Mis on tehisintellekti tarkvararaamistik?

Mis on tehisintellekti tarkvararaamistik?

Kindel raamistik muudab selle kaose kasutatavaks töövooguks. Selles juhendis selgitame, mis on tehisintellekti tarkvararaamistik , miks see on oluline ja kuidas valida endale sobiv raamistik ilma iga viie minuti tagant kahtlemata. Haara kohv; hoia silmad lahti. ☕️

Artiklid, mida võiksite pärast seda lugeda:

🔗 Mis on masinõpe vs tehisintellekt?
Mõista masinõppesüsteemide ja tehisintellekti peamisi erinevusi.

🔗 Mis on seletatav tehisintellekt
Siit saad teada, kuidas selgitatav tehisintellekt muudab keerulised mudelid läbipaistvaks ja arusaadavaks.

🔗 Mis on humanoidroboti tehisintellekt
Avastage tehisintellekti tehnoloogiaid, mis toetavad inimlaadseid roboteid ja interaktiivset käitumist.

🔗 Mis on tehisintellektis närvivõrk?
Avasta, kuidas närvivõrgud jäljendavad inimese aju teabe töötlemisel.

Mis on tehisintellekti tarkvararaamistik? Lühike vastus 🧩

Tehisintellekti tarkvararaamistik on struktureeritud kogum teeke, käitusaja komponente, tööriistu ja konventsioone, mis aitab teil masinõppe või süvaõppe mudeleid kiiremini ja usaldusväärsemalt luua, treenida, hinnata ja juurutada. See on enamat kui üks teek. Mõelge sellest kui arvamuspõhisest tugistruktuurist, mis annab teile:

  • Tensorite, kihtide, hindajate või torujuhtmete põhiabstraktsioonid

  • Automaatne diferentseerimine ja optimeeritud matemaatilised tuumad

  • Andmesisestuskanalid ja eeltöötlusutiliidid

  • Treeningtsüklid, mõõdikud ja kontrollpunktid

  • Koostöö kiirenditega, näiteks GPU-de ja spetsiaalse riistvaraga

  • Pakendamine, serveerimine ja mõnikord ka katsete jälgimine

Kui raamatukogu on tööriistakomplekt, siis raamistik on töökoda – valgustuse, pinkide ja sildivalmistajaga teeskled, et sa ei vaja seda... kuni sa seda vajad. 🔧

Näete, kuidas ma kordan täpselt fraasi " mis on tehisintellekti tarkvararaamistik" paar korda. See on taotluslik, sest see on küsimus, mille enamik inimesi tegelikult sisestab, kui nad tööriistade labürindis eksivad.

 

Tehisintellekti tarkvara raamistik

Mis teeb tehisintellekti tarkvararaamistikust hea? ✅

Siin on lühike nimekiri, mida ma sooviksin, kui alustaksin nullist:

  • Produktiivne ergonoomika – puhtad API-d, mõistlikud vaikesätted, kasulikud veateated

  • Jõudlus – kiired tuumad, segatud täpsus, graafikute kompileerimine või JIT, kus see aitab

  • Ökosüsteemi sügavus – mudelikeskused, õpetused, eelkoolitatud kaalud, integratsioonid

  • Kaasaskantavus – eksporditeed nagu ONNX, mobiilsed või servakeskkonnad, konteinerisõbralikkus

  • Jälgitavus – mõõdikud, logimine, profileerimine, katsete jälgimine

  • Skaleeritavus - mitme GPU-ga tugi, hajutatud treening, elastne serveerimine

  • Haldus – turvafunktsioonid, versioonimine, päritolu ja dokumendid, mis ei jää teiega hätta

  • Kogukond ja pikaealisus – aktiivsed hooldajad, reaalne omaksvõtt, usaldusväärsed tegevuskavad

Kui need tükid kokku loksuvad, kirjutad vähem liimivat koodi ja teed rohkem tegelikku tehisintellekti. Mis ongi mõte. 🙂

