Mikä on tekoälyn ohjelmistokehys?

Mikä on tekoälyn ohjelmistokehys?

Vankka kehys muuttaa kaaoksen käyttökelpoiseksi työnkuluksi. Tässä oppaassa puramme, mitä on tekoälyn ohjelmistokehys , miksi se on tärkeä ja miten valita sellainen kyseenalaistamatta itseäsi viiden minuutin välein. Nappaa kahvi ja pidä välilehdet auki. ☕️

Artikkelit, joita saatat haluta lukea tämän jälkeen:

🔗 Mitä koneoppiminen vs. tekoäly on?
Ymmärrä koneoppimisjärjestelmien ja tekoälyn väliset keskeiset erot.

🔗 Mikä on selitettävissä oleva tekoäly
Opi, kuinka selitettävissä oleva tekoäly tekee monimutkaisista malleista läpinäkyviä ja ymmärrettäviä.

🔗 Mikä on humanoidirobotin tekoäly
Tutustu tekoälyteknologioihin, jotka tukevat ihmisen kaltaisia ​​robotteja ja interaktiivista käyttäytymistä.

🔗 Mikä on neuroverkko tekoälyssä
Tutustu siihen, miten neuroverkot matkivat ihmisaivoja tiedon käsittelyssä.

Mikä on tekoälyn ohjelmistokehys? Lyhyt vastaus 🧩

Tekoälyn ohjelmistokehys on jäsennelty paketti kirjastoja, ajonaikaisia ​​komponentteja, työkaluja ja käytäntöjä, jonka avulla voit rakentaa, kouluttaa, arvioida ja ottaa käyttöön koneoppimis- tai syväoppimismalleja nopeammin ja luotettavammin. Se on enemmän kuin yksi kirjasto. Ajattele sitä mielipiteisiin perustuvana tukirakenteena, joka tarjoaa sinulle:

  • Tensoreiden, tasojen, estimaattoreiden tai putkistojen ydinabstraktiot

  • Automaattinen derivointi ja optimoidut matemaattiset ytimet

  • Tiedonsyöttöputket ja esikäsittelyapuohjelmat

  • Harjoitussilmukat, mittarit ja tarkistuspisteet

  • Yhteensopivuus kiihdyttimien, kuten näytönohjainten ja erikoislaitteistojen, kanssa

  • Pakkaamisen, tarjoilun ja joskus kokeiden seurannan

Jos kirjasto on työkalupakki, niin kehys on työpaja – valaisimineen, penkkeineen ja etikettikoneineen teeskentelet, ettet tarvitse niitä… kunnes niitä tarvitset. 🔧

Tulet toistamaan lauseen " mikä on tekoälyn ohjelmistokehys" muutaman kerran. Se on tarkoituksellista, koska se on kysymys, jonka useimmat ihmiset itse asiassa kirjoittavat eksyessään työkalujen sokkeloon.

 

Tekoälyohjelmistokehys

Mikä tekee tekoälyn ohjelmistokehyksestä hyvän? ✅

Tässä olisi lyhyt lista, jos aloittaisin alusta:

  • Tuottavaa ergonomiaa – selkeät API:t, järkevät oletusasetukset, hyödylliset virheilmoitukset

  • Suorituskyky - nopeat ytimet, sekatarkkuus, graafien kääntäminen tai JIT, missä siitä on hyötyä

  • Ekosysteemin syvyys - mallikeskukset, tutoriaalit, esikoulutetut painotukset, integraatiot

  • Siirrettävyys – vientipolut, kuten ONNX, mobiili- tai reunaympäristöt, konttiystävällisyys

  • Havaittavuus - mittarit, lokinnoitus, profilointi, kokeiden seuranta

  • Skaalautuvuus - moni-GPU, hajautettu koulutus, joustava tarjoilu

  • Hallinta – suojausominaisuudet, versiointi, sukulinja ja dokumentit, jotka eivät jää huomaamatta

  • Yhteisöllisyys ja pitkäikäisyys - aktiiviset ylläpitäjät, käytännön käyttöönotto, uskottavat etenemissuunnitelmat

Kun nuo palaset loksahtavat paikoilleen, kirjoitat vähemmän liimakoodia ja teet enemmän todellista tekoälyä. Mikä onkin pointti. 🙂

