ໂຄງຮ່າງການຊອບແວສໍາລັບ AI ແມ່ນຫຍັງ?

ໂຄງຮ່າງການຊອບແວສໍາລັບ AI ແມ່ນຫຍັງ?

ຂອບການເຮັດວຽກທີ່ແຂງແກ່ນຈະປ່ຽນຄວາມວຸ້ນວາຍນັ້ນໃຫ້ກາຍເປັນຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້. ໃນຄູ່ມືນີ້, ພວກເຮົາຈະອະທິບາຍ ວ່າຂອບການເຮັດວຽກຊອບແວສຳລັບ AI ແມ່ນຫຍັງ, ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນ, ແລະວິທີການເລືອກອັນໜຶ່ງໂດຍບໍ່ຕ້ອງຄາດເດົາຕົວເອງທຸກໆຫ້ານາທີ. ດື່ມກາເຟ; ເປີດຕາລໍຖ້າ. ☕️

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທຽບກັບ AI ແມ່ນຫຍັງ
ເຂົ້າໃຈຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສໍາຄັນລະຫວ່າງລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະປັນຍາປະດິດ.

🔗 AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ແມ່ນຫຍັງ
ຮຽນຮູ້ວິທີ AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ເຮັດໃຫ້ຕົວແບບທີ່ສັບສົນມີຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະເຂົ້າໃຈໄດ້.

🔗 AI ຫຸ່ນຍົນຮູບຮ່າງຄ້າຍຄືກັບມະນຸດແມ່ນຫຍັງ
ສຳຫຼວດເທັກໂນໂລຍີ AI ທີ່ໃຫ້ພະລັງກັບຫຸ່ນຍົນທີ່ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດ ແລະພຶດຕິກຳການໂຕ້ຕອບ.

🔗 ເຄືອຂ່າຍປະສາດໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ
ຄົ້ນພົບວິທີການເຄືອຂ່າຍ neural mimic ສະຫມອງຂອງມະນຸດເພື່ອປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ.

ໂຄງຮ່າງການຊອບແວສໍາລັບ AI ແມ່ນຫຍັງ? ຄຳຕອບສັ້ນໆ🧩

ຂອບ ຊອບແວສຳລັບ AI ແມ່ນຊຸດທີ່ມີໂຄງສ້າງຂອງຫ້ອງສະໝຸດ, ອົງປະກອບເວລາແລ່ນ, ເຄື່ອງມື ແລະ ສົນທິສັນຍາທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງ, ຝຶກອົບຮົມ, ປະເມີນຜົນ ແລະ ນຳໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ຫຼື ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ໜ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍຂຶ້ນ. ມັນເປັນຫຼາຍກວ່າຫ້ອງສະໝຸດດຽວ. ຄິດວ່າມັນເປັນໂຄງສ້າງທີ່ໃຫ້ຄວາມຄິດເຫັນແກ່ທ່ານ:

  • ບົດຄັດຫຍໍ້ຫຼັກສຳລັບ tensors, layers, estimators, or pipelines

  • ຄວາມແຕກຕ່າງອັດຕະໂນມັດແລະແກ່ນຄະນິດສາດທີ່ດີທີ່ສຸດ

  • ທໍ່ການປ້ອນຂໍ້ມູນ ແລະສິ່ງອຳນວຍຄວາມສະດວກໃນການປະມວນຜົນກ່ອນ

  • ການຝຶກອົບຮົມ loops, metrics, ແລະ checkpointing

  • Interop ກັບເຄື່ອງເລັ່ງຄວາມໄວເຊັ່ນ GPUs ແລະຮາດແວພິເສດ

  • ການຫຸ້ມຫໍ່, ການຮັບໃຊ້, ແລະບາງຄັ້ງການຕິດຕາມການທົດລອງ

ຖ້າຫ້ອງສະຫມຸດເປັນຊຸດເຄື່ອງມື, ກອບເປັນກອງປະຊຸມທີ່ມີແສງສະຫວ່າງ, ເກົ້າອີ້, ແລະເຄື່ອງເຮັດປ້າຍທີ່ເຈົ້າຈະທໍາທ່າວ່າເຈົ້າບໍ່ຕ້ອງການ ... ຈົນກວ່າເຈົ້າຈະເຮັດ. 🔧

ເຈົ້າຈະເຫັນຂ້ອຍເວົ້າຊ້ຳປະໂຫຍກທີ່ແນ່ນອນ ວ່າ ແມ່ນຫຍັງຄືຂອບຊອບແວສຳລັບ AI ສອງສາມເທື່ອ. ນັ້ນແມ່ນເຈດຕະນາ, ເພາະວ່າມັນເປັນຄຳຖາມທີ່ຄົນສ່ວນໃຫຍ່ພິມເມື່ອພວກເຂົາຫຼົງທາງຢູ່ໃນເສັ້ນທາງເຄື່ອງມື.

