Kaj je programski okvir za umetno inteligenco?

Kaj je programski okvir za umetno inteligenco?

Trden okvir ta kaos spremeni v uporaben potek dela. V tem priročniku bomo razložili, kaj je programski okvir za umetno inteligenco , zakaj je pomemben in kako ga izbrati, ne da bi se vsakih pet minut morali dvomiti. Privoščite si kavo; imejte odprte vse možnosti. ☕️

Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:

🔗 Kaj je strojno učenje v primerjavi z umetno inteligenco
Razumeti ključne razlike med sistemi strojnega učenja in umetno inteligenco.

🔗 Kaj je razložljiva umetna inteligenca
Spoznajte, kako razložljiva umetna inteligenca naredi kompleksne modele pregledne in razumljive.

🔗 Kaj je humanoidni robotski AI
Raziščite tehnologije umetne inteligence, ki poganjajo človeku podobne robote in interaktivno vedenje.

🔗 Kaj je nevronska mreža v umetni inteligenci
Odkrijte, kako nevronske mreže posnemajo človeške možgane za obdelavo informacij.

Kaj je programski okvir za umetno inteligenco? Kratek odgovor 🧩

Programski okvir za umetno inteligenco je strukturiran sveženj knjižnic, komponent izvajalnega okolja, orodij in konvencij, ki vam pomaga hitreje in zanesljiveje graditi, učiti, ocenjevati in uvajati modele strojnega ali globokega učenja. Je več kot ena sama knjižnica. Predstavljajte si ga kot trdno ogrodje, ki vam ponuja:

  • Osnovne abstrakcije za tenzorje, plasti, ocenjevalnike ali cevovode

  • Samodejno odvajanje in optimizirana matematična jedra

  • Vhodni cevovodi podatkov in pripomočki za predobdelavo

  • Učne zanke, metrike in kontrolne točke

  • Interoperabilnost s pospeševalniki, kot so grafični procesorji in specializirana strojna oprema

  • Sledenje pakiranju, serviranju in včasih poskusom

Če je knjižnica komplet orodij, je ogrodje delavnica – z razsvetljavo, klopmi in izdelovalcem etiket, za katerega se boste pretvarjali, da ga ne potrebujete ... dokler ga ne potrebujete. 🔧

Videli boste, da bom nekajkrat »kaj je programski okvir za umetno inteligenco«

Kaj naredi dober programski okvir za umetno inteligenco? ✅

Tukaj je kratek seznam, ki bi ga želel, če bi začel iz nič:

  • Produktivna ergonomija - čisti API-ji, razumne privzete nastavitve, koristna sporočila o napakah

  • Zmogljivost - hitra jedra, mešana natančnost, prevajanje grafov ali JIT, kjer je to v pomoč

  • Globina ekosistema - vozlišča modelov, vadnice, vnaprej naučene uteži, integracije

  • Prenosljivost - izvozne poti, kot so ONNX, mobilna ali robna okolja izvajanja, prijaznost do vsebnikov

  • Opazljivost - metrike, beleženje, profiliranje, sledenje eksperimentom

  • Prilagodljivost - več grafičnih procesorjev, porazdeljeno učenje, elastično streženje

  • Upravljanje – varnostne funkcije, različice, izvor in dokumenti, ki vas ne zadržujejo

  • Skupnost in dolgoživost - aktivni vzdrževalci, sprejetje v resničnem svetu, verodostojni načrti

Ko se ti koščki dobro sestavijo, napišeš manj kode za lepljenje in ustvariš več dejanske umetne inteligence. Kar je tudi bistvo. 🙂

Vrste ogrodja, na katere boste naleteli 🗺️

Vsak okvir ne poskuša narediti vsega. Razmišljajte v kategorijah:

  • Okviri globokega učenja : tenzorske operacije, samodejno razlikovanje, nevronske mreže

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Klasični ogrodji strojnega učenja : cevovodi, transformacije značilnosti, ocenjevalniki

    • scikit-learn, XGBoost

  • Modelna središča in NLP skladi : predhodno naučeni modeli, tokenizatorji, fino nastavljanje

    • Transformatorji objemajočih obrazov

  • Izvajalna okolja streženja in sklepanja : optimizirana uvedba

    • Izvajalno okolje ONNX, strežnik za sklepanje NVIDIA Triton, Ray Serve

  • MLO-i in življenjski cikel : sledenje, pakiranje, cevovodi, CI za ML

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Rob in mobilne naprave : majhna zasedenost, prijazno do strojne opreme

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • Okviri za tveganja in upravljanje : procesi in kontrole, ne koda

    • Okvir NIST za upravljanje tveganj umetne inteligence

Noben sklad ne ustreza vsaki ekipi. To je v redu.

