Қалай AI әзірлеушісі болуға болады. Төмендеу.

Сіз бұл жерде түк үшін емессіз. Шексіз қойындыларға, жаргон сорпасына немесе талдау салына батып кетпей, қалай AI әзірлеушісі болуға болатыны туралы нақты жолды қалайсыз Жақсы. Бұл нұсқаулық сізге дағдылар картасын, шын мәнінде маңызды құралдарды, кері қоңыраулар алатын жобаларды және тасымалдауды жөнелтуден бөлетін әдеттер береді. Саған құрылыс салайық.

Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:

🔗 AI компаниясын қалай бастауға болады
AI стартапыңызды құру, қаржыландыру және іске қосу бойынша қадамдық нұсқаулық.

🔗 Компьютерде AI қалай жасауға болады
Жергілікті AI үлгілерін оңай жасауды, жаттықтыруды және іске қосуды үйреніңіз.

🔗 AI моделін қалай жасауға болады
AI моделін құрудың тұжырымдамадан қолдануына дейін жан-жақты бөлінуі.

🔗 Символдық AI дегеніміз не
Символдық AI қалай жұмыс істейтінін және оның бүгінгі күнге дейін неге маңызды екенін зерттеңіз.

Тамаша AI әзірлеушісі нені білдіреді✅

Жақсы AI әзірлеушісі кез келген оптимизаторды жаттап алатын адам емес. оны жақтай алатын , деректер мен модельдерді біріктіре алатын, жұмыс істейтін нәрсені жібере алатын, оны адал өлшейтін және драмасыз қайталай алатын адам Бірнеше маркерлер:

• Бүкіл циклмен ыңғайлылық: деректер → үлгі → бағалау → орналастыру → монитор.

• Айқын тұзақтарды болдырмау үшін жеткілікті теория бар таза теорияға жылдам эксперименттерге бейім.

• Тек дәптер ғана емес, нәтижелерге қол жеткізе алатыныңызды дәлелдейтін портфолио.

• Тәуекелге, құпиялылыққа және әділдікке қатысты жауапты ой - орындаушылық емес, практикалық. NIST AI тәуекелдерді басқару құрылымы және ЭЫДҰ AI қағидаттары сияқты салалық құрылыс сізге шолушылар мен мүдделі тараптармен бір тілде сөйлеуге көмектеседі. [1][2]

Кішкентай мойындау: кейде сіз үлгіні жібересіз, содан кейін негізгі жеңіске жетесіз. Бұл кішіпейілділік - біртүрлі - керемет күш.

Жылдам виньетка: команда қолдау триажы үшін сәнді классификаторды құрастырды; негізгі кілт сөз ережелері оны бірінші жауап уақытында жеңеді. Олар ережелерді сақтады, үлгіні шеткі корпустар үшін қолданды және екеуін де жөнелтті. Сиқыр аз, нәтиже көп.

Қалай AI әзірлеушісі болуға болады 🗺️ жол картасы

Міне, қарапайым, қайталанатын жол. Деңгейге көтерілген кезде оны бірнеше рет айналдырыңыз:

1. Python тілінде еркін бағдарламалау Ресми нұсқаулықтарды қарап шығыңыз, содан кейін саусақтарыңыз оларды білгенше кішкентай сценарийлер жасаңыз. scikit-learn пайдаланушы нұсқаулығы таңқаларлық практикалық оқулық ретінде екі еселенген. [3]

2. Құрылымдық силлабус арқылы ML негіздері Классикалық лекция жазбалары және практикалық апаттық курс комбо жақсы жұмыс істейді.

3. Терең оқыту құралдары : PyTorch немесе TensorFlow таңдаңыз және үлгілерді жаттықтыру, сақтау және жүктеу үшін жеткілікті түрде үйреніңіз; деректер жиынын өңдеу; және жалпы пішін қателерін түзету. «Алдымен кодты» ұнатсаңыз, ресми PyTorch оқулықтарынан [4]

4. Іс жүзінде жеткізілетін жобалар : Docker көмегімен пакет, жүгірулерді бақылау (тіпті CSV журналы ештеңені жеңбейді) және минималды API қолданады. Жалғыз қорапты орналастырудан асып кеткен кезде Kubernetes үйреніңіз; Алдымен докер. [5]

5. Жауапты AI деңгейі : NIST/OECD (жарамдылық, сенімділік, ашықтық, әділдік) шабыттандырылған жеңіл тәуекелді тексеру тізімін қабылдаңыз. Ол талқылауларды нақты етеді және аудиттерді қызықсыз етеді (жақсы түрде). [1][2]

6. Кішкене маманданыңыз : Transformers бар NLP, заманауи конверстер/ViTs, кеңес берушілер немесе LLM қолданбалары мен агенттері бар көру. Бір жолақты таңдаңыз, екі шағын жобаны жасаңыз, содан кейін тармақтаңыз.