 

ຂອບຊອບແວ AI

ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ໂຄງຮ່າງການຊອບແວທີ່ດີສໍາລັບ AI? ✅

ນີ້ແມ່ນບັນຊີລາຍຊື່ສັ້ນທີ່ຂ້ອຍຕ້ອງການຖ້າຂ້ອຍເລີ່ມຕົ້ນຈາກຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ:

  • ergonomics ຜະລິດຕະພັນ - APIs ສະອາດ, sane defaults, ຂໍ້ຄວາມຜິດພາດທີ່ເປັນປະໂຫຍດ

  • ການປະຕິບັດ - ແກ່ນໄວ, ຄວາມແມ່ນຍໍາປະສົມ, ການລວບລວມກາຟຫຼື JIT ບ່ອນທີ່ມັນຊ່ວຍ

  • ຄວາມເລິກຂອງລະບົບນິເວດ - ສູນກາງແບບຈໍາລອງ, ການສອນ, ນໍ້າໜັກທີ່ໄດ້ຝຶກອົບຮົມ, ການເຊື່ອມໂຍງ

  • Portability - ເສັ້ນທາງສົ່ງອອກເຊັ່ນ ONNX, runtimes ມືຖືຫຼືຂອບ, ຄວາມເປັນມິດກັບ container

  • ການສັງເກດການ - metrics, ການບັນທຶກ, profileing, ການຕິດຕາມການທົດລອງ

  • Scalability - multi-GPU, ການຝຶກອົບຮົມແຈກຢາຍ, ການຮັບໃຊ້ elastic

  • ການຄຸ້ມຄອງ - ຄຸນສົມບັດຄວາມປອດໄພ, ເວີຊັນ, ເຊື້ອສາຍ ແລະ ເອກະສານທີ່ບໍ່ເຮັດໃຫ້ທ່ານຫຼົງໄຫຼ

  • ຊຸມຊົນ ແລະ ອາຍຸຍືນ - ຜູ້ຮັກສາຢ່າງຫ້າວຫັນ, ການຮັບຮອງເອົາໃນໂລກຕົວຈິງ, ແຜນທີ່ເສັ້ນທາງທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື

ເມື່ອຕ່ອນເຫຼົ່ານັ້ນຄລິກ, ທ່ານຂຽນລະຫັດກາວຫນ້ອຍລົງແລະເຮັດ AI ຕົວຈິງຫຼາຍຂຶ້ນ. ຊຶ່ງເປັນຈຸດ. 🙂

ປະເພດຂອງກອບທີ່ເຈົ້າຈະເຂົ້າໄປໃນ 🗺️

ບໍ່ແມ່ນທຸກໆກອບພະຍາຍາມເຮັດທຸກຢ່າງ. ຄິດ​ເປັນ​ປະ​ເພດ​:

  • ກອບການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ: tensor ops, autodiff, neural nets

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • ໂຄງຮ່າງການ ML ຄລາສສິກ: ທໍ່, ການຫັນປ່ຽນຄຸນສົມບັດ, ການຄາດຄະເນ

    • scikit-learn, XGBoost

  • ສູນກາງຮູບແບບ ແລະ ການຊ້ອນກັນຂອງ NLP: ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມລ່ວງໜ້າ, ເຄື່ອງສ້າງໂທເຄັນ, ການປັບແຕ່ງຢ່າງລະອຽດ

    • ກອດຕົວຫັນໜ້າ

  • ເວລາໃຫ້ບໍລິການ ແລະ ການອະນຸມານ: ການນຳໃຊ້ທີ່ດີທີ່ສຸດ

    • ONNX Runtime, NVIDIA Triton Inference Server, Ray Serve

  • MLOps ແລະ ວົງຈອນຊີວິດ: ການຕິດຕາມ, ການຫຸ້ມຫໍ່, ທໍ່ສົ່ງ, CI ສຳລັບ ML

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Edge & mobile: ຮອຍຕີນນ້ອຍ, ງ່າຍຕໍ່ການໃຊ້ງານກັບຮາດແວ

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • ຂອບການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ຄວາມສ່ຽງ: ຂະບວນການ ແລະ ການຄວບຄຸມ, ບໍ່ແມ່ນລະຫັດ

    • NIST AI ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ

ບໍ່ມີ stack ດຽວເຫມາະກັບທຸກທີມ. ບໍ່ເປັນຫຍັງ.

