Τι είναι ένα Πλαίσιο Λογισμικού για την Τεχνητή Νοημοσύνη;

Τι είναι ένα Πλαίσιο Λογισμικού για την Τεχνητή Νοημοσύνη;

Ένα σταθερό πλαίσιο μετατρέπει αυτό το χάος σε μια εύχρηστη ροή εργασίας. Σε αυτόν τον οδηγό, θα αναλύσουμε τι είναι ένα πλαίσιο λογισμικού για την Τεχνητή Νοημοσύνη , γιατί έχει σημασία και πώς να επιλέξετε ένα χωρίς να σκέφτεστε δεύτερη φορά κάθε πέντε λεπτά. Πιείτε έναν καφέ. Κρατήστε τις καρτέλες ανοιχτές. ☕️

Άρθρα που ίσως σας ενδιαφέρουν μετά από αυτό:

🔗 Τι είναι η μηχανική μάθηση έναντι της Τεχνητής Νοημοσύνης
Κατανοήστε τις βασικές διαφορές μεταξύ των συστημάτων μηχανικής μάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης.

🔗 Τι είναι η εξηγήσιμη Τεχνητή Νοημοσύνη
Μάθετε πώς η επεξηγήσιμη Τεχνητή Νοημοσύνη καθιστά τα σύνθετα μοντέλα διαφανή και κατανοητά.

🔗 Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη ανθρωποειδούς ρομπότ
Εξερευνήστε τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης που τροφοδοτούν ανθρωπόμορφα ρομπότ και διαδραστικές συμπεριφορές.

🔗 Τι είναι ένα νευρωνικό δίκτυο στην Τεχνητή Νοημοσύνη
Ανακαλύψτε πώς τα νευρωνικά δίκτυα μιμούνται τον ανθρώπινο εγκέφαλο για την επεξεργασία πληροφοριών.

Τι είναι ένα Πλαίσιο Λογισμικού για την Τεχνητή Νοημοσύνη; Η σύντομη απάντηση 🧩

Ένα πλαίσιο λογισμικού για την Τεχνητή Νοημοσύνη είναι μια δομημένη δέσμη βιβλιοθηκών, στοιχείων χρόνου εκτέλεσης, εργαλείων και συμβάσεων που σας βοηθά να δημιουργείτε, να εκπαιδεύετε, να αξιολογείτε και να αναπτύσσετε μοντέλα μηχανικής μάθησης ή βαθιάς μάθησης πιο γρήγορα και πιο αξιόπιστα. Είναι κάτι περισσότερο από μια μόνο βιβλιοθήκη. Σκεφτείτε το ως το υποστηρικτικό υπόβαθρο που σας παρέχει:

  • Βασικές αφαιρέσεις για τανσόρους, επίπεδα, εκτιμητές ή αγωγούς

  • Αυτόματη διαφοροποίηση και βελτιστοποιημένοι μαθηματικοί πυρήνες

  • Αγωγοί εισαγωγής δεδομένων και βοηθητικά προγράμματα προεπεξεργασίας

  • Βρόχοι εκπαίδευσης, μετρήσεις και σημεία ελέγχου

  • Διαλειτουργικότητα με επιταχυντές όπως GPU και εξειδικευμένο υλικό

  • Συσκευασία, σερβίρισμα και μερικές φορές παρακολούθηση πειραμάτων

Αν μια βιβλιοθήκη είναι μια εργαλειοθήκη, ένα πλαίσιο είναι ένα εργαστήριο - με φωτισμό, πάγκους και έναν κατασκευαστή ετικετών που θα προσποιείσαι ότι δεν χρειάζεσαι... μέχρι να τα χρειάζεσαι. 🔧

Θα με δείτε να επαναλαμβάνω την ίδια φράση " τι είναι ένα πλαίσιο λογισμικού για την Τεχνητή Νοημοσύνη" μερικές φορές. Αυτό είναι σκόπιμο, επειδή είναι η ερώτηση που πληκτρολογούν οι περισσότεροι άνθρωποι όταν χάνονται στον λαβύρινθο των εργαλείων.

