Жасанды интеллектке арналған бағдарламалық құрал дегеніміз не?

Жасанды интеллектке арналған бағдарламалық құрал дегеніміз не?

Қатты құрылым бұл хаосты қолдануға болатын жұмыс үрдісіне айналдырады. Бұл нұсқаулықта біз AI үшін бағдарламалық жасақтама негізі не екенін , оның неліктен маңызды екенін және әрбір бес минут сайын өзіңізді ойламай, біреуін қалай таңдауға болатынын ашамыз. Кофе алыңыз; қойындыларды ашық ұстаңыз. ☕️

Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:

🔗 AI-ге қарсы машиналық оқыту дегеніміз не
Машиналық оқыту жүйелері мен жасанды интеллект арасындағы негізгі айырмашылықтарды түсініңіз.

🔗 Түсіндірілетін AI дегеніміз не
Түсіндірілетін AI күрделі модельдерді қалай мөлдір және түсінікті ететінін біліңіз.

🔗 Гуманоид робот AI дегеніміз не
Адамға ұқсас роботтар мен интерактивті мінез-құлықтарды қамтамасыз ететін AI технологияларын зерттеңіз.

🔗 АИ-де нейрондық желі дегеніміз не
Нейрондық желілер ақпаратты өңдеу үшін адам миына қалай еліктейтінін анықтаңыз.

Жасанды интеллектке арналған бағдарламалық құрал дегеніміз не? Қысқа жауап 🧩

Жасанды интеллектке арналған бағдарламалық құрал – бұл машиналық оқытуды немесе тереңірек оқыту үлгілерін тезірек және сенімдірек жасауға, үйретуге, бағалауға және орналастыруға көмектесетін кітапханалардың, орындалу уақыты құрамдастарының, құралдардың және конвенциялардың құрылымдық жиынтығы. Бұл бір кітапханадан артық. Оны сізге беретін ойлы тірек ретінде елестетіп көріңіз:

  • Тензорларға, қабаттарға, бағалаушыларға немесе құбырларға арналған негізгі абстракциялар

  • Автоматты дифференциалдау және оңтайландырылған математикалық ядролар

  • Деректерді енгізу құбырлары және алдын ала өңдеу утилиталары

  • Жаттығу циклдары, метрика және бақылау нүктесі

  • GPU және арнайы аппараттық құралдар сияқты үдеткіштермен өзара әрекеттесу

  • Буып-түю, қызмет көрсету және кейде тәжірибені қадағалау

Кітапхана құралдар жинағы болса, рамка - бұл жарықтандыруы, орындықтары және жапсырма жасаушы бар шеберхана, сіз қажет емес деп есептейсіз... қажет етпейінше. 🔧

жасанды интеллектке арналған бағдарламалық жасақтама негізі деген бірнеше рет қайталағанымды көресіз Бұл әдейі, өйткені бұл сұрақты адамдардың көпшілігі құрал-саймандар лабиринтінде адасып қалғанда тереді.

AI үшін жақсы бағдарламалық жасақтаманы не жасайды? ✅

Міне, егер мен нөлден бастасам, қалайтын қысқа тізім:

  • Өнімді эргономика - таза API интерфейстері, дұрыс әдепкі мәндер, пайдалы қате туралы хабарлар

  • Өнімділік - жылдам ядролар, аралас дәлдік, графикалық компиляция немесе JIT көмектесетін жерде

  • Экожүйенің тереңдігі – модельдік хабтар, оқулықтар, алдын ала дайындалған салмақтар, интеграциялар

  • Тасымалдау - ONNX, мобильді немесе шеткі жұмыс уақыты, контейнерге ыңғайлылық сияқты экспорттық жолдар

  • Бақылау мүмкіндігі – метрика, журналға тіркеу, профильдеу, экспериментті бақылау

  • Масштабтау - көп GPU, бөлінген оқыту, серпімді қызмет көрсету

  • Басқару – сізді елестетпейтін қауіпсіздік мүмкіндіктері, нұсқалар, шығу тегі және құжаттар

  • Қауымдастық және ұзақ өмір сүру - белсенді қолдаушылар, нақты әлемде бала асырап алу, сенімді жол карталары

Бұл бөліктер басқанда, сіз аз желім кодын жазасыз және нақты AI жасайсыз. Мәселе қайсы. 🙂