Primerjalna tabela: priljubljene možnosti na prvi pogled 📊

Vključene so majhne posebnosti, ker je resnično življenje kaotično. Cene se spreminjajo, vendar je veliko ključnih delov odprtokodne kode.

Orodje / Sklad Najboljše za Približno cena Zakaj deluje
PyTorch Raziskovalci, razvijalci Pythona Odprtokodna koda Dinamični grafi se zdijo naravni; ogromna skupnost. 🙂
TensorFlow + Keras Produkcija v velikem obsegu, medplatformska Odprtokodna koda Grafični način, TF serviranje, TF Lite, trdno orodje.
JAX Zahtevni uporabniki, transformacije funkcij Odprtokodna koda Kompilacija XLA, čista matematika na prvem mestu.
scikit-learn Klasično strojno učenje, tabelarni podatki Odprtokodna koda Cevovodi, metrike, API za ocenjevanje - samo kliki.
XGBoost Strukturirani podatki, zmagovalne izhodiščne vrednosti Odprtokodna koda Regularizirano spodbujanje, ki pogosto preprosto zmaga.
Transformatorji objemajočih obrazov NLP, vizija, difuzija z dostopom do vozlišča Večinoma odprto Prednaučeni modeli + tokenizatorji + dokumentacija, vau.
Izvajalno okolje ONNX Prenosljivost, mešani ogrodji Odprtokodna koda Izvozi enkrat, hitro teči na več strežnikih. [4]
MLflow Sledenje eksperimentu, pakiranje Odprtokodna koda Ponovljivost, register modelov, preprosti API-ji.
Ray + Ray Servira Razdeljeno usposabljanje + strežba Odprtokodna koda Prilagoduje delovne obremenitve Pythona; omogoča mikropaketiranje.
NVIDIA Triton Sklepanje z visoko prepustnostjo Odprtokodna koda Večogrodje, dinamično batching, grafični procesorji.
Kubeflow Cevovodi strojnega učenja Kubernetes Odprtokodna koda Od začetka do konca na K8, včasih muhast, a močan.
Pretok zraka ali prefekt Orkestracija okoli vašega usposabljanja Odprtokodna koda Načrtovanje, ponovni poskusi, vidnost. Deluje v redu.

Če hrepenite po enovrstičnih odgovorih: PyTorch za raziskave, TensorFlow za dolgoročno produkcijo, scikit-learn za tabelarne podatke, ONNX Runtime za prenosljivost, MLflow za sledenje. Po potrebi se bom kasneje vrnil k tej temi.

Pod pokrovom: kako ogrodja dejansko upravljajo vašo matematiko ⚙️

Večina ogrodij za globoko učenje žonglira s tremi pomembnimi stvarmi:

  1. Tenzorji - večdimenzionalni nizi s pravili za namestitev naprav in oddajanje.

  2. Samodejno razlikovanje - odvajanje v obratnem načinu za izračun gradientov.

  3. Strategija izvajanja - eager način v primerjavi z grafičnim načinom in JIT prevajanjem.

  • PyTorch privzeto uporablja hitro izvajanje in lahko prevede grafe z ukazom torch.compile , da združi operacije in pospeši stvari z minimalnimi spremembami kode. [1]

  • TensorFlow se privzeto zažene z vso močjo in uporablja tf.function za pretvorbo Pythona v prenosljive grafe pretoka podatkov, ki so potrebni za izvoz SavedModel in pogosto izboljšajo delovanje. [2]

  • JAX se nagiba k sestavljivim transformacijam, kot so jit , grad , vmap in pmap , ter se za pospešitev in vzporednost prevaja prek XLA. [3]

Tukaj živi zmogljivost: jedra, fuzije, postavitev pomnilnika, mešana natančnost. Ne čarovnija - le inženiring, ki izgleda čarobno. ✨

Trening proti sklepanju: dva različna športa 🏃♀️🏁

  • Usposabljanje poudarja prepustnost in stabilnost. Želite dobro izkoriščenost, gradientno skaliranje in porazdeljene strategije.

  • Sklepanje lovi latenco, stroške in sočasnost. Želite paketno obdelavo, kvantizacijo in včasih združevanje operatorjev.

