AI mühəndisləri nə edir

AI mühəndisləri nə edir?

“AI Engineer” sözünün arxasında nə gizləndiyini heç düşünmüsünüzmü? Mən də etdim. Kənardan bu, parlaq səslənir, amma əslində bu, bərabər hissələrdən ibarət dizayn işidir, qarışıq məlumatları mübahisə edir, sistemləri birləşdirir və işlərin lazım olanı edib-etmədiyini obsesif şəkildə yoxlayır. Bir sətirli versiyanı istəyirsinizsə: onlar bulanıq problemləri real istifadəçilər göründükdə çökməyən işləyən AI sistemlərinə çevirir. Nə qədər uzun, bir az daha xaotik çəkiliş - yaxşı, bu aşağıdadır. Kofein götürün. ☕

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 Mühəndislər üçün süni intellekt alətləri: Səmərəliliyin və innovasiyanın artırılması
Mühəndislik məhsuldarlığını və yaradıcılığı artıran güclü AI alətlərini kəşf edin.

🔗 Proqram mühəndisləri süni intellektlə əvəz olunacaqmı?
Avtomatlaşdırma dövründə proqram mühəndisliyinin gələcəyini araşdırın.

🔗 Süni intellektə çevrilən sənayelərin mühəndislik tətbiqləri
Süni intellektin sənaye proseslərini necə dəyişdirdiyini və innovasiyaları necə idarə etdiyini öyrənin.

🔗 Necə AI mühəndisi olmaq olar
AI mühəndisliyində karyeraya doğru səyahətinizə başlamaq üçün addım-addım təlimat.

Tez qəbul: AI mühəndisi həqiqətən edir 💡

Ən sadə səviyyədə, AI mühəndisi AI sistemlərini dizayn edir, qurur, göndərir və saxlayır. Gündəlik aşağıdakıları əhatə edir:

  • Qeyri-müəyyən məhsul və ya biznes ehtiyaclarını modellərin həqiqətən idarə edə biləcəyi bir şeyə çevirmək.

  • Toplanması, etiketlənməsi, təmizlənməsi və - qaçılmaz olaraq - məlumat sürüşməyə başlayanda yenidən yoxlanılır.

  • Modelləri seçmək və öyrətmək, onları düzgün ölçülərlə mühakimə etmək və uğursuzluqlarını yazmaq.

  • Hər şeyi MLOps boru kəmərlərinə bükmək, sınaqdan keçirmək, yerləşdirmək və müşahidə etmək üçün.

  • Təbiətdə ona baxmaq: dəqiqlik, təhlükəsizlik, ədalətlilik... və relsdən çıxmazdan əvvəl tənzimləmə.

Əgər “bu proqram mühəndisliyi və məhsul təfəkkürü ilə məlumat elmidir” deyə düşünürsünüzsə, bəli, bu onun forması ilə bağlıdır.

Yaxşı AI mühəndislərini digərlərindən nə fərqləndirir

2017-ci ildən bəri nəşr olunan hər bir memarlıq kağızını tanıya və hələ də kövrək bir qarışıqlıq yarada bilərsiniz. Rolda uğur qazanan insanlar adətən:

  • Sistemlərdə düşünün. Onlar bütün döngəni görürlər: məlumat daxil, qərarlar, hər şey izlənilə bilər.

  • Əvvəlcə sehri təqib etməyin. Mürəkkəbliyi yığmadan əvvəl əsas xətlər və sadə yoxlamalar.

  • Rəydə bişirin. Yenidən təlim və geri qaytarma əlavələr deyil, onlar dizaynın bir hissəsidir.

  • Əşyaları yazın. Mübadilələr, fərziyyələr, məhdudiyyətlər - darıxdırıcı, lakin sonra qızıl.

  • Məsul AI-yə ciddi yanaşın. Risklər nikbinliklə yox olmur, onlar qeyd olunur və idarə olunur.

Mini-hekayə: Bir dəstək komandası axmaq qaydalar+alma bazası ilə başladı. Bu, onlara aydın qəbul testləri verdi, buna görə də daha sonra böyük bir modeli dəyişdirəndə, təmiz müqayisələrə sahib oldular - və səhv davrandıqda asan geri qayıtdılar.

Həyat dövrü: qarışıq reallıq və səliqəli diaqramlar 🔁

  1. Problemi çərçivəyə salın. Məqsədləri, vəzifələri və “kifayət qədər yaxşı”nın nəyə bənzədiyini müəyyənləşdirin.

  2. Məlumatların üyüdülməsini həyata keçirin. Təmiz, etiket, bölün, versiya. Sxem sürüşməsini tutmaq üçün sonsuz olaraq təsdiqləyin.

  3. Model təcrübələri. Sadə, əsasları sınayın, təkrarlayın, sənədləşdirin.

  4. Göndər. CI/CD/CT boru kəmərləri, təhlükəsiz yerləşdirmələr, kanareykalar, geri çəkilmələr.

  5. İzləyin. Dəqiqlik, gecikmə, sürüşmə, ədalətlilik, istifadəçi nəticələrinə nəzarət edin. Sonra yenidən məşq edin.