Сіз кездестіретін фреймворк түрлері 🗺️

Әрбір рамка бәрін жасауға тырыспайды. Санаттар бойынша ойланыңыз:

  • Терең оқыту шеңберлері : тензорлық операциялар, автодифф, нейрондық желілер

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Классикалық ML құрылымдары : конвейерлер, мүмкіндік түрлендірулері, бағалаушылар

    • scikit-learn, XGBoost

  • Үлгі хабтары және NLP стектері : алдын ала дайындалған модельдер, токенизаторлар, дәл реттеу

    • Құшақтап тұрған бет трансформаторлары

  • Қызмет көрсету және шығару уақыттары : оңтайландырылған орналастыру

    • ONNX Runtime, NVIDIA Triton Inference Server, Ray Serve

  • MLOps және өмірлік цикл : бақылау, орау, құбырлар, ML үшін CI

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Edge және мобильді : шағын іздер, аппараттық құралдарға ыңғайлы

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • Тәуекел және басқару құрылымдары : код емес, процесс және басқару элементтері

    • NIST AI тәуекелдерді басқару құрылымы

Бірде-бір стек әр командаға сәйкес келмейді. Жарайды.

Салыстыру кестесі: бір қарағанда танымал опциялар 📊

Кішкентай қиялдар енгізілген, өйткені шынайы өмір бейберекет. Бағалар өзгереді, бірақ көптеген негізгі бөліктер ашық бастапқы болып табылады.

Құрал / Стек Ең жақсысы Бағасы Неліктен жұмыс істейді
PyTorch Зерттеушілер, Питоникалық әзірлеушілер Ашық дереккөз Динамикалық графиктер табиғи көрінеді; үлкен қауымдастық. 🙂
TensorFlow + Керас Масштабта өндіріс, кросс-платформа Ашық дереккөз Графикалық режим, TF қызмет көрсету, TF Lite, қатты құрал.
JAX Қуатты пайдаланушылар, функция түрлендірулері Ашық дереккөз XLA компиляциясы, таза математика-бірінші виб.
scikit-learn Классикалық ML, кестелік деректер Ашық дереккөз Құбырлар, метрика, бағалаушы API жай ғана шертеді.
XGBoost Құрылымдық деректер, жеңімпаз базалық көрсеткіштер Ашық дереккөз Көбінесе жеңіске жететін тұрақты күшейту.
Құшақтап тұрған бет трансформаторлары NLP, көру, хабқа кіру арқылы диффузия Көбінесе ашық Алдын ала дайындалған модельдер + токенизаторлар + құжаттар, уау.
ONNX жұмыс уақыты Портативтілік, аралас фреймворктер Ашық дереккөз Бір рет экспорттаңыз, көптеген серверлерде жылдам іске қосыңыз. [4]
MLflow Экспериментті қадағалау, орау Ашық дереккөз Қайта шығару мүмкіндігі, үлгі тізілімі, қарапайым API интерфейстері.
Ray + Ray қызмет етеді Бөлінген оқыту + қызмет көрсету Ашық дереккөз Python жұмыс жүктемелерін масштабтайды; микро-топтамаға қызмет етеді.
NVIDIA Triton Жоғары өткізу қабілеттілігі Ашық дереккөз Көп жақтау, динамикалық пакеттеу, графикалық процессорлар.
Kubeflow Kubernetes ML құбыржолдары Ашық дереккөз K8 құрылғыларында ұшты-ұшты, кейде әбігерге түсетін, бірақ күшті.
Ауа ағыны немесе префект Сіздің жаттығуыңыздың айналасында оркестрлеу Ашық дереккөз Жоспарлау, қайталау, көріну. Жақсы жұмыс істейді.

Егер сіз бір жолды жауаптарды алғыңыз келсе: зерттеуге арналған PyTorch, ұзақ мерзімді өндіріс үшін TensorFlow, кестелік үшін scikit-learn, портативтілік үшін ONNX Runtime, бақылау үшін MLflow. Қажет болса, кейінірек кері қайтарамын.

Қапшық астында: фреймворктар сіздің математикаңызды қалай басқарады ⚙️

Көптеген терең оқыту шеңберлері үш үлкен нәрсені біріктіреді:

  1. Тензорлар – құрылғыны орналастыру және тарату ережелері бар көп өлшемді массивтер.