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ຕົວເລືອກຍອດນິຍົມໃນທັນທີ 📊

ລວມເອົາຂໍ້ຄິດເລັກໆນ້ອຍໆ ເພາະຊີວິດຈິງເປັນເລື່ອງຫຍຸ້ງ. ລາຄາມີການປ່ຽນແປງ, ແຕ່ຫຼາຍຊິ້ນສ່ວນຫຼັກແມ່ນແຫຼ່ງເປີດ.

ເຄື່ອງມື / Stack ດີທີ່ສຸດສຳລັບ ລາຄາປະມານ ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້
PyTorch ນັກຄົ້ນຄວ້າ, Pytonic devs ໂອເພນຊອສ ເສັ້ນສະແດງແບບເຄື່ອນໄຫວມີຄວາມຮູ້ສຶກທໍາມະຊາດ; ຊຸມຊົນຂະຫນາດໃຫຍ່. 🙂
TensorFlow + Keras ການຜະລິດໃນລະດັບ, ຂ້າມເວທີ ໂອເພນຊອສ ໂໝດກຣາບ, TF Serving, TF Lite, ເຄື່ອງມືແຂງ.
JAX ຜູ້ໃຊ້ພະລັງງານ, ຫນ້າທີ່ຫັນປ່ຽນ ໂອເພນຊອສ ການລວບລວມ XLA, ສະອາດ vibe ຄະນິດສາດທໍາອິດ.
ຮຽນຮູ້ Scikit ML ຄລາສສິກ, ຂໍ້ມູນຕາຕະລາງ ໂອເພນຊອສ ທໍ່, ວັດແທກ, API ຄາດຄະເນພຽງແຕ່ຄລິກ.
XGBoost ຂໍ້ມູນໂຄງສ້າງ, ຊະນະພື້ນຖານ ໂອເພນຊອສ ການຊຸກຍູ້ແບບປົກກະຕິທີ່ມັກຈະຊະນະ.
ກອດຕົວຫັນໜ້າ NLP, ວິໄສທັດ, ການແຜ່ກະຈາຍທີ່ມີການເຂົ້າເຖິງສູນ ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນເປີດ ໂມເດລທີ່ຝຶກໄວ້ + ເຄື່ອງໝາຍໂທເຄັນ + ເອກະສານ, ວ້າວ.
ເວລາແລ່ນ ONNX Portability, ກອບການປະສົມ ໂອເພນຊອສ ສົ່ງອອກຄັ້ງດຽວ, ແລ່ນໄວໃນຫຼາຍ backends. [4]
MLflow ການທົດລອງການຕິດຕາມ, ການຫຸ້ມຫໍ່ ໂອເພນຊອສ Reproducibility, ການລົງທະບຽນແບບຈໍາລອງ, APIs ງ່າຍດາຍ.
Ray + Ray ໃຫ້ບໍລິການ ແຈກຢາຍການຝຶກອົບຮົມ + ຮັບໃຊ້ ໂອເພນຊອສ Scales Python workloads; ໃຫ້ບໍລິການ micro-batching.
NVIDIA Triton ການ​ອະ​ພິ​ປາຍ​ສູງ​ ໂອເພນຊອສ Multi-framework, batching ແບບໄດນາມິກ, GPUs.
Kubeflow ທໍ່ Kubernetes ML ໂອເພນຊອສ End-to-end ໃນ K8s, ບາງຄັ້ງກໍ່ກວນແຕ່ແຂງແຮງ.
Airflow ຫຼື Prefect Orchestration ປະມານການຝຶກອົບຮົມຂອງທ່ານ ໂອເພນຊອສ ການກຳນົດເວລາ, ພະຍາຍາມ, ການເບິ່ງເຫັນ. ເຮັດວຽກໄດ້.

ຖ້າທ່ານຢາກໄດ້ຄໍາຕອບຫນຶ່ງເສັ້ນ: PyTorch ສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າ, TensorFlow ສໍາລັບການຜະລິດໃນໄລຍະຍາວ, scikit-learn ສໍາລັບຕາຕະລາງ, ONNX Runtime ສໍາລັບການເຄື່ອນທີ່, MLflow ສໍາລັບການຕິດຕາມ. ຂ້ອຍຈະຕິດຕາມພາຍຫຼັງຖ້າຈໍາເປັນ.

ພາຍໃຕ້ຫົວຂໍ້: ກອບການເຮັດວຽກຕົວຈິງຂອງຄະນິດສາດຂອງເຈົ້າແນວໃດ ⚙️

ຂອບການຮຽນຮູ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງສ່ວນໃຫຍ່ຈະຈູງສາມຢ່າງໃຫຍ່:

  1. Tensors - arrays ຫຼາຍມິຕິລະດັບທີ່ມີການຈັດວາງອຸປະກອນແລະກົດລະບຽບການອອກອາກາດ.

  2. Autodiff - ຄວາມ​ແຕກ​ຕ່າງ​ໃນ​ຮູບ​ແບບ​ປີ້ນ​ກັບ​ຄືນ​ໄປ​ບ່ອນ​ເພື່ອ​ຄໍາ​ນວນ gradients​.

  3. ຍຸດທະສາດການປະຕິບັດ - ຮູບແບບຄວາມກະຕືລືລົ້ນທຽບກັບຮູບແບບກາຟິກທຽບກັບການລວບລວມ JIT.

