компьютерде AI қалай жасауға болады

Компьютерде AI қалай жасауға болады. Толық нұсқаулық.

Жарайды, сондықтан сіз «AI» құруға қызықсыз. Голливудтық мағынада ол өмір сүруді қарастыратын жерде емес, бірақ ноутбукта болжау жасайтын, сұрыптайтын, тіпті біраз сөйлесетін түрі. Компьютерде AI-ны қалай жасауға болатыны туралы бұл нұсқаулық жоқтан жергілікті жерде жұмыс істейтін нәрсеге сүйреп апару әрекетім . Төте жолдарды, дөрекі пікірлерді және кейде бұрыс жолды күтіңіз, өйткені шын болайық, өңдеу ешқашан таза болмайды.

Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:

🔗 AI моделін қалай жасауға болады: толық қадамдар түсіндірілді
AI моделін жасаудың басынан аяғына дейін анық бөлінуі.

🔗 Символдық AI дегеніміз не: сіз білуіңіз керек
Символдық AI негіздерін, тарихын және заманауи қолданбаларды үйреніңіз.

🔗 AI үшін деректерді сақтау талаптары: сізге қажет
Тиімді және масштабталатын AI жүйелері үшін сақтау қажеттіліктерін түсініңіз.

Неге қазір мазалау керек? 🧭

Өйткені «Тек Google масштабындағы зертханалар AI жасай алады» дәуірі артта қалды. Бұл күндері кәдімгі ноутбукпен, кейбір ашық бастапқы құралдармен және қыңырлықпен электрондық пошталарды жіктейтін, мәтінді қорытындылайтын немесе суреттерді белгілейтін шағын үлгілерді дайындауға болады. Деректер орталығы қажет емес. Сізге тек қажет:

  • жоспар,

  • таза орнату,

  • және машинаны терезеден лақтырғыңыз келмей-ақ аяқтауға болатын мақсат.

Бұл нені ұстануға тұрарлық ✅

«Компьютерде AI қалай жасауға болады» деп сұрайтын адамдар әдетте PhD дәрежесін алғысы келмейді. Олар шынымен іске асыра алатын нәрсені қалайды. Жақсы жоспар бірнеше нәрсені қамтиды:

  • Кішкентайдан бастаңыз : «интеллектіні шешу» емес, көңіл-күйді жіктеңіз.

  • Қайталану мүмкіндігі : конда немесе венв, осылайша ертеңді дүрбелеңсіз қайта құруға болады.

  • Аппараттық қамтамасыз етудің адалдығы : scikit-learn үшін жақсы процессорлар, терең желілерге арналған графикалық процессорлар (егер бақытты болсаңыз) [2][3].

  • Таза деректер : қате таңбаланған қоқыс жоқ; әрқашан пойызға/жарамды/сынаққа бөлінеді.

  • Бір нәрсені білдіретін көрсеткіштер : дәлдік, дәлдік, еске түсіру, F1. Теңгерімсіздік үшін ROC-AUC/PR-AUC [1].

  • Бөлісу тәсілі : кішкентай API, CLI немесе демо қолданбасы.

  • Қауіпсіздік : көлеңкелі деректер жиыны жоқ, жеке ақпарат ағып кетпейді, тәуекелдерді анық ескеріңіз [4].

Оларды дұрыс қабылдаңыз, тіпті сіздің «кішкентай» модельіңіз де шынайы.

Қорқынышты көрінбейтін жол картасы 🗺️

  1. Шағын мәселені + бір көрсеткішті таңдаңыз.

  2. Python және бірнеше негізгі кітапханаларды орнатыңыз.

  3. Таза орта жасаңыз (сіз кейінірек өзіңізге рахмет айтасыз).

  4. Деректер жинағын жүктеңіз, дұрыс бөліңіз.

  5. Мылқау, бірақ адал негізді жаттықтырыңыз.

  6. Нейрондық желі мәнді қосқанда ғана қолданып көріңіз.

  7. Демонстрацияны жинаңыз.