Raamistikutüübid, millega kokku puutute 🗺️

Mitte iga raamistik ei püüa kõike teha. Mõtle kategooriatesse:

  • Süvaõppe raamistikud : tensoroperatsioonid, autodiff, närvivõrgud

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Klassikalised masinõppe raamistikud : torujuhtmed, tunnuste teisendused, hindajad

    • scikit-learn, XGBoost

  • Mudelikeskused ja NLP-virnad : eelkoolitatud mudelid, tokenisaatorid, peenhäälestus

    • Kallistavad Nägu Transformerid

  • Teenuse ja järelduste käituskeskkonnad : optimeeritud juurutamine

    • ONNX käituskeskkond, NVIDIA Tritoni järeldusserver, Ray Serve

  • MLOps ja elutsükkel : jälgimine, pakendamine, torujuhtmed, CI ML-i jaoks

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Ääris- ja mobiilseadmed : väike jalajälg, riistvarasõbralik

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • Riski- ja juhtimisraamistikud : protsess ja kontrollimehhanismid, mitte kood

    • NIST tehisintellekti riskijuhtimise raamistik

Ükski virn ei sobi igale meeskonnale. See on okei.

Võrdlustabel: populaarsed valikud lühidalt 📊

Väikesed veidrused on lisatud, sest päriselu on keeruline. Hinnad muutuvad, aga paljud põhiosad on avatud lähtekoodiga.

Tööriist / virn Parim Hinnaline Miks see toimib
PyTorch Teadlased, Pythoni arendajad Avatud lähtekoodiga Dünaamilised graafikud tunduvad loomulikud; tohutu kogukond. 🙂
TensorFlow + Keras Tootmine mastaabis, platvormideülene Avatud lähtekoodiga Graafirežiim, TF Serving, TF Lite, tahke tööriistariba.
JAX Võimsad kasutajad, funktsioonide teisendused Avatud lähtekoodiga XLA kogumik, puhas matemaatika-keskne aura.
scikit-learn Klassikaline masinõpe, tabelina esitatud andmed Avatud lähtekoodiga Torujuhtmed, mõõdikud, hinnangu API vaid klõpsudega.
XGBoost Struktureeritud andmed, edukad lähtetasemed Avatud lähtekoodiga Regulaarne võimendamine, mis sageli lihtsalt võidab.
Kallistavad Nägu Transformerid NLP, visioon, hajumine koos keskpunkti juurdepääsuga Enamasti avatud Eeltreenitud mudelid + tokeniseerijad + dokumentatsioon, vau.
ONNX-i käitusaeg Kaasaskantavus, segaraamistikud Avatud lähtekoodiga Ekspordi üks kord, tööta kiiresti mitmes serveris. [4]
MLflow Katse jälgimine, pakendamine Avatud lähtekoodiga Reprodutseeritavus, mudeliregister, lihtsad API-d.
Ray + Ray Serve Hajutatud koolitus + serveerimine Avatud lähtekoodiga Skaleerib Pythoni töökoormusi; toetab mikropartiide tegemist.
NVIDIA Triton Suure läbilaskevõimega järeldus Avatud lähtekoodiga Mitmeraamistik, dünaamiline partiide töötlus, GPU-d.
Kubeflow Kubernetesi masinõppe torujuhtmed Avatud lähtekoodiga K8-del otsast lõpuni, kohati pirtsakas, aga tugev.
Õhuvool või prefekt Orkestreerimine teie treeningu ümber Avatud lähtekoodiga Ajastamine, uuesti proovimine, nähtavus. Töötab hästi.

Kui ihkad ühelaelisi vastuseid: PyTorch uuringuteks, TensorFlow pikamaa tootmiseks, scikit-learn tabelite jaoks, ONNX Runtime kaasaskantavuse tagamiseks, MLflow jälgimiseks. Vajadusel pöördun hiljem tagasi.

