Какво е софтуерна рамка за изкуствен интелект?

Какво е софтуерна рамка за изкуствен интелект?

Една солидна рамка превръща този хаос в използваем работен процес. В това ръководство ще разгледаме какво е софтуерна рамка за изкуствен интелект , защо е важна и как да изберете такава, без да се съмнявате на всеки пет минути. Вземете си кафе; дръжте нещата отворени. ☕️

Статии, които може да ви харесат след тази:

🔗 Какво е машинно обучение срещу изкуствен интелект
Разберете ключовите разлики между системите за машинно обучение и изкуствения интелект.

🔗 Какво е обясним ИИ
Научете как обяснимият изкуствен интелект прави сложните модели прозрачни и разбираеми.

🔗 Какво е хуманоиден робот с изкуствен интелект?
Разгледайте технологиите с изкуствен интелект, които захранват човекоподобни роботи и интерактивно поведение.

🔗 Какво е невронна мрежа в изкуствения интелект
Открийте как невронните мрежи имитират човешкия мозък, за да обработват информация.

Какво е софтуерна рамка за изкуствен интелект? Краткият отговор 🧩

Софтуерната рамка за изкуствен интелект е структуриран пакет от библиотеки, компоненти за изпълнение, инструменти и конвенции, който ви помага да изграждате, обучавате, оценявате и внедрявате модели за машинно или дълбоко обучение по-бързо и по-надеждно. Това е повече от една библиотека. Мислете за нея като за скеле, което ви дава:

  • Основни абстракции за тензори, слоеве, оценители или конвейери

  • Автоматично диференциране и оптимизирани математически ядра

  • Канали за въвеждане на данни и помощни програми за предварителна обработка

  • Обучителни цикли, показатели и контролни точки

  • Взаимодействие с ускорители като графични процесори и специализиран хардуер

  • Опаковане, сервиране и понякога проследяване на експерименти

Ако библиотеката е набор от инструменти, рамката е работилница - с осветление, пейки и машина за етикети, ще се преструвате, че не ви е необходима... докато не ви е необходима. 🔧

няколко пъти точната фраза „какво е софтуерна рамка за изкуствен интелект“

 

Софтуерна рамка за изкуствен интелект

Какво прави една софтуерна рамка за изкуствен интелект добра? ✅

Ето краткия списък, който бих искал, ако започвах от нулата:

  • Продуктивна ергономичност - изчистени API, разумни настройки по подразбиране, полезни съобщения за грешки

  • Производителност - бързи ядра, смесена прецизност, компилация на графи или JIT, където е от полза

  • Дълбочина на екосистемата - хъбове за модели, уроци, предварително обучени тегла, интеграции

  • Преносимост - пътища за експортиране като ONNX, мобилни или периферни среди за изпълнение, съвместимост с контейнери

  • Наблюдаемост - показатели, регистриране, профилиране, проследяване на експерименти

  • Мащабируемост - многопроцесорни графични процесори, разпределено обучение, еластично обслужване

  • Управление - функции за сигурност, версии, произход и документи, които не ви „призрачно“ представят

  • Общност и дълголетие - активни поддържащи, приемане в реалния свят, надеждни пътни карти

Когато тези части се сработят, пишете по-малко код за свързване и правите повече действителен изкуствен интелект. Което е и смисълът. 🙂

Видове рамки, на които ще се натъкнете 🗺️

Не всяка рамка се опитва да прави всичко. Мислете в категории:

  • Рамки за дълбоко обучение : тензорни операции, автоматично диференциране, невронни мрежи

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Класически ML рамки : конвейери, трансформации на характеристики, оценители

    • scikit-learn, XGBoost

  • Моделни хъбове и NLP стекове : предварително обучени модели, токенизатори, фина настройка

    • Трансформърс за прегръщащи лица

  • Времена за обслужване и извод : оптимизирано внедряване

    • ONNX Runtime, NVIDIA Triton Inference Server, Ray Serve

  • MLOps и жизнен цикъл : проследяване, опаковане, конвейери, CI за ML

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Edge & мобилни устройства : малки размери, лесен за употреба хардуер

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • Рамки за управление на риска и управлението : процес и контрол, а не код

    • Рамка за управление на риска от изкуствен интелект на NIST

Няма един-единствен стек, който да е подходящ за всеки отбор. Това е добре.

