як стварыць штучны інтэлект на вашым кампутары

Як стварыць штучны інтэлект на вашым кампутары. Поўнае кіраўніцтва.

Добра, значыць, вам цікава стварыць «штучны інтэлект». Не ў галівудскім сэнсе, дзе ён разважае пра існаванне, а ў тым, які можна запусціць на ноўтбуку, які робіць прагнозы, сартуе рэчы, магчыма, нават трохі балбоча. Гэта кіраўніцтва па стварэнні штучнага інтэлекту на вашым кампутары — мая спроба ператварыць вас з нічога ў нешта, што сапраўды працуе лакальна . Будзьце гатовыя да хуткіх шляхоў, рэзкіх меркаванняў і выпадковых адхіленняў ад тэмы, бо, будзем шчырымі, падрабязныя ўказанні ніколі не бываюць чыстымі.

Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:

🔗 Як стварыць мадэль штучнага інтэлекту: падрабязнае тлумачэнне крокаў
Зразумелая дэталізацыя стварэння мадэлі штучнага інтэлекту ад пачатку да канца.

🔗 Што такое сімвалічны штучны інтэлект: усё, што вам трэба ведаць
Вывучыце асновы сімвалічнага штучнага інтэлекту, гісторыю і сучасныя прымяненні.

🔗 Патрабаванні да захоўвання дадзеных для штучнага інтэлекту: што вам трэба
Зразумець патрэбы ў сховішчы дадзеных для эфектыўных і маштабуемых сістэм штучнага інтэлекту.

Навошта зараз турбавацца? 🧭

Таму што эпоха «толькі лабараторыі маштабу Google могуць рабіць штучны інтэлект» сышла ў мінулае. У нашы дні, маючы звычайны ноўтбук, некалькі інструментаў з адкрытым зыходным кодам і ўпартасць, вы можаце стварыць невялікія мадэлі, якія класіфікуюць электронныя лісты, абагульняюць тэкст або пазначаюць выявы. Цэнтр апрацоўкі дадзеных не патрэбны. Вам проста трэба:

  • план,

  • чыстая ўстаноўка,

  • і мэта, якую можна дасягнуць, не жадаючы выкідваць машыну ў акно.

Чаму варта сачыць за гэтым ✅

Людзі, якія пытаюцца: «Як стварыць штучны інтэлект на вашым кампутары», звычайна не хочуць мець ступень доктара філасофіі. Яны хочуць нешта, чым можна рэальна кіраваць. Добры план улічвае некалькі рэчаў:

  • Пачніце з малога : класіфікуйце пачуцці, а не «вырашайце інтэлект».

  • Узнаўляльнасць : conda або venv , каб вы маглі аднавіць заўтра без панікі.

  • Сумленнасць у выкарыстанні абсталявання : працэсары падыходзяць для scikit-learn, а відэакарты — для глыбокіх сетак (калі пашанцуе) [2][3].

  • Чыстыя дадзеныя : без няправільна пазначаных смеццяў; заўсёды падзяляюцца на навучальныя/сапраўдныя/тэставыя.

  • Паказчыкі, якія нешта значаць : дакладнасць, прэцызійнасць, паўнавартаснасць, F1. Для дысбалансу — ROC-AUC/PR-AUC [1].

  • Спосаб падзяліцца : невялікі API, CLI або дэманстрацыйнае прыкладанне.

  • Бяспека : ніякіх сумнеўных набораў дадзеных, ніякіх уцечак прыватнай інфармацыі, выразна адзначайце рызыкі [4].

Зрабіце гэта правільна, і нават ваша «маленькая» мадэль будзе рэальнай.

Дарожная карта, якая не выглядае страшнай 🗺️

  1. Выберыце невялікую праблему + адзін паказчык.

  2. Усталюйце Python і некалькі ключавых бібліятэк.

  3. Стварыце чыстае асяроддзе (пазней вы падзякуеце сабе).

  4. Загрузіце свой набор даных, правільна падзяліце яго.

  5. Трэніруйце дурную, але сумленную базавую лінію.