 

Πλαίσιο Λογισμικού Τεχνητής Νοημοσύνης

Τι κάνει ένα πλαίσιο λογισμικού καλό για την Τεχνητή Νοημοσύνη; ✅

Να η σύντομη λίστα που θα ήθελα αν ξεκινούσα από το μηδέν:

  • Παραγωγική εργονομία - καθαρά API, λογικές προεπιλογές, χρήσιμα μηνύματα σφάλματος

  • Απόδοση - γρήγοροι πυρήνες, μικτή ακρίβεια, μεταγλώττιση γραφημάτων ή JIT όπου βοηθάει

  • Βάθος οικοσυστήματος - κόμβοι μοντέλων, εκπαιδευτικά βίντεο, προ-εκπαιδευμένα βάρη, ενσωματώσεις

  • Φορητότητα - διαδρομές εξαγωγής όπως ONNX, χρόνοι εκτέλεσης για κινητά ή edge, φιλικότητα προς κοντέινερ

  • Παρατηρησιμότητα - μετρήσεις, καταγραφή, δημιουργία προφίλ, παρακολούθηση πειραμάτων

  • Επεκτασιμότητα - πολλαπλές GPU, κατανεμημένη εκπαίδευση, ελαστική εξυπηρέτηση

  • Διακυβέρνηση - χαρακτηριστικά ασφαλείας, διαχείριση εκδόσεων, γενεαλογία και έγγραφα που δεν σας παραβιάζουν

  • Κοινότητα & μακροζωία - ενεργοί συντηρητές, υιοθέτηση σε πραγματικό κόσμο, αξιόπιστοι χάρτες πορείας

Όταν αυτά τα κομμάτια κάνουν κλικ, γράφετε λιγότερο κώδικα και κάνετε περισσότερη πραγματική τεχνητή νοημοσύνη. Αυτό είναι το νόημα. 🙂

Τύποι framework που θα συναντήσετε 🗺️

Δεν προσπαθούν όλα τα πλαίσια να κάνουν τα πάντα. Σκεφτείτε σε κατηγορίες:

  • Πλαίσια βαθιάς μάθησης : τενσορ ops, αυτοδιαφοροποίηση, νευρωνικά δίκτυα

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Κλασικά πλαίσια ML : αγωγοί, μετασχηματισμοί χαρακτηριστικών, εκτιμητές

    • scikit-learn, XGBoost

  • Κόμβοι μοντέλων και στοίβες NLP : προ-εκπαιδευμένα μοντέλα, tokenizers, βελτιστοποίηση

    • Μετασχηματιστές Αγκαλιαστικού Προσώπου

  • Χρόνοι εκτέλεσης εξυπηρέτησης και συμπερασμάτων : βελτιστοποιημένη ανάπτυξη

    • Χρόνος εκτέλεσης ONNX, διακομιστής συμπερασμάτων NVIDIA Triton, Ray Serve

  • MLOps & κύκλος ζωής : παρακολούθηση, συσκευασία, αγωγοί, CI για ML

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Edge & mobile : μικρό μέγεθος, φιλικό προς το υλικό

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • Πλαίσια διαχείρισης κινδύνων και διακυβέρνησης : διαδικασίες και έλεγχοι, όχι κώδικας

    • Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης NIST

Δεν υπάρχει μία στοίβα που να ταιριάζει σε κάθε ομάδα. Δεν πειράζει.

Συγκριτικός πίνακας: δημοφιλείς επιλογές με μια ματιά 📊

Μικρές ιδιορρυθμίες περιλαμβάνονται επειδή η πραγματική ζωή είναι ακατάστατη. Οι τιμές αλλάζουν, αλλά πολλά βασικά κομμάτια είναι ανοιχτού κώδικα.