  2. Autodiff - градиенттерді есептеу үшін кері режимде дифференциалдау.

  3. Орындау стратегиясы - ынталы режим және графикалық режим және JIT компиляциясы.

  • PyTorch әдепкі бойынша ынталы орындалады және операцияларды біріктіру және кодты минималды өзгертулермен жылдамдату үшін torch.compile [1]

  • TensorFlow әдепкі бойынша ынталы жұмыс істейді және Python бағдарламасын SavedModel экспорты үшін қажет және жиі өнімділікті жақсартатын портативті деректер ағыны графиктеріне қою үшін tf.function [2]

  • JAX jit , grad , vmap және pmap сияқты құрастырылатын түрлендірулерге сүйенеді . [3]

Мұнда өнімділік өмір сүреді: ядролар, біріктірулер, жад орналасуы, аралас дәлдік. Сиқыр емес - сиқырлы көрінетін инженерлік. ✨

Тренинг пен қорытынды: екі түрлі спорт түрі 🏃♀️🏁

  • Тренинг өткізу қабілеттілігі мен тұрақтылыққа баса назар аударады. Сізге жақсы пайдалану, градиентті масштабтау және бөлінген стратегиялар қажет.

  • Қорытынды кідіріс, құн және параллельділікке сәйкес келеді. Сіз топтастыруды, кванттауды және кейде операторды біріктіруді қалайсыз.

Бұл жерде өзара әрекеттесу маңызды:

  • ONNX жалпы үлгі алмасу пішімі ретінде әрекет етеді; ONNX Runtime процессорлар, графикалық процессорлар және типтік өндіріс стектері үшін тілдік байланыстары бар басқа үдеткіштер арқылы бірнеше бастапқы жақтаулардан үлгілерді іске қосады. [4]

Кванттау, кесу және айдау көбінесе үлкен жеңістерге әкеледі. Кейде күлкілі үлкен - бұл алдау сияқты сезіледі, бірақ олай емес. 😉

MLOps ауылы: негізгі шеңберден тыс 🏗️

Тіпті ең жақсы есептеу графигі өмірлік циклді босқа өткізе алмайды. Ақырында сіз келесіні қалайсыз:

  • Экспериментті бақылау және тіркеу : параметрлерді, көрсеткіштерді және артефактілерді тіркеу үшін MLflow арқылы бастаңыз; тізілім арқылы жылжытыңыз

  • Құбырлар және жұмыс ағынының оркестрі : Kubernetes-тегі Kubeflow немесе Airflow және Prefect сияқты генералдар

  • Деректер нұсқасын жасау : DVC деректер мен модельдерді кодпен бірге нұсқада сақтайды

  • Контейнерлер және орналастыру : болжамды, масштабталатын орталарға арналған Docker кескіндері және Kubernetes

  • Модельдік хабтар : алдын ала дайындау-сосын-дәл баптау жасыл алаңды жиі соғады

  • Мониторинг : кідіріс, дрейф және модельдер өндіріске шыққаннан кейін сапаны тексеру

Жылдам далалық анекдот: шағын электрондық коммерция тобы күн сайын «тағы бір тәжірибе» алғысы келді, содан кейін қай жүгіріс қандай мүмкіндіктерді пайдаланғанын есіне түсіре алмады. Олар MLflow және қарапайым «тек тізілімнен жылжыту» ережесін қосты. Кенеттен апта сайынғы шолулар археологияға емес, шешімдерге қатысты болды. Үлгі барлық жерде көрінеді.

Ынтымақтастық және портативтілік: опцияларыңызды ашық ұстаңыз 🔁

Құлыптау үнсіз қозғалады. Жоспарлау арқылы одан аулақ болыңыз:

  • Экспорт жолдары : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Орындау уақытының икемділігі : ONNX Runtime, TF Lite, ұялы телефонға немесе шетке арналған Core ML

  • Контейнерлеу : Docker кескіндері бар болжамды құрастыру құбырлары

  • Бейтараптыққа қызмет ету : PyTorch, TensorFlow және ONNX-ті қатар орналастыру сізді адал етеді

Қызмет көрсету қабатын ауыстыру немесе кішірек құрылғы үшін үлгіні құрастыру қайта жазу емес, қиындық тудыруы керек.