Slaydda bu səliqəli bir dairə kimi görünür. Praktikada bu, daha çox süpürgə ilə spagetti hoqqabazlığına bənzəyir.

Kauçuk yola düşəndə ​​məsul AI 🧭

Söhbət gözəl slaydlar haqqında deyil. Mühəndislər riski reallaşdırmaq üçün çərçivələrə söykənirlər:

  • NIST AI RMF, yerləşdirmə yolu ilə dizayn üzrə riskləri aşkar etmək, ölçmək və idarə etmək üçün struktur verir [1].

  • İƏİT Prinsipləri daha çox kompas kimi fəaliyyət göstərir - bir çox təşkilat [2] ilə uyğunlaşan geniş təlimatlar.

Bir çox komanda, həmçinin bu həyat dövrlərinə uyğunlaşdırılmış öz yoxlama siyahılarını (məxfilik icmalları, insan-in-loop qapıları) yaradır.

İsteğe bağlı olmayan sənədlər: Model Kartlar və Məlumat Vərəqləri 📝

Daha sonra özünüzə təşəkkür edəcəyiniz iki sənəd parçası:

  • Model Kartlar → nəzərdə tutulan istifadəni, qiymətləndirmə kontekstlərini, xəbərdarlıqları qeyd edin. Məhsulun/hüquqi şəxslərin də izləyə bilməsi üçün yazılmışdır [3].

  • Datasets üçün məlumat vərəqləri → verilənlərin nə üçün mövcud olduğunu, onda nələrin olduğunu, mümkün qərəzləri və təhlükəsiz və təhlükəli istifadələri izah edin [4].

Gələcək-siz (və gələcək komanda yoldaşlarınız) onları yazdığınız üçün səssizcə sizi beş qiymətləndirəcəksiniz.

Dərin dalış: məlumat boru kəmərləri, müqavilələr və versiyalaşdırma 🧹📦

Data itaətsiz olur. Ağıllı süni intellekt mühəndisləri müqavilələri yerinə yetirir, çekləri hazırlayır və versiyaları koda bağlı saxlayır ki, daha sonra geri çəkə biləsiniz.

  • Doğrulama → sxemi, diapazonları, təzəliyi kodlaşdırmaq; sənədləri avtomatik olaraq yaradın.

  • Versiyalaşdırma → verilənlər toplusunu və modelləri Git öhdəliyi ilə sıralayın, beləliklə, həqiqətən etibar edə biləcəyiniz dəyişiklik jurnalınız var.

Kiçik misal: Bir pərakəndə satıcı sıfırlarla dolu təchizatçı lentlərini bloklamaq üçün sxem yoxlayır. Müştərilərin fərqinə varmazdan əvvəl həmin tək tripwire recall@k-da təkrar düşmələri dayandırdı.

Dərin dalış: çatdırılma və miqyaslama 🚢

Modelin istehsalda işləməsi təkcə model.fit() . Buradakı alət kəmərinə daxildir:

  • Ardıcıl qablaşdırma üçün Docker

  • Orkestrləşdirmə, miqyaslaşdırma və təhlükəsiz buraxılışlar üçün Kubernetes

  • MLOps çərçivələri , A/B bölmələri, kənar göstəricilərin aşkarlanması.

Pərdənin arxasında sağlamlıq yoxlamaları, izləmə, CPU vs GPU planlaşdırması, vaxt aşımı tənzimləməsi var. Cazibədar deyil, mütləq lazımdır.

Dərin dalış: GenAI sistemləri və RAG 🧠📚

Generativ sistemlər başqa bir bükülmə gətirir - axtarış torpaqlaması.

  • sürətlə oxşarlıq axtarışları üçün vektor axtarışı

  • Zəncirvari axtarış, alətdən istifadə, sonrakı emal üçün orkestr

Parçalanma, yenidən sıralama, qiymətləndirmə seçimləri - bu kiçik zənglər çətin bir chatbot və ya faydalı köməkçi pilot almağınıza qərar verir.

Bacarıqlar və alətlər: əslində yığında nə var 🧰

Klassik ML və dərin öyrənmə vasitələrinin qarışıq çantası:

  • Çərçivələr: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn.

  • Boru kəmərləri: Planlaşdırılmış işlər üçün hava axını və s.

  • İstehsal: Docker, K8s, xidmət çərçivələri.

  • Müşahidə oluna bilənlik: sürüşmə monitorları, gecikmə izləyiciləri, ədalət yoxlamaları.

Heç kim hər şeydən . Hiylə, ağıllı düşünmək üçün həyat dövrü boyunca kifayət qədər bilməkdir.