  8. Біраз ескертпелер сақтаңыз, болашақ - сізге рахмет айтасыз.

Минималды жинақ: асқындырмаңыз 🧰

  • Python : python.org сайтынан алыңыз.

  • Қоршаған орта : конда немесе пиппен венв

  • Дәптер : ойынға арналған Юпитер.

  • Редактор : VS коды, мейірімді және күшті.

  • Негізгі libs

    • пандалар + NumPy (деректер тартысы)

    • scikit-learn (классикалық ML)

    • PyTorch немесе TensorFlow (терең оқыту, GPU материяны құрастырады) [2][3]

    • Hugging Face Transformers, spaCy, OpenCV (NLP + vision)

  • Жеделдету (міндетті емес)

    • NVIDIA → CUDA құрастырулары [2]

    • AMD → ROCm құрастырулары [2]

    • Apple → металл сервері бар PyTorch (MPS) [2]

орнатуыңыздың нақты беруге рұқсат етсеңіз, «орнату ауыртпалығының» көпшілігі жоғалады Көшіру, қою, орындалды [2][3].

Басты ереже: алдымен процессорды тексеріп алыңыз, кейінірек GPU арқылы спринт жасаңыз.

Стек таңдау: жылтыр заттарға қарсы тұрыңыз 🧪

  • Кестелік деректер → scikit-learn. Логистикалық регрессия, кездейсоқ ормандар, градиентті күшейту.

  • Мәтін немесе кескіндер → PyTorch немесе TensorFlow. Мәтін үшін шағын трансформаторды дәл баптау - бұл үлкен жеңіс.

  • Chatbot-ish → llama.cpp ноутбуктерде кішкентай LLM-лерді іске қоса алады. Сиқырды күтпеңіз, бірақ ол жазбалар мен қорытындылар үшін жұмыс істейді [5].

Таза ортаны орнату 🧼

# Conda way conda create -n localai python=3.11 conda activate localai # НЕМЕСЕ venv python -m venv .venv көзі .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate

Содан кейін негізгі құралдарды орнатыңыз:

pip орнату numpy pandas scikit-learn jupyter pip орнату алау torchvision torchaudio # немесе тензорфлома пип орнату трансформаторлар деректер жиыны

(GPU құрастырулары үшін ресми селекторды [2][3] пайдаланыңыз.)

Бірінші жұмыс үлгісі: оны кішкентай ұстаңыз 🏁

Алдымен бастапқы. CSV → мүмкіндіктер + белгілер → логистикалық регрессия.

sklearn.linear_model импорттаудан LogisticRegression ... басып шығару("Дәлдік:", дәлдік_балл(y_сынағы, болжамы)) басып шығару(классификация_есеп(y_сынақ, болжам))

Егер бұл кездейсоқ нәтижеден асып кетсе, сіз тойлайсыз. Кофе немесе печенье, сіздің қоңырауыңыз ☕.
Теңгерімсіз сыныптар үшін өңделмеген дәлдіктің орнына дәлдік/қайта шақыру + ROC/PR қисықтарын қараңыз [1].

Нейрондық желілер (көмектессе ғана) 🧠

Мәтін бар және сезім классификациясын қалайсыз ба? Алдын ала дайындалған шағын трансформаторды дәл баптаңыз. Жылдам, ұқыпты, машинаңызды қуырмайды.

трансформаторлардан AutoModelForSequenceClassification импорттау ... trainer.train() print(trainer.evaluate())

Кеңес: кішкентай үлгілерден бастаңыз. Деректердің 1% күйін келтіру сағаттарды үнемдейді.

Деректер: өткізіп жіберуге болмайтын негізгі мәліметтер 📦

  • Жалпы деректер жиыны: Kaggle, Hugging Face, академиялық реполар (лицензияларды тексеру).

  • Этика: жеке ақпаратты тазарту, құқықтарды құрметтеу.

  • Бөлулер: поезд, валидация, сынақ. Ешқашан қарамаңыз.