2-6 қадамдарды мәңгілікке қайталайсыз. Шынымды айтсам, бұл жұмыс.

Сіз іс жүзінде көптеген күндерде қолданатын дағдылар стегі 🧰

• Python + Деректермен күресу : массивтерді кесу, біріктіру, groupbys, векторизация. Егер сіз пандаларды билей алсаңыз, жаттығу оңайырақ және бағалау таза болады.

• Негізгі ML : пойыз – тест бөлу, ағып кетуді болдырмау, метрикалық сауаттылық. Scikit-learn нұсқаулығы - бұл ең жақсы мәтіндердің бірі. [3]

• DL құрылымы : біреуін таңдап, соңына дейін жұмыс жасаңыз, содан кейін екіншісіне қараңыз. PyTorch құжаттары психикалық модельді айқын етеді. [4]

• Эксперимент гигиенасы : жүгірулер, парамдар және артефактілер. Болашақ - сіз археологияны жек көресіз.

• Контейнерлеу және ұйымдастыру : стекті буып-түйетін Docker; Көшірулер, автоматты масштабтау және жылжымалы жаңартулар қажет болғанда Kubernetes. Осы жерден бастаңыз. [5]

• GPU негіздері : біреуін қашан жалға алу керектігін, пакет өлшемі өткізу қабілетіне қалай әсер ететінін және кейбір операциялардың неліктен жадпен байланысты екенін біліңіз.

• Жауапты AI : нақты сипаттарды (жарамдылық, сенімділік, ашықтық, әділдік) пайдалана отырып, деректер көздерін құжаттайды, тәуекелдерді бағалаңыз және азайту шараларын жоспарлаңыз. [1]

Бастапқы оқу жоспары: салмағынан асып түсетін бірнеше сілтемелер 🔗

• ML негіздері : теорияға негізделген жазбалар жиынтығы + практикалық апаттық курс. Оларды scikit-learn тәжірибесімен жұптаңыз. [3]

• Фреймворктар : PyTorch оқулықтары (немесе Keras қаласаңыз, TensorFlow нұсқаулығы). [4]

• Деректер туралы ғылымның негізгілері метриканы, контурларды және бағалауды енгізуге арналған scikit-learn пайдаланушы нұсқаулығы [3]

• Жеткізу : Докердің жұмысты бастау жолы «менің машинамда жұмыс істейді» «барлық жерде жұмыс істейді» дегенге айналады. [5]

Осыларды белгілеңіз. Кептеліп қалғанда, бір бетті оқыңыз, бір нәрсені көріңіз, қайталаңыз.

Сұхбат алатын үш портфолио жобасы 📁

1. Жеке деректер жинағы бойынша іздеу кеңейтілген сұраққа жауап беру

   • Тауашалық білім қорын сүртіңіз/импорттаңыз, ендірулерді жасаңыз + іздеу, жеңіл UI қосыңыз.

   • Кідіріс, сұрақ-жауап жиынындағы дәлдікті және пайдаланушы пікірін қадағалаңыз.

   • Қысқаша «сәтсіздік жағдайлары» бөлімін қосыңыз.

2. Нақты орналастыру шектеулері бар көру үлгісі

   • Классфикаторды немесе детекторды жаттықтырыңыз, FastAPI арқылы қызмет етіңіз, Docker көмегімен контейнерлендіріңіз, масштабтау әдісін жазыңыз. [5]

   • Құжаттардың дрейфін анықтау (мүмкіндіктер бойынша қарапайым популяция статистикасы жақсы бастама).

3. Жауапты AI жағдайын зерттеу

   • Сезімтал мүмкіндіктері бар жалпыға ортақ деректер жинағын таңдаңыз. NIST сипаттарына (жарамдылық, сенімділік, әділдік) теңестірілген көрсеткіштер мен азайтуларды жазуды орындаңыз. [1]

Әрбір жобаға қажет: 1 беттік README, диаграмма, қайталанатын сценарийлер және шағын өзгерістер журналы. Біраз эмодзи қабілеттерін қосыңыз, өйткені адамдар да бұларды оқиды 🙂

MLOps, орналастыру және сізге ешкім үйретпейтін бөлік 🚢

Жеткізу - бұл шеберлік. Минималды ағын:

• Қолданбаңызды Docker so dev ≈ prod көмегімен контейнерге қойыңыз Жұмысты бастаудың ресми құжаттарынан бастаңыз; көп қызметті орнату үшін Құрастыруға жылжытыңыз. [5]

• Эксперименттерді бақылаңыз (тіпті жергілікті жерде). Парамдар, метрика, артефактілер және «жеңімпаз» тегі абляцияларды адал және ынтымақтастықты мүмкін етеді.