Аппараттық жеделдету және масштабтау: оны көз жасынсыз тездетіңіз ⚡️

  • Жоғары оңтайландырылған ядролардың (cuDNN деп ойлаңыз) арқасында GPU

  • Бөлінген оқыту бір GPU орындай алмаған кезде көрсетіледі: деректер параллелизмі, үлгі параллелизмі, бөлшектелген оңтайландырушылар.

  • Аралас дәлдік дұрыс пайдаланған кезде ең аз дәлдік жоғалтуымен жад пен уақытты үнемдейді.

Кейде ең жылдам код сіз жазбаған код болып табылады: алдын ала дайындалған үлгілерді пайдаланыңыз және дәл баптаңыз. Шынайы. 🧠

Басқару, қауіпсіздік және тәуекел: жай ғана қағазбастылық емес 🛡️

Нақты ұйымдарда AI жеткізу мыналар туралы ойлауды білдіреді:

  • Lineage : деректер қайдан алынды, олар қалай өңделді және қай модель нұсқасы тірі

  • Репродукциялық : детерминирленген құрылымдар, бекітілген тәуелділіктер, артефакт қоймалары

  • Мөлдірлік және құжаттама : үлгі карталары және деректер мәлімдемелері

  • Тәуекелдерді басқару : NIST AI тәуекелдерді басқару құрылымы өмірлік цикл бойынша сенімді AI жүйелерін картаға түсіруге, өлшеуге және басқаруға арналған практикалық жол картасын ұсынады. [5]

Бұл реттелетін домендерде міндетті емес. Тіпті олардың сыртында да олар шатастыратын үзілістер мен ыңғайсыз кездесулерге жол бермейді.

Қалай таңдау керек: жылдам шешім қабылдау тізімі 🧭

Егер сіз әлі бес қойындыға қарап отырсаңыз, мына әрекетті орындап көріңіз:

  1. Негізгі тіл және топтық фон

    • Python-бірінші зерттеу тобы: PyTorch немесе JAX арқылы бастаңыз

    • Аралас зерттеулер мен өндіріс: Keras бар TensorFlow - бұл қауіпсіз ставка

    • Классикалық аналитика немесе кестелік фокус: scikit-learn плюс XGBoost

  2. Орналастыру мақсаты

    • Масштабтағы бұлтты қорытынды: ONNX Runtime немесе Triton, контейнерленген

    • Мобильді немесе ендірілген: TF Lite немесе Core ML

  3. Масштаб қажеттіліктері

    • Бір GPU немесе жұмыс станциясы: кез келген негізгі DL фреймворк жұмыс істейді

    • Бөлінген оқыту: кірістірілген стратегияларды тексеріңіз немесе Ray Train пайдаланыңыз

  4. MLOps жетілу

    • Алғашқы күндер: бақылауға арналған MLflow, орау үшін Docker кескіндері

    • Өсіп келе жатқан топ: құбырлар үшін Kubeflow немесе Airflow/Prefect қосыңыз

  5. Тасымалдау талабы

    • ONNX экспортын және бейтарап қызмет көрсету қабатын жоспарлаңыз

  6. Тәуекел позасы

    • NIST нұсқаулығымен, құжат тегімен сәйкестендіріңіз, шолуларды орындаңыз [5]

AI үшін бағдарламалық жасақтама жүйесі деген сұрақ қала берсе , бұл бақылау тізімінің элементтерін жалықтыратын таңдаулар жиынтығы. Жалықтыру жақсы.

Кәдімгі түсініктер мен жұмсақ мифтер 😬

  • Миф: олардың барлығын бір шеңбер басқарады. Шындық: сіз араласып, сәйкестендіресіз. Бұл сау.

  • Миф: жаттығу жылдамдығы - бәрі. Қорытынды құны мен сенімділігі жиі маңыздырақ.

  • Gotcha: деректер құбырларын ұмыту. Нашар енгізу жақсы үлгілерді басады. Тиісті жүктегіштерді және валидацияны пайдаланыңыз.

  • Түсінікті: экспериментті бақылауды өткізіп жіберу. Сіз қай жүгірудің жақсы екенін ұмытасыз. Болашақ - сізді ренжітесіз.

  • Миф: портативтілік автоматты. Экспорттар кейде пайдаланушы операцияларында үзіледі. Ерте сынау.