  • PyTorch ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະປະຕິບັດຢ່າງກະຕືລືລົ້ນແລະສາມາດລວບລວມກຣາຟດ້ວຍ torch.compile ເພື່ອປະສົມປະສານ ops ແລະເລັ່ງສິ່ງຕ່າງໆດ້ວຍການປ່ຽນແປງລະຫັດຫນ້ອຍທີ່ສຸດ. [1]

  • TensorFlow ເຮັດວຽກຢ່າງກະຕືລືລົ້ນໂດຍຄ່າເລີ່ມຕົ້ນແລະໃຊ້ tf.function ເພື່ອຈັດ Python ເຂົ້າໄປໃນກາຟ dataflow ແບບເຄື່ອນທີ່, ເຊິ່ງຕ້ອງການສໍາລັບການສົ່ງອອກ SavedModel ແລະມັກຈະປັບປຸງການປະຕິບັດ. [2]

  • JAX leans ເຂົ້າໄປໃນການຫັນເປັນ composable ເຊັ່ນ jit, grad, vmap, ແລະ pmap, ລວບລວມໂດຍຜ່ານ XLA ສໍາລັບການເລັ່ງແລະຂະຫນານ. [3]

ນີ້​ແມ່ນ​ບ່ອນ​ທີ່​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ດໍາ​ລົງ​ຊີ​ວິດ​: ແກ່ນ​, fusions​, ຮູບ​ແບບ​ຫນ່ວຍ​ຄວາມ​ຈໍາ​, ຄວາມ​ແມ່ນ​ຍໍາ​ປະ​ສົມ​. ບໍ່ແມ່ນ magic - ພຽງແຕ່ວິສະວະກໍາທີ່ເບິ່ງ magic. ✨

ການຝຶກອົບຮົມທຽບກັບ inference: ສອງກິລາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ 🏃‍♀️🏁

  • ການຝຶກອົບຮົມ ເນັ້ນຫນັກເຖິງການຜ່ານແລະຄວາມຫມັ້ນຄົງ. ທ່ານ​ຕ້ອງ​ການ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ທີ່​ດີ​, ການ​ຂະ​ຫຍາຍ gradient​, ແລະ​ຍຸດ​ທະ​ສາດ​ການ​ແຈກ​ຢາຍ​.

  • Inference chases latency, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແລະ concurrency. ທ່ານຕ້ອງການ batching, quantization, ແລະບາງຄັ້ງ fusion ປະຕິບັດການ.

ຄວາມ​ສາ​ມາດ​ເຮັດ​ວຽກ​ຮ່ວມ​ກັນ​ມີ​ຄວາມ​ສໍາ​ຄັນ​ຢູ່​ທີ່​ນີ້​:

  • ONNX ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຮູບແບບການແລກປ່ຽນແບບທົ່ວໄປ; ONNX Runtime ແລ່ນແບບຈໍາລອງຈາກກອບແຫຼ່ງຫຼາຍໃນທົ່ວ CPUs, GPUs, ແລະຕົວເລັ່ງອື່ນໆທີ່ມີການຜູກມັດພາສາສໍາລັບ stacks ການຜະລິດປົກກະຕິ. [4]

ປະລິມານ, ການຕັດ, ແລະການຕົ້ມກັ່ນມັກຈະໄດ້ຮັບໄຊຊະນະອັນໃຫຍ່ຫຼວງ. ບາງຄັ້ງກໍ່ເປັນເລື່ອງຕະຫຼົກຫຼາຍ - ເຊິ່ງຮູ້ສຶກຄືກັບການໂກງ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນບໍ່ແມ່ນ. 😉

ບ້ານ MLOps: ເກີນຂອບເຂດຫຼັກ 🏗️

ເຖິງແມ່ນວ່າເສັ້ນສະແດງການຄິດໄລ່ທີ່ດີທີ່ສຸດຈະບໍ່ຊ່ວຍຊີວິດທີ່ສັບສົນ. ໃນທີ່ສຸດເຈົ້າຈະຕ້ອງການ:

  • ການຕິດຕາມການທົດລອງ ແລະ ການລົງທະບຽນ: ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ MLflow ເພື່ອບັນທຶກພາລາມິເຕີ, ຕົວຊີ້ວັດ ແລະ ສິ່ງປະດິດຕ່າງໆ; ສົ່ງເສີມຜ່ານການລົງທະບຽນ

  • ທໍ່ສົ່ງນ້ຳ ແລະ ການຈັດການຂະບວນການເຮັດວຽກ: Kubeflow ໃນ Kubernetes, ຫຼື ຜູ້ອອກແບບທົ່ວໄປເຊັ່ນ Airflow ແລະ Prefect

  • ການສ້າງສະບັບຂໍ້ມູນ: DVC ຮັກສາຂໍ້ມູນ ແລະແບບຈໍາລອງສະບັບພ້ອມກັບລະຫັດ

  • ຕູ້ຄອນເທນເນີ ແລະ ການນຳໃຊ້: ຮູບພາບ Docker ແລະ Kubernetes ສຳລັບສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຄາດເດົາໄດ້ ແລະ ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້

  • ຕົວແບບ hubs: pretrain- then-fine-tune beats greenfield ເລື້ອຍໆກ່ວາບໍ່

  • ການ​ຕິດ​ຕາມ​ກວດ​ກາ: latency , drift , ແລະ​ການ​ກວດ​ສອບ​ຄຸນ​ນະ​ພາບ​ເມື່ອ​ຕົວ​ແບບ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ຜະ​ລິດ

ເລື່ອງເລັກໆນ້ອຍໆໃນພາກສະໜາມ: ທີມງານອີຄອມເມີຊຂະໜາດນ້ອຍຕ້ອງການ "ການທົດລອງອີກອັນໜຶ່ງ" ທຸກໆມື້, ແລ້ວກໍ່ຈື່ບໍ່ໄດ້ວ່າການເຮັດວຽກໃດໃຊ້ຄຸນສົມບັດໃດ. ພວກເຂົາໄດ້ເພີ່ມ MLflow ແລະກົດລະບຽບງ່າຍໆ "ສົ່ງເສີມຈາກການລົງທະບຽນເທົ່ານັ້ນ". ທັນໃດນັ້ນ, ການທົບທວນຄືນປະຈຳອາທິດແມ່ນກ່ຽວກັບການຕັດສິນໃຈ, ບໍ່ແມ່ນໂບຮານຄະດີ. ຮູບແບບດັ່ງກ່າວປາກົດຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ.

ການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ & ການເຄື່ອນທີ່: ຮັກສາທາງເລືອກຂອງທ່ານໃຫ້ເປີດ🔁

ລັອກອິນຄ່ອຍໆຂຶ້ນຢ່າງງຽບໆ. ຫຼີກ​ລ້ຽງ​ການ​ມັນ​ໂດຍ​ການ​ວາງ​ແຜນ​ສໍາ​ລັບ​ການ​:

  • ເສັ້ນທາງສົ່ງອອກ: ONNX, SavedModel, TorchScript

  • ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງເວລາແລ່ນ: ONNX Runtime, TF Lite, Core ML ສໍາລັບມືຖື ຫຼື edge

  • ການບັນຈຸ: ການສ້າງທໍ່ທີ່ຄາດເດົາໄດ້ດ້ວຍຮູບພາບ Docker

  • ຮັບໃຊ້ຄວາມເປັນກາງ: ການເປັນເຈົ້າພາບ PyTorch, TensorFlow, ແລະ ONNX ຂ້າງຄຽງກັນເຮັດໃຫ້ທ່ານມີຄວາມຊື່ສັດ.

ການປ່ຽນຊັ້ນການໃຫ້ບໍລິການ ຫຼືການລວບລວມຕົວແບບສໍາລັບອຸປະກອນທີ່ນ້ອຍກວ່າຄວນຈະເປັນສິ່ງລົບກວນ, ບໍ່ແມ່ນການຂຽນຄືນໃຫມ່.

ການເລັ່ງ ແລະຂະໜາດຂອງຮາດແວ: ເຮັດໃຫ້ມັນໄວໂດຍບໍ່ຕ້ອງເສຍນ້ຳຕາ ⚡️

  • GPUs ຄອບງໍາວຽກງານການຝຶກອົບຮົມໂດຍທົ່ວໄປຍ້ອນ kernels optimized ສູງ (ຄິດວ່າ cuDNN).

  • ການຝຶກອົບຮົມແບບກະຈາຍ ຈະປາກົດຂຶ້ນເມື່ອ GPU ດຽວບໍ່ສາມາດຕິດຕາມໄດ້: ຄວາມຂະໜານຂອງຂໍ້ມູນ, ຄວາມຂະໜານຂອງຮູບແບບ, ແລະຕົວເພີ່ມປະສິດທິພາບແບບແບ່ງສ່ວນ.