• Масштабтау немесе оқшаулау қажет болғанда Kubernetes көмегімен оркестрді орындаңыз Алдымен орналастыруларды, қызметтерді және декларативті конфигурацияны үйреніңіз; қырыну ниетіне қарсы тұру.

• Бұлттық жұмыс уақыттары : прототиптеу үшін Colab; ойыншық қолданбаларын өткізгеннен кейін басқарылатын платформалар (SageMaker/Azure ML/Vertex).

• GPU сауаттылығы : CUDA ядроларын жазудың қажеті жоқ; деректер жүктеушісі сіздің қиыншылықтарыңыз болған кезде түсінуіңіз керек.

Кішкентай ақаулы метафора: MLOps-ті ашытқы ашытқысы сияқты елестетіңіз - оны автоматтандыру және бақылау арқылы тамақтандырыңыз, әйтпесе иіс шығады.

Жауапты AI - сіздің бәсекеге қабілетті шұңқырыңыз 🛡️

Командалар сенімділікті дәлелдеу үшін қысымға ұшырайды. Егер сіз тәуекел, құжаттама және басқару туралы нақты айта алсаңыз, сіз бөлмеде адамдар қалаған адамға айналасыз.

• Белгіленген құрылымды пайдаланыңыз : NIST сипаттарына қойылатын талаптарды картаға түсіріңіз (жарамдылық, сенімділік, ашықтық, әділдік), содан кейін оларды бақылау тізімінің элементтеріне және PR-дағы қабылдау критерийлеріне айналдырыңыз. [1]

• Принциптеріңізді бекітіңіз : ЭЫДҰ AI қағидаттары адам құқықтары мен демократиялық құндылықтарға баса назар аударады, бұл келісімдерді талқылау кезінде ыңғайлы. [2]

• Кәсіби этика : дизайнерлік құжаттардағы этикалық кодекске қысқаша бас ию көбінесе «біз бұл туралы ойладық» және «біз оны қанаттандырдық» арасындағы айырмашылық болып табылады.

Бұл қағазбастылық емес. Бұл қолөнер.

Кішкене маманданыңыз: жолақ таңдап, оның құралдарын үйреніңіз 🛣️

• LLM және NLP : токенизация қателері, контекстік терезелер, RAG, BLEU-дан тыс бағалау. Жоғары деңгейлі құбырлардан бастаңыз, содан кейін теңшеңіз.

• Көрініс : деректерді көбейту, таңбалау гигиенасы және кідіріс патшайым болатын шеткі құрылғыларға орналастыру.

• Ұсынушылар : жасырын кері байланыс, RMSE сәйкес келмейтін іске қосу стратегиялары және іскери KPI.

• Агенттер мен құралдарды пайдалану : функцияларды шақыру, шектеулі декодтау және қауіпсіздік рельстері.

Шынымды айтсам, жексенбі күні таңертең сізді қызықтыратын доменді таңдаңыз.

Салыстыру кестесі: AI әзірлеушісі болу жолдары 📊

Иә, аралық біршама біркелкі емес. Нағыз кестелер сирек тамаша болады.

Іс жүзінде жабысатын оқу ілмектері 🔁

• Екі сағаттық циклдар : 20 минут құжаттарды оқу, 80 минут кодтау, 20 минут бұзылған нәрсені жазу.

• Бір пейджер арқылы жазулар : әрбір шағын жобадан кейін мәселенің жақтауын, негізгі сызықтарды, көрсеткіштерді және сәтсіздік режимдерін түсіндіріңіз.

• Әдейі шектеулер : тек процессорда жаттықтыру немесе алдын ала өңдеу үшін сыртқы libs жоқ немесе дәл 200 жолды бюджет. Шектеулер, әйтеуір, шығармашылықты тудырады.

• Қағаз спринттері : тек жоғалтуды немесе деректерді жүктегішті іске қосыңыз. Бір тоннаны үйрену үшін сізге SOTA қажет емес.