  • Белгілер: үйлесімділік сәнді модельдерге қарағанда маңызды.

Шындық бомбасы: Нәтижелердің 60% сәулет шеберлігінен емес, таза жапсырмалардан алынған.

Сізді адал ететін көрсеткіштер 🎯

  • Классификация → дәлдік, дәлдік, еске түсіру, F1.

  • Теңгерімсіз жинақтар → ROC-AUC, PR-AUC маңыздырақ.

  • Регрессия → MAE, RMSE, R².

  • Шындықты тексеру → көз алмасы бірнеше нәтижелер; сандар өтірік айтуы мүмкін.

Қолданыстағы сілтеме: scikit-learn метрика нұсқаулығы [1].

Жеделдету бойынша кеңестер 🚀

  • NVIDIA → PyTorch CUDA құрастыру [2]

  • AMD → ROCm [2]

  • Apple → MPS сервері [2]

  • TensorFlow → ресми GPU орнатуын орындаңыз + растаңыз [3]

Бірақ бастапқы деңгейіңіз іске қосылмай тұрып оңтайландырмаңыз. Бұл көліктің дөңгелектері болмай тұрып, жиектерді жылтырату сияқты.

Жергілікті генеративті үлгілер: бала айдаһарлар 🐉

  • Тіл llama.cpp арқылы квантталған LLM [5]. Жазбалар немесе кодтық кеңестер үшін жақсы, терең әңгіме емес.

  • Суреттер → Тұрақты диффузия нұсқалары бар; лицензияларды мұқият оқып шығыңыз.

Кейде тапсырмаға арналған дәл бапталған Трансформатор кішігірім жабдықта ісінген LLM-ді жеңеді.

Қаптама демонстрациялары: адамдарға 🖥️ басуға рұқсат етіңіз

  • Gradio → ең оңай UI.

  • FastAPI → таза API.

  • Колба → жылдам сценарийлер.

градионы gr clf = құбыр желісі("сезім-анализ") ... demo.launch() ретінде импорттау

Браузеріңіз көрсеткенде сиқырлы сияқты.

Ақыл-ойды сақтайтын әдеттер 🧠

  • Нұсқаны басқаруға арналған Git.

  • Тәжірибелерді бақылауға арналған MLflow немесе жазу кітапшалары.

  • DVC немесе хэштермен деректер нұсқасын жасау.

  • Егер басқалар сіздің заттарыңызды іске қосу керек болса, Docker.

  • Тіркеу тәуелділіктері ( талаптар.txt ).

Маған сеніңіз, болашақ - сіз риза боласыз.

Ақаулықтарды жою: жиі кездесетін «уф» сәттері 🧯

  • Орнату қателері? Env-ді сүртіп, қайта жасаңыз.

  • GPU анықталмады ма? Драйвер сәйкессіздігі, нұсқаларды тексеру [2][3].

  • Үлгі үйренбейді ме? Оқу жылдамдығын төмендетіңіз, белгілерді жеңілдетіңіз немесе тазалаңыз.

  • Шамадан тыс жарасымды? Қалпына келтіріңіз, тастаңыз немесе жай ғана көбірек деректер.

  • Тым жақсы көрсеткіштер ме? Сіз сынақ жинағын жібердіңіз (бұл сіз ойлағаннан да көп орын алады).

Қауіпсіздік + жауапкершілік 🛡️

  • PII жолағы.

  • Лицензияларды құрметтеңіз.

  • Жергілікті-бірінші = құпиялылық + бақылау, бірақ есептеу шектеулері бар.

  • Құжаттық тәуекелдер (әділдік, қауіпсіздік, тұрақтылық және т.б.) [4].

