Mfumo wa Programu wa AI ni nini?

Mfumo wa Programu wa AI ni nini?

Mfumo thabiti hugeuza machafuko hayo kuwa mtiririko wa kazi unaoweza kutumika. Katika mwongozo huu, tutafungua mfumo wa programu wa AI ni nini , kwa nini ni muhimu, na jinsi ya kuchagua moja bila kujikisia mwenyewe kila dakika tano. Kunyakua kahawa; weka tabo wazi. ☕️

Makala unayoweza kupenda kusoma baada ya hii:

🔗 Kujifunza kwa mashine ni nini dhidi ya AI
Elewa tofauti kuu kati ya mifumo ya kujifunza kwa mashine na akili bandia.

🔗 Ni nini kinachoweza kuelezewa AI
Jifunze jinsi AI inayoeleweka hufanya miundo changamano iwe wazi na inayoeleweka.

🔗 roboti ya humanoid AI ni nini
Gundua teknolojia za AI zinazotumia roboti zinazofanana na binadamu na tabia shirikishi.

🔗 Mtandao wa neva katika AI ni nini
Gundua jinsi mitandao ya neva huiga ubongo wa binadamu ili kuchakata taarifa.

Mfumo wa Programu wa AI ni nini? Jibu fupi 🧩

Mfumo wa programu kwa ajili ya AI ni mkusanyiko uliopangwa wa maktaba, vipengee vya wakati wa utekelezaji, zana na kanuni zinazokusaidia kujenga, kutoa mafunzo, kutathmini na kupeleka ujifunzaji wa mashine au miundo ya kujifunza kwa kina kwa haraka na kwa uhakika zaidi. Ni zaidi ya maktaba moja. Ifikirie kama kiunzi chenye maoni ambacho kinakupa:

  • Vidokezo vya msingi kwa tensor, tabaka, makadirio, au mabomba

  • Utofautishaji wa kiotomatiki na kokwa bora za hesabu

  • Mabomba ya kuingiza data na huduma za usindikaji mapema

  • Mizunguko ya mafunzo, vipimo na ukaguzi

  • Shirikiana na vichapuzi kama vile GPU na maunzi maalum

  • Ufungaji, kuhudumia, na wakati mwingine ufuatiliaji wa majaribio

Ikiwa maktaba ni zana ya zana, mfumo ni warsha-iliyo na taa, madawati, na mtengenezaji wa lebo utajifanya kuwa huhitaji… hadi ufanye hivyo. 🔧

Utaniona nikirudia kifungu halisi ni nini mfumo wa programu ya AI mara chache. Hiyo ni ya kukusudia, kwa sababu ndilo swali ambalo watu wengi huandika wakati wamepotea kwenye mpangilio wa zana.

 

Mfumo wa Programu ya AI

Ni nini hufanya mfumo mzuri wa programu kwa AI? ✅

Hapa kuna orodha fupi ningetaka ikiwa ningeanza kutoka mwanzo:

  • Ergonomics yenye tija - API safi, chaguo-msingi za akili timamu, ujumbe wa makosa unaosaidia

  • Utendaji - kokwa za haraka, usahihi mseto, mkusanyiko wa grafu au JIT ambapo inasaidia

  • Kina cha mfumo wa ikolojia - vibanda vya mfano, mafunzo, uzani uliofundishwa, miunganisho

  • Uwezo wa kubebeka - njia za usafirishaji kama vile ONNX, muda wa uendeshaji wa rununu au ukingo, urafiki wa vyombo

  • Kuzingatiwa - vipimo, ukataji miti, kuweka wasifu, ufuatiliaji wa majaribio

  • Scalability - GPU nyingi, mafunzo yaliyosambazwa, huduma ya elastic

  • Utawala - vipengele vya usalama, matoleo, ukoo na hati ambazo hazikutishi

  • Jumuiya na maisha marefu - watunzaji amilifu, kupitishwa kwa ulimwengu halisi, ramani za barabara zinazoaminika

Vipande hivyo vinapobofya, unaandika msimbo mdogo wa gundi na kufanya AI halisi zaidi. Ambayo ni uhakika. 🙂

Aina za mifumo utakayokutana nayo 🗺️

Sio kila mfumo unajaribu kufanya kila kitu. Fikiria katika kategoria:

  • Mifumo ya kina ya kujifunza : ops za tensor, autodiff, neti za neural

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Miundo ya kawaida ya ML : mabomba, mabadiliko ya kipengele, wakadiriaji

    • scikit-jifunze, XGBoost

  • Vitovu vya miundo na safu za NLP : miundo iliyofunzwa awali, viashiria, urekebishaji mzuri

    • Vibadilishaji vya Uso Vinavyokumbatiana

  • Muda wa utekelezaji na uelekezaji : utumiaji ulioboreshwa

    • Muda wa Kuendesha wa ONNX, Seva ya Maelekezo ya NVIDIA Triton, Ray Serve

  • MLOps & lifecycle : ufuatiliaji, ufungaji, mabomba, CI kwa ML

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Edge & rununu : nyayo ndogo, ni rafiki wa maunzi

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • Mifumo ya hatari na utawala : mchakato na udhibiti, sio msimbo

    • Mfumo wa Usimamizi wa Hatari wa NIST AI

Hakuna safu moja inayofaa kila timu. Hiyo ni sawa.

Jedwali la kulinganisha: chaguo maarufu kwa muhtasari 📊

Mambo madogo madogo yamejumuishwa kwa sababu maisha halisi ni ya fujo. Bei hubadilika, lakini vipande vingi vya msingi ni chanzo wazi.

Chombo / Stack Bora zaidi kwa Bei ya juu Kwa nini inafanya kazi
PyTorch Watafiti, Pythonic devs Chanzo wazi Grafu zenye nguvu huhisi asili; jumuiya kubwa. 🙂
TensorFlow + Keras Uzalishaji kwa kiwango, jukwaa la msalaba Chanzo wazi Hali ya grafu, TF Serving, TF Lite, zana thabiti.
JAX Watumiaji wa nguvu, kazi hubadilika Chanzo wazi Mkusanyiko wa XLA, sauti safi ya hesabu-kwanza.
kujifunza-scikit ML ya kawaida, data ya jedwali Chanzo wazi Mabomba, vipimo, API ya kukadiria hubofya tu.
XGBoost Data iliyopangwa, misingi ya kushinda Chanzo wazi Kukuza mara kwa mara ambayo mara nyingi hushinda tu.
Vibadilishaji vya Uso Vinavyokumbatiana NLP, maono, uenezaji na ufikiaji wa kitovu Mara nyingi hufunguliwa Miundo iliyofundishwa awali + viashiria + hati, wow.
Muda wa Kuendesha wa ONNX Uwezo wa kubebeka, mifumo mchanganyiko Chanzo wazi Hamisha mara moja, endesha haraka kwenye njia nyingi za nyuma. [4]
MLflow Ufuatiliaji wa majaribio, ufungaji Chanzo wazi Uzalishaji tena, usajili wa mfano, API rahisi.
Ray + Ray Kutumikia Mafunzo yaliyosambazwa + kuwahudumia Chanzo wazi Mizani mizigo ya kazi ya Python; hutumikia micro-batching.
NVIDIA Triton Maoni ya hali ya juu Chanzo wazi Multi-framework, dynamic batching, GPUs.
Kubeflow Mabomba ya Kubernetes ML Chanzo wazi Mwisho-hadi-mwisho kwenye K8s, wakati mwingine fussy lakini nguvu.
Mtiririko wa hewa au Mkuu Orchestration karibu na mafunzo yako Chanzo wazi Kupanga, kujaribu tena, mwonekano. Inafanya kazi sawa.

Ikiwa unatamani majibu ya mstari mmoja: PyTorch kwa ajili ya utafiti, TensorFlow kwa uzalishaji wa masafa marefu, jifunze kwa scikit kwa jedwali, Muda wa Kuendesha wa ONNX kwa kubebeka, MLflow kwa ufuatiliaji. Nitarudi baadaye ikihitajika.