  • Түсінікті: шамадан тыс жобаланған MLOps тым ерте. Оны қарапайым ұстаңыз, содан кейін ауырсыну пайда болған кезде оркестрді қосыңыз.

  • Сәл кемшін метафора : өзіңіздің үлгіңізге арналған велосипед дулығасы сияқты жақтауды елестетіп көріңіз. Стильді емес пе? Мүмкін. Бірақ тротуар сәлем бергенде оны сағынасыз.

Фреймворктар туралы шағын жиі қойылатын сұрақтар ❓

С: Фреймворк кітапханадан немесе платформадан айырмашылығы бар ма?

  • Кітапхана : сіз шақыратын арнайы функциялар немесе модельдер.

  • Framework : құрылым мен өмірлік циклді анықтайды, кітапханаларға қосылады.

  • Платформа : инфра, UX, төлем және басқарылатын қызметтері бар кеңірек орта.

С: AI-ны негізсіз құрастыра аламын ба?

Техникалық тұрғыдан иә. Іс жүзінде бұл блог жазбасы үшін өзіңіздің компиляторыңызды жазу сияқты. Сіз аласыз, бірақ неге.

С: Маған оқыту және қызмет көрсету құрылымдары қажет пе?

Жиі иә. PyTorch немесе TensorFlow бағдарламасында жаттықтырыңыз, ONNX-ке экспорттаңыз, Triton немесе ONNX Runtime арқылы қызмет етіңіз. Тігістер әдейі бар. [4]

С: Беделді озық тәжірибелер қайда өмір сүреді?

Тәуекел тәжірибесіне арналған NIST AI RMF; сәулет үшін жеткізуші құжаттары; бұлттық провайдерлердің ML нұсқаулығы пайдалы қарсы тексерулер болып табылады. [5]

Түсінікті болу үшін негізгі фразаны қысқаша қайталау 📌

Адамдар жиі AI үшін бағдарламалық жасақтама негізін , өйткені олар зерттеу коды мен орналастырылатын нәрсе арасындағы нүктелерді қосуға тырысады. Сонымен, іс жүзінде AI үшін бағдарламалық қамтамасыз ету негізі қандай Бұл деректер құбырларымен, аппараттық құралдармен және басқарумен тамаша ойнай отырып, модельдерді аз күтпеген жағдайлармен жаттықтыруға, бағалауға және орналастыруға мүмкіндік беретін есептеулер, абстракциялар және конвенциялардың таңдалған жинағы. Онда, үш рет айтты. 😅

Қорытынды ескерту - Мен оны өте ұзақ оқымадым 🧠➡️🚀

  • Жасанды интеллектке арналған бағдарламалық жасақтама жүйесі сізге сенімді тіректерді ұсынады: тензорлар, автодифф, оқыту, орналастыру және құралдар.

  • Тіл, орналастыру мақсаты, ауқымы және экожүйе тереңдігі бойынша таңдаңыз.

  • Стектерді араластыруды күтіңіз: жаттығу үшін PyTorch немесе TensorFlow, қызмет көрсету үшін ONNX Runtime немесе Triton, бақылау үшін MLflow, Оркестрлеу үшін Airflow немесе Prefect. [1][2][4]

  • Тасымалдау, бақылау және тәуекел тәжірибесінде ертерек пісіріңіз. [5]

  • Иә, қызықсыз бөліктерді қабылдаңыз. Сығу - тұрақты және тұрақты кемелер.

Жақсы фреймворктар күрделілікті жоймайды. Олар сіздің командаңыз аз сәттермен жылдамырақ қозғалуы үшін оны қоршайды. 🚢

Анықтамалар

[1] PyTorch - torch.compile ( ресми құжаттар): толығырақ оқу

[2] TensorFlow - tf.function (ресми нұсқаулық) арқылы жақсырақ өнімділік толығырақ оқыңыз

[3] JAX - Жылдам бастау: JAX жүйесінде қалай ойлау керек (ресми құжаттар): толығырақ оқыңыз

[4] ONNX Runtime - ONNX Runtime for Inferencing (ресми құжаттар): толығырақ оқу

[5] NIST - AI тәуекелдерді басқару құрылымы (AI RMF 1.0) : толығырақ

Ресми AI Assistant дүкенінен соңғы AI табыңыз

Біз туралы

Блогқа оралу