Interoperabilnost je tukaj pomembna:

  • ONNX deluje kot skupni format za izmenjavo modelov; ONNX Runtime izvaja modele iz več izvornih ogrodji v CPU-jih, GPU-jih in drugih pospeševalnikih z jezikovnimi vezavami za tipične produkcijske sklade. [4]

Kvantizacija, obrezovanje in destilacija pogosto prinesejo velike zmage. Včasih absurdno velike – kar se zdi kot goljufanje, čeprav ni. 😉

Vas MLOps: onkraj osrednjega okvira 🏗️

Tudi najboljši računalniški graf ne bo rešil neurejenega življenjskega cikla. Sčasoma boste želeli:

  • Sledenje eksperimentom in register : začnite z MLflow za beleženje parametrov, metrik in artefaktov; promovirajte prek registra

  • Cevovodi in orkestracija delovnih procesov : Kubeflow na Kubernetes ali splošni sistemi, kot sta Airflow in Prefect

  • Verzioniranje podatkov : DVC vzdržuje različice podatkov in modelov skupaj s kodo

  • Vsebniki in uvajanje : Docker slike in Kubernetes za predvidljiva, skalabilna okolja

  • Modelna vozlišča : predhodno učenje in nato fina nastavitev pogosteje premagajo zeleno polje kot ne

  • Spremljanje : preverjanje zakasnitve, odklona in kakovosti, ko modeli pridejo v produkcijo

Hitra anekdota s terena: majhna ekipa za e-trgovino je želela vsak dan »še en poskus«, nato pa se ni mogla spomniti, pri katerem poskusu so bile uporabljene katere funkcije. Dodali so MLflow in preprosto pravilo »promocija samo iz registra«. Nenadoma so bili tedenski pregledi osredotočeni na odločitve, ne na arheologijo. Vzorec se kaže povsod.

Interoperabilnost in prenosljivost: imejte odprte možnosti 🔁

Zaklenjenost se prikrade neopazno. Izognite se ji tako, da načrtujete:

  • Izvozne poti : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Prilagodljivost izvajalnega okolja : ONNX Runtime, TF Lite, Core ML za mobilne naprave ali naprave na robu

  • Kontejnerizacija : predvidljivi cevovodi gradnje s slikami Docker

  • Nevtralnost pri strežbi : gostovanje PyTorch, TensorFlow in ONNX hkrati vam zagotavlja poštenost

Zamenjava strežniške plasti ali prevajanje modela za manjšo napravo bi morala biti nadloga, ne pa prepisovanje.

Strojno pospeševanje in skaliranje: naredite hitro brez prekinitev ⚡️

  • Grafični procesorji prevladujejo pri splošnih obremenitvah učenja zaradi visoko optimiziranih jeder (pomislite na cuDNN).

  • Porazdeljeno učenje se pojavi, ko en sam grafični procesor ne more slediti: vzporednost podatkov, vzporednost modelov, razdrobljeni optimizatorji.

  • Mešana natančnost prihrani pomnilnik in čas z minimalno izgubo natančnosti, če se uporablja pravilno.

Včasih je najhitrejša koda tista, ki je niste napisali: uporabite vnaprej naučene modele in jih natančno nastavite. Resno. 🧠

Upravljanje, varnost in tveganje: ne le papirologija 🛡️

Uvajanje umetne inteligence v resnične organizacije pomeni razmišljanje o:

  • Poreklo : od kod prihajajo podatki, kako so bili obdelani in katera različica modela je aktivna

  • Ponovljivost : deterministične gradnje, pripete odvisnosti, shrambe artefaktov

  • Preglednost in dokumentacija : modelne kartice in podatkovne izjave

  • Upravljanje tveganj : Okvir NIST za upravljanje tveganj na področju umetne inteligence ponuja praktičen načrt za kartiranje, merjenje in upravljanje zaupanja vrednih sistemov umetne inteligence skozi celoten življenjski cikel. [5]

V reguliranih domenah te niso neobvezne. Tudi zunaj njih preprečujejo zmedene izpade in nerodne sestanke.

Kako izbrati: kontrolni seznam za hitro odločitev 🧭

Če še vedno strmite v pet zavihkov, poskusite to:

  1. Primarni jezik in ozadje ekipe

    • Raziskovalna ekipa, ki se osredotoča na Python: začnite s PyTorch ali JAX

    • Mešane raziskave in proizvodnja: TensorFlow s Kerasom je varna stava

    • Klasična analitika ali tabelarni fokus: scikit-learn in XGBoost

  2. Cilj uvajanja

    • Sklepanje v oblaku v velikem obsegu: ONNX Runtime ali Triton, v vsebniku

    • Mobilna ali vgrajena različica: TF Lite ali Core ML

  3. Potrebe po obsegu

    • En sam grafični procesor ali delovna postaja: deluje kateri koli večji okvir za učenje na daljavo (DL).

    • Porazdeljeno usposabljanje: preverite vgrajene strategije ali uporabite Ray Train

  4. Zrelost MLOps

    • Zgodnji dnevi: MLflow za sledenje, Dockerjeve slike za pakiranje

    • Rastoča ekipa: dodajte Kubeflow ali Airflow/Prefect za cevovode

  5. Zahteva glede prenosljivosti

    • Načrtujte izvoz ONNX in nevtralno strežniško plast

  6. Tvegana drža

    • Uskladitev s smernicami NIST, dokumentiranje porekla, uveljavljanje pregledov [5]

Če se vam v glavi še vedno poraja vprašanje, kaj je programski okvir za umetno inteligenco , je prav nabor možnosti tisti, zaradi katerega so ti kontrolni seznami dolgočasni. Dolgočasje je dobro.

