Што е софтверска рамка за вештачка интелигенција?

Што е софтверска рамка за вештачка интелигенција?

Солидна рамка го претвора тој хаос во употреблив работен тек. Во ова упатство, ќе разоткриеме што е софтверска рамка за вештачка интелигенција , зошто е важна и како да изберете една без да се двоумите на секои пет минути. Земете кафе; држете ги јазичињата отворени. ☕️

Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа:

🔗 Што е машинско учење наспроти вештачка интелигенција
Разберете ги клучните разлики помеѓу системите за машинско учење и вештачката интелигенција.

🔗 Што е објаснива вештачка интелигенција
Научете како објаснетата вештачка интелигенција ги прави сложените модели транспарентни и разбирливи.

🔗 Што е вештачка интелигенција на хуманоиден робот
Истражете ги технологиите за вештачка интелигенција кои ги напојуваат роботите слични на луѓе и интерактивното однесување.

🔗 Што е невронска мрежа во вештачката интелигенција
Откријте како невронските мрежи го имитираат човечкиот мозок за обработка на информации.

Што е софтверска рамка за вештачка интелигенција? Краткиот одговор 🧩

Софтверската рамка за вештачка интелигенција е структуриран пакет од библиотеки, компоненти за извршување, алатки и конвенции што ви помага да градите, обучувате, оценувате и распоредувате модели за машинско учење или длабинско учење побрзо и посигурно. Тоа е повеќе од една библиотека. Замислете ја како тврдоглава основа што ви дава:

  • Основни апстракции за тензори, слоеви, проценувачи или цевководи

  • Автоматска диференцијација и оптимизирани математички јадра

  • Цевки за внесување податоци и алатки за претходна обработка

  • Јамки за обука, метрики и контролни точки

  • Интеракција со забрзувачи како што се графички процесори и специјализиран хардвер

  • Пакување, сервирање, а понекогаш и следење на експерименти

Ако библиотеката е комплет алатки, рамката е работилница - со осветлување, клупи и машина за етикети за која ќе се преправате дека не ви требаат… сè додека не ви требаат. 🔧

Ќе ме видите како ја повторувам фразата „што е софтверска рамка за вештачка интелигенција“ неколку пати. Тоа е намерно, бидејќи тоа е прашањето што повеќето луѓе всушност го пишуваат кога се изгубени во лавиринтот со алатки.

Што прави софтверскиот фрејмворк добар за вештачка интелигенција? ✅

Еве ја кратката листа што би ја сакал ако почнам од нула:

  • Продуктивна ергономија - чисти API-ја, разумни стандардни поставки, корисни пораки за грешки

  • Перформанси - брзи јадра, мешана прецизност, компилација на графикони или JIT каде што помага

  • Длабочина на екосистемот - центри на модели, упатства, претходно обучени тежини, интеграции

  • Преносливост - извозни патеки како ONNX, мобилни или рабни извршувања, леснотија на користење на контејнери

  • Набљудливост - метрика, евидентирање, профилирање, следење на експерименти

  • Скалабилност - повеќе графички процесори, дистрибуирана обука, еластично сервисирање

  • Управување - безбедносни карактеристики, версионирање, лоза и документи кои не ве занемаруваат

  • Заедница и долговечност - активни одржувачи, усвојување во реалниот свет, веродостојни мапи на патот

Кога тие парчиња ќе кликнат, пишувате помалку леплив код и правите повеќе вистинска вештачка интелигенција. Што е поентата. 🙂

Видови рамки на кои ќе наидете 🗺️

Не секоја рамка се обидува да направи сè. Размислете во категории:

  • Рамки за длабинско учење : тензорски операции, автодиференција, невронски мрежи

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Класични ML рамки : цевководи, трансформации на карактеристики, проценувачи

    • scikit-learn, XGBoost

  • Моделски хабови и NLP стекови : претходно обучени модели, токенизери, фино подесување

    • Трансформери со прегрнување на лице

  • Времиња на извршување на сервисирање и инференција : оптимизирано распоредување

    • ONNX Runtime, NVIDIA Triton Inference Server, Ray Serve

  • MLOps и животен циклус : следење, пакување, цевководи, CI за ML

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Edge и мобилни уреди : мали димензии, прилагодени за хардвер

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • Рамки за ризик и управување : процес и контроли, а не код

    • NIST рамка за управување со ризик од вештачка интелигенција

Ниту еден единствен стек не одговара на секој тим. Во ред е.