Chini ya kifuniko: jinsi mifumo inavyoendesha hesabu yako ⚙️

Mifumo mingi ya kujifunza kwa kina huchanganya mambo matatu makubwa:

  1. Vidhibiti - safu nyingi za mwelekeo na uwekaji wa kifaa na sheria za utangazaji.

  2. Autodiff - utofautishaji wa hali ya kurudi nyuma ili kukokotoa viwango vya juu.

  3. Mbinu ya utekelezaji - hali ya ari dhidi ya hali ya grafu dhidi ya mkusanyiko wa JIT.

  • PyTorch chaguomsingi kwa utekelezaji wa shauku na inaweza kukusanya grafu na torch.compile ili kuunganisha ops na kuharakisha mambo kwa kubadilisha msimbo mdogo. [1]

  • TensorFlow huendeshwa kwa shauku kwa chaguo-msingi na hutumia tf.function kuweka Python katika grafu za mtiririko wa data zinazobebeka, ambazo zinahitajika kwa usafirishaji wa SavedModel na mara nyingi kuboresha utendaji. [2]

  • JAX hutegemea mabadiliko yanayoweza kutungwa kama vile jit , grad , vmap , na pmap , ikitunga kupitia XLA kwa ajili ya kuongeza kasi na usawazishaji. [3]

Hapa ndipo utendaji unaishi: kernels, fusions, mpangilio wa kumbukumbu, usahihi mchanganyiko. Sio uchawi - uhandisi tu unaoonekana wa kichawi. ✨

Mafunzo dhidi ya makisio: michezo miwili tofauti 🏃♀️🏁

  • Mafunzo yanasisitiza ufanisi na utulivu. Unataka utumiaji mzuri, kuongeza kasi, na mikakati iliyosambazwa.

  • Hitimisho hufuata muda wa kusubiri, gharama na upatanisho. Unataka batching, quantization, na wakati mwingine fusion operator.

Ushirikiano ni muhimu hapa:

  • ONNX hufanya kama muundo wa kawaida wa kubadilishana; ONNX Runtime huendesha miundo kutoka kwa mifumo ya vyanzo vingi kwenye CPU, GPU, na vichapuzi vingine vilivyo na vifungo vya lugha kwa rafu za kawaida za uzalishaji. [4]

Ukadiriaji, kupogoa, na kunereka mara nyingi hutoa mafanikio makubwa. Wakati mwingine ni kubwa sana - ambayo inahisi kama kudanganya, ingawa sivyo. 😉

Kijiji cha MLOps: zaidi ya mfumo mkuu 🏗️

Hata grafu bora zaidi ya kukokotoa haitaokoa mzunguko mbaya wa maisha. Hatimaye utataka:

  • Ufuatiliaji wa majaribio na usajili : anza na MLflow ili kuweka vigezo, vipimo na vizalia vya programu; kukuza kupitia Usajili

  • Mabomba na uimbaji wa mtiririko wa kazi : Kubeflow kwenye Kubernetes, au wanajumla kama Airflow na Prefect

  • Utoaji wa data : DVC huhifadhi data na miundo iliyo na toleo pamoja na msimbo

  • Vyombo na upelekaji : Picha za Docker na Kubernetes kwa mazingira yanayoweza kutabirika na hatarishi

  • Vitovu vya mfano : pretrain-then-fine-tune beats greenfield mara nyingi zaidi kuliko sivyo

  • Ufuatiliaji : muda wa kusubiri, kuteleza, na ukaguzi wa ubora mara tu miundo inapoanza uzalishaji

Hadithi ya haraka: timu ndogo ya e-commerce ilitaka "jaribio moja zaidi" kila siku, basi haikuweza kukumbuka ni mbio gani iliyotumia vipengele vipi. Waliongeza MLflow na sheria rahisi ya "kuza tu kutoka kwa usajili". Ghafla, hakiki za kila wiki zilihusu maamuzi, sio akiolojia. Mchoro unaonekana kila mahali.

Ushirikiano na kubebeka: weka chaguo zako wazi 🔁

Kufungia ndani kunatambaa kimya kimya. Epuka kwa kupanga kwa:

  • Hamisha njia : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Unyumbulifu wa wakati wa kukimbia : Muda wa Rununu wa ONNX, TF Lite, Core ML ya rununu au makali

  • Uwekaji wa vyombo : mabomba ya ujenzi yanayoweza kutabirika na picha za Docker

  • Kutumikia kutoegemea upande wowote : kukaribisha PyTorch, TensorFlow, na ONNX kando kando hukufanya kuwa mwaminifu.