  6. Паспрабуйце нейронную сетку толькі ў тым выпадку, калі яна дадае каштоўнасць.

  7. Складзіце дэманстрацыю.

  8. Рабіце нататкі, у будучыні вы будзеце ўдзячныя.

Мінімальны набор: не ўскладняйце 🧰

  • Python : узята з python.org.

  • Асяроддзе : Conda або venv з pip.

  • Сшыткі : Юпітэр для гульні.

  • Рэдактар : VS Code, зручны і магутны.

  • Асноўныя бібліятэкі

    • pandas + NumPy (апрацоўка дадзеных)

    • scikit-learn (класічнае машыннае навучанне)

    • PyTorch або TensorFlow (глыбокае навучанне, зборкі на GPU маюць значэнне) [2][3]

    • Трансформеры з абдымкамі, spaCy, OpenCV (НЛП + зрок)

  • Паскарэнне (неабавязкова)

    • NVIDIA → Зборкі CUDA [2]

    • AMD → Зборкі ROCm [2]

    • Apple → PyTorch з бэкэндам Metal (MPS) [2]

⚡ Заўвага: большасць «праблем з усталёўкай» знікае, калі вы проста дазволіце афіцыйным усталёўшчыкам даць вам дакладную каманду для вашай налады. Скапіюйце, устаўце, гатова [2][3].

Эмпірычнае правіла: спачатку паўзі на працэсары, а потым спрынтуй на відэакарце.

Выбар вашага стэка: не паддавайцеся бліскучым рэчам 🧪

  • Таблічныя дадзеныя → scikit-learn. Лагістычная рэгрэсія, выпадковыя лясы, градыентнае ўзмацненне.

  • Тэкст або выявы → PyTorch або TensorFlow. Для тэксту тонкая налада невялікага Transformer — гэта вялікая перамога.

  • Падобна на чат-бот → llama.cpp можа запускаць малюсенькія LLM на ноўтбуках. Не чакайце магіі, але ён працуе для нататак і рэзюмэ [5].

Налада чыстага асяроддзя 🧼

# Conda way conda create -n localai python=3.11 conda activate localai # АБО venv python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate

Затым усталюйце неабходныя рэчы:

pip усталёўвае numpy pandas scikit-learn jupyter pip усталёўвае torch torchvision torchaudio # або tensorflow pip усталёўвае transformers наборы дадзеных

(Для зборак на GPU, калі сур'ёзна, проста выкарыстоўвайце афіцыйны селектар [2][3].)

Першая рабочая мадэль: трымайце яе маленькай 🏁

Спачатку базавая лінія. CSV → характарыстыкі + пазнакі → лагістычная рэгрэсія.

з sklearn.linear_model імпартаваць лагістычную рэгрэсію ... print("Дакладнасць:", accuracy_score(y_test, preds)) print(classification_report(y_test, preds))

Калі гэта пераўзыходзіць выпадковы вынік, вы святкуеце. Кава ці печыва — ваш выбар ☕.
Для незбалансаваных класаў сачыце за крывымі дакладнасці/паўнаты + ROC/PR замест неапрацаванай дакладнасці [1].

Нейронныя сеткі (толькі калі яны дапамагаюць) 🧠

Ёсць тэкст і хочаце класіфікаваць па настроях? Дакладна наладзьце невялікі папярэдне навучаны трансфарматар. Хутка, акуратна, не перагружае вашу машыну.

з трансфарматараў імпартаваць AutoModelForSequenceClassification ... trainer.train() print(trainer.evaluate())

Парада прафесіянала: пачынайце з невялікіх узораў. Адладка на 1% дадзеных эканоміць гадзіны.

Дадзеныя: асновы, якія нельга прапусціць 📦

  • Публічныя наборы дадзеных: Kaggle, Hugging Face, акадэмічныя рэпазітарыі (праверце ліцэнзіі).

  • Этыка: сціраць асабістую інфармацыю, паважаць правы.

  • Падзяленні: навучанне, праверка, тэст. Ніколі не падглядвайце.

