ഒരു ഉറച്ച ചട്ടക്കൂട് ആ കുഴപ്പങ്ങളെ ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോയാക്കി മാറ്റുന്നു. ഈ ഗൈഡിൽ, AI-യ്ക്കുള്ള ഒരു സോഫ്റ്റ്വെയർ ഫ്രെയിംവർക്ക് എന്താണെന്നും അത് എന്തുകൊണ്ട് പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നുവെന്നും ഓരോ അഞ്ച് മിനിറ്റിലും സ്വയം സംശയിക്കാതെ ഒന്ന് എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ വിശദീകരിക്കും. ഒരു കാപ്പി കുടിക്കൂ; ടാബുകൾ തുറന്നിടൂ. ☕️
ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:
🔗 മെഷീൻ ലേണിംഗ് vs AI എന്താണ്?
മെഷീൻ ലേണിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും തമ്മിലുള്ള പ്രധാന വ്യത്യാസങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുക.
🔗 വിശദീകരിക്കാവുന്ന AI എന്താണ്?
വിശദീകരിക്കാവുന്ന AI സങ്കീർണ്ണമായ മോഡലുകളെ എങ്ങനെ സുതാര്യവും മനസ്സിലാക്കാവുന്നതുമാക്കുന്നു എന്ന് മനസ്സിലാക്കുക.
🔗 എന്താണ് ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ട് AI?
മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള റോബോട്ടുകളെയും സംവേദനാത്മക പെരുമാറ്റങ്ങളെയും ശക്തിപ്പെടുത്തുന്ന AI സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക.
🔗 AI-യിലെ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എന്താണ്?
മനുഷ്യ തലച്ചോറിനെ അനുകരിച്ചുകൊണ്ട് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് കണ്ടെത്തുക.
AI-യ്ക്കുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയർ ഫ്രെയിംവർക്ക് എന്താണ്? ചെറിയ ഉത്തരം 🧩
മെഷീൻ ലേണിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ വേഗത്തിലും കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായും നിർമ്മിക്കാനും പരിശീലിപ്പിക്കാനും വിലയിരുത്താനും വിന്യസിക്കാനും നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന ലൈബ്രറികൾ, റൺടൈം ഘടകങ്ങൾ, ഉപകരണങ്ങൾ, കൺവെൻഷനുകൾ എന്നിവയുടെ ഒരു ഘടനാപരമായ ബണ്ടിൽ ആണ് AI-യ്ക്കുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയർ ഫ്രെയിംവർക്ക് .
-
ടെൻസറുകൾ, ലെയറുകൾ, എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ എന്നിവയ്ക്കായുള്ള കോർ അമൂർത്തീകരണങ്ങൾ
-
യാന്ത്രിക വ്യത്യാസവും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ഗണിത കേർണലുകളും
-
ഡാറ്റ ഇൻപുട്ട് പൈപ്പ്ലൈനുകളും പ്രീപ്രോസസിംഗ് യൂട്ടിലിറ്റികളും
-
പരിശീലന ലൂപ്പുകൾ, മെട്രിക്സ്, ചെക്ക്പോയിന്റിംഗ്
-
GPU-കൾ, പ്രത്യേക ഹാർഡ്വെയർ പോലുള്ള ആക്സിലറേറ്ററുകളുമായി ഇടപെടുക
-
പാക്കേജിംഗ്, സെർവിംഗ്, ചിലപ്പോൾ പരീക്ഷണ ട്രാക്കിംഗ്
ഒരു ലൈബ്രറി ഒരു ടൂൾകിറ്റ് ആണെങ്കിൽ, ഒരു ഫ്രെയിംവർക്ക് ഒരു വർക്ക്ഷോപ്പ് ആണ് - ലൈറ്റിംഗ്, ബെഞ്ചുകൾ, ഒരു ലേബൽ മേക്കർ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ അത് ആവശ്യമില്ലെന്ന് നടിക്കും... അത് ചെയ്യുന്നതുവരെ. 🔧
"What is a software framework for AI" എന്ന കൃത്യമായ വാചകം ഞാൻ കുറച്ച് തവണ ആവർത്തിക്കുന്നത് നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയും. അത് മനഃപൂർവ്വമാണ്, കാരണം ടൂളിംഗ് മാസിലിൽ വഴിതെറ്റുമ്പോൾ മിക്ക ആളുകളും ടൈപ്പ് ചെയ്യുന്ന ചോദ്യമാണിത്.