Tyyppisiä viitekehyksiä, joihin törmäät 🗺️

Kaikki viitekehykset eivät pyri tekemään kaikkea. Ajattele kategorioittain:

  • Syväoppimisen viitekehykset : tensorioperaatiot, autodiff, neuroverkot

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Klassiset koneoppimiskehykset : prosessinohjaus, ominaisuusmuunnokset, estimaattorit

    • scikit-learn, XGBoost

  • Mallikeskukset ja NLP-pinot : esikoulutetut mallit, tokenisaattorit, hienosäätö

    • Halaavat kasvojenmuuntajat

  • Palvelu- ja päättelyajonaikaiset ympäristöt : optimoitu käyttöönotto

    • ONNX-ajonaikainen, NVIDIA Triton -päättelypalvelin, Ray-palvelu

  • MLOps ja elinkaari : seuranta, pakkaaminen, putket, CI koneoppimista varten

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Edge & Mobile : pieni jalanjälki, laitteistoystävällinen

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • Riski- ja hallintokehykset : prosessit ja kontrollit, ei koodi

    • NIST-tekoälyn riskienhallintakehys

Mikään yksittäinen pino ei sovi kaikille joukkueille. Se on ihan okei.

Vertailutaulukko: suositut vaihtoehdot yhdellä silmäyksellä 📊

Pieniä erikoisuuksia mukana, koska oikea elämä on sotkuista. Hinnat vaihtelevat, mutta monet ydinosat ovat avoimen lähdekoodin.

Työkalu / Pino Paras Hinta-laatusuhteeltaan Miksi se toimii
PyTorch Tutkijat, Python-kehittäjät Avoin lähdekoodi Dynaamiset kaaviot tuntuvat luonnollisilta; valtava yhteisö. 🙂
TensorFlow + Keras Laajamittainen tuotanto, eri alustoilla Avoin lähdekoodi Graafitila, TF-tarjoilu, TF Lite, kiinteät työkalut.
JAX Tehokäyttäjät, funktiomuunnokset Avoin lähdekoodi XLA-kokoelma, siistiä matematiikkaa ensin -tunnelmaa.
scikit-learn Klassinen koneoppiminen, taulukkomuotoinen data Avoin lähdekoodi Putkistot, mittarit ja arviointi-API vain klikkauksella.
XGBoost Strukturoitu data, voittavat lähtötasot Avoin lähdekoodi Säännöllinen tehostaminen, joka usein vain voittaa.
Halaavat kasvojenmuuntajat NLP, visio, diffuusio ja hub-pääsy Enimmäkseen avoinna Esikoulutetut mallit + tokenisaattorit + dokumentit, vau.
ONNX-ajonaikainen Siirrettävyys, sekalaiset viitekehykset Avoin lähdekoodi Vienti kerran, nopea suoritus useissa taustajärjestelmissä. [4]
MLflow Kokeiden seuranta, pakkaaminen Avoin lähdekoodi Toistettavuus, mallirekisteri, yksinkertaiset API:t.
Ray + Ray Serve Hajautettu koulutus + tarjoilu Avoin lähdekoodi Skaalaa Python-työkuormia; tukee mikro-eräajoa.
NVIDIA Triton Suuritehoinen päättely Avoin lähdekoodi Monikehystys, dynaaminen eräajo, näytönohjaimet.
Kubeflow Kubernetes ML -putkistot Avoin lähdekoodi K8:lla päästä päähän, joskus nirsoileva mutta vahva.
Ilmavirta tai prefekti Harjoittelun ympärille suunniteltu orkestrointi Avoin lähdekoodi Aikataulutus, uudelleenyritykset, näkyvyys. Toimii ok.

Jos kaipaat yhden rivin vastauksia: PyTorch tutkimukseen, TensorFlow pitkän aikavälin tuotantoon, scikit-learn taulukkomuotoon, ONNX Runtime siirrettävyyteen, MLflow seurantaan. Palaan asiaan myöhemmin tarvittaessa.

