Шта је софтверски оквир за вештачку интелигенцију?

Шта је софтверски оквир за вештачку интелигенцију?

Чврст фрејмворк претвара тај хаос у употребљив ток рада. У овом водичу ћемо објаснити шта је софтверски фрејмворк за вештачку интелигенцију , зашто је важан и како га одабрати без преиспитивања сваких пет минута. Узмите кафу; држите картице отвореним. ☕️

Чланци које бисте можда желели да прочитате након овог:

🔗 Шта је машинско учење наспрам вештачке интелигенције
Разумети кључне разлике између система машинског учења и вештачке интелигенције.

🔗 Шта је објашњива вештачка интелигенција
Сазнајте како објашњива вештачка интелигенција чини сложене моделе транспарентним и разумљивим.

🔗 Шта је хуманоидни роботски вештачки интелект
Истражите технологије вештачке интелигенције које покрећу роботе сличне људима и интерактивно понашање.

🔗 Шта је неуронска мрежа у вештачкој интелигенцији
Откријте како неуронске мреже имитирају људски мозак у процесу обраде информација.

Шта је софтверски оквир за вештачку интелигенцију? Кратак одговор 🧩

Софтверски оквир за вештачку интелигенцију је структурирани пакет библиотека, компоненти за извршавање, алата и конвенција који вам помаже да брже и поузданије градите, тренирате, процењујете и примењујете моделе машинског или дубоког учења. То је више од једне библиотеке. Замислите то као скелу која вам пружа:

  • Основне апстракције за тензоре, слојеве, естиматоре или цевоводе

  • Аутоматско диференцирање и оптимизована математичка језгра

  • Цевоводи за унос података и услужни програми за претходну обраду

  • Петље за обуку, метрике и контролне тачке

  • Интероперација са акцелераторима попут графичких процесора и специјализованог хардвера

  • Паковање, сервирање, а понекад и праћење експеримената

Ако је библиотека комплет алата, онда је оквир радионица - са осветљењем, клупама и машином за етикетирање, правити ћете се да вам не треба... док вам не буде потребна. 🔧

Видећете да неколико пута „шта је софтверски оквир за вештачку интелигенцију“

Шта чини добар софтверски оквир за вештачку интелигенцију? ✅

Ево кратке листе коју бих желео када бих почео од нуле:

  • Продуктивна ергономија - чисти API-ји, разумна подразумевана подешавања, корисне поруке о грешкама

  • Перформансе - брза језгра, мешовита прецизност, компајлирање графова или JIT где је то корисно

  • Дубина екосистема - чворишта модела, туторијали, претходно обучене тежине, интеграције

  • Преносивост - путеви извоза као што су ONNX, мобилна или edge времена извршавања, прилагођеност контејнерима

  • Видљивост - метрике, евидентирање, профилисање, праћење експеримената

  • Скалабилност - више графичких процесора, дистрибуирано тренирање, еластично сервирање

  • Управљање - безбедносне функције, верзирање, порекло и документи који вас не заварају

  • Заједница и дуговечност - активни одржаваоци, усвајање у стварном свету, кредибилне мапе пута

Када се ти делови сложе, пишете мање кода за „лепљење“ и више се бавите стварном вештачком интелигенцијом. Што је и поента. 🙂

Врсте оквира на које ћете наићи 🗺️

Не покушава сваки фрејмворк да уради све. Размишљајте у категоријама:

  • Оквири дубоког учења : тензорске операције, аутоматско диференцирање, неуронске мреже

    • ПајТорч, ТензорФлоу, ЏЕКС

  • Класични ML оквири : цевоводи, трансформације карактеристика, процењивачи

    • scikit-learn, XGBoost

  • Чворишта модела и NLP стекови : претходно обучени модели, токенизатори, фино подешавање

    • Трансформери за загрљај лица

  • Времена извршавања и закључивања : оптимизовано распоређивање

    • ONNX Runtime, NVIDIA Triton Inference Server, Ray Serve

  • MLOps и животни циклус : праћење, паковање, цевоводи, CI за машинско учење

    • МЛфлоу, Кубефлоу, Апач Еирфлоу, Префект, ДВЦ

  • Edge & мобилни : мали простор, прилагођен хардверу

    • ТенсорФлоу Лајт, Цоре МЛ

  • Оквири за ризик и управљање : процес и контроле, а не код

    • Оквир за управљање ризицима NIST-а у вези са вештачком интелигенцијом

Ниједан стек не одговара сваком тиму. У реду је.