AI-യ്ക്ക് നല്ലൊരു സോഫ്റ്റ്വെയർ ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉണ്ടാക്കുന്നത് എന്താണ്? ✅
ഞാൻ പുതുതായി തുടങ്ങുകയാണെങ്കിൽ എനിക്ക് വേണ്ട ചെറിയ ലിസ്റ്റ് ഇതാ:
-
ഉൽപ്പാദനക്ഷമമായ എർഗണോമിക്സ് - വൃത്തിയുള്ള API-കൾ, ന്യായമായ ഡിഫോൾട്ടുകൾ, സഹായകരമായ പിശക് സന്ദേശങ്ങൾ
-
പ്രകടനം - വേഗതയേറിയ കേർണലുകൾ, മിക്സഡ് പ്രിസിഷൻ, ഗ്രാഫ് കംപൈലേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ JIT ഇത് സഹായിക്കുന്നിടത്ത്
-
ആവാസവ്യവസ്ഥയുടെ ആഴം - മോഡൽ ഹബ്ബുകൾ, ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ, പ്രീട്രെയിൻഡ് വെയ്റ്റുകൾ, ഇന്റഗ്രേഷനുകൾ
-
പോർട്ടബിലിറ്റി - ONNX, മൊബൈൽ അല്ലെങ്കിൽ എഡ്ജ് റൺടൈമുകൾ, കണ്ടെയ്നർ സൗഹൃദം പോലുള്ള കയറ്റുമതി പാതകൾ
-
നിരീക്ഷണക്ഷമത - മെട്രിക്സ്, ലോഗിംഗ്, പ്രൊഫൈലിംഗ്, പരീക്ഷണ ട്രാക്കിംഗ്
-
സ്കേലബിളിറ്റി - മൾട്ടി-ജിപിയു, വിതരണം ചെയ്ത പരിശീലനം, ഇലാസ്റ്റിക് സെർവിംഗ്
-
ഗവേണൻസ് - സുരക്ഷാ സവിശേഷതകൾ, പതിപ്പിംഗ്, വംശപരമ്പര, നിങ്ങളെ പ്രേതബാധയില്ലാത്ത രേഖകൾ
-
സമൂഹവും ദീർഘായുസ്സും - സജീവ പരിപാലകർ, യഥാർത്ഥ ലോക ദത്തെടുക്കൽ, വിശ്വസനീയമായ റോഡ്മാപ്പുകൾ
ആ കഷണങ്ങൾ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ കുറച്ച് ഗ്ലൂ കോഡ് എഴുതുകയും കൂടുതൽ യഥാർത്ഥ AI ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. എന്താണ് കാര്യം. 🙂
നിങ്ങൾക്ക് പരിചയപ്പെടാൻ സാധ്യതയുള്ള ഫ്രെയിംവർക്കുകളുടെ തരങ്ങൾ 🗺️
എല്ലാ ചട്ടക്കൂടുകളും എല്ലാം ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നില്ല. വിഭാഗങ്ങളായി ചിന്തിക്കുക:
-
ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകൾ : ടെൻസർ ഓപ്സ്, ഓട്ടോഡിഫ്, ന്യൂറൽ നെറ്റ്സ്
-
പൈടോർച്ച്, ടെൻസർഫ്ലോ, ജാക്സ്
-
-
ക്ലാസിക് എംഎൽ ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ : പൈപ്പ്ലൈനുകൾ, ഫീച്ചർ ട്രാൻസ്ഫോമുകൾ, എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ
-
സ്കൈകിറ്റ്-ലേൺ, XGBoost
-
-
മോഡൽ ഹബ്ബുകളും NLP സ്റ്റാക്കുകളും : പ്രീട്രെയിൻഡ് മോഡലുകൾ, ടോക്കണൈസറുകൾ, ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ്
-
ഹഗ്ഗിംഗ് ഫെയ്സ് ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ
-
-
സെർവിംഗ് & ഇൻഫറൻസ് റൺടൈമുകൾ : ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത വിന്യാസം
-
ONNX റൺടൈം, NVIDIA ട്രൈറ്റൺ ഇൻഫെറൻസ് സെർവർ, റേ സെർവ്
-
-
എംഎൽഒപിഎസും ജീവിതചക്രവും : ട്രാക്കിംഗ്, പാക്കേജിംഗ്, പൈപ്പ്ലൈനുകൾ, എംഎല്ലിനുള്ള സിഐ
-
എംഎൽഫ്ലോ, ക്യൂബ്ഫ്ലോ, അപ്പാച്ചെ എയർഫ്ലോ, പ്രീഫെക്റ്റ്, ഡിവിസി
-
-
എഡ്ജ് & മൊബൈൽ : ചെറിയ കാൽപ്പാടുകൾ, ഹാർഡ്വെയർ സൗഹൃദം
-
ടെൻസർഫ്ലോ ലൈറ്റ്, കോർ എംഎൽ
-
-
അപകടസാധ്യതയും ഭരണവും സംബന്ധിച്ച ചട്ടക്കൂടുകൾ : പ്രക്രിയയും നിയന്ത്രണങ്ങളും, കോഡല്ല.