Табела за споредба: популарни опции на прв поглед 📊

Вклучени се мали необичности бидејќи реалниот живот е хаотичен. Цените се менуваат, но многу основни делови се со отворен код.

Алатка / Стек Најдобро за Премногу скапо Зошто функционира
PyTorch Истражувачи, развивачи на Pythonic Отворен код Динамичките графикони се чувствуваат природно; огромна заедница. 🙂
TensorFlow + Keras Производство на големо, на повеќе платформи Отворен код Графички режим, TF сервисирање, TF Lite, солидна алатка.
JAX Моќни корисници, трансформации на функции Отворен код XLA компилација, чиста атмосфера насочена кон математиката на прво место.
scikit-learn Класичен ML, табеларни податоци Отворен код Цевководи, метрики, API за проценувачи само кликаат.
XGBoost Структурирани податоци, победнички основни линии Отворен код Регуларно засилување кое честопати само победува.
Трансформери со прегрнување на лице НЛП, визија, дифузија со пристап до центар Претежно отворено Претходно обучени модели + токенизери + документи, воодушевувачки.
ONNX Runtime Преносливост, мешани рамки Отворен код Извоз еднаш, работи брзо на многу бекенди. [4]
MLflow Следење на експерименти, пакување Отворен код Репродуктивност, регистар на модели, едноставни API-ја.
Реј + Реј Серв Дистрибуирана обука + сервирање Отворен код Скалира работни оптоварувања на Python; служи за микро-бечирање.
NVIDIA Тритон Заклучок со висок проток Отворен код Мулти-фрејмворк, динамичко групирање, графички процесори.
Кубефлоу Кубернетес ML цевководи Отворен код Целосно на K8, понекогаш пребирливи, но силни.
Проток на воздух или префект Оркестрација околу вашиот тренинг Отворен код Закажување, повторни обиди, видливост. Работи добро.

Ако ви требаат одговори во еден ред: PyTorch за истражување, TensorFlow за производство на долги релации, scikit-learn за табеларно, ONNX Runtime за преносливост, MLflow за следење. Ќе се вратам подоцна доколку е потребно.

Под хаубата: како рамки всушност ја извршуваат вашата математика ⚙️

Повеќето рамки за длабоко учење жонглираат со три големи работи:

  1. Тензори - повеќедимензионални низи со правила за поставување на уреди и емитување.

  2. Автоматско разликување - диференцијација во обратен режим за пресметување на градиенти.

  3. Стратегија за извршување - режим на егзекуција наспроти графички режим наспроти JIT компилација.

  • PyTorch по дифолт се подесува на брзо извршување и може да компајлира графикони со torch.compile за да ги спои операциите и да ги забрза работите со минимални промени во кодот. [1]

  • TensorFlow работи со полна пареа по дифолт и користи tf.function за да го постави Python во преносни графикони на проток на податоци, кои се потребни за извоз на SavedModel и често ги подобруваат перформансите. [2]

  • JAX се потпира на композитни трансформации како jit , grad , vmap и pmap , компајлирајќи преку XLA за забрзување и паралелизам. [3]

Тука е местото каде што живеат перформансите: јадра, фузии, распоред на меморијата, мешана прецизност. Не магија - само инженерство кое изгледа магично. ✨

Тренинг наспроти инференција: два различни спорта 🏃♀️🏁

  • Обуката нагласува пропусен опсег и стабилност. Потребна ви е добра искористеност, градиентно скалирање и дистрибуирани стратегии.

  • Инференцијата ги брка латенцијата, цената и конкурентноста. Потребни ви се групирање во групи, квантизација, а понекогаш и фузија на оператори.

Интероперабилноста е важна тука:

  • ONNX делува како вообичаен формат за размена на модели; ONNX Runtime извршува модели од повеќе изворни рамки низ процесори, графички процесори и други забрзувачи со јазични поврзувања за типични производствени стекови. [4]

Квантизацијата, кастрењето и дестилацијата честопати носат големи победи. Понекогаш смешно големи - што се чини како измама, иако не е. 😉

Селото MLOps: надвор од основната рамка 🏗️

Дури и најдобриот пресметковен графикон нема да спаси неуреден животен циклус. На крајот ќе посакате:

  • Следење на експерименти и регистар : започнете со MLflow за евидентирање на параметри, метрики и артефакти; промовирајте преку регистар

  • Оркестрација на цевководи и работен тек : Kubeflow на Kubernetes или генералисти како Airflow и Prefect

  • Верзионирање на податоци : DVC ги чува податоците и моделите верзионирани заедно со кодот.