Kapoti all: kuidas raamistikud teie matemaatikat tegelikult juhivad ⚙️

Enamik süvaõppe raamistikke žongleerib kolme suure asjaga:

  1. Tensorid - mitmemõõtmelised massiivid koos seadmete paigutuse ja edastamise reeglitega.

  2. Autodiff – gradientide arvutamiseks pöördrežiimis diferentseerimine.

  3. Täitmisstrateegia - innukas režiim vs graafiline režiim vs JIT-kompileerimine.

  • PyTorch kasutab vaikimisi kiiret täitmist ja suudab torch.compile'iga , et ühendada toiminguid ja kiirendada asju minimaalsete koodimuudatustega. [1]

  • TensorFlow töötab vaikimisi innukalt ja kasutab tf.function funktsiooni Pythoni kaasaskantavateks andmevoograafideks esitamiseks, mis on SavedModeli eksportimiseks vajalikud ja parandavad sageli jõudlust. [2]

  • JAX toetub kompileeritavatele teisendustele nagu jit , grad , vmap ja pmap , kompileerides kiirendamise ja paralleelsuse saavutamiseks XLA kaudu. [3]

Siin elab jõudlus: tuumad, fusioonid, mälu paigutus, segatud täpsus. Mitte maagia - lihtsalt maagiline inseneritöö. ✨

Treening vs järelduste tegemine: kaks erinevat spordiala 🏃♀️🏁

  • Koolitus rõhutab läbilaskevõimet ja stabiilsust. Soovite head kasutusastet, gradientskaleerimist ja hajutatud strateegiaid.

  • Järeldamine ajab taga latentsust, kulu ja samaaegsust. Vaja läheb partiidena töötlust, kvantimist ja mõnikord ka operaatorite liitmist.

Koostalitlusvõime on siin oluline:

  • ONNX toimib tavalise mudelivahetusvorminguna; ONNX Runtime käitab mudeleid mitmest lähtekoodiraamistikust protsessorite, graafikaprotsessorite ja muude kiirendite vahel, kasutades keelelisi sidemeid tüüpiliste tootmispinude jaoks. [4]

Kvantimine, pügamine ja destilleerimine annavad sageli suuri võite. Mõnikord naeruväärselt suuri - mis tundub petmisena, kuigi see pole seda. 😉

MLOpsi küla: põhiraamistikust kaugemal 🏗️

Isegi parim arvutusgraaf ei päästa segast elutsüklit. Lõpuks tahate te:

  • Katse jälgimine ja register : alustage parameetrite, mõõdikute ja artefaktide logimiseks MLflow'ga; edastage registri kaudu.

  • Torujuhtmed ja töövoo orkestreerimine : Kubeflow Kubernetesil või üldised platvormid nagu Airflow ja Prefect

  • Andmete versioonimine : DVC hoiab andmeid ja mudeleid koos koodiga versioonituna

  • Konteinerid ja juurutamine : Dockeri kujutised ja Kubernetes ennustatavate ja skaleeritavate keskkondade jaoks

  • Mudelikeskused : eelkoolitus ja seejärel peenhäälestus edestavad enamasti uut süsteemi

  • Jälgimine : latentsus, triiv ja kvaliteedikontrollid pärast mudelite tootmisse jõudmist

Kiire anekdoot: väike e-kaubanduse meeskond tahtis iga päev „veel ühte katset“, kuid ei suutnud siis meenutada, milline katse milliseid funktsioone kasutas. Nad lisasid MLflow ja lihtsa reegli „edenda ainult registrist“. Järsku keskendusid iganädalased ülevaated otsustele, mitte arheoloogiale. Muster ilmneb kõikjal.

Koostalitlusvõime ja kaasaskantavus: hoia oma valikud avatuna 🔁

Kinnijäämine hiilib vaikselt ligi. Väldi seda, planeerides ette:

  • Eksporditeed : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Käitusaja paindlikkus : ONNX Runtime, TF Lite, Core ML mobiilseadmetele või servale

  • Konteineriseerimine : ennustatavad Dockeri kujutistega ehitustorustikud

  • Neutraalsuse säilitamine : PyTorchi, TensorFlow' ja ONNX-i kõrvuti majutamine hoiab teid ausana

Teenindava kihi väljavahetamine või mudeli kompileerimine väiksemale seadmele peaks olema tüütu, mitte ümberkirjutamine.