-
NIST AI റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക്
-
എല്ലാ ടീമിനും യോജിക്കുന്ന ഒറ്റ സ്റ്റാക്ക് ഇല്ല. അത് കുഴപ്പമില്ല.
താരതമ്യ പട്ടിക: ജനപ്രിയ ഓപ്ഷനുകൾ ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ 📊
യഥാർത്ഥ ജീവിതം കുഴപ്പം നിറഞ്ഞതായതിനാൽ ചെറിയ പ്രത്യേകതകളും ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. വിലകൾ മാറുന്നു, പക്ഷേ പല പ്രധാന ഭാഗങ്ങളും ഓപ്പൺ സോഴ്സാണ്.
| ഉപകരണം / സ്റ്റാക്ക് | ഏറ്റവും അനുയോജ്യം | വില കൂടിയത് | എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു |
|---|---|---|---|
| പൈടോർച്ച് | ഗവേഷകർ, പൈത്തണിക് ഡെവലപ്പർമാർ | ഓപ്പൺ സോഴ്സ് | ഡൈനാമിക് ഗ്രാഫുകൾ സ്വാഭാവികമായി തോന്നുന്നു; വലിയ സമൂഹം. 🙂 |
| ടെൻസർഫ്ലോ + കേരകൾ | സ്കെയിലിൽ ഉൽപ്പാദനം, ക്രോസ്-പ്ലാറ്റ്ഫോം | ഓപ്പൺ സോഴ്സ് | ഗ്രാഫ് മോഡ്, TF സെർവിംഗ്, TF ലൈറ്റ്, സോളിഡ് ടൂളിംഗ്. |
| ജാക്സ് | പവർ ഉപയോക്താക്കൾ, ഫംഗ്ഷൻ പരിവർത്തനങ്ങൾ | ഓപ്പൺ സോഴ്സ് | XLA സമാഹാരം, ശുദ്ധമായ ഗണിതം ആദ്യം ആസ്വദിക്കൂ. |
| സൈക്കിറ്റ്-ലേൺ | ക്ലാസിക് ML, ടാബുലാർ ഡാറ്റ | ഓപ്പൺ സോഴ്സ് | പൈപ്പ്ലൈനുകൾ, മെട്രിക്സ്, എസ്റ്റിമേറ്റർ API ക്ലിക്കുകൾ മാത്രം. |
| എക്സ്ജിബൂസ്റ്റ് | ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ, വിജയിക്കുന്ന അടിസ്ഥാനരേഖകൾ | ഓപ്പൺ സോഴ്സ് | പലപ്പോഴും വിജയിക്കുന്ന ക്രമീകൃത ബൂസ്റ്റിംഗ്. |
| ഹഗ്ഗിംഗ് ഫെയ്സ് ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ | ഹബ് ആക്സസുള്ള NLP, ദർശനം, വ്യാപനം | മിക്കവാറും തുറന്നിരിക്കുന്നു | മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച മോഡലുകൾ + ടോക്കണൈസറുകൾ + ഡോക്സ്, വൗ. |
| ONNX റൺടൈം | പോർട്ടബിലിറ്റി, മിക്സഡ് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ | ഓപ്പൺ സോഴ്സ് | ഒരിക്കൽ കയറ്റുമതി ചെയ്യുക, പല ബാക്കെൻഡുകളിലും വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. [4] |
| എംഎൽഫ്ലോ | പരീക്ഷണ ട്രാക്കിംഗ്, പാക്കേജിംഗ് | ഓപ്പൺ സോഴ്സ് | പുനരുൽപാദനക്ഷമത, മോഡൽ രജിസ്ട്രി, ലളിതമായ API-കൾ. |
| റേ + റേ സെർവ് | വിതരണം ചെയ്ത പരിശീലനം + സേവനം | ഓപ്പൺ സോഴ്സ് | പൈത്തൺ വർക്ക്ലോഡുകൾ സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു; മൈക്രോ-ബാച്ചിംഗ് നൽകുന്നു. |
| എൻവിഡിയ ട്രൈറ്റൺ | ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട് അനുമാനം | ഓപ്പൺ സോഴ്സ് | മൾട്ടി-ഫ്രെയിംവർക്ക്, ഡൈനാമിക് ബാച്ചിംഗ്, GPU-കൾ. |