Табела за поређење: популарне опције на први поглед 📊

Ситне необичности су укључене јер је стварни живот неуредан. Цене се мењају, али многи основни делови су отвореног кода.

Алат / стек Најбоље за Приближно скупо Зашто то функционише
ПајТорч Истраживачи, програмери Пајтоника Отворени код Динамички графикони делују природно; огромна заједница. 🙂
ТензорФлоу + Керас Производња у великим размерама, на више платформи Отворени код Графички режим, ТФ сервирање, ТФ Лите, чврсти алати.
ЏЕКС Напредни корисници, трансформације функција Отворени код XLA компилација, чиста атмосфера усмерена на математику.
scikit-learn Класично машинско учење, табеларни подаци Отворени код Цевоводи, метрике, API за процену - само кликови.
XGBoost Структурирани подаци, победничке основе Отворени код Регуларизовано појачавање које често једноставно побеђује.
Трансформери за загрљај лица НЛП, визија, дифузија са приступом чворишту Углавном отворено Преттренирани модели + токенизатори + документација, вау.
ONNX Runtime Преносивост, мешовити оквири Отворени код Извези једном, брзо ради на многим серверским системима. [4]
МЛфлоу Праћење експеримента, паковање Отворени код Репродуктивност, регистар модела, једноставни API-ји.
Реј + Реј Серв Дистрибуирана обука + сервирање Отворени код Скалира Пајтон радна оптерећења; служи за микро-батирање.
NVIDIA Triton Закључивање високог протока Отворени код Вишеструки фрејмворк, динамичко групирање, графички процесори.
Кубефлоу Kubernetes ML цевоводи Отворени код Од краја до краја на К8, понекад неуредно али снажно.
Проток ваздуха или префект Оркестрација око вашег тренинга Отворени код Заказивање, поновни покушаји, видљивост. Ради у реду.

Ако желите једноредне одговоре: PyTorch за истраживање, TensorFlow за дугорочну продукцију, scikit-learn за табеларни приказ, ONNX Runtime за преносивост, MLflow за праћење. Вратићу се касније ако буде потребно.

Испод хаубе: како фрејмворци заправо покрећу вашу математику ⚙️

Већина оквира за дубоко учење жонглира са три велике ствари:

  1. Тензори - вишедимензионални низови са правилима за постављање уређаја и емитовање.

  2. Аутодиференцирање - диференцирање у обрнутом режиму за израчунавање градијената.

  3. Стратегија извршавања - енергичан режим наспрам графичког режима наспрам JIT компилације.

  • PyTorch подразумевано користи брзо извршавање и може да компајлира графиконе помоћу torch.compile како би објединио операције и убрзао ствари уз минималне измене кода. [1]

  • TensorFlow се по подразумеваним подешавањима покреће брзо и користи tf.function за припрему Пајтона у преносиве графиконе тока података, који су потребни за извоз SavedModel-а и често побољшавају перформансе. [2]

  • JAX се ослања на композибилне трансформације као што су jit , grad , vmap и pmap , компајлирајући кроз XLA ради убрзања и паралелизма. [3]

Овде живе перформансе: језгра, фузије, распоред меморије, мешовита прецизност. Није магија - само инжењеринг који изгледа магично. ✨

Тренинг наспрам закључивања: два различита спорта 🏃♀️🏁

  • Обука наглашава пропусност и стабилност. Желите добру искоришћеност, градијентно скалирање и дистрибуиране стратегије.

  • Инференција јури латенцију, трошкове и конкурентност. Желите групирање, квантизацију, а понекад и фузију оператора.