Εργαλείο / Στοίβα Καλύτερο για Ακριβό Γιατί λειτουργεί
PyTorch Ερευνητές, προγραμματιστές Pythonic Ανοιχτού κώδικα Τα δυναμικά γραφήματα δίνουν μια φυσική αίσθηση. Τεράστια κοινότητα. 🙂
TensorFlow + Keras Παραγωγή σε κλίμακα, σε πολλαπλές πλατφόρμες Ανοιχτού κώδικα Λειτουργία γραφήματος, TF Serving, TF Lite, συμπαγή εργαλεία.
JAX Προχωρημένοι χρήστες, μετασχηματισμοί συναρτήσεων Ανοιχτού κώδικα Συλλογή XLA, καθαρή ατμόσφαιρα με τα μαθηματικά ως προτεραιότητα.
scikit-learn Κλασική Μηχανική Μάθηση, δεδομένα σε μορφή πίνακα Ανοιχτού κώδικα Οι αγωγοί, οι μετρήσεις, το API εκτιμητή απλώς κάνουν κλικ.
XGBoost Δομημένα δεδομένα, νικηφόρες βασικές γραμμές Ανοιχτού κώδικα Κανονική ενίσχυση που συχνά απλώς κερδίζει.
Μετασχηματιστές Αγκαλιαστικού Προσώπου NLP, όραση, διάχυση με πρόσβαση σε κόμβο Κυρίως ανοιχτό Προεκπαιδευμένα μοντέλα + tokenizers + έγγραφα, ουάου.
Χρόνος εκτέλεσης ONNX Φορητότητα, μικτά πλαίσια Ανοιχτού κώδικα Εξαγωγή μία φορά, γρήγορη εκτέλεση σε πολλά backends. [4]
MLflow Παρακολούθηση πειραμάτων, συσκευασία Ανοιχτού κώδικα Αναπαραγωγιμότητα, μητρώο μοντέλων, απλά API.
Ρέι + Ρέι Σερβίρετε Κατανεμημένη εκπαίδευση + εξυπηρέτηση Ανοιχτού κώδικα Κλιμακώνει τα φόρτα εργασίας Python· εξυπηρετεί μικρο-ομαδοποίηση.
NVIDIA Τρίτων Συμπερασματικά στοιχεία υψηλής απόδοσης Ανοιχτού κώδικα Πολλαπλά πλαίσια, δυναμική ομαδοποίηση, GPU.
Κούμπεφλοου Αγωγοί Kubernetes ML Ανοιχτού κώδικα Από άκρη σε άκρη σε K8, μερικές φορές ιδιότροπο αλλά δυνατό.
Ροή αέρα ή Prefect Ενορχήστρωση γύρω από την εκπαίδευσή σας Ανοιχτού κώδικα Προγραμματισμός, επαναλήψεις, ορατότητα. Λειτουργεί εντάξει.

Αν θέλετε απαντήσεις σε μία γραμμή: PyTorch για έρευνα, TensorFlow για παραγωγή μεγάλων αποστάσεων, scikit-learn για πίνακες, ONNX Runtime για φορητότητα, MLflow για παρακολούθηση. Θα επιστρέψω αργότερα αν χρειαστεί.

Κάτω από το καπό: πώς τα frameworks εκτελούν πραγματικά τους μαθηματικούς σας υπολογισμούς ⚙️

Τα περισσότερα πλαίσια βαθιάς μάθησης συνδυάζουν τρία σημαντικά πράγματα:

  1. Τανσόροι - πολυδιάστατοι πίνακες με κανόνες τοποθέτησης συσκευών και μετάδοσης.

  2. Autodiff - διαφοροποίηση αντίστροφης λειτουργίας για τον υπολογισμό κλίσεων.

  3. Στρατηγική εκτέλεσης - λειτουργία eager vs λειτουργία γραφήματος vs μεταγλώττιση JIT.