Сравнителна таблица: популярни опции с един поглед 📊

Включени са малки странности, защото реалният живот е хаотичен. Цените се променят, но много основни части са с отворен код.

Инструмент / Стек Най-добро за Ценово Защо работи
PyTorch Изследователи, разработчици на Python Отворен код Динамичните графики изглеждат естествено; огромна общност. 🙂
TensorFlow + Keras Производство в голям мащаб, междуплатформено Отворен код Графичен режим, TF обслужване, TF Lite, солидни инструменти.
JAX Потребители с опит, трансформации на функции Отворен код XLA компилация, чиста математика на първо място.
scikit-learn Класическо машинно обучение, таблични данни Отворен код Канали, показатели, API за оценка само с кликвания.
XGBoost Структурирани данни, печеливши базови линии Отворен код Регуляризирано усилване, което често просто печели.
Трансформърс за прегръщащи лица НЛП, визия, дифузия с достъп до хъба Предимно отворено Предварително обучени модели + токенизатори + документация, уау.
ONNX Runtime Преносимост, смесени рамки Отворен код Експортирайте веднъж, работете бързо на много бекенд системи. [4]
MLflow Проследяване на експерименти, опаковане Отворен код Възпроизводимост, регистър на модели, прости API.
Рей + Рей Сервират Разпределено обучение + обслужване Отворен код Мащабира натоварванията на Python; обслужва микро-партиди.
NVIDIA Тритон Високопроизводителен извод Отворен код Многофреймворк, динамично пакетиране, графични процесори.
Кубефлоу Kubernetes ML тръбопроводи Отворен код От край до край на K8, понякога претенциозен, но силен.
Въздушен поток или префект Оркестрация около вашето обучение Отворен код Планиране, повторни опити, видимост. Работи добре.

Ако желаете отговори с един ред: PyTorch за изследвания, TensorFlow за дългосрочно производство, scikit-learn за табличен формат, ONNX Runtime за преносимост, MLflow за проследяване. Ще се върна по-късно, ако е необходимо.

Под капака: как фреймворците всъщност управляват математическите ви задачи ⚙️

Повечето рамки за дълбоко обучение жонглират с три основни неща:

  1. Тензори - многомерни масиви с правила за разположение на устройства и излъчване.

  2. Autodiff - диференциране в обратен режим за изчисляване на градиенти.

  3. Стратегия за изпълнение - нетърпелив режим срещу графичен режим срещу JIT компилация.

  • PyTorch по подразбиране е за бързо изпълнение и може да компилира графики с torch.compile , за да обедини операциите и да ускори нещата с минимални промени в кода. [1]

  • TensorFlow работи бързо по подразбиране и използва tf.function , за да преобразува Python в преносими графики на потоци от данни, които са необходими за експортиране на SavedModel и често подобряват производителността. [2]

  • JAX се основава на композируеми трансформации като jit , grad , vmap и pmap , компилирайки чрез XLA за ускорение и паралелизъм. [3]

Тук живее производителността: ядра, сливания, оформление на паметта, смесена прецизност. Не магия - просто инженерство, което изглежда магически. ✨

Тренировка срещу извод: два различни спорта 🏃♀️🏁

  • Обучението набляга на производителността и стабилността. Искате добро използване, градиентно мащабиране и разпределени стратегии.

  • Инференцията преследва латентност, цена и паралелизъм. Искате пакетиране, квантуване и понякога сливане на оператори.

Взаимодействието е от значение тук:

  • ONNX действа като общ формат за обмен на модели; ONNX Runtime изпълнява модели от множество рамки с изходен код на процесори, графични процесори и други ускорители с езикови обвързвания за типични производствени стекове. [4]

Квантоването, подрязването и дестилацията често водят до големи печалби. Понякога абсурдно големи - което се усеща като измама, въпреки че не е. 😉

Селото на MLOps: отвъд основната рамка 🏗️

Дори най-добрата изчислителна графика няма да спаси един хаотичен жизнен цикъл. В крайна сметка ще ви е нужно:

  • Проследяване на експерименти и регистър : започнете с MLflow за регистриране на параметри, показатели и артефакти; промотирайте чрез регистър

  • Оркестрация на тръбопроводи и работни процеси : Kubeflow на Kubernetes или универсални решения като Airflow и Prefect

  • Версиониране на данни : DVC поддържа версионирани данни и модели заедно с кода

  • Контейнери и внедряване : Docker изображения и Kubernetes за предвидими, мащабируеми среди

  • Моделни хъбове : предварителното обучение, а след това фината настройка, по-често надминават „зелената област“.