  • Тэгі: паслядоўнасць важнейшая за мудрагелістыя мадэлі.

Праўда-бомба: 60% вынікаў атрыманы з чыстых пазнак, а не з архітэктурных хітрасцяў.

Паказчыкі, якія дапамагаюць заставацца сумленнымі 🎯

  • Класіфікацыя → дакладнасць, прэцызійнасць, паўнавартаснасць, F1.

  • Незбалансаваныя наборы → ROC-AUC, PR-AUC маюць большае значэнне.

  • Рэгрэсія → MAE, RMSE, R².

  • Праверка рэальнасці → ацаніце некалькі вынікаў; лічбы могуць хлусіць.

Карысная спасылка: кіраўніцтва па метрыках scikit-learn [1].

Парады па паскарэнні 🚀

  • NVIDIA → Зборка PyTorch CUDA [2]

  • AMD → ROCm [2]

  • Apple → Бэкенд MPS [2]

  • TensorFlow → выканайце афіцыйную ўстаноўку GPU + праверце [3]

Але не аптымізуйце машыну, пакуль не спрацаваў базавы ўзровень. Гэта як паліраваць дыскі да таго, як на ёй з'явяцца колы.

Лакальныя генератыўныя мадэлі: маленькія драконы 🐉

  • Мова → квантаваныя LLM праз llama.cpp [5]. Добра падыходзіць для нататак або падказак па кодзе, а не для глыбокай размовы.

  • Існуюць варыянты Images

Часам настроены пад канкрэтную задачу Transformer пераўзыходзіць раздуты LLM на невялікім абсталяванні.

Дэманстрацыі ўпакоўкі: дайце людзям націскаць 🖥️

  • Gradio → найпрасцейшы інтэрфейс.

  • FastAPI → чысты API.

  • Flask → хуткія скрыпты.

імпартаваць gradio як gr clf = pipeline("аналіз настрояў") ... demo.launch()

Адчуваецца як магія, калі ваш браўзер паказвае гэта.

Звычкі, якія ратуюць здаровы розум 🧠

  • Git для кантролю версій.

  • MLflow або нататнікі для адсочвання эксперыментаў.

  • Версійаванне дадзеных з дапамогай DVC або хэшаў.

  • Docker, калі іншым трэба запускаць вашыя рэчы.

  • Залежнасці PIN-кодаў ( requirements.txt ).

Паверце мне, будучыня — вы будзеце ўдзячныя.

Няўдача: распаўсюджаныя моманты "фу" 🧯

  • Памылкі ўсталёўкі? Проста сцерці асяроддзе і перабудаваць.

  • Відэакарта не выяўлена? Несупадзенне драйвераў, праверце версіі [2][3].

  • Мадэль не вучыцца? Знізьце хуткасць навучання, спрасціце або ачысціце пазнакі.

  • Перанавучанне? Рэгулярызацыя, выдаленне ці проста больш дадзеных.

  • Занадта добрыя паказчыкі? Вы раскрылі інфармацыю пра тэставы набор (гэта здараецца часцей, чым вы думаеце).

Бяспека + адказнасць 🛡️

  • Выдаліце ​​ідэнтыфікацыйную інфармацыю.

  • Паважайце ліцэнзіі.

  • Лакальна-перш за ўсё = прыватнасць + кантроль, але з абмежаваннямі вылічэнняў.

  • Дакументуйце рызыкі (справядлівасць, бяспека, устойлівасць і г.д.) [4].