  • Το PyTorch έχει προεπιλεγμένη λειτουργία expectant execution και μπορεί να μεταγλωττίσει γραφήματα με το torch.compile για να συνενώσει λειτουργίες και να επιταχύνει τα πράγματα με ελάχιστες αλλαγές στον κώδικα. [1]

  • Το TensorFlow εκτελείται με προεπιλογή και χρησιμοποιεί το tf.function για να ενσωματώσει την Python σε φορητά γραφήματα ροής δεδομένων, τα οποία απαιτούνται για την εξαγωγή SavedModel και συχνά βελτιώνουν την απόδοση. [2]

  • Το JAX βασίζεται σε μετασχηματισμούς που μπορούν να συντεθούν όπως jit , grad , vmap και pmap , μεταγλωττίζοντας μέσω XLA για επιτάχυνση και παραλληλισμό. [3]

Εδώ βρίσκεται η ουσία της απόδοσης: πυρήνες, συγχωνεύσεις, διάταξη μνήμης, μικτή ακρίβεια. Όχι μαγεία - απλώς μηχανική που φαίνεται μαγική. ✨

Προπόνηση vs Συμπερασματολογία: δύο διαφορετικά αθλήματα 🏃♀️🏁

  • Η εκπαίδευση δίνει έμφαση στην απόδοση και τη σταθερότητα. Θέλετε καλή αξιοποίηση, κλιμάκωση διαβάθμισης και κατανεμημένες στρατηγικές.

  • Η συμπερασματική ανάλυση κυνηγά την καθυστέρηση, το κόστος και την ταυτόχρονη χρήση. Θέλετε ομαδοποίηση, κβαντοποίηση και μερικές φορές σύντηξη τελεστών.

Η διαλειτουργικότητα έχει σημασία εδώ:

  • Το ONNX λειτουργεί ως μια κοινή μορφή ανταλλαγής μοντέλων. Το ONNX Runtime εκτελεί μοντέλα από πολλαπλά πλαίσια πηγαίου κώδικα σε CPU, GPU και άλλους επιταχυντές με συνδέσεις γλώσσας για τυπικές στοίβες παραγωγής. [4]

Η κβάντωση, το κλάδεμα και η απόσταξη συχνά προσφέρουν μεγάλες νίκες. Μερικές φορές εξωφρενικά μεγάλες - κάτι που μοιάζει με απάτη, αν και δεν είναι. 😉

Το χωριό MLOps: πέρα ​​από το βασικό πλαίσιο 🏗️

Ακόμα και το καλύτερο υπολογιστικό γράφημα δεν θα σώσει έναν ακατάστατο κύκλο ζωής. Τελικά θα χρειαστείτε:

  • Παρακολούθηση πειραμάτων και μητρώο : ξεκινήστε με το MLflow για την καταγραφή παραμέτρων, μετρήσεων και τεχνουργημάτων· προωθήστε μέσω μητρώου

  • Ορχήστρωση αγωγών και ροής εργασίας : Kubeflow σε Kubernetes ή γενικευμένα προγράμματα όπως Airflow και Prefect

  • Εκδόσεις δεδομένων : Το DVC διατηρεί τα δεδομένα και τα μοντέλα εκδομένα παράλληλα με τον κώδικα

  • Κοντέινερ & ανάπτυξη : Εικόνες Docker και Kubernetes για προβλέψιμα, κλιμακώσιμα περιβάλλοντα

  • Μοντέλα κόμβων : η προεκπαίδευση και η βελτιστοποίηση υπερτερούν των greenfield τις περισσότερες φορές

  • Παρακολούθηση : έλεγχοι καθυστέρησης, απόκλισης και ποιότητας μόλις τα μοντέλα τεθούν σε παραγωγή

Μια γρήγορη ιστορία: μια μικρή ομάδα ηλεκτρονικού εμπορίου ήθελε «ένα ακόμα πείραμα» κάθε μέρα, και μετά δεν μπορούσε να θυμηθεί ποια εκτέλεση χρησιμοποιούσε ποιες λειτουργίες. Πρόσθεσαν το MLflow και έναν απλό κανόνα «προώθηση μόνο από το μητρώο». Ξαφνικά, οι εβδομαδιαίες αξιολογήσεις αφορούσαν αποφάσεις, όχι αρχαιολογία. Το μοτίβο εμφανίζεται παντού.

