Што такое праграмны фрэймворк для штучнага інтэлекту?

Што такое праграмны фрэймворк для штучнага інтэлекту?

Надзейны фрэймворк ператварае гэты хаос у зручны працоўны працэс. У гэтым кіраўніцтве мы разбярэмся, што такое праграмны фрэймворк для штучнага інтэлекту , чаму ён важны і як выбраць яго, не сумняваючыся кожныя пяць хвілін. Вазьміце каву; трымайце ўсё пад кантролем. ☕️

Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:

🔗 Што такое машыннае навучанне супраць штучнага інтэлекту
Зразумейце ключавыя адрозненні паміж сістэмамі машыннага навучання і штучным інтэлектам.

🔗 Што такое вытлумачальны штучны інтэлект
Даведайцеся, як вытлумачальны штучны інтэлект робіць складаныя мадэлі празрыстымі і зразумелымі.

🔗 Што такое штучны інтэлект гуманоіднага робата
Даследуйце тэхналогіі штучнага інтэлекту, якія забяспечваюць працу чалавекападобных робатаў і інтэрактыўных мадэляў паводзін.

🔗 Што такое нейронная сетка ў штучным інтэлекце
Даведайцеся, як нейронныя сеткі імітуюць чалавечы мозг для апрацоўкі інфармацыі.

Што такое праграмны фрэймворк для штучнага інтэлекту? Кароткі адказ 🧩

Праграмны фрэймворк для штучнага інтэлекту — гэта структураваны набор бібліятэк, кампанентаў асяроддзя выканання, інструментаў і канвенцый, які дапамагае хутчэй і надзейней ствараць, навучаць, ацэньваць і разгортваць мадэлі машыннага або глыбокага навучання. Гэта больш, чым адна бібліятэка. Уявіце сабе яе як упэўнены каркас, які дае вам:

  • Асноўныя абстракцыі для тэнзарных, слаёў, ацэнак або канвеераў

  • Аўтаматычнае дыферэнцыяванне і аптымізаваныя матэматычныя ядры

  • Канвалеры ўводу дадзеных і ўтыліты папярэдняй апрацоўкі

  • Навучальныя цыклы, метрыкі і кантрольныя кропкі

  • Узаемадзеянне з паскаральнікамі, такімі як графічныя працэсары і спецыялізаванае абсталяванне

  • Упакоўка, падача і часам адсочванне эксперыментаў

Калі бібліятэка — гэта набор інструментаў, то фрэймворк — гэта майстэрня — з асвятленнем, лаўкамі і прыборам для вырабу этыкетак, вы будзеце рабіць выгляд, што вам гэта не патрэбна... пакуль гэта не стане патрэба. 🔧

некалькі разоў паўтару дакладную фразу «што такое праграмны фрэймворк для штучнага інтэлекту»

 

Фрэймворк праграмнага забеспячэння штучнага інтэлекту

Што робіць праграмны фрэймворк добрым для штучнага інтэлекту? ✅

Вось кароткі спіс таго, што я б хацеў, калі б пачынаў з нуля:

  • Прадуктыўная эрганоміка — зразумелыя API, разумныя налады па змаўчанні, карысныя паведамленні пра памылкі

  • Прадукцыйнасць - хуткія ядры, змешаная дакладнасць, кампіляцыя графаў або JIT, дзе гэта дапамагае

  • Глыбіня экасістэмы - мадэльныя хабы, падручнікі, папярэдне навучаныя вагі, інтэграцыі

  • Партатыўнасць — шляхі экспарту, такія як ONNX, мабільныя або перыферыйныя асяроддзя выканання, зручнасць для кантэйнераў

  • Назіральнасць - метрыкі, рэгістрацыя, прафіляванне, адсочванне эксперыментаў

  • Маштабаванасць - мультыграфічныя працэсары, размеркаванае навучанне, эластычнае абслугоўванне

  • Кіраванне — функцыі бяспекі, кіраванне версіямі, паходжанне і дакументацыя, якія не хаваюць вас

  • Супольнасць і даўгалецце — актыўныя распрацоўшчыкі, рэальнае ўкараненне, надзейныя дарожныя карты

Калі гэтыя часткі ладзяць аднолькава, вы пішаце менш кода для склейвання і больш займаецеся сапраўдным штучным інтэлектам. У гэтым і сэнс. 🙂

