AI üçün Proqram Çərçivəsi nədir?

AI üçün Proqram Çərçivəsi nədir?

Möhkəm çərçivə bu xaosu lazımlı iş axınına çevirir. süni intellekt üçün proqram çərçivəsinin nə olduğunu , bunun nə üçün vacib olduğunu və hər beş dəqiqədən bir özünüzü təxmin etmədən birini necə seçəcəyinizi açacağıq Bir qəhvə götürün; nişanları açıq saxlayın. ☕️

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 Maşın öyrənməsi və AI nədir?
Maşın öyrənmə sistemləri ilə süni intellekt arasındakı əsas fərqləri anlayın.

🔗 İzah edilə bilən AI nədir
Açıqlana bilən AI-nin mürəkkəb modelləri necə şəffaf və başa düşülən etdiyini öyrənin.

🔗 İnsanabənzər robot AI nədir
İnsana bənzər robotları və interaktiv davranışları gücləndirən AI texnologiyalarını araşdırın.

🔗 AI-də neyron şəbəkə nədir
Məlumatı emal etmək üçün neyron şəbəkələrinin insan beynini necə təqlid etdiyini kəşf edin.

AI üçün Proqram Çərçivəsi nədir? Qısa cavab 🧩

Süni intellekt üçün proqram çərçivəsi , maşın öyrənməsi və ya dərin öyrənmə modellərini daha sürətli və daha etibarlı şəkildə qurmağa, öyrətməyə, qiymətləndirməyə və yerləşdirməyə kömək edən kitabxanalar, iş vaxtı komponentləri, alətlər və konvensiyaların strukturlaşdırılmış paketidir. Bu, tək bir kitabxanadan daha çox şeydir. Bunu sizə verən fikirli iskele kimi düşünün:

  • Tensorlar, təbəqələr, qiymətləndiricilər və ya boru kəmərləri üçün əsas abstraksiyalar

  • Avtomatik fərqləndirmə və optimallaşdırılmış riyaziyyat nüvələri

  • Məlumat daxiletmə boru kəmərləri və ilkin emal kommunalları

  • Təlim döngələri, ölçülər və yoxlama nöqtələri

  • GPU və xüsusi avadanlıq kimi sürətləndiricilərlə qarşılıqlı əlaqə

  • Qablaşdırma, xidmət və bəzən təcrübə izləmə

Kitabxana alətlər dəstidirsə, çərçivə işıqlandırma, skamyalar və etiket istehsalçısı olan bir emalatxanadır, siz özünüzə lazım olmadığını iddia edəcəksiniz... bunu edənə qədər. 🔧

süni intellekt üçün proqram çərçivəsinin nə olduğu bir neçə dəfə təkrarladığımı görəcəksiniz Bu, qəsdəndir, çünki əksər insanlar alətlər labirintində itən zaman bu sualı yazırlar.

AI üçün yaxşı proqram çərçivəsini nə edir? ✅

Sıfırdan başlasaydım istəyərdim qısa siyahı:

  • Məhsuldar erqonomika - təmiz API-lər, sağlam defoltlar, faydalı səhv mesajları

  • Performans - sürətli ləpələr, qarışıq dəqiqlik, qrafik tərtibi və ya kömək etdiyi yerlərdə JIT

  • Ekosistemin dərinliyi - model mərkəzləri, dərsliklər, əvvəlcədən hazırlanmış çəkilər, inteqrasiyalar

  • Daşınma - ONNX, mobil və ya kənar iş vaxtları, konteynerlərə uyğunluq kimi ixrac yolları

  • Müşahidə oluna bilənlik - ölçülər, giriş, profilləşdirmə, təcrübə izləmə

  • Ölçeklenebilirlik - çox GPU, paylanmış təlim, elastik xidmət

  • İdarəetmə - təhlükəsizlik xüsusiyyətləri, versiya, nəsil və sizi xəyala salmayan sənədlər

  • İcma və uzunömürlülük - aktiv qulluqçular, real dünyada övladlığa götürmə, etibarlı yol xəritələri

Bu parçalar kliklədikdə, daha az yapışqan kodu yazırsınız və daha çox həqiqi AI edirsiniz. Məsələ hansıdır. 🙂

Qarşılaşacağınız çərçivə növləri 🗺️

Hər çərçivə hər şeyi etməyə çalışmır. Kateqoriyalarda düşünün:

  • Dərin öyrənmə çərçivələri : tensor əməliyyatları, autodiff, neyron şəbəkələri

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Klassik ML çərçivələri : boru kəmərləri, xüsusiyyət çevrilmələri, qiymətləndiricilər

    • scikit-learn, XGBoost

  • Model mərkəzləri və NLP yığınları : əvvəlcədən hazırlanmış modellər, tokenizatorlar, incə tənzimləmə

    • Qucaqlayan Üz Transformatorları

  • Xidmət və nəticə çıxarma müddəti : optimallaşdırılmış yerləşdirmə

    • ONNX Runtime, NVIDIA Triton Inference Server, Ray Service

  • MLOps və həyat dövrü : izləmə, qablaşdırma, boru kəmərləri, ML üçün CI

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Kenar və mobil : kiçik ayaq izləri, aparatla uyğundur

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • Risk və idarəetmə çərçivələri : kod deyil, proses və nəzarət

    • NIST AI Risk İdarəetmə Çərçivəsi

Heç bir tək yığın hər komandaya uyğun gəlmir. Bu yaxşıdır.

Müqayisə cədvəli: bir baxışda populyar variantlar 📊

Kiçik qəribəliklər daxildir, çünki real həyat qarışıqdır. Qiymətlər dəyişir, lakin bir çox əsas hissələr açıq mənbədir.

Alət / Yığın Üçün ən yaxşısı Qiyməti Niyə işləyir
PyTorch Tədqiqatçılar, Pythonic inkişaf etdiriciləri Açıq mənbə Dinamik qrafiklər təbii görünür; böyük icma. 🙂
TensorFlow + Keras Ölçülü istehsal, çarpaz platforma Açıq mənbə Qrafik rejimi, TF Xidməti, TF Lite, möhkəm alətlər.
JAX Güclü istifadəçilər, funksiya çevirir Açıq mənbə XLA tərtibi, təmiz riyaziyyat-ilk vibe.
öyrənin Klassik ML, cədvəl məlumatları Açıq mənbə Boru kəmərləri, ölçülər, qiymətləndirici API sadəcə klik edir.
XGBoost Strukturlaşdırılmış məlumat, qazanan əsas məlumatlar Açıq mənbə Tez-tez yalnız qalib gələn müntəzəm gücləndirmə.
Qucaqlayan Üz Transformatorları NLP, görmə, hub girişi ilə diffuziya Əsasən açıqdır Əvvəlcədən hazırlanmış modellər + tokenizers + sənədlər, vay.
ONNX İş vaxtı Portativlik, qarışıq çərçivələr Açıq mənbə Bir dəfə ixrac edin, bir çox arxa hissədə sürətli işləyin. [4]
MLflow Təcrübə izləmə, qablaşdırma Açıq mənbə Təkrarlanma qabiliyyəti, model reyestri, sadə API-lər.
Ray + Ray xidmət edir Paylanmış təlim + xidmət Açıq mənbə Python iş yüklərini ölçür; mikro-partlamaya xidmət edir.
NVIDIA Triton Yüksək ötürücülü nəticə Açıq mənbə Çox çərçivəli, dinamik yığınlama, GPU-lar.
Kubeflow Kubernetes ML boru kəmərləri Açıq mənbə K8-lərdə başdan-başa, bəzən təlaşlı, lakin güclü.
Hava axını və ya Prefect Təliminizin ətrafında orkestr Açıq mənbə Planlaşdırma, təkrar cəhdlər, görünürlük. Yaxşı işləyir.

Bir sətirli cavablara ehtiyacınız varsa: tədqiqat üçün PyTorch, uzun məsafəli istehsal üçün TensorFlow, cədvəl üçün scikit-learn, daşınma üçün ONNX Runtime, izləmə üçün MLflow. Lazım gələrsə, sonra geri qayıdacağam.

Başlıq altında: çərçivələr əslində riyaziyyatınızı necə idarə edir ⚙️

Ən dərin öyrənmə çərçivələri üç böyük şeyi hoqqa çıxarır:

  1. Tensorlar - cihazın yerləşdirilməsi və yayım qaydaları ilə çoxölçülü massivlər.

  2. Autodiff - gradientləri hesablamaq üçün tərs rejimdə fərqləndirmə.

  3. İcra strategiyası - həvəsli rejim və qrafik rejim və JIT tərtibi.