  • Мониторинг : латентност, дрейф и проверки на качеството, след като моделите влязат в производство

Един бърз анекдот от полето: малък екип за електронна търговия искал „още един експеримент“ всеки ден, след което не можел да си спомни кое изпълнение кои функции използва. Добавили MLflow и просто правило „промотиране само от регистъра“. Изведнъж седмичните прегледи се фокусирали върху решения, а не върху археологията. Моделът се вижда навсякъде.

Оперативна съвместимост и преносимост: дръжте опциите си отворени 🔁

Заключването се прокрадва тихомълком. Избягвайте го, като планирате:

  • Пътища за експортиране : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Гъвкавост на изпълнението : ONNX Runtime, TF Lite, Core ML за мобилни устройства или периферни устройства

  • Контейнеризация : предвидими конвейери за изграждане с Docker изображения

  • Неутралност в обслужването : едновременното хостване на PyTorch, TensorFlow и ONNX ви осигурява честност

Замяната на обслужващ слой или компилирането на модел за по-малко устройство трябва да е неудобство, а не пренаписване.

Хардуерно ускорение и мащабиране: направете го бързо без прекъсвания ⚡️

  • Графичните процесори доминират в общите обучителни натоварвания благодарение на силно оптимизираните ядра (например cuDNN).

  • Разпределеното обучение се появява, когато един графичен процесор не може да се справи: паралелизъм на данни, паралелизъм на модели, шардирани оптимизатори.

  • Смесената прецизност спестява памет и време с минимална загуба на точност, когато се използва правилно.

Понякога най-бързият код е кодът, който не сте написали: използвайте предварително обучени модели и ги настройвайте фино. Сериозно. 🧠

Управление, безопасност и риск: не само документи 🛡️

Внедряването на ИИ в реални организации означава да се помисли за:

  • Произход : откъде идват данните, как са обработени и коя версия на модела е активна

  • Възпроизводимост : детерминистични компилации, фиксирани зависимости, хранилища на артефакти

  • Прозрачност и документация : модели на карти и декларации за данни

  • Управление на риска : Рамката за управление на риска, свързан с изкуствения интелект предоставя практическа пътна карта за картографиране, измерване и управление на надеждни системи с изкуствен интелект през целия им жизнен цикъл. [5]

Те не са незадължителни в регулираните области. Дори извън тях, те предотвратяват объркващи прекъсвания и неудобни срещи.

Как да изберем: бърз контролен списък за вземане на решения 🧭

Ако все още се взирате в пет раздела, опитайте това:

  1. Основен език и екипна информация

    • Изследователски екип, ориентиран към Python: започнете с PyTorch или JAX

    • Смесени изследвания и производство: TensorFlow с Keras е сигурен залог

    • Класически анализи или табличен фокус: scikit-learn плюс XGBoost

  2. Цел на внедряване

    • Облачен инференциен подход в голям мащаб: ONNX Runtime или Triton, контейнеризиран

    • Мобилни или вградени: TF Lite или Core ML

  3. Нужди от мащаб

    • Единичен графичен процесор или работна станция: всяка основна DL рамка работи

    • Разпределено обучение: проверете вградените стратегии или използвайте Ray Train

  4. Зрялост на MLOps

    • Ранни дни: MLflow за проследяване, Docker изображения за опаковане

    • Разрастващ се екип: добавете Kubeflow или Airflow/Prefect за тръбопроводи

  5. Изискване за преносимост

    • Планирайте експорт на ONNX и неутрален обслужващ слой

  6. Рискова поза

    • Съгласуване с насоките на NIST, документиране на произхода, прилагане на прегледи [5]

Ако въпросът в главата ви остава какво е софтуерна рамка за изкуствен интелект , то именно наборът от опции прави тези елементи от контролния списък скучни. Скучното е хубаво.