| കുബെഫ്ലോ | കുബേർനെറ്റസ് എംഎൽ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ | ഓപ്പൺ സോഴ്സ് | K8-കളിൽ അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെ, ചിലപ്പോൾ ചടുലമായിരിക്കും, പക്ഷേ ശക്തമാണ്. |
| എയർഫ്ലോ അല്ലെങ്കിൽ പ്രിഫെക്റ്റ് | നിങ്ങളുടെ പരിശീലനത്തിന് ചുറ്റുമുള്ള ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ | ഓപ്പൺ സോഴ്സ് | ഷെഡ്യൂളിംഗ്, പുനഃശ്രമങ്ങൾ, ദൃശ്യപരത. നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. |
ഒറ്റവരി ഉത്തരങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ: ഗവേഷണത്തിന് PyTorch, ദീർഘദൂര ഉൽപ്പാദനത്തിന് TensorFlow, ടാബുലാറിന് scikit-learn, പോർട്ടബിലിറ്റിക്ക് ONNX റൺടൈം, ട്രാക്കിംഗിന് MLflow. ആവശ്യമെങ്കിൽ ഞാൻ പിന്നീട് ബാക്ക്ട്രാക്ക് ചെയ്യാം.
വികസിതമായ ഒരു ആശയം: ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ നിങ്ങളുടെ ഗണിതം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു ⚙️
മിക്ക ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകളും മൂന്ന് വലിയ കാര്യങ്ങളെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു:
-
ടെൻസറുകൾ - ഉപകരണ പ്ലെയ്സ്മെന്റും പ്രക്ഷേപണ നിയമങ്ങളുമുള്ള മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ അറേകൾ.
-
ഓട്ടോഡിഫ് - ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള റിവേഴ്സ്-മോഡ് ഡിഫറൻസേഷൻ.
-
എക്സിക്യൂഷൻ സ്ട്രാറ്റജി - എജർ മോഡ് vs ഗ്രാഫ്ഡ് മോഡ് vs ജെഐടി കംപൈലേഷൻ.
-
PyTorch ഡിഫോൾട്ടായി എജർഡ് എക്സിക്യൂഷൻ ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ
torch.compileഓപ്സുകൾ ഫ്യൂസ് ചെയ്യാനും കുറഞ്ഞ കോഡ് മാറ്റങ്ങളിലൂടെ കാര്യങ്ങൾ വേഗത്തിലാക്കാനും കഴിയും. [1] -
ടെൻസർഫ്ലോ ഡിഫോൾട്ടായി ആവേശത്തോടെ പ്രവർത്തിക്കുകയും
tf.function, ഇവ സേവ്ഡ് മോഡൽ എക്സ്പോർട്ടിന് ആവശ്യമായതും പലപ്പോഴും പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതുമാണ്. [2] -
JAX
jit,grad,vmap,pmapതുടങ്ങിയ കമ്പോസിബിൾ ട്രാൻസ്ഫോമുകളിലേക്ക് ചായുന്നു , ത്വരണം, സമാന്തരത്വം എന്നിവയ്ക്കായി XLA വഴി കംപൈൽ ചെയ്യുന്നു. [3]
ഇവിടെയാണ് പ്രകടനം നിലനിൽക്കുന്നത്: കേർണലുകൾ, ഫ്യൂഷനുകൾ, മെമ്മറി ലേഔട്ട്, മിക്സഡ് പ്രിസിഷൻ. മാജിക് അല്ല - മാന്ത്രികമായി തോന്നുന്ന എഞ്ചിനീയറിംഗ് മാത്രം. ✨
പരിശീലനം vs അനുമാനം: രണ്ട് വ്യത്യസ്ത കായിക വിനോദങ്ങൾ 🏃♀️🏁
-
പരിശീലനം ത്രൂപുട്ടിനും സ്ഥിരതയ്ക്കും പ്രാധാന്യം നൽകുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് നല്ല ഉപയോഗം, ഗ്രേഡിയന്റ് സ്കെയിലിംഗ്, വിതരണം ചെയ്ത തന്ത്രങ്ങൾ എന്നിവ ആവശ്യമാണ്.
