Beth yw Fframwaith Meddalwedd ar gyfer AI?

Beth yw Fframwaith Meddalwedd ar gyfer AI?

Mae fframwaith cadarn yn troi'r anhrefn hwnnw'n llif gwaith defnyddiadwy. Yn y canllaw hwn, byddwn yn dadansoddi beth yw fframwaith meddalwedd ar gyfer AI , pam ei fod yn bwysig, a sut i ddewis un heb amau'ch hun bob pum munud. Ewch am goffi; cadwch y tabiau ar agor. ☕️

Erthyglau y gallech fod eisiau eu darllen ar ôl yr un hon:

🔗 Beth yw dysgu peirianyddol yn erbyn deallusrwydd artiffisial
Deall y gwahaniaethau allweddol rhwng systemau dysgu peirianyddol a deallusrwydd artiffisial.

🔗 Beth yw AI esboniadwy
Dysgwch sut mae AI esboniadwy yn gwneud modelau cymhleth yn dryloyw ac yn ddealladwy.

🔗 Beth yw robot dynolryw AI
Archwiliwch dechnolegau AI sy'n pweru robotiaid tebyg i fodau dynol ac ymddygiadau rhyngweithiol.

🔗 Beth yw rhwydwaith niwral mewn AI
Darganfyddwch sut mae rhwydweithiau niwral yn dynwared yr ymennydd dynol i brosesu gwybodaeth.

Beth yw Fframwaith Meddalwedd ar gyfer AI? Yr ateb byr 🧩

fframwaith meddalwedd ar gyfer AI yn fwndel strwythuredig o lyfrgelloedd, cydrannau amser rhedeg, offer a chonfensiynau sy'n eich helpu i adeiladu, hyfforddi, gwerthuso a defnyddio modelau dysgu peirianyddol neu ddysgu dwfn yn gyflymach ac yn fwy dibynadwy. Mae'n fwy nag un llyfrgell. Meddyliwch amdano fel y sgaffaldiau barn sy'n rhoi'r canlynol i chi:

  • Haniaethau craidd ar gyfer tensorau, haenau, amcangyfrifon, neu biblinellau

  • Differiad awtomatig a chnewyllynnau mathemateg wedi'u optimeiddio

  • Piblinellau mewnbwn data a chyfleustodau cyn-brosesu

  • Dolenni hyfforddi, metrigau, a phwyntiau gwirio

  • Rhyngweithio â chyflymyddion fel GPUs a chaledwedd arbenigol

  • Pecynnu, gweini, ac weithiau olrhain arbrofion

Os yw llyfrgell yn becyn cymorth, mae fframwaith yn weithdy - gyda goleuadau, meinciau, a pheiriant gwneud labeli y byddwch chi'n esgus nad oes ei angen arnoch chi ... nes i chi wneud hynny. 🔧

Fe welwch chi fi'n ailadrodd yr union ymadrodd beth yw fframwaith meddalwedd ar gyfer AI ychydig o weithiau. Mae hynny'n fwriadol, oherwydd dyma'r cwestiwn y mae'r rhan fwyaf o bobl yn ei deipio pan maen nhw ar goll yn y ddrysfa offer.

 

Fframwaith Meddalwedd AI

Beth sy'n gwneud fframwaith meddalwedd da ar gyfer AI? ✅

Dyma'r rhestr fer y byddwn i eisiau pe bawn i'n dechrau o'r dechrau:

  • Ergonomeg gynhyrchiol - APIs glân, rhagosodiadau synhwyrol, negeseuon gwall defnyddiol

  • Perfformiad - cnewyllyn cyflym, cywirdeb cymysg, llunio graffiau neu JIT lle mae'n helpu

  • Dyfnder ecosystem - hybiau model, tiwtorialau, pwysau wedi'u hyfforddi ymlaen llaw, integreiddiadau

  • Cludadwyedd - llwybrau allforio fel ONNX, amseroedd rhedeg symudol neu ymyl, cyfeillgarwch cynwysyddion

  • Arsylwadwyedd - metrigau, logio, proffilio, olrhain arbrofion

  • Graddadwyedd - aml-GPU, hyfforddiant dosbarthedig, gweini elastig

  • Llywodraethu - nodweddion diogelwch, fersiynau, llinach, a dogfennau nad ydynt yn eich anwybyddu

  • Cymuned a hirhoedledd - cynhalwyr gweithredol, mabwysiadu yn y byd go iawn, mapiau ffyrdd credadwy

Pan fydd y darnau hynny'n clicio, rydych chi'n ysgrifennu llai o god glud ac yn gwneud mwy o AI gwirioneddol. Dyna'r pwynt. 🙂

