Що таке програмний фреймворк для штучного інтелекту?

Що таке програмний фреймворк для штучного інтелекту?

Надійний фреймворк перетворює цей хаос на зручний робочий процес. У цьому посібнику ми розберемо, що таке програмний фреймворк для штучного інтелекту , чому він важливий і як його вибрати, не сумніваючись кожні п'ять хвилин. Візьміть каву; слідкуйте за ситуацією. ☕️

Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:

🔗 Що таке машинне навчання проти штучного інтелекту
Зрозумійте ключові відмінності між системами машинного навчання та штучним інтелектом.

🔗 Що таке пояснимий ШІ
Дізнайтеся, як зрозумілий штучний інтелект робить складні моделі прозорими та зрозумілими.

🔗 Що таке штучний інтелект гуманоїдного робота
Дослідіть технології штучного інтелекту, які забезпечують роботу людиноподібних роботів та інтерактивну поведінку.

🔗 Що таке нейронна мережа в ШІ
Дізнайтеся, як нейронні мережі імітують людський мозок для обробки інформації.

Що таке програмний фреймворк для штучного інтелекту? Коротка відповідь 🧩

Програмний фреймворк для штучного інтелекту — це структурований набір бібліотек, компонентів середовища виконання, інструментів та угод, який допомагає вам швидше та надійніше створювати, навчати, оцінювати та розгортати моделі машинного або глибокого навчання. Це більше, ніж одна бібліотека. Уявіть собі її як упереджений каркас, який надає вам:

  • Базові абстракції для тензорів, шарів, оцінювачів або конвеєрів

  • Автоматичне диференціювання та оптимізовані математичні ядра

  • Конвеєри введення даних та утиліти попередньої обробки

  • Навчальні цикли, метрики та контрольні точки

  • Взаємодія з прискорювачами, такими як графічні процесори та спеціалізоване обладнання

  • Відстеження упаковки, подачі та іноді експериментів

Якщо бібліотека — це набір інструментів, то фреймворк — це майстерня — з освітленням, лавками та пристроєм для виготовлення етикеток, ви вдаватимете, що вам це не потрібно… доки це не станеться. 🔧

кілька разів повторюю точну фразу «що таке програмний фреймворк для штучного інтелекту»

 

Фреймворк програмного забезпечення штучного інтелекту

Що робить програмний фреймворк для ШІ хорошим? ✅

Ось короткий список, який би я хотів, якби починав з нуля:

  • Продуктивна ергономіка — зрозумілі API, розумні налаштування за замовчуванням, корисні повідомлення про помилки

  • Продуктивність — швидкі ядра, змішана точність, компіляція графів або JIT, де це допомагає

  • Глибина екосистеми - хаби моделей, навчальні посібники, попередньо навчені ваги, інтеграції

  • Портативність — шляхи експорту, такі як ONNX, мобільні або периферійні середовища виконання, зручність для контейнерів

  • Спостережуваність – метрики, логування, профілювання, відстеження експериментів

  • Масштабованість – багатопроцесорний процесор, розподілене навчання, еластичне обслуговування

  • Управління – функції безпеки, керування версіями, походження та документи, які не приховують вашу природу

  • Спільнота та довговічність – активні розробники, впровадження в реальному світі, надійні дорожні карти

Коли ці частини додаються, ви пишете менше коду для склеювання та більше займаєтесь справжнім штучним інтелектом. У цьому й суть. 🙂

Типи фреймворків, з якими ви зіткнетеся 🗺️

Не кожен фреймворк намагається зробити все. Подумайте про категорії:

  • Фреймворки глибокого навчання : тензорні операції, автодиференціація, нейронні мережі

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Класичні фреймворки машинного навчання : конвеєри, перетворення ознак, оцінювачі

    • scikit-learn, XGBoost

  • Модельні хаби та NLP-стеки : попередньо навчені моделі, токенізатори, точне налаштування

    • Трансформери для обіймів

  • Середовища обслуговування та виведення : оптимізоване розгортання

    • Виконання ONNX, сервер виводу NVIDIA Triton, Ray Serve

  • MLOps та життєвий цикл : відстеження, упаковка, конвеєри, неперервна інтеграція для машинного навчання (ML)

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Периферійні та мобільні пристрої : компактні, зручні в апаратному забезпеченні

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • Структури ризиків та управління : процеси та засоби контролю, а не код

    • Структура управління ризиками NIST для штучного інтелекту

Жоден стек не підходить кожній команді. Це нормально.