Зручная параўнальная табліца 📊

Інструмент Лепш за ўсё падыходзіць для Навошта яго выкарыстоўваць
scikit-learn Таблічныя дадзеныя Хуткія перамогі, чысты API 🙂
PyTorch Глыбокія сеткі на заказ Гнуткая, велізарная супольнасць
TensorFlow Вытворчыя трубаправоды Экасістэма + варыянты падачы
Трансформеры Тэкставыя задачы Папярэдне навучаныя мадэлі эканомяць вылічэнні
прастора НЛП-канвееры Прамысловая моц, прагматычнасць
Градыё Дэма-версіі/карыстальніцкія інтэрфейсы 1 файл → UI
FastAPI API Хуткасць + аўтаматычныя дакументы
Асяроддзе выканання ONNX Выкарыстанне крос-фреймворкаў Партатыўны + эфектыўны
лама.cpp Маленькія мясцовыя магістратуры па праве Квантаванне, зручнае для працэсара [5]
Докер Сумеснае выкарыстанне асяроддзяў «Гэта працуе ўсюды»

Тры больш глыбокія апусканні (якія вы сапраўды будзеце выкарыстоўваць) 🏊

  1. Распрацоўка функцый для табліц → нармалізацыя, аднаразовае выкарыстанне, мадэлі дрэва спроб, перакрыжаваная праверка [1].

  2. Перанос навучання для тэксту → тонкая налада малых трансфарматараў, утрыманне даўжыні паслядоўнасці ўмеранай, F1 для рэдкіх класаў [1].

  3. Аптымізацыя для лакальнага вываду → квантаванне, экспарт ONNX, токенаізацыя кэша.

Класічныя падводныя камяні 🪤

  • Занадта вялікае будаўніцтва, занадта рана.

  • Ігнараванне якасці дадзеных.

  • Прапускаючы тэст спліт.

  • Сляпое капіяванне і ўстаўка кода.

  • Нічога не дакументуючы.

Нават README-файл ратуе праз некалькі гадзін.

Навучальныя рэсурсы, вартыя часу 📚

  • Афіцыйная дакументацыя (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Transformers).

  • Кароткі курс па машынным навучанні Google, глыбокае навучанне са штучным інтэлектам.

  • Дакументацыя OpenCV па асновах зроку.

  • Кіраўніцтва па выкарыстанні spaCy для NLP-канвеераў.

Маленькі лайфхак: афіцыйныя ўсталёўшчыкі, якія генеруюць вашу каманду ўсталёўкі GPU, проста ратуюць жыццё [2][3].

Збіраю ўсё разам 🧩

  1. Мэта → класіфікаваць запыты падтрымкі на 3 тыпы.

  2. Дадзеныя → Экспарт CSV, ананімізацыя, падзелы.

  3. Базавы ўзровень → scikit-learn TF-IDF + лагістычная рэгрэсія.

  4. Мадэрнізацыя → Дакладная налада трансфарматара, калі базавая лінія заглохла.

  5. Дэманстрацыя → Тэкставае поле Gradio.

  6. Адпраўка → Docker + README.

  7. Ітэраваць → выправіць памылкі, пераназваць, паўтарыць.

  8. Абарона → рызыкі, звязаныя з дакументамі [4].

Гэта сумна эфектыўна.

Калі ласка, дадайце 🎂

Навучыцца ствараць штучны інтэлект на вашым кампутары = выберыце адну невялікую праблему, стварыце базавую лінію, пагаршайце сітуацыю толькі тады, калі гэта дапамагае, і падтрымлівайце ўзнаўляльнасць вашай налады. Зрабіце гэта двойчы, і вы адчуеце сябе кампетэнтным. Зрабіце гэта пяць разоў, і людзі пачнуць прасіць вас аб дапамозе, што, у прыватнасці, і з'яўляецца самай цікавай часткай.

І так, часам гэта падобна на тое, як вучыць тостар пісаць вершы. Нічога страшнага. Працягвайце майстраваць. 🔌📝

Спасылкі

[1] scikit-learn — Метрыкі і ацэнка мадэлі: спасылка
[2] PyTorch — Лакальны селектар усталёўкі (CUDA/ROCm/Mac MPS): спасылка
[3] TensorFlow — Усталёўка + праверка GPU: спасылка
[4] NIST — AI Risk Management Framework: спасылка
[5] llama.cpp — Лакальны рэпазітар LLM: спасылка

Знайдзіце найноўшы штучны інтэлект у афіцыйнай краме памочнікаў штучнага інтэлекту

Пра нас

Назад да блога