Егер фокус сырғып кетсе, бұл қалыпты жағдай. Барлығы дірілдеп қалады. Серуендеңіз, қайтып келіңіз, кішкене нәрсе жіберіңіз.

Сұхбатқа дайындық, минус театрлар 🎯

• Алдымен портфолио : нақты реполар слайд палубаларын ұрады. Кем дегенде бір шағын демонстрацияны орналастырыңыз.

• Сәтсіздіктерді түсіндіріңіз : метрикалық таңдаулар арқылы өтуге және сәтсіздікті қалай түзетуге дайын болыңыз.

• Жүйелік ойлау : деректер → модель → API → монитор диаграммасының эскизін жасаңыз және оны баяндаңыз.

• Жауапты AI : NIST AI RMF-ге сәйкестендірілген қарапайым бақылау парағын сақтаңыз - бұл сөз емес, жетілгендік туралы сигнал береді. [1]

• Framework еркіндігі : бір фреймворкты таңдап, онымен қауіпті болыңыз. Ресми құжаттар сұхбатта әділ ойын болып табылады. [4]

Кішкентай аспаздық кітап: демалыс күндеріндегі алғашқы жобаңыз 🍳

1. Деректер : таза деректер жинағын таңдаңыз.

2. Базалық : кросс-валидациясы бар scikit-learn моделі; негізгі көрсеткіштерді тіркеу. [3]

3. DL өтуі : PyTorch немесе TensorFlow ішіндегі бірдей тапсырма; алманы алмамен салыстыру. [4]

4. Бақылау : жазбалар (тіпті қарапайым CSV + уақыт белгілері). Жеңімпазды белгілеңіз.

5. Қызмет көрсету : болжамды FastAPI маршрутында орау, докеризациялау, жергілікті түрде іске қосу. [5]

6. Ойлаңыз : пайдаланушы үшін қандай көрсеткіш маңызды, қандай тәуекелдер бар және іске қосылғаннан кейін нені бақылайсыз - оны анық сақтау үшін NIST AI RMF шарттарын қарызға алыңыз. [1]

Бұл тамаша ма? Жоқ. Бұл тамаша курсты күткеннен жақсы ма? Мүлдем.

⚠️ Ерте құтылуға болатын жалпы қателіктер

• Оқытуды оқулықтарға шамадан тыс бейімдеу : бастау өте жақсы, бірақ жақын арада мәселе туралы ойлауға ауысыңыз.

• Бағалау дизайнын өткізіп жіберу : жаттығу алдында сәттілікті анықтаңыз. Сағаттарды үнемдейді.

• Деректер келісім-шарттарын елемеу : схеманың дрейфі үлгілерге қарағанда көбірек жүйені бұзады.

• Орналастырудан қорқу : Docker көрінгеннен гөрі мейірімді. Кішкентайдан бастаңыз; бірінші құрастыруды қабылдау қиын болады. [5]

• Этика соңғы : оны кейінірек бекітіңіз және ол сәйкестік жұмысына айналады. Оны дизайнға пісіріңіз - жеңілірек, жақсырақ. [1][2]

TL; DR 🧡

Егер сіз бір нәрсені есте сақтасаңыз: AI әзірлеушісі болу теорияны жинақтау немесе жылтыр модельдерді қуу емес. Бұл тығыз цикл және жауапты ойлау арқылы нақты мәселелерді бірнеше рет шешу туралы. Деректер стегімен танысыңыз, бір DL құрылымын таңдаңыз, Docker көмегімен кішкентай нәрселерді жіберіңіз, не істеп жатқаныңызды бақылаңыз және таңдауларыңызды NIST және OECD сияқты құрметті нұсқауларға бекітіңіз. Үш кішкентай, сүйкімді жобаны құрыңыз және олар туралы сиқыршы емес, командалас сияқты сөйлесіңіз. Міне, негізінен.

Иә, егер бұл көмектессе, мына сөйлемді дауыстап айтыңыз: Мен қалай AI әзірлеушісі болу керектігін білемін . Содан кейін бүгін бір сағаттық мақсатты құрылыспен дәлелдеңіз.

Анықтамалар

[1] NIST. Жасанды интеллект тәуекелдерді басқару құрылымы (AI RMF 1.0) . (PDF) -
[2] ЭЫДҰ сілтемесі ЭЫДҰ AI принциптері - Шолу - сілтеме
[3] scikit-learn. Пайдаланушы нұсқаулығы (тұрақты) -
[4] PyTorch сілтемесі Оқулықтар (Негіздерді үйрену, т.б.) -
[5] Docker сілтемесі Жұмысты бастау - сілтеме