Mathau o fframweithiau y byddwch chi'n dod ar eu traws 🗺️

Nid yw pob fframwaith yn ceisio gwneud popeth. Meddyliwch mewn categorïau:

  • Fframweithiau dysgu dwfn : gweithrediadau tensor, awtoddiff, rhwydweithiau niwral

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Fframweithiau ML clasurol : piblinellau, trawsnewidiadau nodwedd, amcangyfrifon

    • scikit-dysgu, XGBoost

  • Hybiau modelu a phentyrrau NLP : modelau wedi'u hyfforddi ymlaen llaw, tocynnau, mireinio

    • Trawsnewidyddion Wyneb Cofleidio

  • Amseroedd rhedeg gweini a chasglu : defnydd wedi'i optimeiddio

    • Amser Rhedeg ONNX, Gweinydd Casgliad Triton NVIDIA, Ray Serve

  • MLOps a chylch bywyd : olrhain, pecynnu, piblinellau, CI ar gyfer ML

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Ymyl a symudol : ôl troed bach, yn gyfeillgar i galedwedd

    • TensorFlow Lite, Craidd ML

  • Fframweithiau risg a llywodraethu : proses a rheolaethau, nid cod

    • Fframwaith Rheoli Risg AI NIST

Does dim un pentwr yn addas i bob tîm. Mae hynny'n iawn.

Tabl cymharu: opsiynau poblogaidd ar yr olwg gyntaf 📊

Rhyfeddodau bach wedi'u cynnwys oherwydd bod bywyd go iawn yn flêr. Mae prisiau'n newid, ond mae llawer o'r darnau craidd yn ffynhonnell agored.

Offeryn / Pentwr Gorau ar gyfer Pris-isel Pam mae'n gweithio
PyTorch Ymchwilwyr, datblygwyr Pythonic Ffynhonnell agored Mae graffiau deinamig yn teimlo'n naturiol; cymuned enfawr. 🙂
TensorFlow + Keras Cynhyrchu ar raddfa fawr, traws-lwyfan Ffynhonnell agored Modd graff, Gweini TF, TF Lite, offer solet.
JAX Defnyddwyr pŵer, trawsnewidiadau swyddogaeth Ffynhonnell agored Casgliad XLA, awyrgylch glân sy'n rhoi mathemateg yn gyntaf.
scikit-dysgu ML clasurol, data tablaidd Ffynhonnell agored Piblinellau, metrigau, API amcangyfrifwr dim ond cliciau.
XGBoost Data strwythuredig, llinellau sylfaen buddugol Ffynhonnell agored Hwb rheolaidd sy'n aml yn ennill.
Trawsnewidyddion Wyneb Cofleidio NLP, gweledigaeth, lledaeniad gyda mynediad at y ganolfan Ar agor yn bennaf Modelau wedi'u hyfforddi ymlaen llaw + tocynwyr + dogfennau, wow.
Amser Rhedeg ONNX Cludadwyedd, fframweithiau cymysg Ffynhonnell agored Allforio unwaith, rhedeg yn gyflym ar lawer o gefnffyrdd. [4]
MLflow Olrhain arbrofion, pecynnu Ffynhonnell agored Atgynhyrchadwyedd, cofrestrfa modelau, APIs syml.
Ray + Ray Serve Hyfforddiant dosbarthedig + gweini Ffynhonnell agored Yn graddio llwythi gwaith Python; yn gwasanaethu micro-sypio.
NVIDIA Triton Casgliad trwybwn uchel Ffynhonnell agored Aml-fframwaith, swpio deinamig, GPUs.
Kubeflow Piblinellau ML Kubernetes Ffynhonnell agored O'r dechrau i'r diwedd ar K8s, weithiau'n ffyslyd ond yn gryf.
Llif Aer neu Berffeithydd Trefniadaeth o amgylch eich hyfforddiant Ffynhonnell agored Amserlennu, ail-ymgeisiau, gwelededd. Yn gweithio'n iawn.

Os ydych chi'n dyheu am atebion un llinell: PyTorch ar gyfer ymchwil, TensorFlow ar gyfer cynhyrchu pellter hir, scikit-learn ar gyfer tablau, ONNX Runtime ar gyfer cludadwyedd, MLflow ar gyfer olrhain. Byddaf yn mynd yn ôl yn nes ymlaen os oes angen.