Тыпы фрэймворкаў, з якімі вы сутыкнецеся 🗺️

Не кожны фрэймворк спрабуе зрабіць усё адразу. Падумайце па катэгорыях:

  • Фрэймворкі глыбокага навучання : тэнзарныя аперацыі, аўтадыферэнцыяцыя, нейронныя сеткі

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Класічныя фрэймворкі машыннага навучання : канвееры, пераўтварэнні прыкмет, ацэнкі

    • scikit-learn, XGBoost

  • Мадэльныя хабы і стэкі NLP : папярэдне навучаныя мадэлі, токенізатары, тонкая налада

    • Трансформеры з абдымкамі

  • Асяроддзі абслугоўвання і вываду : аптымізаванае разгортванне

    • Асяроддзе выканання ONNX, сервер вываду NVIDIA Triton, Ray Serve

  • MLOps і жыццёвы цыкл : адсочванне, упакоўка, канвееры, непераўзыдзеная інтэграцыя для машыннага навучання

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Перыферыйныя і мабільныя прылады : невялікія памеры, зручнасць абсталявання

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • Структуры рызык і кіравання : працэсы і кантроль, а не код

    • Структура кіравання рызыкамі NIST у галіне штучнага інтэлекту

Няма адзінага стэка, які падыходзіць кожнай камандзе. Гэта нармальна.

Параўнальная табліца: папулярныя варыянты з першага погляду 📊

Невялікія дзівацтвы ўключаны, бо рэальнае жыццё — гэта бруд. Цэны мяняюцца, але многія асноўныя элементы маюць адкрыты зыходны код.

Інструмент / Стэк Лепш за ўсё падыходзіць для Прыблізная цана Чаму гэта працуе
PyTorch Даследчыкі, распрацоўшчыкі Python Адкрыты зыходны код Дынамічныя графікі выглядаюць натуральна; велізарная супольнасць. 🙂
TensorFlow + Keras Вытворчасць у вялікіх маштабах, кросплатформенная Адкрыты зыходны код Рэжым графіка, падача TF, TF Lite, цвёрдацельныя інструменты.
JAX Дасведчаныя карыстальнікі, пераўтварэнні функцый Адкрыты зыходны код Кампіляцыя XLA, чыстая матэматычная налада.
scikit-learn Класічнае машыннае навучанне, таблічныя дадзеныя Адкрыты зыходны код Канвееры, метрыкі, API ацэншчыкаў — проста клікі.
XGBoost Структураваныя дадзеныя, выйгрышныя базавыя лініі Адкрыты зыходны код Рэгулярнае павышэнне, якое часта проста перамагае.
Трансформеры з абдымкамі НЛП, бачанне, дыфузія з доступам да хаба У асноўным адкрыта Папярэдне навучаныя мадэлі + токенаізеры + дакументацыя, вось гэта так.
Асяроддзе выканання ONNX Партатыўнасць, змешаныя фрэймворкі Адкрыты зыходны код Экспартуйце адзін раз, хутка запускайце на многіх бэкэндах. [4]
MLflow Адсочванне эксперыментаў, упакоўка Адкрыты зыходны код Узнаўляльнасць, рэестр мадэляў, простыя API.
Рэй + Рэй Серваваць Размеркаванае навучанне + абслугоўванне Адкрыты зыходны код Маштабуе нагрузку на Python; абслугоўвае мікрапакетную апрацоўку.
NVIDIA Трытон Высокапрапускны вывад Адкрыты зыходны код Мультыфреймворк, дынамічнае пакетнае аб'яднанне, графічныя працэсары.
Кубэфлоў Канвееры машыннага навучання Kubernetes Адкрыты зыходны код Ад пачатку да канца на K8, часам капрызны, але моцны.
Паветраны паток або прэфект Аркестроўка вакол вашага навучання Адкрыты зыходны код Планаванне, паўторныя спробы, бачнасць. Працуе нармальна.

Калі вам патрэбныя аднарадковыя адказы: PyTorch для даследаванняў, TensorFlow для доўгатэрміновай вытворчасці, scikit-learn для таблічных дадзеных, ONNX Runtime для партатыўнасці, MLflow для адсочвання. Я вярнуся пазней, калі спатрэбіцца.

Пад капотам: як фрэймворкі насамрэч кіруюць вашай матэматыкай ⚙️

Большасць фрэймворкаў глыбокага навучання спалучаюць тры важныя рэчы:

  1. Тэнзары — шматмерныя масівы з правіламі размяшчэння прылад і рассылкі.