Διαλειτουργικότητα και φορητότητα: κρατήστε τις επιλογές σας ανοιχτές 🔁

Το κλείδωμα γίνεται αθόρυβα. Αποφύγετε το σχεδιάζοντας για:

  • Διαδρομές εξαγωγής : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Ευελιξία χρόνου εκτέλεσης : ONNX Runtime, TF Lite, Core ML για κινητά ή edge

  • Εμπορευματοποίηση : προβλέψιμοι αγωγοί κατασκευής με εικόνες Docker

  • Ουδετερότητα στην εξυπηρέτηση : η ταυτόχρονη φιλοξενία PyTorch, TensorFlow και ONNX σας κρατάει ειλικρινείς

Η αντικατάσταση ενός επιπέδου εξυπηρέτησης ή η μεταγλώττιση ενός μοντέλου για μια μικρότερη συσκευή θα πρέπει να είναι ενοχλητική, όχι επανεγγραφή.

Επιτάχυνση και κλιμάκωση υλικού: κάντε το γρήγορο χωρίς διακοπές ⚡️

  • Οι GPU κυριαρχούν στα γενικά φόρτα εργασίας εκπαίδευσης χάρη στους εξαιρετικά βελτιστοποιημένους πυρήνες (σκεφτείτε το cuDNN).

  • Η κατανεμημένη εκπαίδευση εμφανίζεται όταν μια μεμονωμένη GPU δεν μπορεί να συμβαδίσει: παραλληλισμός δεδομένων, παραλληλισμός μοντέλου, βελτιστοποιητές sharded.

  • Η μικτή ακρίβεια εξοικονομεί μνήμη και χρόνο με ελάχιστη απώλεια ακρίβειας όταν χρησιμοποιείται σωστά.

Μερικές φορές ο πιο γρήγορος κώδικας είναι αυτός που δεν γράψατε εσείς: χρησιμοποιήστε προ-εκπαιδευμένα μοντέλα και βελτιστοποιήστε τα. Σοβαρά τώρα. 🧠

Διακυβέρνηση, ασφάλεια και κίνδυνος: όχι μόνο γραφειοκρατία 🛡️

Η εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης σε πραγματικούς οργανισμούς σημαίνει ότι πρέπει να σκεφτούμε:

  • Καταγωγή : από πού προήλθαν τα δεδομένα, πώς υποβλήθηκαν σε επεξεργασία και ποια έκδοση μοντέλου είναι ενεργή

  • Αναπαραγωγιμότητα : ντετερμινιστικές κατασκευές, καρφιτσωμένες εξαρτήσεις, αποθηκευτικά στοιχεία τεχνουργημάτων

  • Διαφάνεια και τεκμηρίωση : κάρτες υποδειγμάτων και δηλώσεις δεδομένων

  • Διαχείριση κινδύνου : το Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης παρέχει έναν πρακτικό χάρτη πορείας για τη χαρτογράφηση, τη μέτρηση και τη διαχείριση αξιόπιστων συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης σε όλο τον κύκλο ζωής τους. [5]

Αυτά δεν είναι προαιρετικά σε ρυθμιζόμενους τομείς. Ακόμα και εκτός αυτών, αποτρέπουν τις διακοπές λειτουργίας που προκαλούν σύγχυση και τις αδέξιες συναντήσεις.

Πώς να επιλέξετε: μια λίστα ελέγχου για γρήγορες αποφάσεις 🧭

Αν εξακολουθείτε να κοιτάτε πέντε καρτέλες, δοκιμάστε αυτό:

  1. Κύρια γλώσσα και υπόβαθρο ομάδας

    • Ερευνητική ομάδα με προτεραιότητα την Python: ξεκινήστε με PyTorch ή JAX

    • Μικτή έρευνα και παραγωγή: Το TensorFlow με το Keras είναι μια ασφαλής επιλογή

    • Κλασική ανάλυση ή εστίαση σε πίνακες: scikit-learn συν XGBoost

  2. Στόχος ανάπτυξης

    • Συμπερασματολογία νεφών σε κλίμακα: ONNX Runtime ή Triton, σε κοντέινερ

    • Κινητό ή ενσωματωμένο: TF Lite ή Core ML

  3. Ανάγκες κλίμακας

    • Μία GPU ή σταθμός εργασίας: οποιοδήποτε σημαντικό πλαίσιο DL λειτουργεί

    • Κατανεμημένη εκπαίδευση: επαληθεύστε τις ενσωματωμένες στρατηγικές ή χρησιμοποιήστε το Ray Train