O dan y cwfl: sut mae fframweithiau mewn gwirionedd yn rhedeg eich mathemateg ⚙️

Mae'r rhan fwyaf o fframweithiau dysgu dwfn yn jyglo tri pheth mawr:

  1. Tensorau - araeau aml-ddimensiwn gyda rheolau lleoli dyfeisiau a darlledu.

  2. Autodiff - gwahaniaethu modd gwrthdro i gyfrifo graddiannau.

  3. Strategaeth weithredu - modd eager vs modd graffig vs crynhoad JIT.

  • PyTorch yn rhagosodedig i weithredu brwd a gall lunio graffiau gyda torch.compile i uno gweithrediadau a chyflymu pethau gyda newidiadau cod lleiaf posibl. [1]

  • Mae TensorFlow yn rhedeg yn eiddgar yn ddiofyn ac yn defnyddio tf.function i lwyfannu Python mewn graffiau llif data cludadwy, sy'n ofynnol ar gyfer allforio SavedModel ac yn aml yn gwella perfformiad. [2]

  • JAX yn pwyso at drawsffurfiadau cyfansoddadwy fel jit , grad , vmap , a pmap , gan lunio trwy XLA ar gyfer cyflymiad a pharaleliaeth. [3]

Dyma lle mae perfformiad yn byw: cnewyllyn, cyfuniadau, cynllun cof, cywirdeb cymysg. Nid hud - dim ond peirianneg sy'n edrych yn hudolus. ✨

Hyfforddi vs casglu: dau gamp wahanol 🏃♀️🏁

  • hyfforddiant yn pwysleisio trwybwn a sefydlogrwydd. Rydych chi eisiau defnydd da, graddio graddiant, a strategaethau dosbarthedig.

  • Mae casgliad yn mynd ar ôl latency, cost, a chydamseredd. Rydych chi eisiau swpio, meintioli, ac weithiau cyfuno gweithredwyr.

Mae rhyngweithredadwyedd yn bwysig yma:

  • Mae ONNX yn gweithredu fel fformat cyfnewid modelau cyffredin; mae ONNX Runtime yn rhedeg modelau o fframweithiau ffynhonnell lluosog ar draws CPUs, GPUs, a chyflymyddion eraill gyda rhwymiadau iaith ar gyfer pentyrrau cynhyrchu nodweddiadol. [4]

Mae meintioli, tocio a distyllu yn aml yn arwain at enillion mawr. Weithiau'n chwerthinllyd o fawr - sy'n teimlo fel twyllo, er nad yw. 😉

Pentref MLOps: y tu hwnt i'r fframwaith craidd 🏗️

Ni fydd hyd yn oed y graff cyfrifiadurol gorau yn achub cylch bywyd blêr. Yn y pen draw, byddwch chi eisiau:

  • Olrhain arbrofion a chofrestrfa : dechreuwch gyda MLflow i gofnodi paramedrau, metrigau ac arteffactau; hyrwyddo trwy gofrestrfa

  • Piblinellau a threfnu llif gwaith : Kubeflow ar Kubernetes, neu gyffredinolwyr fel Airflow a Prefect

  • Fersiwnio data : Mae DVC yn cadw data a modelau wedi'u fersiwnio ochr yn ochr â chod

  • Cynwysyddion a defnyddio : Delweddau Docker a Kubernetes ar gyfer amgylcheddau rhagweladwy a graddadwy

  • Hybiau modelu : mae cyn-hyfforddi-yna-mireinio yn curo maes glas yn amlach na pheidio

  • Monitro : oedi, drifft, a gwiriadau ansawdd unwaith y bydd modelau'n cyrraedd cynhyrchiad

Anecdota cyflym o'r maes: roedd tîm e-fasnach bach eisiau "un arbrawf arall" bob dydd, yna doedden nhw ddim yn gallu cofio pa rediad oedd yn defnyddio pa nodweddion. Ychwanegon nhw MLflow a rheol syml "hyrwyddo o'r gofrestrfa yn unig". Yn sydyn, roedd adolygiadau wythnosol yn ymwneud â phenderfyniadau, nid archaeoleg. Mae'r patrwm yn ymddangos ym mhobman.

Rhyngweithredadwyedd a chludadwyedd: cadwch eich opsiynau ar agor 🔁

Mae cloi i mewn yn dod yn ddistaw. Osgowch ef drwy gynllunio ar gyfer:

  • Llwybrau allforio : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Hyblygrwydd amser rhedeg : Amser Rhedeg ONNX, TF Lite, Core ML ar gyfer symudol neu ymyl

  • Cynwysyddion : piblinellau adeiladu rhagweladwy gyda delweddau Docker

  • Niwtraliaeth yn Gwasanaethu : mae cynnal PyTorch, TensorFlow, ac ONNX ochr yn ochr yn eich cadw'n onest

Dylai cyfnewid haen weini neu lunio model ar gyfer dyfais lai fod yn niwsans, nid yn ailysgrifennu.