Kubadilisha safu ya huduma au kuunda muundo wa kifaa kidogo kunapaswa kuwa kero, sio kuandika tena.

Uongezaji kasi na ukubwa wa maunzi: ifanye haraka bila machozi ⚡️

  • GPU hutawala mzigo wa mafunzo ya jumla kutokana na kokwa zilizoboreshwa zaidi (fikiria cuDNN).

  • Mafunzo yanayosambazwa huonekana wakati GPU moja haiwezi kuendelea: usawaziko wa data, ulinganifu wa modeli, viboreshaji vilivyochangiwa.

  • Usahihi mseto huokoa kumbukumbu na wakati na upotezaji mdogo wa usahihi unapotumiwa vizuri.

Wakati mwingine msimbo wa haraka sana ni msimbo ambao haukuandika: tumia vielelezo vilivyofundishwa na urekebishe vizuri. Kwa umakini. 🧠

Utawala, usalama na hatari: sio karatasi tu 🛡️

Usafirishaji wa AI katika mashirika halisi inamaanisha kufikiria:

  • Ukoo : data ilitoka wapi, jinsi ilivyochakatwa, na ni toleo gani la modeli linapatikana

  • Uzalishaji tena : miundo inayoamua, vitegemezi vilivyobandikwa, maduka ya vizalia vya programu

  • Uwazi na uwekaji kumbukumbu : kadi za kielelezo na taarifa za data

  • Udhibiti wa hatari : Mfumo wa Kudhibiti Hatari wa NIST AI hutoa ramani ya vitendo kwa ajili ya uchoraji ramani, kupima, na kudhibiti mifumo ya kuaminika ya AI katika mzunguko wa maisha. [5]

Hizi si hiari katika vikoa vinavyodhibitiwa. Hata nje yao, wanazuia kukatika kwa kutatanisha na mikutano mibaya.

Jinsi ya kuchagua: orodha hakiki ya uamuzi wa haraka 🧭

Ikiwa bado unatazama tabo tano, jaribu hii:

  1. Lugha msingi na usuli wa timu

    • Timu ya utafiti ya Python-kwanza: anza na PyTorch au JAX

    • Utafiti na uzalishaji mchanganyiko: TensorFlow na Keras ni dau salama

    • Uchanganuzi wa kawaida au mwelekeo wa jedwali: scikit-learn pamoja na XGBoost

  2. Lengo la kusambaza

    • Makisio ya wingu kwa kiwango: Muda wa Kuendesha wa ONNX au Triton, iliyojumuishwa

    • Simu ya rununu au iliyopachikwa: TF Lite au Core ML

  3. Mahitaji ya mizani

    • GPU Moja au kituo cha kazi: mfumo wowote mkuu wa DL hufanya kazi

    • Mafunzo yanayosambazwa: thibitisha mikakati iliyojumuishwa au utumie Ray Train

  4. Ukomavu wa MLOps

    • Siku za mapema: MLflow ya ufuatiliaji, picha za Docker za ufungaji

    • Timu inayokua: ongeza Kubeflow au Airflow/Prefect kwa mabomba

  5. Mahitaji ya kubebeka

    • Panga mauzo ya nje ya ONNX na safu ya huduma isiyo na upande

  6. Mkao wa hatari

    • Pangilia na mwongozo wa NIST, ukoo wa hati, tekeleza ukaguzi [5]

Ikiwa swali kichwani mwako linasalia ni mfumo gani wa programu wa AI , ni seti ya chaguo zinazofanya vitu hivyo vya orodha kuwa vya kuchosha. Kuchosha ni nzuri.

Maoni ya kawaida na hadithi fupi 😬

  • Hadithi: mfumo mmoja unatawala zote. Ukweli: utachanganya na kufanana. Hiyo ni afya.

  • Hadithi: kasi ya mafunzo ni kila kitu. Gharama ya uelekezaji na kuegemea mara nyingi ni muhimu zaidi.

  • Gotcha: kusahau mabomba ya data. Uingizaji mbaya huzama mifano nzuri. Tumia vipakiaji sahihi na uthibitisho.