Riistvaraline kiirendus ja skaleerimine: muutke see kiireks ilma rebenditeta ⚡️

  • GPU-d üldise treeningkoormuse üle.

  • Hajutatud treening ilmneb siis, kui üks GPU ei suuda sammu pidada: andmete paralleelsus, mudeli paralleelsus, killustunud optimeerijad.

  • Segatud täpsus säästab mälu ja aega minimaalse täpsuskaoga, kui seda õigesti kasutada.

Mõnikord on kiireim kood see, mida sa ise ei kirjutanud: kasuta eelnevalt treenitud mudeleid ja viimistle neid. Tõsiselt. 🧠

Juhtimine, ohutus ja risk: mitte ainult paberimajandus 🛡️

Tehisintellekti rakendamine reaalsetes organisatsioonides tähendab mõtlemist järgmisele:

  • Päritolu : kust andmed pärinevad, kuidas neid töödeldi ja milline mudeli versioon on aktiivne

  • Reprodutseeritavus : deterministlikud järgud, kinnitatud sõltuvused, artefaktide salvestusruumid

  • Läbipaistvus ja dokumentatsioon : näidiskaardid ja andmeväljavõtted

  • Riskijuhtimine : NISTi tehisintellekti riskijuhtimise raamistik pakub praktilist tegevuskava usaldusväärsete tehisintellekti süsteemide kaardistamiseks, mõõtmiseks ja haldamiseks kogu nende elutsükli vältel. [5]

Need ei ole reguleeritud valdkondades valikulised. Isegi väljaspool neid hoiavad need ära segadust tekitavad katkestused ja ebamugavad kohtumised.

Kuidas valida: kiire otsustuskontrollnimekiri 🧭

Kui sa ikka veel viit vahelehte jõllitad, proovi seda:

  1. Põhikeel ja meeskonna taust

    • Python-esimene uurimisrühm: alustage PyTorchi või JAX-iga

    • Segatud uurimistöö ja tootmine: TensorFlow koos Kerasega on kindel valik

    • Klassikaline analüüs või tabelitele keskendumine: scikit-learn pluss XGBoost

  2. Juurutamise sihtmärk

    • Pilvepõhiste järelduste tegemine suures mahus: ONNX Runtime või Triton, konteinerdatud

    • Mobiilne või sisseehitatud: TF Lite või Core ML

  3. Skaalavajadused

    • Üks GPU või tööjaam: iga suurem DL-raamistik töötab

    • Hajutatud koolitus: kontrollige sisseehitatud strateegiaid või kasutage Ray Traini

  4. MLOpsi küpsus

    • Algusaastad: MLflow jälgimiseks, Dockeri pildid pakendamiseks

    • Kasvav meeskond: lisage torujuhtmete jaoks Kubeflow või Airflow/Prefect

  5. Kaasaskantavuse nõue

    • ONNX-i eksportide ja neutraalse teeninduskihi plaan

  6. Riskipositsioon

    • Kooskõla NIST-i suunistega, dokumenteeri päritolu, jõusta läbivaatamised [5]

Kui teie peas on endiselt küsimus, mis on tehisintellekti tarkvararaamistik , siis on see valikute kogum, mis muudab need kontrollnimekirja punktid igavaks. Igavus on hea.

Levinud vead ja kerged müüdid 😬

  • Müüt: üks raamistik valitseb kõiki. Tegelikkus: sa segad ja sobitad asju. See on tervislik.

  • Müüt: treeningu kiirus on kõik. Järelduste maksumus ja usaldusväärsus on sageli olulisemad.

  • Sain aru: andmekanalid ununen. Halb sisend hävitab head mudelid. Kasuta korralikke laadureid ja valideerimist.

  • Sain aru: katse jälgimine jäi vahele. Sa unustad, milline katse oli parim. Tulevikus oled sa pahane.

  • Müüt: kaasaskantavus on automaatne. Ekspordid võivad kohandatud toimingute korral mõnikord katkeda. Testi varakult.