  2. Аўтадыферэнцыяцыя — дыферэнцыяванне ў адваротным рэжыме для вылічэння градыентаў.

  3. Стратэгія выканання - рэжым нецярплівасці супраць графічнага рэжыму супраць JIT-кампіляцыі.

  • PyTorch па змаўчанні выкарыстоўвае рэжым хуткага выканання і можа кампіляваць графікі з дапамогай torch.compile , каб аб'яднаць аперацыі і паскорыць працу з мінімальнымі зменамі кода. [1]

  • TensorFlow па змаўчанні працуе хутка і выкарыстоўвае tf.function для пераўтварэння Python у партатыўныя графікі патокаў дадзеных, якія неабходныя для экспарту SavedModel і часта паляпшаюць прадукцыйнасць. [2]

  • JAX выкарыстоўвае кампазіцыйныя пераўтварэнні, такія як jit , grad , vmap і pmap , кампілюючы праз XLA для паскарэння і паралелізму. [3]

Вось дзе жыве прадукцыйнасць: ядра, зліцці, размяшчэнне памяці, змешаная дакладнасць. Не магія — проста інжынерыя, якая выглядае чароўна. ✨

Трэніроўкі супраць высноў: два розныя віды спорту 🏃♀️🏁

  • Навучанне робіць акцэнт на прапускной здольнасці і стабільнасці. Вам патрэбныя добрае выкарыстанне рэсурсаў, градыентнае маштабаванне і размеркаваныя стратэгіі.

  • Вывад гоніцца за затрымкай, коштам і паралельнасцю. Вам патрэбныя пакетная апрацоўка, квантаванне і часам аб'яднанне аператараў.

Тут важная ўзаемадзеянне:

  • ONNX выступае ў якасці агульнага фармату абмену мадэлямі; ONNX Runtime запускае мадэлі з некалькіх зыходных фрэймворкаў на розных працэсарах, графічных працэсарах і іншых паскаральніках з прывязкай моў для тыповых прадукцыйных стэкаў. [4]

Квантаванне, абрэзка і дыстыляцыя часта прыносяць вялікія перамогі. Часам неверагодна вялікія — што падобна на падман, хоць гэта не так. 😉

Вёска MLOps: па-за межамі асноўных рамак 🏗️

Нават найлепшы вылічальны графік не выратуе бязладны жыццёвы цыкл. У рэшце рэшт вам спатрэбіцца:

  • Адсочванне эксперыментаў і рэестр : пачніце з MLflow для рэгістрацыі параметраў, метрык і артэфактаў; прасоўванне праз рэестр

  • Аркестрацыя канвеераў і працоўных працэсаў : Kubeflow на Kubernetes або універсальныя рашэнні, такія як Airflow і Prefect

  • Версійаванне дадзеных : DVC захоўвае версіі дадзеных і мадэляў разам з кодам

  • Кантэйнеры і разгортванне : вобразы Docker і Kubernetes для прадказальных, маштабуемых асяроддзяў

  • Мадэльныя хабы : папярэдняе навучанне, а затым дакладнае рэгуляванне часцей за ўсё пераўзыходзіць з нуля

  • Маніторынг : затрымка, дрэйф і праверкі якасці пасля таго, як мадэлі паступяць у вытворчасць

Кароткі анекдот з працы: невялікая каманда электроннай камерцыі хацела «яшчэ адзін эксперымент» кожны дзень, але потым не магла ўспомніць, у якім запуску выкарыстоўваліся якія функцыі. Яны дадалі MLflow і простае правіла «прасоўваць толькі з рэестра». Раптам штотыднёвыя агляды сталі тычыцца рашэнняў, а не археалогіі. Заканамернасць прасочваецца паўсюль.

Узаемадзеянне і партатыўнасць: не губляйце магчымасці 🔁

Заблакіроўка падкрадваецца незаўважна. Пазбягайце яе, плануючы:

  • Шляхі экспарту : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Гнуткасць асяроддзя выканання : ONNX Runtime, TF Lite, Core ML для мабільных прылад або перыферыйных прылад

  • Кантэйнерызацыя : прадказальныя канвееры зборкі з дапамогай вобразаў Docker

  • Нейтральнасць абслугоўвання : сумеснае размяшчэнне PyTorch, TensorFlow і ONNX гарантуе вашу сумленнасць

Замена абслугоўваючага ўзроўню або кампіляцыя мадэлі для меншай прылады павінна быць непрыемнасцю, а не перапісваннем.