Порівняльна таблиця: короткий огляд популярних варіантів 📊

Включені невеликі особливості, бо реальне життя — це безлад. Ціни змінюються, але багато основних компонентів мають відкритий вихідний код.

Інструмент / Стек Найкраще для Ціна приблизно Чому це працює
PyTorch Дослідники, розробники Python Відкритий код Динамічні графіки виглядають природно; величезна спільнота. 🙂
TensorFlow + Keras Виробництво у великих масштабах, кросплатформне Відкритий код Графічний режим, TF Serving, TF Lite, твердотільні інструменти.
JAX Досвідчені користувачі, перетворення функцій Відкритий код Компіляція XLA, чиста математика на першому місці.
scikit-learn Класичне машинне навчання, табличні дані Відкритий код Пайплайни, метрики, API оцінювача – лише кілька кліків.
XGBoost Структуровані дані, переможні базові лінії Відкритий код Регулярне підвищення, яке часто просто виграє.
Трансформери для обіймів НЛП, бачення, дифузія з доступом до центру Переважно відкрито Попередньо навчені моделі + токенаізатори + документація, вау.
Виконання ONNX Портативність, змішані фреймворки Відкритий код Експортуйте один раз, швидко запускайте на багатьох серверах. [4]
MLflow Відстеження експериментів, упаковка Відкритий код Відтворюваність, реєстр моделей, прості API.
Рей + Рей Серв Розподілене навчання + обслуговування Відкритий код Масштабує робочі навантаження Python; обслуговує мікропакетування.
NVIDIA Тритон Високопродуктивний висновок Відкритий код Багатофреймворк, динамічна пакетна обробка, графічні процесори.
Кубефлоу Конвеєри машинного навчання Kubernetes Відкритий код Від початку до кінця на K8, іноді дещо вередливий, але міцний.
Потік повітря або префект Оркестрування навколо вашого навчання Відкритий код Планування, повторні спроби, видимість. Працює нормально.

Якщо вам потрібні однорядкові відповіді: PyTorch для досліджень, TensorFlow для довгострокового виробництва, scikit-learn для табличного представлення, ONNX Runtime для перенесення, MLflow для відстеження. Я повернуся пізніше, якщо потрібно.

Під капотом: як фреймворки насправді керують вашою математикою ⚙️

Більшість фреймворків глибокого навчання поєднують три важливі речі:

  1. Тензори — багатовимірні масиви з правилами розміщення пристроїв та розсилки.

  2. Autodiff — диференціювання у зворотному режимі для обчислення градієнтів.

  3. Стратегія виконання - режим нетерплячого виконання проти графічного режиму проти JIT-компіляції.

  • PyTorch за замовчуванням використовує активне виконання та може компілювати графіки за допомогою torch.compile для об'єднання операцій та пришвидшення роботи з мінімальними змінами коду. [1]

  • TensorFlow за замовчуванням працює охоче та використовує tf.function для перетворення Python на портативні графи потоків даних, які необхідні для експорту SavedModel і часто покращують продуктивність. [2]

  • JAX спирається на компонуючі перетворення, такі як jit , grad , vmap та pmap , компілюючи через XLA для прискорення та паралелізму. [3]

Ось де живе продуктивність: ядра, злиття, розміщення пам'яті, змішана точність. Не магія — просто інженерія, яка виглядає чарівно. ✨

Тренування проти висновків: два різні види спорту 🏃♀️🏁

  • Навчання робить акцент на пропускній здатності та стабільності. Вам потрібні хороші можливості використання, градієнтне масштабування та розподілені стратегії.

  • Виведення даних женеться за затримкою, вартістю та паралельністю. Вам потрібні пакетна обробка, квантування, а іноді й об'єднання операторів.

Тут важлива сумісність:

  • ONNX виступає як загальний формат обміну моделями; ONNX Runtime запускає моделі з кількох вихідних фреймворків на процесорах, графічних процесорах та інших прискорювачах з мовними прив'язками для типових виробничих стеків. [4]

Квантування, обрізання та дистиляція часто дають великі виграші. Іноді сміховинно великі — що схоже на шахрайство, хоча це не так. 😉

Село MLOps: за межами основних рамок 🏗️

Навіть найкращий обчислювальний граф не врятує безладний життєвий цикл. Зрештою, вам знадобиться:

  • Відстеження експериментів та реєстр : почніть з MLflow для реєстрації параметрів, метрик та артефактів; просування через реєстр

  • Оркестрація конвеєрів та робочих процесів : Kubeflow на Kubernetes або універсальні рішення, такі як Airflow та Prefect

  • Версіонування даних : DVC зберігає версії даних і моделей разом із кодом.