Pogoste zmote in blagi miti 😬

  • Mit: en sam okvir vlada vsem. Resničnost: mešali boste in kombinirali. To je zdravo.

  • Mit: hitrost učenja je vse. Stroški sklepanja in zanesljivost sta pogosto pomembnejša.

  • Ugotovitev: pozabljamo na podatkovne cevovode. Slab vnos uniči dobre modele. Uporabite ustrezne nalagalnike in validacijo.

  • Ujamem: preskakovanje sledenja eksperimentu. Pozabili boste, kateri poskus je bil najboljši. V prihodnosti boste jezni.

  • Mit: prenosljivost je samodejna. Izvozi včasih pri operacijah po meri prekinejo. Preizkusite zgodaj.

  • Razumem: prehitro preveč inženirskih MLO-ov. Naj bo preprosto, nato pa dodajte orkestracijo, ko se pojavi težava.

  • Nekoliko pomanjkljiva metafora : predstavljajte si svoj okvir kot kolesarsko čelado za svoj model. Ni elegantna? Morda. Ampak pogrešali jo boste, ko vas bo pločnik pozdravil.

Mini pogosta vprašanja o ogrodjih ❓

V: Ali se ogrodje razlikuje od knjižnice ali platforme?

  • Knjižnica : specifične funkcije ali modeli, ki jih pokličete.

  • Okvir : definira strukturo in življenjski cikel, vključuje knjižnice.

  • Platforma : širše okolje z infrastrukturo, uporabniško izkušnjo, obračunavanjem in upravljanimi storitvami.

V: Ali lahko zgradim umetno inteligenco brez ogrodja?

Tehnično gledano da. Praktično je to kot pisanje lastnega prevajalnika za objavo na blogu. Lahko, ampak zakaj.

V: Ali potrebujem tako ogrodja za usposabljanje kot tudi ogrodja za strežbo?

Pogosto da. Učenje v PyTorch ali TensorFlow, izvoz v ONNX, postrežba s Triton ali ONNX Runtime. Šivi so tam namerno. [4]

V: Kje so shranjene avtoritativne najboljše prakse?

NIST-ov RMF za umetno inteligenco za prakse obvladovanja tveganj; dokumentacija prodajalcev za arhitekturo; priročniki za strojno učenje ponudnikov oblaka so koristni za navzkrižno preverjanje. [5]

Kratek povzetek ključne besede za jasnost 📌

Ljudje pogosto iščejo, kaj je programski okvir za umetno inteligenco, ker poskušajo povezati raziskovalno kodo z nečim, kar je mogoče uvesti. Kaj je torej programski okvir za umetno inteligenco v praksi? Gre za skrbno izbran paket računanja, abstrakcij in konvencij, ki omogoča učenje, vrednotenje in uvajanje modelov z manj presenečenji, hkrati pa se lepo igra s podatkovnimi cevovodi, strojno opremo in upravljanjem. No, trikrat povedano. 😅

Zadnje opombe - Predolgo nisem prebral/a 🧠➡️🚀

  • Programski okvir za umetno inteligenco vam ponuja premišljeno oder: tenzorje, samodejno razlikovanje, učenje, uvajanje in orodja.

  • Izberite glede na jezik, cilj uvajanja, obseg in globino ekosistema.

  • Pričakujte mešanje skladov: PyTorch ali TensorFlow za učenje, ONNX Runtime ali Triton za strežbo, MLflow za sledenje, Airflow ali Prefect za orkestracijo. [1][2][4]

  • Zgodaj vključite prakse prenosljivosti, opazovanja in tveganja. [5]

  • In ja, sprejmite dolgočasne dele. Dolgočasje je stabilno, stabilne pa so ladje.

Dobri ogrodji ne odpravljajo kompleksnosti. Zadržujejo jo, da se vaša ekipa lahko hitreje premika z manj napakami. 🚢

Reference

[1] PyTorch - Uvod v torch.compile (uradna dokumentacija): preberite več

[2] TensorFlow - Boljša zmogljivost s tf.function (uradni vodnik): preberite več

[3] JAX - Hitri začetek: Kako razmišljati v JAX-u (uradna dokumentacija): preberite več

[4] Izvajalno okolje ONNX - Izvajalno okolje ONNX za sklepanje (uradna dokumentacija): preberite več

[5] NIST - Okvir za upravljanje tveganj umetne inteligence (AI RMF 1.0) : preberite več

Poiščite najnovejšo umetno inteligenco v uradni trgovini z umetno inteligenco

O nas

Nazaj na blog