Апаратнае паскарэнне і маштабаванне: зрабіце гэта хутка без перапынкаў ⚡️

  • Графічныя працэсары дамінуюць у агульных навучальных нагрузках дзякуючы высокааптымізаваным ядрам (напрыклад, cuDNN).

  • Размеркаванае навучанне з'яўляецца, калі адзін графічны працэсар не можа справіцца з задачай: паралелізм дадзеных, паралелізм мадэляў, шардаваныя аптымізатары.

  • Змяшаная дакладнасць эканоміць памяць і час з мінімальнай стратай дакладнасці пры правільным выкарыстанні.

Часам самы хуткі код — гэта код, які вы не пісалі: выкарыстоўвайце папярэдне навучаныя мадэлі і дапрацоўвайце іх. Сер'ёзна. 🧠

Кіраванне, бяспека і рызыка: не толькі папяровая праца 🛡️

Укараненне штучнага інтэлекту ў рэальныя арганізацыі азначае разважанні пра:

  • Паходжанне : адкуль паходзяць дадзеныя, як яны апрацоўваюцца і якая версія мадэлі даступная

  • Узнаўляльнасць : дэтэрмінаваныя зборкі, замацаваныя залежнасці, сховішчы артэфактаў

  • Празрыстасць і дакументацыя : мадэльныя карты і справаздачы аб дадзеных

  • Кіраванне рызыкамі структура кіравання рызыкамі ў галіне штучнага інтэлекту NIST прапануе практычны план для картаграфавання, вымярэння і кіравання надзейнымі сістэмамі штучнага інтэлекту на працягу ўсяго жыццёвага цыклу. [5]

Яны неабавязковыя ў рэгуляваных абласцях. Нават па-за імі яны прадухіляюць заблытаныя збоі і няёмкія сустрэчы.

Як выбраць: спіс хуткіх рашэнняў 🧭

Калі вы ўсё яшчэ глядзіце на пяць укладак, паспрабуйце наступнае:

  1. Асноўная мова і вопыт працы ў камандзе

    • Даследчая каманда, якая кіруецца Python: пачніце з PyTorch або JAX

    • Змяшаныя даследаванні і вытворчасць: TensorFlow з Keras — гэта надзейны выбар

    • Класічная аналітыка або таблічны фокус: scikit-learn плюс XGBoost

  2. Мэта разгортвання

    • Воблачны вывад у маштабе: ONNX Runtime або Triton, кантэйнерны

    • Мабільная або ўбудаваная версія: TF Lite або Core ML

  3. Патрэбы ў маштабе

    • Адзін графічны працэсар або рабочая станцыя: працуе любы буйны фрэймворк DL

    • Размеркаванае навучанне: праверце ўбудаваныя стратэгіі або выкарыстоўвайце Ray Train

  4. Сталасць MLOps

    • Першыя дні: MLflow для адсочвання, Docker-выявы для ўпакоўкі

    • Растучая каманда: дадайце Kubeflow або Airflow/Prefect для трубаправодаў

  5. Патрабаванне партатыўнасці

    • Плануйце экспарт ONNX і нейтральны ўзровень абслугоўвання

  6. Рызыкоўная пастава

    • Адпавядайце рэкамендацыям NIST, дакументуйце паходжанне, выконвайце агляды [5]

Калі ў вас усё яшчэ застаецца пытанне, што такое праграмны фрэймворк для штучнага інтэлекту , то менавіта набор варыянтаў робіць гэтыя пункты спісу сумнымі. Сумна — гэта добра.

Распаўсюджаныя падвохі і лёгкія міфы 😬

  • Міф: адна структура кіруе ўсімі. Рэальнасць: вы будзеце камбінаваць розныя варыянты. Гэта карысна.

  • Міф: хуткасць навучання — гэта ўсё. Кошт вываду і надзейнасць часта маюць большае значэнне.

  • Зразумела: забываюцца пра канвееры дадзеных. Няправільныя ўваходныя дадзеныя губляюць добрыя мадэлі. Выкарыстоўвайце правільныя загрузнікі і праверку.

  • Зразумела: прапускаю адсочванне эксперыментаў. Вы забудзецеся, які прагон быў найлепшым. У будучыні вы будзеце раздражнёныя.