Alətlər cədvəli: mühəndislər həqiqətən nəyə nail olurlar 🧪

Alət Tamaşaçılar Qiymət Niyə əlverişlidir
PyTorch Tədqiqatçılar, mühəndislər Açıq mənbə Çevik, pitonik, nəhəng icma, xüsusi şəbəkələr.
TensorFlow Məhsula meylli komandalar Açıq mənbə Ekosistem dərinliyi, yerləşdirmələr üçün TF Serving & Lite.
öyrənin Klassik ML istifadəçiləri Açıq mənbə Əla əsaslar, səliqəli API, əvvəlcədən emal hazırlanıb.
MLflow Çoxlu eksperimentləri olan komandalar Açıq mənbə Qaçışları, modelləri, artefaktları təşkil edir.
Hava axını Boru kəməri adamları Açıq mənbə DAGs, planlaşdırma, müşahidə qabiliyyəti kifayət qədər yaxşıdır.
Doker Əsasən hamı Pulsuz nüvə Eyni mühit (əsasən). Daha az “yalnız laptopumda işləyir” döyüşləri.
Kubernetes İnfra-ağır komandalar Açıq mənbə Avtomatik miqyaslama, rollouts, müəssisə səviyyəli əzələ.
Model K8-lərdə xidmət göstərir K8s model istifadəçiləri Açıq mənbə Standart xidmət, drift qarmaqlar, genişlənə bilər.
Vektor axtarış kitabxanaları RAG inşaatçıları Açıq mənbə Sürətli oxşarlıq, GPU-ya uyğundur.
İdarə olunan vektor mağazalar Müəssisə RAG qrupları Ödənişli pillələr Serversiz indekslər, filtrləmə, miqyasda etibarlılıq.

Bəli, ifadə qeyri-bərabər görünür. Alət seçimləri adətən olur.

Rəqəmlərdə boğulmadan uğuru ölçmək 📏

Əhəmiyyətli olan ölçülər kontekstdən asılıdır, lakin adətən aşağıdakıların qarışığıdır:

  • Proqnoz keyfiyyəti: dəqiqlik, geri çağırma, F1, kalibrləmə.

  • Sistem + istifadəçi: gecikmə, p95/p99, çevrilmə artımı, tamamlama dərəcələri.

  • Ədalətlilik göstəriciləri: paritet, fərqli təsir - diqqətlə istifadə olunur [1][2].

Metriklər səthi mübadilələr üçün mövcuddur. Əgər yoxsa, onları dəyişdirin.

Əməkdaşlıq nümunələri: bu, komanda idmanıdır 🧑🤝🧑

AI mühəndisləri adətən kəsişmədə otururlar:

  • Məhsul və domen adamları (uğur, qoruyucuları müəyyənləşdirin).

  • Məlumat mühəndisləri (mənbələr, sxemlər, SLA).

  • Təhlükəsizlik/hüquqi (məxfilik, uyğunluq).

  • Dizayn/araşdırma (istifadəçi testi, xüsusən GenAI üçün).

  • Ops/SRE (iş vaxtı və yanğın təlimləri).

Qara lövhələrlə örtülmüş lövhələr və bəzən qızğın metrik müzakirələr gözləyin - bu, sağlamdır.

Tələlər: texniki borc bataqlığı 🧨

ML sistemləri gizli borcları cəlb edir: dolaşıq konfiqurasiyalar, kövrək asılılıqlar, unudulmuş yapışqan skriptləri. Professorlar bataqlıq böyüməzdən əvvəl qoruyucu raylar quraşdırırlar - məlumat testləri, çap edilmiş konfiqurasiyalar, geri dönmələr. [5]

Sağlamlıq qoruyanlar: kömək edən təcrübələr 📚

  • Kiçik başlayın. Modelləri çətinləşdirməzdən əvvəl boru kəmərinin işini sübut edin.

  • MLOps boru kəmərləri. Məlumat/modellər üçün CI, xidmətlər üçün CD, yenidən hazırlıq üçün CT.

  • Məsul AI yoxlama siyahıları. Model Kartlar və Məlumat Vərəqləri [1][3][4] kimi sənədlərlə təşkilatınıza uyğunlaşdırılıb.

Tez tez verilən sualların təkrarı: bir cümləlik cavab 🥡

Süni intellekt mühəndisləri faydalı, sınaqdan keçirilə bilən, tətbiq oluna bilən və bir qədər təhlükəsiz sistemlər qururlar - eyni zamanda heç kimin qaranlıqda qalmaması üçün mübadilələri aydın edir.

TL;DR 🎯

  • Onlar qeyri-səlis problemləri → məlumat işi, modelləşdirmə, MLOps, monitorinq vasitəsilə etibarlı AI sistemlərini götürürlər.

  • Ən yaxşısı əvvəlcə bunu sadə tutun, amansızcasına ölçün və fərziyyələri sənədləşdirin.

  • İstehsal AI = boru kəmərləri + prinsiplər (CI/CD/CT, lazım olan yerdə ədalət, bişmiş risk düşüncəsi).

  • Alətlər sadəcə alətlərdir. Sizi qatar → yol → xidmət → müşahidə edən minimumdan istifadə edin.

İstinad bağlantıları

  1. NIST AI RMF (1.0). Link

  2. OECD AI Prinsipləri. Link

  3. Model Kartlar (Mitchell et al., 2019). Link

  4. Datasets üçün Datasheets (Gebru et al., 2018/2021). Link

  5. Gizli Texniki Borc (Sculley et al., 2015). Link

Rəsmi AI köməkçisi mağazasında ən son AI-ni tapın

Haqqımızda

Bloqa qayıt