Konepellin alla: miten viitekehykset todellisuudessa suorittavat matematiikkaasi ⚙️

Useimmat syväoppimisen viitekehykset tasapainottelevat kolmella suurella asialla:

  1. Tensorit - moniulotteiset taulukot, joissa on laitteiden sijoittelu- ja lähetyssäännöt.

  2. Autodiff - käänteisen tilan derivointi gradienttien laskemiseksi.

  3. Suoritusstrategia - innokas tila vs. graafinen tila vs. JIT-kääntäminen.

  • PyTorch suoriutuu oletuksena nopeasti ja voi kääntää graafeja torch.compilen yhdistääkseen toimintoja ja nopeuttaakseen asioita minimaalisilla koodimuutoksilla. [1]

  • TensorFlow toimii oletuksena innokkaasti ja käyttää tf.function- funktiota Pythonin muokkaamiseen kannettaviksi datavuograafeiksi, joita tarvitaan SavedModel-vientiin ja jotka usein parantavat suorituskykyä. [2]

  • JAX hyödyntää koottavia muunnoksia, kuten jit , grad , vmap ja pmap , ja kääntää sen XLA:n kautta kiihtyvyyden ja rinnakkaisuuden saavuttamiseksi. [3]

Tässä suorituskyky asuu: ytimet, fuusiot, muistin asettelu, sekoitettu tarkkuus. Ei taikuutta - vain taianomaiselta näyttävää tekniikkaa. ✨

Harjoittelu vs. päättely: kaksi eri urheilulajia 🏃♀️🏁

  • Koulutuksessa korostetaan läpimenoaikaa ja vakautta. Haluat hyvän käyttöasteen, gradienttiskaalan ja hajautetut strategiat.

  • Päättely pyrkii latenssiin, kustannuksiin ja samanaikaisuuteen. Tarvitset eräajoa, kvantisointia ja joskus operaattorien fuusiointia.

Yhteentoimivuus on tässä tärkeää:

  • ONNX toimii yleisenä mallienvaihtoformaattina; ONNX Runtime suorittaa malleja useista lähdekoodikehyksistä eri suorittimien, näytönohjainten ja muiden kiihdyttimien välillä kielisidonnaisuuksilla tyypillisille tuotantopinoille. [4]

Kvantisointi, karsinta ja tislaus tuovat usein suuria voittoja. Joskus naurettavan suuria – mikä tuntuu huijaukselta, vaikka ei sitä ole. 😉

MLOps-kylä: ydinkehyksen ulkopuolella 🏗️

Paraskaan laskentagraafi ei pelasta sotkuista elinkaarta. Lopulta haluat:

  • Kokeiden seuranta ja rekisteri : aloita MLflow'lla parametrien, mittareiden ja artefaktien kirjaamiseksi; edistä rekisterin kautta

  • Putkistot ja työnkulun orkestrointi : Kubeflow Kubernetesilla tai generalistit, kuten Airflow ja Prefect

  • Datan versiointi : DVC pitää datan ja mallit versioituina koodin rinnalla

  • Kontit ja käyttöönotto : Docker-kuvat ja Kubernetes ennustettaviin ja skaalautuviin ympäristöihin

  • Mallikeskukset : esikoulutus ja sitten hienosäätö päihittävät useimmiten uuden kentän.

  • Seuranta : latenssi, ajautuminen ja laaduntarkastukset, kun mallit pääsevät tuotantoon

Lyhyt kenttäanekdootti: pieni verkkokauppatiimi halusi "vielä yhden kokeilun" joka päivä, mutta ei sitten muistanut, mikä kokeilu käytti mitäkin ominaisuuksia. He lisäsivät MLflow'n ja yksinkertaisen "ylennä vain rekisteristä" -säännön. Yhtäkkiä viikoittaisissa arvioinneissa keskityttiin päätöksiin, ei arkeologiaan. Kaava näkyy kaikkialla.

Yhteentoimivuus ja siirrettävyys: pidä vaihtoehtosi avoimina 🔁

Lukkiutuminen hiipii hiljaa esiin. Vältä sitä suunnittelemalla:

  • Vientipolut : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Suoritusajan joustavuus : ONNX Runtime, TF Lite, Core ML mobiililaitteille tai reunaympäristöille

  • Konttisointi : ennustettavat rakennusputket Docker-kuvien avulla

  • Palvelun neutraalius : PyTorchin, TensorFlow'n ja ONNX:n rinnakkainen isännöinti pitää sinut rehellisenä

Palvelevan kerroksen vaihtaminen tai mallin kääntäminen pienemmälle laitteelle pitäisi olla hankalaa, ei uudelleenkirjoittamista.