  • ຄວາມແມ່ນຍໍາປະສົມ ຊ່ວຍປະຫຍັດຄວາມຊົງຈໍາແລະເວລາທີ່ມີການສູນເສຍຄວາມຖືກຕ້ອງຫນ້ອຍທີ່ສຸດເມື່ອຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

ບາງຄັ້ງລະຫັດທີ່ໄວທີ່ສຸດແມ່ນລະຫັດທີ່ທ່ານບໍ່ໄດ້ຂຽນ: ໃຊ້ຕົວແບບທີ່ໄດ້ຝຶກໄວ້ລ່ວງໜ້າ ແລະປັບໃຫ້ລະອຽດ. ຢ່າງຈິງຈັງ. 🧠

ການປົກຄອງ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະຄວາມສ່ຽງ: ບໍ່ພຽງແຕ່ເອກະສານ 🛡️

ການຂົນສົ່ງ AI ໃນອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ແທ້ຈິງຫມາຍຄວາມວ່າຄິດກ່ຽວກັບ:

  • ເຊື້ອສາຍ: ຂໍ້ມູນມາຈາກໃສ, ມັນຖືກປະມວນຜົນແນວໃດ, ແລະຮຸ່ນໃດທີ່ມີຊີວິດຢູ່

  • Reproducibility: ການ​ສ້າງ​ທີ່​ຕັ້ງ​ໃຈ​, ການ​ເພິ່ງ​ພາ​ອາ​ໄສ pinned​, ຮ້ານ​ຄ້າ​ປອມ

  • ຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະ ເອກະສານ: ບັດແບບຈຳລອງ ແລະ ຖະແຫຼງການຂໍ້ມູນ

  • ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ: NIST AI Risk Management Framework ສະຫນອງແຜນທີ່ເສັ້ນທາງປະຕິບັດສໍາລັບການສ້າງແຜນທີ່, ການວັດແທກແລະການຄຸ້ມຄອງລະບົບ AI ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ໃນທົ່ວວົງຈອນຊີວິດ. [5]

ເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກໃນໂດເມນທີ່ມີການຄວບຄຸມ. ເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ນອກພວກເຂົາ, ພວກເຂົາປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ເກີດຄວາມສັບສົນແລະການປະຊຸມທີ່ງຸ່ມງ່າມ.

ວິທີການເລືອກ: ລາຍການກວດສອບການຕັດສິນໃຈດ່ວນ🧭

ຖ້າ​ຫາກ​ວ່າ​ທ່ານ​ຍັງ​ກໍາ​ລັງ​ເບິ່ງ​ຫ້າ​ແຖບ​, ໃຫ້​ພະ​ຍາ​ຍາມ​ນີ້​:

  1. ພາສາຫຼັກ ແລະຄວາມເປັນມາຂອງທີມ

    • ທີມວິໄຈ Python-first: ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ PyTorch ຫຼື JAX

    • ການຄົ້ນຄວ້າປະສົມແລະການຜະລິດ: TensorFlow ກັບ Keras ເປັນການເດີມພັນທີ່ປອດໄພ

    • ການວິເຄາະແບບຄລາດສິກ ຫຼືການສຸມໃສ່ຕາຕະລາງ: scikit-learn ບວກກັບ XGBoost

  2. ເປົ້າໝາຍການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ

    • Cloud inference ໃນລະດັບ: ONNX Runtime ຫຼື Triton, containerized

    • ມືຖື ຫຼືຝັງໄວ້: TF Lite ຫຼື Core ML

  3. ຄວາມຕ້ອງການຂະຫນາດ

    • GPU ດຽວຫຼືສະຖານີເຮັດວຽກ: ກອບ DL ທີ່ສໍາຄັນໃດໆເຮັດວຽກ

    • ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​ການ​ແຜ່​ກະ​ຈາຍ​: ກວດ​ສອບ​ການ​ສ້າງ​ໃນ​ຍຸດ​ທະ​ສາດ​ຫຼື​ການ​ນໍາ​ໃຊ້ Ray Train​

  4. MLOps ຄົບກຳນົດ

    • ມື້ເລີ່ມຕົ້ນ: MLflow ສໍາລັບການຕິດຕາມ, ຮູບພາບ Docker ສໍາລັບການຫຸ້ມຫໍ່

    • ທີມທີ່ເຕີບໃຫຍ່: ເພີ່ມ Kubeflow ຫຼື Airflow/Prefect ສໍາລັບທໍ່

  5. ຄວາມຕ້ອງການພົກພາ

    • ວາງແຜນການສົ່ງອອກ ONNX ແລະຊັ້ນການໃຫ້ບໍລິການທີ່ເປັນກາງ

  6. ທ່າທາງສ່ຽງ

    • ສອດຄ່ອງຕາມຄຳແນະນຳ NIST, ລຳດັບເອກະສານ, ບັງຄັບໃຫ້ກວດສອບ [5]