  • Міф: партатыўнасць аўтаматычная. Экспарт часам перарываецца падчас карыстальніцкіх аперацый. Тэсціруйце загадзя.

  • Зразумела: занадта рана перапрацаваць MLO-ы. Захавайце іх простымі, а потым дадайце аркестроўку, калі з'явіцца боль.

  • Трохі недасканалая метафара : уявіце сабе свой каркас як веласіпедны шлем для вашай мадэлі. Нестыльна? Магчыма. Але вы будзеце сумаваць па ім, калі тратуар павітаецца.

Міні-FAQ пра фрэймворкі ❓

Пытанне: Ці адрозніваецца фрэймворк ад бібліятэкі або платформы?

  • Бібліятэка : пэўныя функцыі або мадэлі, якія вы выклікаеце.

  • Фрэймворк : вызначае структуру і жыццёвы цыкл, падключае бібліятэкі.

  • Платформа : больш шырокае асяроддзе з інфраструктурай, карыстальніцкім інтэрфейсам, выстаўленнем рахункаў і кіраванымі паслугамі.

Пытанне: Ці магу я стварыць штучны інтэлект без фрэймворка?

Тэхнічна так. Практычна гэта як напісаць уласны кампілятар для паведамлення ў блогу. Можна, але чаму?

Пытанне: Ці патрэбныя мне як навучальныя, так і абслугоўваючыя фрэймворкі?

Часта так. Навучанне ў PyTorch або TensorFlow, экспарт у ONNX, абслугоўванне з Triton або ONNX Runtime. Швы там наўмысна. [4]

Пытанне: Дзе знаходзяцца аўтарытэтныя перадавыя практыкі?

Карыснымі для перакрыжаванай праверкі з'яўляюцца кіраўніцтвы па штучным інтэлекце NIST для практыкі кіравання рызыкамі; дакументацыя пастаўшчыкоў для архітэктуры; кіраўніцтва па машынным навучанні ад пастаўшчыкоў воблачных паслуг. [5]

Кароткі пераказ ключавой фразы для яснасці 📌

Людзі часта шукаюць, што такое праграмны фрэймворк для штучнага інтэлекту, бо спрабуюць злучыць кропкі паміж даследчым кодам і чымсьці, што можна разгарнуць. Дык што ж такое праграмны фрэймворк для штучнага інтэлекту на практыцы? Гэта курыраваны набор вылічэнняў, абстракцый і канвенцый, які дазваляе навучаць, ацэньваць і разгортваць мадэлі з меншай колькасцю нечаканасцяў, адначасова добра эксперыментуючы з канвеерамі дадзеных, абсталяваннем і кіраваннем. Вось, тройчы сказана. 😅

Заключныя заўвагі - занадта доўга я гэтага не чытаў 🧠➡️🚀

  • Праграмны фрэймворк для штучнага інтэлекту дае вам грунтоўныя скафандры: тэнзары, аўтаматычныя адрозненні, навучанне, разгортванне і інструменты.

  • Выбірайце па мове, мэце разгортвання, маштабе і глыбіні экасістэмы.

  • Будзьце гатовыя да аб'яднання стэкаў: PyTorch або TensorFlow для навучання, ONNX Runtime або Triton для абслугоўвання, MLflow для адсочвання, Airflow або Prefect для аркестрацыі. [1][2][4]

  • Укараняйце практыкі партатыўнасці, назіральнасці і рызыкі загадзя. [5]

  • І так, прыміце сумныя моманты. Сумнае — гэта стабільна, а стабільныя караблі — гэта стабільна.

Добрыя фрэймворкі не ліквідуюць складанасці. Яны канцэнтруюць іх, каб ваша каманда магла рухацца хутчэй з меншай колькасцю непажаданых момантаў. 🚢

Спасылкі

[1] PyTorch - Уводзіны ў torch.compile (афіцыйная дакументацыя): чытаць далей

[2] TensorFlow - Лепшая прадукцыйнасць з tf.function (афіцыйнае кіраўніцтва): чытаць далей

[3] JAX - Кароткі старт: Як думаць у JAX (афіцыйная дакументацыя): чытаць далей

[4] ONNX Runtime - ONNX Runtime для вываду (афіцыйная дакументацыя): чытаць далей

[5] NIST - Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту (AI RMF 1.0) : чытаць далей

Знайдзіце найноўшы штучны інтэлект у афіцыйнай краме памочнікаў штучнага інтэлекту

Пра нас

Назад да блога