Laitteistokiihdytys ja skaalaus: tee siitä nopeaa ilman repeämiä ⚡️

  • Näytönohjaimet hallitsevat yleisiä koulutuskuormia erittäin optimoitujen ytimien ansiosta (ajattele cuDNN:ää).

  • Hajautettu koulutus tulee esiin, kun yksi GPU ei pysy perässä: datan rinnakkaisuus, mallin rinnakkaisuus, sirpaloidut optimoijat.

  • Sekoitettu tarkkuus säästää muistia ja aikaa minimoimalla tarkkuuden menetykset oikein käytettynä.

Joskus nopein koodi on koodia, jota et ole itse kirjoittanut: käytä valmiiksi koulutettuja malleja ja hienosäädä niitä. Oikeasti. 🧠

Hallinto, turvallisuus ja riski: ei vain paperityötä 🛡️

Tekoälyn käyttöönotto oikeissa organisaatioissa tarkoittaa seuraavien seikkojen miettimistä:

  • Sukulinja : mistä tiedot ovat peräisin, miten niitä käsiteltiin ja mikä malliversio on käytössä

  • Toistettavuus : deterministiset koonnit, kiinnitetyt riippuvuudet, artefaktien tallennustilat

  • Läpinäkyvyys ja dokumentointi : mallikortit ja datatiedotteet

  • Riskienhallinta : NIST:n tekoälyn riskienhallintakehys tarjoaa käytännöllisen etenemissuunnitelman luotettavien tekoälyjärjestelmien kartoittamiseen, mittaamiseen ja hallintaan koko niiden elinkaaren ajan. [5]

Nämä eivät ole valinnaisia ​​säännellyillä aloilla. Jopa niiden ulkopuolella ne estävät hämmentäviä käyttökatkoksia ja kiusallisia kokouksia.

Kuinka valita: nopea päätöksentekolista 🧭

Jos tuijotat edelleen viittä välilehteä, kokeile tätä:

  1. Ensisijainen kieli ja tiimin tausta

    • Python-lähtöinen tutkimusryhmä: aloita PyTorchilla tai JAXilla

    • Sekoitettu tutkimus ja tuotanto: TensorFlow Kerasin kanssa on varma valinta

    • Klassinen analytiikka vai taulukkopainotteisuus: scikit-learn ja XGBoost

  2. Käyttöönottokohde

    • Pilvipohjainen päättely skaalautuvasti: ONNX Runtime tai Triton, säilöity

    • Mobiili- tai sulautettu: TF Lite tai Core ML

  3. Skaalaustarpeet

    • Yksi GPU tai työasema: mikä tahansa merkittävä DL-kehys toimii

    • Hajautettu koulutus: tarkista sisäänrakennetut strategiat tai käytä Ray Trainia

  4. MLOps-kypsyysaste

    • Alkuvaiheessa: MLflow seurantaan, Docker-kuvat pakkaamiseen

    • Kasvava tiimi: lisää Kubeflow tai Airflow/Prefect putkistoille

  5. Siirrettävyysvaatimus

    • Suunnittele ONNX-vientejä ja neutraalia käyttökerrosta

  6. Riskitilanne

    • Yhdenmukaista NIST-ohjeistuksen kanssa, dokumentoi alkuperä, valvo tarkastuksia [5]

Jos päässäsi on edelleen kysymys siitä, mikä on tekoälyn ohjelmistokehys , tarkistuslistan kohtien tylsyyden syynä ovat valinnanvarat. Tylsyys on hyvästä.

Yleisiä myyttiä ja lieviä myyttejä 😬

  • Myytti: yksi viitekehys hallitsee kaikkia. Todellisuus: yhdistelet ja yhdistelet erilaisia ​​järjestelmiä. Se on terveellistä.

  • Myytti: Koulutusnopeus on kaikki kaikessa. Päättelykustannukset ja luotettavuus merkitsevät usein enemmän.

  • Selvä: unohdan datapipelinejä. Huono syöte upottaa hyviä malleja. Käytä asianmukaisia ​​lataajia ja validointia.

  • Selvä: kokeilun seurannan ohittaminen. Unohdat mikä suoritus oli paras. Tulevaisuudessa sinua ärsyttää.