  • Контейнери та розгортання : образи Docker та Kubernetes для передбачуваних, масштабованих середовищ

  • Модельні вузли : попереднє навчання, а потім точне налаштування частіше перевершують звичайні умови.

  • Моніторинг : перевірки затримки, дрейфу та якості після виходу моделей у виробництво

Короткий польовий анекдот: невелика команда електронної комерції хотіла «ще один експеримент» щодня, але потім не могла згадати, в якому запуску які функції використовуються. Вони додали MLflow та просте правило «просувати лише з реєстру». Раптом щотижневі огляди стали стосуватися рішень, а не археології. Закономірність видно всюди.

Взаємосумісність та портативність: залишайте свої варіанти відкритими 🔁

Замкненість підкрадається непомітно. Уникніть її, спланувавши:

  • Шляхи експорту : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Гнучкість середовища виконання : ONNX Runtime, TF Lite, Core ML для мобільних пристроїв або периферійних пристроїв

  • Контейнеризація : передбачувані пайплайни збірки з образами Docker

  • Нейтральність обслуговування : розміщення PyTorch, TensorFlow та ONNX пліч-о-пліч забезпечує вашу чесність

Заміна обслуговуючого шару або компіляція моделі для меншого пристрою має бути неприємністю, а не переписуванням.

Апаратне прискорення та масштабування: зробіть це швидко без розривів ⚡️

  • Графічні процесори домінують у загальних навчальних навантаженнях завдяки високооптимізованим ядрам (наприклад, cuDNN).

  • Розподілене навчання з'являється, коли один графічний процесор не може встигати за процесом: паралелізм даних, паралелізм моделей, шардовані оптимізатори.

  • Змішана точність економить пам'ять і час з мінімальною втратою точності при правильному використанні.

Іноді найшвидший код — це код, який ви не писали: використовуйте попередньо навчені моделі та налаштовуйте їх точно. Серйозно. 🧠

Управління, безпека та ризик: не лише паперова робота 🛡️

Впровадження ШІ в реальних організаціях означає роздуми про:

  • Походження : звідки взялися дані, як вони були оброблені та яка версія моделі є активною

  • Відтворюваність : детерміновані збірки, закріплені залежності, сховища артефактів

  • Прозорість та документація : картки моделей та звіти про дані

  • Управління ризиками Структура управління ризиками у сфері штучного інтелекту NIST надає практичну дорожню карту для картографування, вимірювання та управління надійними системами штучного інтелекту протягом усього життєвого циклу. [5]

Вони не є необов'язковими в регульованих сферах. Навіть поза ними вони запобігають заплутаним перебоям та незручним зустрічам.

Як вибрати: швидкий контрольний список рішень 🧭

Якщо ви все ще дивитеся на п'ять вкладок, спробуйте ось що:

  1. Основна мова та досвід роботи в команді

    • Дослідницька команда, що орієнтована на Python: почніть з PyTorch або JAX

    • Змішані дослідження та виробництво: TensorFlow з Keras – це безпечний вибір

    • Класична аналітика або табличний фокус: scikit-learn плюс XGBoost

  2. Ціль розгортання

    • Хмарний висновок у масштабі: ONNX Runtime або Triton, контейнеризований

    • Мобільний або вбудований: TF Lite або Core ML

  3. Потреби масштабу

    • Один графічний процесор або робоча станція: будь-який основний фреймворк DL працює

    • Розподілене навчання: перевірте вбудовані стратегії або використовуйте Ray Train

  4. Зрілість MLOps

    • Ранні дні: MLflow для відстеження, Docker-образи для пакування

    • Команда, що розвивається: додайте Kubeflow або Airflow/Prefect для трубопроводів

  5. Вимога портативності

    • Плануйте експорт ONNX та нейтральний рівень обслуговування

  6. Постава ризику

    • Узгодьте з рекомендаціями NIST, документуйте походження, забезпечте проведення оглядів [5]

Якщо у вас залишається питання, що таке програмний фреймворк для штучного інтелекту , то саме набір варіантів робить ці пункти контрольного списку нудними. Нудьга — це добре.