ຖ້າຄຳຖາມທີ່ຢູ່ໃນຫົວຂອງເຈົ້າຍັງຄົງ ເປັນຂອບຊອບແວສຳລັບ AI ແມ່ນຫຍັງ, ມັນແມ່ນຊຸດຂອງຕົວເລືອກທີ່ເຮັດໃຫ້ລາຍການກວດສອບເຫຼົ່ານັ້ນໜ້າເບື່ອ. ການໜ້າເບື່ອກໍ່ເປັນສິ່ງທີ່ດີ.

gotchas ທົ່ວໄປ & myths ເລັກນ້ອຍ 😬

  • ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດ: ກອບດຽວຄວບຄຸມທຸກຢ່າງ. ຄວາມເປັນຈິງ: ເຈົ້າຈະປະສົມປະສານກັນໄດ້. ນັ້ນເປັນສິ່ງທີ່ດີຕໍ່ສຸຂະພາບ.

  • Myth: ຄວາມໄວການຝຶກອົບຮົມແມ່ນທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ. ຄ່າ​ໃຊ້​ຈ່າຍ​ໃນ​ການ​ອະ​ພິ​ປາຍ​ແລະ​ຄວາມ​ຫນ້າ​ເຊື່ອ​ຖື​ມັກ​ຈະ​ສໍາ​ຄັນ​ຫຼາຍ​.

  • Gotcha: ລືມທໍ່ຂໍ້ມູນ. ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີຈົມລົງຕົວແບບທີ່ດີ. ໃຊ້ loaders ທີ່ເຫມາະສົມແລະການກວດສອບ.

  • Gotcha: ຂ້າມການຕິດຕາມການທົດລອງ. ເຈົ້າຈະລືມວ່າແລ່ນໃດດີທີ່ສຸດ. ໃນອະນາຄົດ - ເຈົ້າຈະລໍາຄານ.

  • Myth: ການພົກພາແມ່ນອັດຕະໂນມັດ. ບາງຄັ້ງການສົ່ງອອກຈະແຕກໃນ ops ແບບກຳນົດເອງ. ທົດສອບໄວ.

  • Gotcha: MLOps ວິສະວະກອນເກີນໄວເກີນໄປ. ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍດາຍ, ຫຼັງຈາກນັ້ນເພີ່ມ orchestration ເມື່ອຄວາມເຈັບປວດປາກົດ.

  • ການປຽບທຽບທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງເລັກນ້ອຍ: ລອງຄິດເຖິງໂຄງຮ່າງຂອງເຈົ້າຄືກັບໝວກກັນກະທົບລົດຖີບສຳລັບຕົວແບບຂອງເຈົ້າ. ບໍ່ທັນສະໄໝບໍ? ບາງທີ. ແຕ່ເຈົ້າຈະຄິດຮອດມັນເມື່ອທາງຍ່າງທັກທາຍ.

FAQ ຂະໜາດນ້ອຍກ່ຽວກັບກອບ ❓

ຖາມ: ໂຄງຮ່າງການແຕກຕ່າງຈາກຫ້ອງສະຫມຸດຫຼືເວທີບໍ?

  • ຫໍສະໝຸດ: ໜ້າທີ່ສະເພາະ ຫຼືຕົວແບບທີ່ທ່ານເອີ້ນ.

  • Framework: ກຳນົດໂຄງສ້າງ ແລະວົງຈອນຊີວິດ, ສຽບໃນຫ້ອງສະໝຸດ.

  • ເວທີ: ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ກວ້າງກວ່າດ້ວຍ infra, UX, ໃບບິນ, ແລະການບໍລິການທີ່ມີການຄຸ້ມຄອງ.

ຖາມ: ຂ້ອຍສາມາດສ້າງ AI ໂດຍບໍ່ມີກອບບໍ?

ດ້ານວິຊາການແມ່ນແລ້ວ. ຕົວຈິງແລ້ວ, ມັນຄ້າຍຄືກັບການຂຽນຕົວລວບລວມຂໍ້ມູນຂອງທ່ານເອງສໍາລັບການຕອບ blog. ເຈົ້າສາມາດ, ແຕ່ເປັນຫຍັງ.

ຖາມ: ຂ້ອຍຕ້ອງການທັງການຝຶກອົບຮົມ ແລະກອບວຽກບໍ?