  4. Ωριμότητα MLOps

    • Πρώτες μέρες: MLflow για παρακολούθηση, εικόνες Docker για συσκευασία

    • Ομάδα που αναπτύσσεται: προσθέστε Kubeflow ή Airflow/Prefect για αγωγούς

  5. Απαίτηση φορητότητας

    • Σχέδιο για εξαγωγές ONNX και ένα ουδέτερο επίπεδο εξυπηρέτησης

  6. Στάση κινδύνου

    • Ευθυγράμμιση με τις οδηγίες του NIST, καταγραφή της καταγωγή, επιβολή αξιολογήσεων [5]

Αν το ερώτημα που έχετε στο μυαλό σας παραμένει τι είναι ένα πλαίσιο λογισμικού για την Τεχνητή Νοημοσύνη , είναι το σύνολο των επιλογών που κάνουν αυτά τα στοιχεία της λίστας ελέγχου βαρετά. Το να βαριέσαι είναι καλό.

Συνήθεις ανοησίες και ήπιοι μύθοι 😬

  • Μύθος: Ένα πλαίσιο τα διέπει όλα. Πραγματικότητα: Θα τα συνδυάσετε όλα. Αυτό είναι υγιές.

  • Μύθος: Η ταχύτητα εκπαίδευσης είναι το παν. Το κόστος και η αξιοπιστία της συμπερασματικής ανάλυσης συχνά έχουν μεγαλύτερη σημασία.

  • Κατάλαβα: ξεχνώντας τους αγωγούς δεδομένων. Οι κακές εισροές δεδομένων καταστρέφουν τα καλά μοντέλα. Χρησιμοποιήστε κατάλληλους φορτωτές και επικύρωση.

  • Κατάλαβα: παραλείπω την παρακολούθηση πειράματος. Θα ξεχάσεις ποια εκτέλεση ήταν η καλύτερη. Στο μέλλον θα ενοχληθείς.

  • Μύθος: Η φορητότητα είναι αυτόματη. Οι εξαγωγές μερικές φορές παρουσιάζουν προβλήματα σε προσαρμοσμένες λειτουργίες. Δοκιμάστε το νωρίς.

  • Κατάλαβα: Υπερβολικά επεξεργασμένα MLOps πολύ νωρίς. Κρατήστε το απλό και στη συνέχεια προσθέστε ενορχήστρωση όταν εμφανιστεί πόνος.

  • Ελαφρώς λανθασμένη μεταφορά : σκεφτείτε το σκελετό σας σαν κράνος ποδηλάτου για το μοντέλο σας. Δεν είναι κομψό; Ίσως. Αλλά θα το χάσετε όταν το πεζοδρόμιο σας καλωσορίσει.

Μικρές Συχνές Ερωτήσεις σχετικά με τα frameworks ❓

Ε: Διαφέρει ένα framework από μια βιβλιοθήκη ή μια πλατφόρμα;

  • Βιβλιοθήκη : συγκεκριμένες συναρτήσεις ή μοντέλα που καλείτε.

  • Πλαίσιο : ορίζει τη δομή και τον κύκλο ζωής, συνδέει βιβλιοθήκες.

  • Πλατφόρμα : το ευρύτερο περιβάλλον με υποδομή, εμπειρία χρήστη, χρέωση και διαχειριζόμενες υπηρεσίες.

Ε: Μπορώ να δημιουργήσω Τεχνητή Νοημοσύνη χωρίς πλαίσιο;

Τεχνικά ναι. Πρακτικά, είναι σαν να γράφεις τον δικό σου μεταγλωττιστή για μια ανάρτηση ιστολογίου. Μπορείς, αλλά γιατί.