  • Gotcha: kuruka ufuatiliaji wa majaribio. Utasahau ni mbio gani ilikuwa bora. Future-utaudhika.

  • Hadithi: kubebeka ni kiotomatiki. Usafirishaji wakati mwingine huvunjika kwenye operesheni maalum. Mtihani mapema.

  • Gotcha: MLOps zilizoundwa zaidi hivi karibuni. Weka rahisi, kisha ongeza orchestration wakati maumivu yanapoonekana.

  • Sitiari yenye dosari kidogo : fikiria mfumo wako kama kofia ya baiskeli ya modeli yako. Sio maridadi? Labda. Lakini utaikosa wakati lami inaposema hello.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara kuhusu mifumo ❓

Swali: Je, mfumo ni tofauti na maktaba au jukwaa?

  • Maktaba : vitendaji maalum au miundo unayoita.

  • Mfumo : hufafanua muundo na mzunguko wa maisha, plugs kwenye maktaba.

  • Jukwaa : mazingira mapana na infra, UX, bili, na huduma zinazosimamiwa.

Swali: Je, ninaweza kujenga AI bila mfumo?

Kitaalam ndiyo. Kwa kweli, ni kama kuandika mkusanyaji wako mwenyewe kwa chapisho la blogi. Unaweza, lakini kwa nini.

Swali: Je, ninahitaji mifumo yote miwili ya mafunzo na huduma?

Mara nyingi ndiyo. Treni katika PyTorch au TensorFlow, hamisha kwa ONNX, hudumu na Triton au ONNX Runtime. Mishono ipo kwa makusudi. [4]

Swali: Mbinu bora zenye mamlaka huishi wapi?

NIST's AI RMF kwa mazoea ya hatari; hati za muuzaji kwa usanifu; miongozo ya ML ya watoa huduma wa wingu ni ukaguzi mtambuka muhimu. [5]

Muhtasari wa haraka wa nenomsingi kwa uwazi 📌

Mara nyingi watu hutafuta mfumo wa programu wa AI kwa sababu wanajaribu kuunganisha nukta kati ya msimbo wa utafiti na kitu kinachoweza kutumiwa. Kwa hivyo, ni mfumo gani wa programu kwa AI katika mazoezi? Ni mkusanyiko ulioratibiwa wa hesabu, muhtasari na kanuni zinazokuruhusu kutoa mafunzo, kutathmini, na kupeleka miundo yenye mambo machache ya kushangaza, huku ukicheza vyema na mabomba ya data, maunzi na utawala. Hapo, alisema mara tatu. 😅

Maneno ya Mwisho - Muda Mrefu Sijaisoma 🧠➡️🚀

  • Mfumo wa programu wa AI hukupa kiunzi chenye maoni: tensor, autodiff, mafunzo, upelekaji, na zana.

  • Chagua kulingana na lugha, lengo la utumiaji, ukubwa na kina cha mfumo ikolojia.

  • Tarajia kuchanganya rafu: PyTorch au TensorFlow kutoa mafunzo, ONNX Runtime au Triton kutumika, MLflow kufuatilia, Airflow au Prefect kuandaa orchestrate. [1][2][4]

  • Oka katika uwezo wa kubebeka, uangalizi, na mazoea ya hatari mapema. [5]

  • Na ndio, kukumbatia sehemu zenye boring. Boring ni meli imara, na imara.

Mifumo mizuri haiondoi utata. Wanaidhibiti ili timu yako iweze kusonga kwa kasi na matukio machache ya kuchelewa. 🚢

Marejeleo

[1] PyTorch - Utangulizi wa torch.compile (hati rasmi): soma zaidi

[2] TensorFlow - Utendaji bora na tf.function (mwongozo rasmi): soma zaidi

[3] JAX - Quickstart: Jinsi ya kufikiria katika JAX (hati rasmi): soma zaidi

[4] Muda wa Kuendesha wa ONNX - Muda wa Uendeshaji wa ONNX wa Ufafanuzi (hati rasmi): soma zaidi

[5] NIST - Mfumo wa Usimamizi wa Hatari wa AI (AI RMF 1.0) : soma zaidi

Pata AI ya Hivi Punde kwenye Duka Rasmi la Msaidizi wa AI

Kuhusu Sisi

Rudi kwenye blogu