Често срещани гафове и леки митове 😬

  • Мит: една рамка ги управлява всички. Реалност: ще смесвате и съчетавате. Това е здравословно.

  • Мит: скоростта на обучение е всичко. Цената на извода и надеждността често са по-важни.

  • Хванах: забравяне на каналите за данни. Лошите входни данни разрушават добрите модели. Използвайте правилните зареждащи програми и валидиране.

  • Хванах се: пропускане на проследяването на експеримента. Ще забравите кой цикъл е бил най-добър. В бъдеще ще се дразните.

  • Мит: преносимостта е автоматична. Експортирането понякога се проваля при персонализирани операции. Тествайте рано.

  • Хванах се: прекалено рано се правят прекалено сложни MLO-ове. Опростете ги и добавете оркестрация, когато се появи проблем.

  • Леко погрешна метафора : мислете за вашата рамка като за велосипедна каска за вашия модел. Не е стилно? Може би. Но ще ви липсва, когато тротоарът ви поздрави.

Кратки ЧЗВ за фреймворците ❓

В: Различава ли се рамката от библиотека или платформа?

  • Библиотека : специфични функции или модели, които извиквате.

  • Рамка : определя структурата и жизнения цикъл, включва библиотеки.

  • Платформа : по-широката среда с инфраструктура, потребителско изживяване, фактуриране и управлявани услуги.

В: Мога ли да изградя изкуствен интелект без рамка?

Технически да. На практика е все едно да напишете свой собствен компилатор за публикация в блог. Можете, но защо.

В: Необходими ли са ми както рамки за обучение, така и рамки за обслужване?

Често да. Обучение в PyTorch или TensorFlow, експортиране в ONNX, обслужване с Triton или ONNX Runtime. Шевовете са там нарочно. [4]

В: Къде се намират авторитетните най-добри практики?

AI RMF на NIST за практики за управление на риска; документи на доставчици за архитектура; ръководства за машинно обучение на доставчиците на облачни услуги са полезни кръстосани проверки. [5]

Кратко обобщение на ключовата фраза за по-голяма яснота 📌

Хората често търсят какво е софтуерна рамка за ИИ, защото се опитват да свържат точките между изследователски код и нещо, което може да се внедри. И така, какво представлява софтуерната рамка за ИИ на практика? Това е куриран пакет от изчисления, абстракции и конвенции, който ви позволява да обучавате, оценявате и внедрявате модели с по-малко изненади, като същевременно си играете добре с каналите за данни, хардуера и управлението. Ето, казано е три пъти. 😅

Заключителни бележки - Твърде дълго не го прочетох 🧠➡️🚀

  • Софтуерната рамка за изкуствен интелект ви предоставя обосновано скеле: тензори, автоматично разграничаване, обучение, внедряване и инструменти.

  • Изберете по език, цел на внедряване, мащаб и дълбочина на екосистемата.

  • Очаквайте да смесвате стекове: PyTorch или TensorFlow за обучение, ONNX Runtime или Triton за обслужване, MLflow за проследяване, Airflow или Prefect за оркестриране. [1][2][4]

  • Включете практики за преносимост, наблюдаемост и рискове рано. [5]

  • И да, приемете скучните части. Скуката е стабилна, а стабилните кораби са стабилни.

Добрите рамки не премахват сложността. Те я задържат, за да може екипът ви да се движи по-бързо с по-малко „oops-moments“. 🚢

Референции

[1] PyTorch - Въведение в torch.compile (официална документация): прочетете повече

[2] TensorFlow - По-добра производителност с tf.function (официално ръководство): прочетете повече

[3] JAX - Бърз старт: Как да мислим в JAX (официална документация): прочетете повече

[4] ONNX Runtime - ONNX Runtime за извеждане на изводи (официална документация): прочетете повече

[5] NIST - Рамка за управление на риска, свързан с изкуствения интелект (AI RMF 1.0) : прочетете повече

Намерете най-новия изкуствен интелект в официалния магазин за асистенти с изкуствен интелект

За нас

Обратно към блога