Cyflymiad caledwedd a graddfa: gwnewch hi'n gyflym heb ddagrau ⚡️

  • GPUs yn dominyddu llwythi gwaith hyfforddi cyffredinol diolch i gnewyllynnau wedi'u optimeiddio'n fawr (meddyliwch am cuDNN).

  • hyfforddiant dosbarthedig yn ymddangos pan na all un GPU gadw i fyny: paraleliaeth data, paraleliaeth modelu, optimeiddwyr wedi'u rhannu.

  • manwl gywirdeb cymysg yn arbed cof ac amser gyda cholled cywirdeb lleiaf posibl pan gaiff ei ddefnyddio'n gywir.

Weithiau'r cod cyflymaf yw'r cod na wnaethoch chi ei ysgrifennu: defnyddiwch fodelau wedi'u hyfforddi ymlaen llaw a mireinio. O ddifrif. 🧠

Llywodraethu, diogelwch a risg: nid gwaith papur yn unig 🛡️

Mae cludo AI mewn sefydliadau go iawn yn golygu meddwl am:

  • Llinach : o ble y daeth data, sut y cafodd ei brosesu, a pha fersiwn o'r model sy'n fyw

  • Atgynhyrchadwyedd : adeiladwaith penderfynol, dibyniaethau wedi'u pinio, storfeydd arteffactau

  • Tryloywder a dogfennaeth : cardiau model a datganiadau data

  • Rheoli risg Fframwaith Rheoli Risg AI NIST yn darparu map ffordd ymarferol ar gyfer mapio, mesur a llywodraethu systemau AI dibynadwy ar draws y cylch bywyd [5]

Nid yw'r rhain yn ddewisol mewn meysydd rheoleiddiedig. Hyd yn oed y tu allan iddynt, maent yn atal toriadau dryslyd a chyfarfodydd lletchwith.

Sut i ddewis: rhestr wirio penderfyniadau cyflym 🧭

Os ydych chi'n dal i syllu ar bum tab, rhowch gynnig ar hyn:

  1. Prif iaith a chefndir y tîm

    • Tîm ymchwil Python-gyntaf: dechreuwch gyda PyTorch neu JAX

    • Ymchwil a chynhyrchu cymysg: mae TensorFlow gyda Keras yn bet diogel

    • Dadansoddeg glasurol neu ffocws tablaidd: scikit-learn ynghyd â XGBoost

  2. Targed defnyddio

    • Casgliad cwmwl ar raddfa: ONNX Runtime neu Triton, wedi'i gynhwysyddu

    • Symudol neu fewnosodedig: TF Lite neu Core ML

  3. Anghenion graddfa

    • GPU neu orsaf waith sengl: mae unrhyw fframwaith DL mawr yn gweithio

    • Hyfforddiant dosbarthedig: gwirio strategaethau mewnol neu ddefnyddio Ray Train

  4. Aeddfedrwydd MLOps

    • Dyddiau cynnar: MLflow ar gyfer olrhain, delweddau Docker ar gyfer pecynnu

    • Tîm sy'n tyfu: ychwanegu Kubeflow neu Airflow/Prefect ar gyfer piblinellau

  5. Gofyniad cludadwyedd

    • Cynllunio ar gyfer allforion ONNX a haen weini niwtral

  6. Ystum risg

    • Cyd-fynd â chanllawiau NIST, dogfennu llinach, gorfodi adolygiadau [5]

Os yw'r cwestiwn yn eich pen yn parhau i fod beth yw fframwaith meddalwedd ar gyfer AI , y set o ddewisiadau sy'n gwneud yr eitemau rhestr wirio hynny'n ddiflas. Mae diflas yn beth da.

Twpsynau cyffredin a mythau ysgafn 😬

  • Myth: mae un fframwaith yn rheoli pob un ohonyn nhw. Realiti: byddwch chi'n cymysgu a chyfateb. Mae hynny'n iach.

  • Myth: cyflymder hyfforddi yw popeth. Mae cost casgliad a dibynadwyedd yn aml yn bwysicach.

  • Deallaf: anghofio piblinellau data. Mae mewnbwn gwael yn dinistrio modelau da. Defnyddiwch lwythwyr a dilysu priodol.

  • Deallaf: hepgor olrhain arbrawf. Byddwch chi'n anghofio pa rediad oedd orau. Yn y dyfodol - byddwch chi'n flin.