  • Sain aru: MLOps-id tehti liiga vara üleprojekteerituks. Hoia asjad lihtsana ja lisa orkestreerimine siis, kui probleem ilmneb.

  • Veidi vigane metafoor : kujutle oma raamistikku kui oma mudeli jalgrattakiivrit. Kas pole stiilne? Võib-olla. Aga sa igatsed seda, kui kõnnitee tere ütleb.

Mini KKK raamistike kohta ❓

K: Kas raamistik erineb teegist või platvormist?

  • Teek : konkreetsed funktsioonid või mudelid, mida te kutsute.

  • Raamistik : määratleb struktuuri ja elutsükli, lisab teekidesse pluginad.

  • Platvorm : laiem keskkond koos infrastruktuuri, kasutajakogemuse, arvelduse ja hallatud teenustega.

K: Kas ma saan tehisintellekti luua ilma raamistikuta?

Tehniliselt võttes jah. Praktiliselt on see nagu oma blogipostituse kompilaatori kirjutamine. Saad küll, aga miks.

K: Kas mul on vaja nii koolitus- kui ka teenindusraamistikke?

Tihti jah. Treeni PyTorchis või TensorFlow's, ekspordi ONNX-i, serveeri Tritoni või ONNX Runtime'iga. Õmblused on seal meelega. [4]

K: Kus autoriteetsed parimad tavad toimivad?

NISTi tehisintellekti riskijuhtimistavade riskijuhtimise raamistik (RMF), arhitektuuri tarnijate dokumendid ja pilveteenuse pakkujate masinõppe juhendid on kasulikud ristkontrollideks. [5]

Märksõna kiire kokkuvõte selguse huvides 📌

Inimesed otsivad sageli tehisintellekti tarkvararaamistikku, kuna nad üritavad ühendada uurimiskoodi ja midagi juurutatavat. Mis on siis tehisintellekti tarkvararaamistik praktikas? See on arvutuste, abstraktsioonide ja konventsioonide kureeritud kogum, mis võimaldab teil mudeleid treenida, hinnata ja juurutada vähemate üllatustega, mängides samal ajal kenasti andmekanalite, riistvara ja juhtimisega. Nii, kolm korda öeldud. 😅

Lõppsõna - liiga pikk aeg, ma ei lugenud seda 🧠➡️🚀

  • Tehisintellekti tarkvararaamistik pakub teile arvamuspõhiseid tugistruktuure: tensorid, automaatne diferentseerimine, treenimine, juurutamine ja tööriistad.

  • Vali keele, juurutamiseesmärgi, ulatuse ja ökosüsteemi sügavuse järgi.

  • Eeldatakse virnade segamist: PyTorch või TensorFlow treenimiseks, ONNX Runtime või Triton teenindamiseks, MLflow jälgimiseks, Airflow või Prefect orkestreerimiseks. [1][2][4]

  • Võtke kaasaskantavuse, jälgitavuse ja riskijuhtimise tavad juba varakult kasutusele. [5]

  • Ja jah, võta igavad osad omaks. Igav on stabiilne ja stabiilsed laevad.

Head raamistikud ei kõrvalda keerukust. Need koondavad selle kokku, et teie meeskond saaks kiiremini ja vähemate ootamatusteta tegutseda. 🚢

Viited

[1] PyTorch - Sissejuhatus torch.compile'i (ametlik dokumentatsioon): loe edasi

[2] TensorFlow – parem jõudlus funktsiooniga tf.function (ametlik juhend): loe edasi

[3] JAX - Kiirjuhend: Kuidas mõelda JAX-is (ametlik dokumentatsioon): loe edasi

[4] ONNX Runtime - ONNX Runtime järeldamiseks (ametlik dokumentatsioon): loe edasi

[5] NIST – tehisintellekti riskijuhtimise raamistik (AI RMF 1.0) : loe edasi

Leia uusim tehisintellekt ametlikust tehisintellekti abilise poest

Meist

Tagasi blogisse