  • Контејнери и распоредување : Docker слики и Kubernetes за предвидливи, скалабилни средини

  • Моделни хабови : претходното тренирање, а потоа финото подесување, почесто ги надминува гринфилд моделите

  • Мониторинг : латентност, отстапување и проверки на квалитетот откако моделите ќе влезат во производство

Кратка теренска анегдота: мал тим за е-трговија сакал „уште еден експеримент“ секој ден, а потоа не можел да се сети кој циклус ги користел кои функции. Додале MLflow и едноставно правило „промовирање само од регистар“. Одеднаш, неделните прегледи се однесувале на одлуки, а не на археологија. Моделот се појавува насекаде.

Интероперабилност и преносливост: држете ги вашите опции отворени 🔁

Заклучувањето се случува тивко. Избегнете го со планирање за:

  • Патеки за извоз : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Флексибилност во времето на извршување : ONNX Runtime, TF Lite, Core ML за мобилни уреди или Edge

  • Контејнеризација : предвидливи цевководи за градење со слики од Docker

  • Неутралност на услугата : хостирањето на PyTorch, TensorFlow и ONNX рамо до рамо ве одржува искрени.

Заменувањето на слој за сервер или компајлирањето модел за помал уред треба да биде досадно, а не препишување.

Хардверско забрзување и скалирање: направете го брзо без прекини ⚡️

  • Графичките процесори доминираат во општите оптоварувања за обука благодарение на високо оптимизираните јадра (замислете cuDNN).

  • Дистрибуираната обука се појавува кога една графичка картичка не може да продолжи: паралелизам на податоци, паралелизам на модели, расцепени оптимизатори.

  • Мешаната прецизност заштедува меморија и време со минимална загуба на точност кога се користи правилно.

Понекогаш најбрзиот код е кодот што не сте го напишале вие: користете претходно обучени модели и дотерајте ги. Сериозно. 🧠

Управување, безбедност и ризик: не само документација 🛡️

Воведувањето на вештачката интелигенција во реални организации значи размислување за:

  • Линеарност : од каде доаѓаат податоците, како се обработени и која верзија на моделот е активна

  • Репродуктивност : детерминистички градби, закачени зависности, складишта на артефакти

  • Транспарентност и документација : модел картички и извештаи за податоци

  • Управување со ризици : Рамката за управување со ризици од вештачка интелигенција обезбедува практична мапа на патот за мапирање, мерење и управување со доверливи системи за вештачка интелигенција низ целиот животен циклус. [5]

Овие не се опционални во регулираните домени. Дури и надвор од нив, тие спречуваат збунувачки прекини и незгодни состаноци.

Како да изберете: листа за брза одлука 🧭

Ако сè уште гледате во пет јазичиња, пробајте го ова:

  1. Примарен јазик и тимска позадина

    • Истражувачки тим кој е на прво место во Python: започнете со PyTorch или JAX

    • Мешано истражување и производство: TensorFlow со Keras е сигурен избор

    • Класична аналитика или табеларен фокус: scikit-learn плус XGBoost

  2. Цел за распоредување

    • Заклучок за облаците во размер: ONNX Runtime или Triton, контејнеризиран

    • Мобилен или вграден: TF Lite или Core ML

  3. Потреби за скалирање

    • Една графичка картичка или работна станица: секоја главна рамка за DL работи

    • Дистрибуирана обука: проверете ги вградените стратегии или користете Ray Train

  4. Зрелост на MLOps

    • Рани денови: MLflow за следење, Docker слики за пакување

    • Растечки тим: додадете Kubeflow или Airflow/Prefect за цевководи

  5. Барање за преносливост

    • План за ONNX извози и неутрален слој за сервисирање

  6. Ризична положба

    • Усогласување со упатствата на NIST, документирање на потеклото, спроведување на прегледи [5]

Ако прашањето во вашата глава останува што е софтверска рамка за вештачка интелигенција , тогаш токму множеството избори ги прават тие ставки од листата здодевни. Досадата е добра.