Интероперабилност је овде важна:

  • ONNX делује као уобичајени формат за размену модела; ONNX Runtime покреће моделе из више изворних фрејмворка на CPU-има, GPU-има и другим акцелераторима са језичким повезивањем за типичне продукцијске стекове. [4]

Квантизација, орезивање и дестилација често доносе велике победе. Понекад смешно велике - што делује као варање, иако није. 😉

MLOps село: изван основних оквира 🏗️

Чак ни најбољи граф за израчунавање неће спасити неуредан животни циклус. На крају ћете желети:

  • Праћење експеримената и регистар : почните са MLflow-ом да бисте евидентирали параметре, метрике и артефакте; промовишите путем регистра

  • Оркестрација цевовода и тока посла : Kubeflow на Kubernetes-у или генералисти попут Airflow-а и Prefect-а

  • Верзирање података : DVC одржава верзиоване податке и моделе заједно са кодом

  • Контејнери и имплементација : Docker слике и Kubernetes за предвидљива, скалабилна окружења

  • Модел чворишта : преттренирање, па фино подешавање чешће побеђује зелено поље него не

  • Праћење : латенција, померање и провере квалитета када модели дођу у производњу

Кратка анегдота са терена: мали тим за е-трговину је желео „још један експеримент“ сваког дана, а онда се није могао сетити које покретање користи које функције. Додали су MLflow и једноставно правило „промовиши само из регистра“. Одједном су недељни прегледи били о одлукама, а не о археологији. Образац се види свуда.

Интероперабилност и преносивост: држите своје опције отвореним 🔁

Закључавање се неприметно прикрада. Избегавајте га планирањем:

  • Путање извоза : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Флексибилност времена извршавања : ONNX Runtime, TF Lite, Core ML за мобилне уређаје или edge уређаје

  • Контејнеризација : предвидљиви цевоводи изградње са Docker сликама

  • Неутралност у служењу : истовремено хостовање PyTorch-а, TensorFlow-а и ONNX-а одржава вас поштеним

Замена слоја за сервирање или компајлирање модела за мањи уређај требало би да буде сметња, а не преписивање.

Хардверско убрзање и скалирање: учините то брзим без прекида ⚡️

  • ГПУ-ови доминирају општим радним оптерећењима за обуку захваљујући високо оптимизованим језгрима (замислите cuDNN).

  • Дистрибуирано тренирање се појављује када један ГПУ не може да прати: паралелизам података, паралелизам модела, шардирани оптимизатори.

  • Мешовита прецизност штеди меморију и време уз минималан губитак тачности када се правилно користи.

Понекад је најбржи код онај који нисте написали: користите претходно обучене моделе и фино подешавајте. Стварно. 🧠

Управљање, безбедност и ризик: не само папирологија 🛡️

Имплементација вештачке интелигенције у стварним организацијама значи размишљање о:

  • Порекло : одакле потичу подаци, како су обрађени и која је верзија модела активна

  • Репродуктивност : детерминистичке изградње, закачене зависности, складишта артефаката

  • Транспарентност и документација : картице модела и изјаве о подацима

  • Управљање ризицима : Оквир за управљање ризицима у вези са вештачком интелигенцијом пружа практичан путоказ за мапирање, мерење и управљање поузданим системима вештачке интелигенције током њиховог животног циклуса. [5]

Ово није опционо у регулисаним доменима. Чак и ван њих, спречава збуњујуће прекиде и непријатне састанке.

Како одабрати: брза листа за проверу одлука 🧭

Ако и даље гледате у пет картица, покушајте ово:

  1. Примарни језик и позадина тима

    • Истраживачки тим који првенствено користи Пајтон: почните са PyTorch-ом или JAX-ом

    • Мешовито истраживање и производња: TensorFlow са Keras-ом је сигурна опклада

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

  2. Циљ распоређивања

    • Закључивање у облаку на великој скали: ONNX Runtime или Triton, контејнеризовано

    • Мобилни или уграђени: TF Lite или Core ML

  3. Потребе за скалирањем

    • Један графички процесор или радна станица: било који већи DL оквир ради

    • Дистрибуирана обука: проверите уграђене стратегије или користите Ray Train

  4. Зрелост MLOps-а

    • Рани дани: MLflow за праћење, Docker слике за паковање

    • Тим који расте: додајте Kubeflow или Airflow/Prefect за цевоводе

  5. Захтев за преносивост

    • План за ONNX извоз и неутрални слој за сервирање

  6. Ризично држање

    • Усклађивање са смерницама NIST-а, документовање порекла, спровођење прегледа [5]

Ако вам се и даље поставља питање шта је софтверски оквир за вештачку интелигенцију , то је скуп избора који чини те ставке са контролне листе досадним. Досадно је добро.