ມັກແລ້ວ. ລົດໄຟໃນ PyTorch ຫຼື TensorFlow, ສົ່ງອອກໄປ ONNX, ໃຫ້ບໍລິການດ້ວຍ Triton ຫຼື ONNX Runtime. seams ແມ່ນຢູ່ທີ່ນັ້ນຈຸດປະສົງ. [4]

ຖາມ: ການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ມີອຳນາດຢູ່ໃສ?

AI RMF ຂອງ NIST ສໍາລັບການປະຕິບັດຄວາມສ່ຽງ; docs ຜູ້ຂາຍສໍາລັບຖາປັດຕະຍະ; ຄູ່ມື ML ຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຄລາວແມ່ນການກວດສອບຂ້າມທີ່ເປັນປະໂຫຍດ. [5]

ສະຫຼຸບຫຍໍ້ຂອງ keyphrase ດ່ວນເພື່ອຄວາມຊັດເຈນ 📌

ຜູ້ຄົນມັກຄົ້ນຫາ ວ່າ framework ຊອບແວສຳລັບ AI ແມ່ນຫຍັງ ເພາະວ່າພວກເຂົາກຳລັງພະຍາຍາມເຊື່ອມຕໍ່ຈຸດຕ່າງໆລະຫວ່າງລະຫັດການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ສິ່ງທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້. ດັ່ງນັ້ນ, framework ຊອບແວສຳລັບ AI ໃນທາງປະຕິບັດແມ່ນຫຍັງ? ມັນເປັນຊຸດການຄິດໄລ່, ນາມທຳ ແລະ ສົນທິສັນຍາທີ່ຄັດສັນມາຢ່າງດີ ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຝຶກອົບຮົມ, ປະເມີນຜົນ ແລະ ນຳໃຊ້ຮູບແບບຕ່າງໆດ້ວຍຄວາມແປກໃຈໜ້ອຍລົງ ໃນຂະນະທີ່ຫຼິ້ນໄດ້ດີກັບທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນ, ຮາດແວ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງ. ນັ້ນແຫຼະ, ເວົ້າສາມເທື່ອແລ້ວ. 😅

ຂໍ້ສັງເກດສຸດທ້າຍ - ດົນເກີນໄປຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ອ່ານມັນ🧠➡️🚀

  • ໂຄງ ຮ່າງການຊອຟແວສໍາລັບ AI ໃຫ້ທ່ານມີຄວາມຄິດເຫັນກ່ຽວກັບ scaffolding: tensors, autodiff, ການຝຶກອົບຮົມ, ການຕິດຕັ້ງ, ແລະເຄື່ອງມື.

  • ເລືອກຕາມພາສາ, ເປົ້າໝາຍການນຳໃຊ້, ຂະໜາດ, ແລະຄວາມເລິກຂອງລະບົບນິເວດ.

  • ຄາດວ່າຈະປະສົມ stacks: PyTorch ຫຼື TensorFlow ເພື່ອຝຶກອົບຮົມ, ONNX Runtime ຫຼື Triton ເພື່ອຮັບໃຊ້, MLflow ເພື່ອຕິດຕາມ, Airflow ຫຼື Prefect ເພື່ອ orchestrate. [1][2][4]

  • Bake in portability, observability, and risk practices early. [5]

  • ແລະແມ່ນແລ້ວ, ເອົາພາກສ່ວນທີ່ຫນ້າເບື່ອ. ຫນ້າເບື່ອແມ່ນຄວາມຫມັ້ນຄົງ, ແລະເຮືອທີ່ຫມັ້ນຄົງ.

ກອບທີ່ດີຈະບໍ່ເອົາຄວາມສັບສົນອອກ. ພວກມັນຕິດພັນກັບມັນເພື່ອໃຫ້ທີມງານຂອງທ່ານສາມາດເຄື່ອນຍ້າຍໄດ້ໄວຂຶ້ນດ້ວຍຊ່ວງເວລາ oops ໜ້ອຍລົງ. 🚢

ເອກະສານອ້າງອີງ

[1] PyTorch - ແນະນໍາ torch.compile (ເອກະສານທີ່ເປັນທາງການ): ອ່ານເພີ່ມເຕີມ

[2] TensorFlow - ການປະຕິບັດທີ່ດີກວ່າກັບ tf.function (ຄູ່ມືຢ່າງເປັນທາງການ): ອ່ານເພີ່ມເຕີມ

[3] JAX - Quickstart: ວິທີການຄິດໃນ JAX (ເອກະສານທີ່ເປັນທາງການ): ອ່ານເພີ່ມເຕີມ

[4] ONNX Runtime - ONNX Runtime for Inferencing (ເອກະສານທາງການ): ອ່ານເພີ່ມເຕີມ

[5] NIST - AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0): ອ່ານເພີ່ມເຕີມ

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ

ກັບໄປທີ່ບລັອກ