Ε: Χρειάζομαι και τα δύο, εκπαίδευση και προβολή πλαισίων;

Συχνά ναι. Εκπαιδεύστε σε PyTorch ή TensorFlow, εξαγάγετε σε ONNX, εξυπηρετήστε με Triton ή ONNX Runtime. Οι ραφές υπάρχουν σκόπιμα. [4]

Ε: Πού βρίσκονται οι έγκυρες βέλτιστες πρακτικές;

Το RMF AI του NIST για πρακτικές διαχείρισης κινδύνου, τα έγγραφα προμηθευτών για την αρχιτεκτονική και οι οδηγοί ML των παρόχων cloud αποτελούν χρήσιμες διασταυρώσεις. [5]

Μια γρήγορη ανακεφαλαίωση της φράσης-κλειδιού για λόγους σαφήνειας 📌

Οι άνθρωποι συχνά αναζητούν τι είναι ένα πλαίσιο λογισμικού για την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI), επειδή προσπαθούν να συνδέσουν τις τελείες μεταξύ του ερευνητικού κώδικα και κάτι που μπορεί να αναπτυχθεί. Τι είναι, λοιπόν, ένα πλαίσιο λογισμικού για την Τεχνητή Νοημοσύνη στην πράξη; Είναι το επιμελημένο σύνολο υπολογιστικών μεθόδων, αφαιρέσεων και συμβάσεων που σας επιτρέπει να εκπαιδεύετε, να αξιολογείτε και να αναπτύσσετε μοντέλα με λιγότερες εκπλήξεις, ενώ παράλληλα παίζετε καλά με τους αγωγούς δεδομένων, το υλικό και τη διακυβέρνηση. Αυτό ειπώθηκε τρεις φορές. 😅

Τελικές παρατηρήσεις - Πολύ καιρό δεν το διάβασα 🧠➡️🚀

  • Ένα πλαίσιο λογισμικού για την Τεχνητή Νοημοσύνη σάς παρέχει υποστηρικτικά εργαλεία: τανυστές, αυτόματη διαφορά, εκπαίδευση, ανάπτυξη και εργαλεία.

  • Επιλέξτε ανά γλώσσα, στόχο ανάπτυξης, κλίμακα και βάθος οικοσυστήματος.

  • Αναμένεται να συνδυαστούν στοίβες: PyTorch ή TensorFlow για εκπαίδευση, ONNX Runtime ή Triton για εξυπηρέτηση, MLflow για παρακολούθηση, Airflow ή Prefect για ενορχήστρωση. [1][2][4]

  • Ενσωματώστε νωρίς τη φορητότητα, την παρατηρησιμότητα και τις πρακτικές κινδύνου. [5]

  • Και ναι, αποδεχτείτε τα βαρετά κομμάτια. Η βαρετότητα είναι σταθερή, και τα σταθερά πλοία.

Τα καλά frameworks δεν αφαιρούν την πολυπλοκότητα. Την συγκεντρώνουν έτσι ώστε η ομάδα σας να μπορεί να κινείται πιο γρήγορα με λιγότερες στιγμές oops-moments. 🚢

Αναφορές

[1] PyTorch - Εισαγωγή στο torch.compile (επίσημα έγγραφα): διαβάστε περισσότερα

[2] TensorFlow - Καλύτερη απόδοση με το tf.function (επίσημος οδηγός): διαβάστε περισσότερα

[3] JAX - Γρήγορη εκκίνηση: Πώς να σκέφτεστε στο JAX (επίσημα έγγραφα): διαβάστε περισσότερα

[4] ONNX Runtime - ONNX Runtime για Inferencing (επίσημα έγγραφα): διαβάστε περισσότερα

[5] NIST - Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης (AI RMF 1.0) : διαβάστε περισσότερα

Βρείτε την τελευταία λέξη της Τεχνητής Νοημοσύνης στο επίσημο κατάστημα βοηθών τεχνητής νοημοσύνης

Σχετικά με εμάς

Επιστροφή στο ιστολόγιο