Поширені підводні камені та незначні міфи 😬

  • Міф: одна система керує всіма. Реальність: ви будете змішувати та поєднувати. Це корисно.

  • Міф: швидкість навчання – це все. Вартість логічного висновку та його надійність часто мають більше значення.

  • Зловили: забуваємо про конвеєри даних. Погані вхідні дані руйнують хороші моделі. Використовуйте належні завантажувачі та валідацію.

  • Зрозуміло: пропуск відстеження експериментів. Ви забудете, який прогін був найкращим. У майбутньому ви будете роздратовані.

  • Міф: портативність є автоматичною. Експорт іноді переривається під час користувацьких операцій. Тестуйте заздалегідь.

  • Зрозуміло: занадто швидко переробляю MLO. Зробіть їх простими, а потім додайте оркестровку, коли з'являться проблеми.

  • Трохи хибна метафора : уявіть собі каркас як велосипедний шолом для вашої моделі. Не стильно? Можливо. Але ви сумуватимете за ним, коли тротуар привітається.

Міні-FAQ про фреймворки ❓

З: Чи відрізняється фреймворк від бібліотеки чи платформи?

  • Бібліотека : конкретні функції або моделі, які ви викликаєте.

  • Фреймворк : визначає структуру та життєвий цикл, підключає бібліотеки.

  • Платформа : ширше середовище з інфраструктурою, UX, виставленням рахунків та керованими послугами.

З: Чи можу я створити штучний інтелект без фреймворку?

Технічно так. Практично це як писати власний компілятор для допису в блозі. Можна, але навіщо?

З: Чи потрібні мені як навчальні, так і сервісні фреймворки?

Часто так. Навчання в PyTorch або TensorFlow, експорт в ONNX, обслуговування за допомогою Triton або ONNX Runtime. Шви там навмисно. [4]

З: Де знаходяться авторитетні передові практики?

Корисні перевірки забезпечуються інструкцією NIST з використання штучного інтелекту (AI RMF) для практик управління ризиками; документацією постачальників для архітектури; посібниками з машинного навчання від постачальників хмарних технологій. [5]

Короткий огляд ключової фрази для ясності 📌

Люди часто шукають, що таке програмний фреймворк для ШІ, бо намагаються пов'язати дослідницький код з чимось розгортаним. Отже, що ж таке програмний фреймворк для ШІ на практиці? Це кураторський набір обчислень, абстракцій та конвенцій, який дозволяє навчати, оцінювати та розгортати моделі з меншою кількістю несподіванок, водночас чудово поєднуючи конвеєри даних, апаратне забезпечення та управління. Ось, сказано тричі. 😅

Заключні зауваження - Занадто довго я цього не читав 🧠➡️🚀

  • Програмний фреймворк для штучного інтелекту надає вам обґрунтовані скелети: тензори, автодифференціації, навчання, розгортання та інструменти.

  • Вибирайте за мовою, цільовим показником розгортання, масштабом та глибиною екосистеми.

  • Очікуйте поєднання стеків: PyTorch або TensorFlow для навчання, ONNX Runtime або Triton для обслуговування, MLflow для відстеження, Airflow або Prefect для оркестрації. [1][2][4]

  • Впроваджуйте методи забезпечення портативності, спостережливості та управління ризиками на ранній стадії. [5]

  • І так, прийміть нудні частини. Нудно стабільно, а стабільні кораблі.

Хороші фреймворки не усувають складність. Вони її фіксують, щоб ваша команда могла рухатися швидше з меншою кількістю помилок. 🚢

Посилання

[1] PyTorch - Вступ до torch.compile (офіційна документація): читати далі

[2] TensorFlow — Краща продуктивність з tf.function (офіційний посібник): читати далі

[3] JAX - Короткий посібник: Як мислити в JAX (офіційна документація): читати далі

[4] ONNX Runtime - ONNX Runtime для виведення (офіційна документація): читати далі

[5] NIST - Структура управління ризиками штучного інтелекту (AI RMF 1.0) : читати далі

Знайдіть найновіший штучний інтелект в офіційному магазині помічників зі штучним інтелектом

Про нас

Повернутися до блогу