  • PyTorch defolt olaraq istəklə icra edir və əməliyyatları birləşdirmək və minimal kod dəyişiklikləri ilə işləri sürətləndirmək üçün torch.compile [1]

  • TensorFlow defolt olaraq həvəslə işləyir və Python-u SavedModel ixracı üçün tələb olunan və tez-tez performansını yaxşılaşdıran portativ məlumat axını qrafiklərinə çevirmək üçün tf.function [2]

  • JAX jit , grad , vmap və pmap kimi kompozisiya edilə bilən çevrilmələrə meyl edir . [3]

Performans burada yaşayır: ləpələr, birləşmələr, yaddaş düzümü, qarışıq dəqiqlik. Sehrli deyil - sadəcə sehrli görünən mühəndislik. ✨

Təlim vs nəticə: iki fərqli idman 🏃♀️🏁

  • Təlim məhsuldarlığı və sabitliyi vurğulayır. Yaxşı istifadə, gradient miqyası və paylanmış strategiyalar istəyirsiniz.

  • Nəticə gecikmə, xərc və paralelliyi təqib edir. Siz qruplaşdırma, kvantlaşdırma və bəzən operator birləşməsini istəyirsiniz.

Qarşılıqlı fəaliyyət burada vacibdir:

  • ONNX ümumi model mübadiləsi formatı kimi çıxış edir; ONNX Runtime tipik istehsal yığınları üçün dil bağlayıcıları olan CPU, GPU və digər sürətləndiricilər arasında çoxsaylı mənbə çərçivələrindən modelləri işlədir. [4]

Kvantlaşdırma, budama və distillə çox vaxt böyük qələbələr verir. Bəzən gülünc dərəcədə böyükdür - bu, aldatmaq kimi hiss olunur, baxmayaraq ki, belə deyil. 😉

MLOps kəndi: əsas çərçivədən kənarda 🏗️

Hətta ən yaxşı hesablama qrafiki dağınıq həyat dövrünü xilas etməyəcək. Nəhayət istəyəcəksiniz:

  • Eksperiment izləmə və qeydiyyat : parametrləri, ölçüləri və artefaktları qeyd etmək üçün MLflow ilə başlayın; reyestr vasitəsilə təşviq edin

  • Boru kəmərləri və iş axınının təşkili : Kubernetes-də Kubeflow və ya Airflow və Prefect kimi generallar

  • Verilənlərin versiyalaşdırılması : DVC verilənləri və modelləri kodla birlikdə versiyalı saxlayır

  • Konteynerlər və yerləşdirmə : Proqnozlaşdırıla bilən, genişlənə bilən mühitlər üçün Docker şəkilləri və Kubernetes

  • Model qovşaqları : əvvəlcədən hazırlaş-sonra-incə tənzimləmə yaşıl sahəni daha tez-tez döyür

  • Monitorinq : modellər istehsala çıxdıqdan sonra gecikmə, sürüşmə və keyfiyyət yoxlanışı

Sürətli bir sahə lətifəsi: kiçik bir e-ticarət komandası hər gün “daha ​​bir təcrübə” istəyirdi, sonra hansı qaçışın hansı funksiyalardan istifadə etdiyini xatırlaya bilmədi. Onlar MLflow və sadə “yalnız reyestrdən təşviq et” qaydasını əlavə etdilər. Birdən həftəlik rəylər arxeologiya deyil, qərarlar haqqında idi. Nümunə hər yerdə görünür.

Qarşılıqlı işləmə və daşınma: seçimlərinizi açıq saxlayın 🔁

Kilidləmə sakitcə sürünür. Planlaşdıraraq bunun qarşısını alın:

  • İxrac yolları : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • İş vaxtı çevikliyi : ONNX Runtime, TF Lite, mobil və ya kənar üçün Core ML

  • Konteynerləşdirmə : Docker şəkilləri ilə proqnozlaşdırıla bilən tikinti boru kəmərləri

  • Neytrallığa xidmət : PyTorch, TensorFlow və ONNX-i yan-yana yerləşdirmək sizi dürüst saxlayır

Xidmət qatını dəyişdirmək və ya daha kiçik bir cihaz üçün bir model tərtib etmək yenidən yazmaq deyil, narahatlıq yaratmalıdır.