Ыңғайлы салыстыру кестесі 📊

Құрал Ең жақсысы Неге пайдаланады
scikit-learn Кестелік деректер Жылдам жеңістер, таза API 🙂
PyTorch Арнайы терең торлар Икемді, үлкен қауымдастық
TensorFlow Өндірістік құбырлар Экожүйе + қызмет көрсету опциялары
Трансформаторлар Мәтіндік тапсырмалар Алдын ала дайындалған үлгілер есептеуді сақтайды
кеңістігі NLP құбырлары Өндірістік-күшті, прагматикалық
Градио Демонстрациялар/UI 1 файл → UI
FastAPI API интерфейстері Жылдамдық + автоматты құжаттар
ONNX жұмыс уақыты Рамааралық қолдану Портативті + тиімді
llama.cpp Кішкентай жергілікті LLM CPU қолайлы кванттау [5]
Докер Ортақ пайдалану «Ол барлық жерде жұмыс істейді»

Үш тереңірек сүңгу (сіз шынымен пайдаланасыз) 🏊

  1. Кестелер үшін мүмкіндік инженериясы → қалыпқа келтіру, бір-ыстық, ағаш үлгілерін қолданып көру, кросс-тексеру [1].

  2. Оқытуды мәтінге көшіру → шағын трансформаторларды дәл баптаңыз, қатар ұзындығын қарапайым ұстаңыз, сирек сыныптар үшін F1 [1].

  3. Жергілікті қорытынды үшін оңтайландыру → кванттау, ONNX экспорттау, кэш токенизаторлары.

Классикалық тұзақтар 🪤

  • Құрылыс тым үлкен, тым ерте.

  • Деректер сапасын елемеу.

  • Сынақты бөлуді өткізіп жіберу.

  • Соқыр көшіру-қою кодтауы.

  • Ештеңені құжаттамау.

Тіпті README бірнеше сағаттан кейін сақтайды.

Уақытты қажет ететін оқу ресурстары 📚

  • Ресми құжаттар (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Transformers).

  • Google ML Crash курсы, DeepLearning.AI.

  • Көру негіздеріне арналған OpenCV құжаттары.

  • NLP құбырларына арналған spaCy пайдалану нұсқаулығы.

Кішкентай лайфхак: GPU орнату пәрменін жасайтын ресми орнатушылар құтқарушылар болып табылады [2][3].

Барлығын біріктіру 🧩

  1. Мақсат → қолдау билеттерін 3 түрге жіктеңіз.

  2. Деректер → CSV экспорты, анонимделген, бөлінген.

  3. Базалық → scikit-learn TF-IDF + логистикалық регрессия.

  4. Жаңарту → Трансформатордың бастапқы деңгейі тоқтап қалса, дәл баптау.

  5. Демо → Gradio мәтіндік жәшік қолданбасы.

  6. Ship → Docker + README.

  7. Қайталау → қателерді түзетіңіз, қайта белгілеңіз, қайталаңыз.

  8. Қауіпсіздік → құжат тәуекелдері [4].

Бұл өте тиімді.

TL; DR 🎂

Компьютерде AI жасау жолын үйрену = бір кішкентай мәселені таңдап алыңыз, базалық сызық жасаңыз, ол көмектескенде ғана жоғарылатыңыз және орнатуды қайталанатын етіп сақтаңыз. Мұны екі рет жасаңыз, сонда сіз өзіңізді сауатты сезінесіз. Мұны бес рет жасаңыз, сонда адамдар сізден көмек сұрай бастайды, бұл жасырын түрде қызықты бөлік.

Иә, кейде тостерге өлең жазуды үйреткендей болады. Жарайды. Ойлауды жалғастырыңыз. 🔌📝

Анықтамалар

[1] scikit-learn — Көрсеткіштер мен үлгіні бағалау: сілтеме
[2] PyTorch — Жергілікті орнату селекторы (CUDA/ROCm/Mac MPS): сілтеме
[3] TensorFlow — Орнату + GPU тексеруі: сілтеме
[4] NIST — AI тәуекелдерін басқару жүйесі: сілтеме
[5] llama.cpp — Жергілікті LLM сілтемесі :

Ресми AI Assistant дүкенінен соңғы AI табыңыз

Біз туралы

Блогқа оралу