Чести заблуди и благи митови 😬

  • Мит: една рамка ги владее сите. Реалност: ќе ги комбинирате. Тоа е здраво.

  • Мит: брзината на обука е сè. Трошоците за инференција и сигурноста честопати се поважни.

  • Фатив: заборавање на каналите за податоци. Лошиот влез ги поништува добрите модели. Користете соодветни вчитувачи и валидација.

  • Фатив: го прескокнувам следењето на експериментот. Ќе заборавиш кое извршување било најдобро. Иднина - ќе се изнервираш.

  • Мит: преносливоста е автоматска. Извозите понекогаш се расипуваат кај прилагодените операции. Тестирајте рано.

  • Фала ти: премногу брзо ги изменив MLO-ата. Држете го едноставно, а потоа додадете оркестрација кога ќе се појави болка.

  • Малку погрешна метафора : замислете ја вашата рамка како велосипедска кацига за вашиот модел. Не е стилска? Можеби. Но, ќе ја пропуштите кога тротоарот ќе ве поздрави.

Мини ЧПП за рамки ❓

П: Дали рамката е различна од библиотеката или платформата?

  • Библиотека : специфични функции или модели што ги повикувате.

  • Рамка : дефинира структура и животен циклус, вклучува библиотеки.

  • Платформа : пошироката околина со инфраструктура, UX, наплата и управувани услуги.

П: Може ли да градам вештачка интелигенција без рамка?

Технички да. Практично, тоа е како да пишувате свој компајлер за блог пост. Можете, но зошто.

П: Дали ми се потребни и рамки за обука и рамки за сервисирање?

Честопати да. Тренирај во PyTorch или TensorFlow, експортирај во ONNX, послужи со Triton или ONNX Runtime. Споевите се таму намерно. [4]

П: Каде живеат авторитативните најдобри практики?

RMF на вештачката интелигенција на NIST за практики за ризик; документација на добавувачи за архитектура; водичите за машинско учење на давателите на услуги во облак се корисни вкрстени проверки. [5]

Краток преглед на клучниот израз за јасност 📌

Луѓето често бараат што е софтверска рамка за вештачка интелигенција бидејќи се обидуваат да ги поврзат точките помеѓу истражувачкиот код и нешто што може да се распореди. Значи, што е софтверска рамка за вештачка интелигенција во пракса? Тоа е куриран пакет од пресметки, апстракции и конвенции што ви овозможува да тренирате, оценувате и распоредувате модели со помалку изненадувања, додека играте добро со каналите за податоци, хардверот и управувањето. Еве, кажано трипати. 😅

Заклучоци - Предолго време не го прочитав 🧠➡️🚀

  • Софтверската рамка за вештачка интелигенција ви дава претпоставени скелиња: тензори, автодиференција, обука, распоредување и алатки.

  • Изберете по јазик, цел на распоредување, обем и длабочина на екосистемот.

  • Очекувајте мешање на стекови: PyTorch или TensorFlow за обука, ONNX Runtime или Triton за сервирање, MLflow за следење, Airflow или Prefect за оркестрирање. [1][2][4]

  • Внимавајте на преносливоста, видливоста и практиките за ризик рано. [5]

  • И да, прифати ги здодевните делови. Здодевноста е стабилна, а бродовите се стабилни.

Добрите рамки не ја отстрануваат сложеноста. Тие ја собираат за да може вашиот тим да се движи побрзо со помалку моменти на „упс“. 🚢

Референци

[1] PyTorch - Вовед во torch.compile (официјална документација): прочитај повеќе

[2] TensorFlow - Подобри перформанси со tf.function (официјален водич): прочитај повеќе

[3] JAX - Брз почеток: Како да размислувате во JAX (официјални документи): прочитајте повеќе

[4] ONNX Runtime - ONNX Runtime за инференцирање (официјални документи): прочитај повеќе

[5] NIST - Рамка за управување со ризик од вештачка интелигенција (AI RMF 1.0) : прочитај повеќе

Пронајдете ја најновата вештачка интелигенција во официјалната продавница за асистенти за вештачка интелигенција

За нас

Назад кон блогот