  • Myytti: siirrettävyys on automaattista. Vienti epäonnistuu joskus mukautetuissa toiminnoissa. Testaa ajoissa.

  • Selvä: MLOps-funktiot tehtiin liian nopeasti. Pidä ne yksinkertaisina ja lisää orkestrointi vasta, kun ilmenee ongelmia.

  • Hieman virheellinen kielikuva : ajattele kehystäsi kuin pyöräilykypärää mallillesi. Ei tyylikäs? Ehkä. Mutta tulet kaipaamaan sitä, kun jalkakäytävä tervehtii sinua.

Mini UKK frameworkeista ❓

K: Onko kehys eri asia kuin kirjasto tai alusta?

  • Kirjasto : tietyt funktiot tai mallit, joita kutsut.

  • Kehys : määrittelee rakenteen ja elinkaaren, kytkeytyy kirjastoihin.

  • Alusta : laajempi ympäristö, joka sisältää infrastruktuurin, käyttökokemuksen, laskutuksen ja hallinnoidut palvelut.

K: Voinko rakentaa tekoälyä ilman kehystä?

Teknisesti kyllä. Käytännössä se on kuin kirjoittaisi oman kääntäjän blogikirjoitukseen. Voit, mutta miksi.

K: Tarvitsenko sekä koulutus- että tarjoilukehykset?

Usein kyllä. Kouluta PyTorchissa tai TensorFlow'ssa, vie ONNX:ään, käytä Tritonia tai ONNX Runtimea. Saumat ovat siinä tarkoituksella. [4]

K: Missä auktoritatiiviset parhaat käytännöt esiintyvät?

NISTin tekoälyn riskinhallintatoimintojen ohjeet, arkkitehtuuria koskevat toimittajien dokumentit ja pilvipalveluntarjoajien koneoppimisoppaat ovat hyödyllisiä ristiintarkistuksia. [5]

Lyhyt kertaus avainsanasta selvyyden vuoksi 📌

Ihmiset usein etsivät tekoälyn ohjelmistokehystä, koska he yrittävät yhdistää tutkimuskoodin ja käyttöönotettavan koodin. Mitä tekoälyn ohjelmistokehys käytännössä on? Se on kuratoitu paketti laskentaa, abstraktioita ja käytäntöjä, joiden avulla voit kouluttaa, arvioida ja ottaa käyttöön malleja vähemmillä yllätyksillä, samalla leikitellen hienosti dataputkien, laitteiston ja hallinnan kanssa. Siinä se sanottiin kolme kertaa. 😅

Loppusanat - Liian pitkä, en lukenut sitä 🧠➡️🚀

  • Tekoälyn ohjelmistokehys tarjoaa sinulle mielipiteisiin perustuvaa tukea: tensorit, automaattisen vertailun, koulutuksen, käyttöönoton ja työkalut.

  • Valitse kielen, käyttöönottokohteen, mittakaavan ja ekosysteemin syvyyden mukaan.

  • Odota pinojen yhdistämistä: PyTorch tai TensorFlow kouluttamiseen, ONNX Runtime tai Triton palvelemiseen, MLflow seurantaan, Airflow tai Prefect orkestrointiin. [1][2][4]

  • Ota siirrettävyys, havaittavuus ja riskienhallinnan käytännöt käyttöön jo varhaisessa vaiheessa. [5]

  • Ja kyllä, hyväksy tylsät osat. Tylsä on vakaata, ja vakaat laivat.

Hyvät viitekehykset eivät poista monimutkaisuutta. Ne kokoavat sen niin, että tiimisi voi toimia nopeammin ja vähemmillä yllätyshetkillä. 🚢

Viitteet

[1] PyTorch - Johdatus torch.compileen (virallinen dokumentaatio): lue lisää

[2] TensorFlow - Parempi suorituskyky tf.functionilla (virallinen opas): lue lisää

[3] JAX - Pikaopas: Miten ajatella JAXilla (virallinen dokumentaatio): lue lisää

[4] ONNX Runtime - ONNX Runtime päättelyyn (viralliset dokumentit): lue lisää

[5] NIST - Tekoälyn riskienhallintakehys (AI RMF 1.0) : lue lisää

Löydä uusimmat tekoälytuotteet virallisesta tekoälyavustajakaupasta

Tietoa meistä

Takaisin blogiin