Avadanlıq sürətləndirilməsi və miqyası: göz yaşları olmadan sürətləndirin ⚡️

  • GPU-lar yüksək optimallaşdırılmış ləpələr sayəsində ümumi məşq iş yüklərində üstünlük təşkil edir (cuDNN düşünün).

  • Paylanmış təlim tək GPU davam edə bilməyəndə görünür: məlumat paralelliyi, model paralelliyi, parçalanmış optimallaşdırıcılar.

  • Qarışıq dəqiqlik düzgün istifadə edildikdə minimum dəqiqlik itkisi ilə yaddaşa və vaxta qənaət edir.

Bəzən ən sürətli kod sizin yazmadığınız koddur: əvvəlcədən hazırlanmış modellərdən istifadə edin və dəqiq tənzimləyin. Ciddi. 🧠

İdarəetmə, təhlükəsizlik və risk: təkcə sənədləşmə işləri deyil 🛡️

Həqiqi təşkilatlarda AI göndərmə aşağıdakıları düşünmək deməkdir:

  • Lineage : verilənlərin haradan gəldiyi, necə işləndiyi və hansı model versiyası canlıdır

  • Reproduktivlik : deterministik quruluşlar, bağlanmış asılılıqlar, artefakt anbarları

  • Şəffaflıq və sənədlər : model kartları və məlumat hesabatları

  • Risklərin idarə edilməsi : NIST AI Risk Management Framework həyat dövrü boyunca etibarlı AI sistemlərinin xəritələşdirilməsi, ölçülməsi və idarə edilməsi üçün praktiki yol xəritəsi təqdim edir. [5]

Bunlar tənzimlənən domenlərdə isteğe bağlı deyil. Onlardan kənarda belə, çaşqınlıq yaradan kəsilmələrin və yöndəmsiz görüşlərin qarşısını alırlar.

Necə seçmək olar: sürətli qərar üçün yoxlama siyahısı 🧭

Hələ də beş nişana baxırsınızsa, bunu sınayın:

  1. Əsas dil və komanda fonu

    • Python-birinci tədqiqat qrupu: PyTorch və ya JAX ilə başlayın

    • Qarışıq tədqiqat və istehsal: Keras ilə TensorFlow təhlükəsiz bahisdir

    • Klassik analitika və ya cədvəl fokus: scikit-learn plus XGBoost

  2. Yerləşdirmə hədəfi

    • Ölçülü bulud nəticəsi: ONNX Runtime və ya Triton, konteynerləşdirilmiş

    • Mobil və ya quraşdırılmış: TF Lite və ya Core ML

  3. Ölçek ehtiyacları

    • Tək GPU və ya iş stansiyası: istənilən əsas DL çərçivəsi işləyir

    • Paylanmış təlim: daxili strategiyaları yoxlayın və ya Ray Train istifadə edin

  4. MLOps yetkinliyi

    • İlk günlər: izləmə üçün MLflow, qablaşdırma üçün Docker şəkilləri

    • Böyüyən komanda: boru kəmərləri üçün Kubeflow və ya Airflow/Prefect əlavə edin

  5. Daşınma tələbi

    • ONNX ixracı və neytral xidmət təbəqəsi üçün plan

  6. Riskli duruş

    • NIST rəhbərliyi, sənəd nəsli ilə uyğunlaşın, nəzərdən keçirin [5]

Beyninizdə süni intellekt üçün proqram çərçivəsinin nə olduğu , bu, yoxlama siyahısı elementlərini darıxdırıcı edən seçimlər toplusudur. Darıxmaq yaxşıdır.

Ümumi tapıntılar və mülayim miflər 😬

  • Mif: hamısını bir çərçivə idarə edir. Reallıq: qarışdırıb uyğunlaşacaqsınız. Bu, sağlamdır.

  • Mif: məşq sürəti hər şeydir. Nəticə dəyəri və etibarlılığı çox vaxt daha çox əhəmiyyət kəsb edir.

  • Gotcha: məlumat boru kəmərlərini unutmaq. Pis giriş yaxşı modelləri batırır. Düzgün yükləyicilərdən və doğrulamalardan istifadə edin.

  • Gotcha: eksperiment izləməni atlamaq. Hansı qaçışın daha yaxşı olduğunu unudacaqsınız. Gələcək - əsəbiləşəcəksiniz.

