīkus.

  • Izvēlieties pēc valodas, izvietošanas mērķa, mēroga un ekosistēmas dziļuma.

  • Sagaidāma steku sajaukšana: PyTorch vai TensorFlow apmācībai, ONNX Runtime vai Triton apkalpošanai, MLflow izsekošanai, Airflow vai Prefect orķestrēšanai. [1][2][4]

  • Ieviesiet pārnesamības, novērojamības un riska pārvaldības prakses jau laikus. [5]

  • Un jā, pieņemiet garlaicīgās daļas. Garlaicība ir stabila, un stabili kuģi.

Labi ietvari nenovērš sarežģītību. Tie to savāc, lai jūsu komanda varētu darboties ātrāk ar mazāk problēmām. 🚢

Atsauces

[1] PyTorch — ievads torch.compile (oficiālā dokumentācija): lasīt vairāk

[2] TensorFlow — labāka veiktspēja ar tf.function (oficiālā rokasgrāmata): lasīt vairāk

[3] JAX — īsā pamācība: kā domāt JAX valodā (oficiālā dokumentācija): lasīt vairāk

[4] ONNX izpildlaiks — ONNX izpildlaiks secinājumu veidošanai (oficiālā dokumentācija): lasīt vairāk

[5] NIST — Mākslīgā intelekta riska pārvaldības sistēma (AI RMF 1.0) : lasīt vairāk

Atrodiet jaunāko mākslīgo intelektu oficiālajā mākslīgā intelekta palīgu veikalā

Par mums

Atpakaļ uz emuāru