  • Myth: mae cludadwyedd yn awtomatig. Weithiau mae allforion yn torri ar weithrediadau personol. Profwch yn gynnar.

  • Gafael: gor-beiriannu MLOps yn rhy gynnar. Cadwch hi'n syml, yna ychwanegwch drefniadaeth pan fydd poen yn ymddangos.

  • Metaffor ychydig yn wallus : meddyliwch am eich fframwaith fel helmed beic ar gyfer eich model. Ddim yn steilus? Efallai. Ond byddwch chi'n ei golli pan fydd y palmant yn dweud helo.

Cwestiynau Cyffredin Byr am fframweithiau ❓

C: A yw fframwaith yn wahanol i lyfrgell neu blatfform?

  • Llyfrgell : swyddogaethau neu fodelau penodol rydych chi'n eu galw.

  • Fframwaith : yn diffinio strwythur a chylch bywyd, yn plygio llyfrgelloedd i mewn.

  • Platfform : yr amgylchedd ehangach gydag is-seilwaith, UX, bilio, a gwasanaethau a reolir.

C: A allaf adeiladu AI heb fframwaith?

Yn dechnegol ie. Yn ymarferol, mae fel ysgrifennu eich crynhoydd eich hun ar gyfer postiad blog. Gallwch chi, ond pam.

C: Oes angen fframweithiau hyfforddi a gweini arnaf?

Yn aml ie. Hyfforddi yn PyTorch neu TensorFlow, allforio i ONNX, gwasanaethu gyda Triton neu ONNX Runtime. Mae'r gwythiennau yno'n fwriadol. [4]

C: Ble mae arferion gorau awdurdodol yn byw?

Mae RMF AI NIST ar gyfer arferion risg; dogfennau gwerthwyr ar gyfer pensaernïaeth; canllawiau ML darparwyr cwmwl yn groeswiriadau defnyddiol. [5]

Crynodeb cyflym o'r allweddair er mwyn eglurder 📌

Yn aml, mae pobl yn chwilio am fframwaith meddalwedd ar gyfer AI oherwydd eu bod nhw'n ceisio cysylltu'r dotiau rhwng cod ymchwil a rhywbeth y gellir ei ddefnyddio. Felly, beth yw fframwaith meddalwedd ar gyfer AI yn ymarferol? Dyma'r bwndel wedi'i guradu o gyfrifiadura, haniaethau a chonfensiynau sy'n eich galluogi i hyfforddi, gwerthuso a defnyddio modelau gyda llai o syrpreisys, wrth chwarae'n braf gyda phiblinellau data, caledwedd a llywodraethu. Dyna ni, dywedais i deirgwaith. 😅

Sylwadau Terfynol - Rhy Hir Doeddwn i ddim wedi'i Ddarllen 🧠➡️🚀

  • Mae fframwaith meddalwedd ar gyfer AI yn rhoi sgaffaldiau barnol i chi: tensorau, awtoddiff, hyfforddiant, defnydd ac offer.

  • Dewiswch yn ôl iaith, targed defnyddio, graddfa, a dyfnder ecosystem.

  • Disgwyliwch gymysgu pentyrrau: PyTorch neu TensorFlow i hyfforddi, ONNX Runtime neu Triton i weini, MLflow i olrhain, Airflow neu Prefect i drefnu. [1][2][4]

  • Ymgorfforwch arferion cludadwyedd, arsylwadwyedd, a risg yn gynnar. [5]

  • Ac ie, cofleidiwch y rhannau diflas. Mae diflas yn sefydlog, ac mae sefydlog yn llongau.

Nid yw fframweithiau da yn cael gwared ar gymhlethdod. Maent yn ei gasglu fel y gall eich tîm symud yn gyflymach gyda llai o eiliadau 'oops'. 🚢

Cyfeiriadau

[1] PyTorch - Cyflwyniad i torch.compile (dogfennau swyddogol): darllen mwy

[2] TensorFlow - Perfformiad gwell gyda tf.function (canllaw swyddogol): darllen mwy

[3] JAX - Cychwyn Cyflym: Sut i feddwl yn JAX (dogfennau swyddogol): darllen mwy

[4] Amser Rhedeg ONNX - Amser Rhedeg ONNX ar gyfer Casglu (dogfennau swyddogol): darllen mwy

[5] NIST - Fframwaith Rheoli Risg AI (AI RMF 1.0) : darllen mwy

Dewch o hyd i'r AI Diweddaraf yn y Siop Swyddogol ar gyfer Cynorthwywyr AI

Amdanom Ni

Yn ôl i'r blog