  • Mif: daşınma avtomatikdir. İxraclar bəzən xüsusi əməliyyatlarda pozulur. Erkən test edin.

  • Nəticə: həddindən artıq dizayn edilmiş MLOplar çox tezliklə. Sadə saxlayın, sonra ağrı görünəndə orkestrasiya əlavə edin.

  • Bir az qüsurlu metafora : çərçivənizi modeliniz üçün velosiped dəbilqəsi kimi düşünün. Qəşəng deyil? Bəlkə. Amma səki salam deyəndə darıxacaqsan.

Çərçivələr haqqında mini tez-tez verilən suallar ❓

S: Çərçivə kitabxana və ya platformadan fərqlidirmi?

  • Kitabxana : çağırdığınız xüsusi funksiyalar və ya modellər.

  • Çərçivə : strukturu və həyat dövrünü müəyyən edir, kitabxanalara qoşulur.

  • Platforma : infra, UX, faktura və idarə olunan xidmətlərlə daha geniş mühit.

S: Çərçivə olmadan AI qura bilərəmmi?

Texniki olaraq bəli. Praktiki olaraq, bu, bir blog yazısı üçün öz kompilyatorunuzu yazmağa bənzəyir. Siz edə bilərsiniz, amma niyə.

S: Mənə həm təlim, həm də xidmət çərçivələri lazımdırmı?

Çox vaxt bəli. PyTorch və ya TensorFlow-da məşq edin, ONNX-ə ixrac edin, Triton və ya ONNX Runtime ilə xidmət edin. Dikişlər məqsədli şəkildə var. [4]

S: Nüfuzlu ən yaxşı təcrübələr harada yaşayır?

Risk təcrübələri üçün NIST-in AI RMF; memarlıq üçün satıcı sənədləri; bulud provayderlərinin ML təlimatları faydalı çarpaz yoxlamalardır. [5]

Aydınlıq üçün açar ifadənin qısa xülasəsi 📌

İnsanlar tez-tez süni intellekt üçün proqram çərçivəsinin nə olduğunu , çünki onlar tədqiqat kodu ilə yerləşdirilə bilən bir şey arasında nöqtələri birləşdirməyə çalışırlar. Beləliklə, praktikada AI üçün proqram çərçivəsi nədir Bu, məlumat boru kəmərləri, aparat və idarəetmə ilə gözəl oynayarkən daha az sürprizlə modelləri öyrətməyə, qiymətləndirməyə və yerləşdirməyə imkan verən hesablama, abstraksiya və konvensiyaların seçilmiş paketidir. Orada, üç dəfə dedi. 😅

Yekun qeydlər - Çox uzun oldu oxumadım 🧠➡️🚀

  • Süni intellekt üçün proqram çərçivəsi sizə fikirli iskele verir: tensorlar, autodiff, təlim, yerləşdirmə və alətlər.

  • Dil, yerləşdirmə hədəfi, miqyas və ekosistem dərinliyinə görə seçin.

  • Qarışıq yığınlarını gözləyin: məşq etmək üçün PyTorch və ya TensorFlow, xidmət etmək üçün ONNX Runtime və ya Triton, izləmək üçün MLflow, orkestrasiya üçün Airflow və ya Prefect. [1][2][4]

  • Daşınma, müşahidə oluna bilmə və risk təcrübələrində erkən bişirin. [5]

  • Bəli, darıxdırıcı hissələri qəbul edin. Qazma sabit və sabit gəmilərdir.

Yaxşı çərçivələr mürəkkəbliyi aradan qaldırmır. Komandanızın daha az anı ilə daha sürətli hərəkət etməsi üçün onu korlayırlar. 🚢

İstinadlar

[1] PyTorch - torch.compile -ə giriş (rəsmi sənədlər): daha çox oxu

[2] TensorFlow - tf.function (rəsmi bələdçi) ilə daha yaxşı performans daha çox oxuyun

[3] JAX - Sürətli başlanğıc: JAX-da necə düşünmək olar (rəsmi sənədlər): daha çox oxuyun

[4] ONNX Runtime - ONNX Runtime for Inferencing (rəsmi sənədlər): daha çox oxu

[5] NIST - AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) : ətraflı oxuyun

Rəsmi AI köməkçisi mağazasında ən son AI-ni tapın

Haqqımızda

Bloqa qayıt