Уобичајене зачкољице и благи митови 😬

  • Мит: један оквир влада свима. Реалност: комбиноваћете. То је здраво.

  • Мит: брзина обуке је све. Трошкови закључивања и поузданост су често важнији.

  • Ухватио сам: заборављање цевовода података. Лош унос уништава добре моделе. Користите одговарајуће програме за учитавање и валидацију.

  • Ухваћен сам: прескачем праћење експеримента. Заборавићете који је био најбољи. У будућности ћете бити изнервирани.

  • Мит: преносивост је аутоматска. Извоз понекад прекида код прилагођених операција. Тестирајте рано.

  • Ухваћен сам: прерано сам претерано пројектовао MLO-ове. Нека буду једноставни, а затим додајте оркестрацију када се појави проблем.

  • Мало погрешна метафора : замислите свој оквир као бициклистичку кацигу за свој модел. Није стилски? Можда. Али ће вам недостајати када вас тротоар поздрави.

Мини честа питања о фрејмворцима ❓

П: Да ли се фрејмворк разликује од библиотеке или платформе?

  • Библиотека : одређене функције или модели које позивате.

  • Фрејмворк : дефинише структуру и животни циклус, укључује библиотеке.

  • Платформа : шире окружење са инфраструктуром, корисничким искуством, наплатом и управљаним услугама.

П: Могу ли да направим вештачку интелигенцију без оквира?

Технички да. Практично, то је као да пишете сопствени компајлер за блог пост. Можете, али зашто.

П: Да ли су ми потребни и оквири за обуку и оквири за сервирање?

Често да. Обучите у PyTorch-у или TensorFlow-у, извезите у ONNX, послужите са Triton-ом или ONNX Runtime-ом. Спојеви су ту намерно. [4]

П: Где се налазе ауторитативне најбоље праксе?

NIST-ов AI RMF за праксе управљања ризиком; документација добављача за архитектуру; водичи за машинско учење добављача облака су корисне унакрсне провере. [5]

Кратак преглед кључне фразе ради јасноће 📌

Људи често траже шта је софтверски оквир за вештачку интелигенцију јер покушавају да повежу тачке између истраживачког кода и нечега што се може применити. Дакле, шта је софтверски оквир за вештачку интелигенцију у пракси? То је курирани пакет рачунања, апстракција и конвенција који вам омогућава да тренирате, процењујете и примењујете моделе са мање изненађења, док се лепо играте са каналима података, хардвером и управљањем. Ето, речено три пута. 😅

Завршне напомене - Предуго нисам читао/ла 🧠➡️🚀

  • Софтверски оквир за вештачку интелигенцију вам пружа скеле са мишљењем: тензоре, аутоматско диференцирање, обуку, распоређивање и алате.

  • Изаберите по језику, циљу имплементације, обиму и дубини екосистема.

  • Очекујте комбиновање стекова: PyTorch или TensorFlow за тренирање, ONNX Runtime или Triton за опслуживање, MLflow за праћење, Airflow или Prefect за оркестрацију. [1][2][4]

  • Урадите рано праксе преносивости, видљивости и управљања ризиком. [5]

  • И да, прихватите досадне делове. Досадно је стабилно, а стабилни бродови.

Добри оквири не уклањају сложеност. Они је задржавају како би ваш тим могао да се креће брже са мање грешака. 🚢

Референце

[1] PyTorch - Увод у torch.compile (званична документација): прочитајте више

[2] TensorFlow - Боље перформансе са tf.function (званични водич): прочитајте више

[3] JAX - Брзи почетак: Како размишљати у JAX-у (званична документација): прочитајте више

[4] ONNX Runtime - ONNX Runtime за инференцирање (званична документација): прочитајте више

[5] NIST - Оквир за управљање ризицима вештачке интелигенције (AI RMF 1.0) : прочитајте више

Пронађите најновију вештачку интелигенцију у званичној продавници вештачке интелигенције

О нама

Назад на блог