-
അനുമാനം പിന്തുടരുന്നത്. നിങ്ങൾക്ക് ബാച്ചിംഗ്, ക്വാണ്ടൈസേഷൻ, ചിലപ്പോൾ ഓപ്പറേറ്റർ ഫ്യൂഷൻ എന്നിവ ആവശ്യമാണ്.
പരസ്പര പ്രവർത്തനക്ഷമത ഇവിടെ പ്രധാനമാണ്:
-
ONNX ഒരു സാധാരണ മോഡൽ എക്സ്ചേഞ്ച് ഫോർമാറ്റായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു; സാധാരണ പ്രൊഡക്ഷൻ സ്റ്റാക്കുകൾക്കായി ഭാഷാ ബൈൻഡിംഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് CPU-കൾ, GPU-കൾ, മറ്റ് ആക്സിലറേറ്ററുകൾ എന്നിവയിലുടനീളം ഒന്നിലധികം ഉറവിട ഫ്രെയിംവർക്കുകളിൽ നിന്നുള്ള മോഡലുകൾ ONNX റൺടൈം
അളവ് ക്രമീകരിക്കൽ, പ്രൂണിംഗ്, ഡിസ്റ്റിലേഷൻ എന്നിവ പലപ്പോഴും വലിയ വിജയങ്ങൾ നൽകുന്നു. ചിലപ്പോൾ അമ്പരപ്പിക്കും വിധം വലുത് - അത് വഞ്ചന പോലെ തോന്നുന്നു, പക്ഷേ അങ്ങനെയല്ല. 😉
എംഎൽഒപിഎസ് ഗ്രാമം: കോർ ഫ്രെയിംവർക്കിന് അപ്പുറം 🏗️
ഏറ്റവും മികച്ച കമ്പ്യൂട്ട് ഗ്രാഫ് പോലും കുഴപ്പം പിടിച്ച ഒരു ജീവിതചക്രത്തെ രക്ഷിക്കില്ല. നിങ്ങൾക്ക് ഒടുവിൽ ഇത് ആവശ്യമായി വരും:
-
പരീക്ഷണ ട്രാക്കിംഗും രജിസ്ട്രിയും : പാരാമുകൾ, മെട്രിക്സുകൾ, ആർട്ടിഫാക്റ്റുകൾ എന്നിവ ലോഗ് ചെയ്യുന്നതിന് MLflow-ൽ ആരംഭിക്കുക; ഒരു രജിസ്ട്രി വഴി പ്രൊമോട്ട് ചെയ്യുക.
-
പൈപ്പ്ലൈനുകളും വർക്ക്ഫ്ലോ ഓർക്കസ്ട്രേഷനും : കുബേർനെറ്റസിലെ കുബേർഫ്ലോ, അല്ലെങ്കിൽ എയർഫ്ലോ, പ്രിഫെക്റ്റ് പോലുള്ള പൊതുവാദികൾ.
-
ഡാറ്റ പതിപ്പിംഗ് : കോഡിനൊപ്പം ഡാറ്റയും മോഡലുകളും പതിപ്പായി DVC സൂക്ഷിക്കുന്നു.
-
കണ്ടെയ്നറുകളും വിന്യാസവും : പ്രവചനാതീതവും അളക്കാവുന്നതുമായ പരിതസ്ഥിതികൾക്കായുള്ള ഡോക്കർ ഇമേജുകളും കുബേർനെറ്റുകളും.
-
മോഡൽ ഹബ്ബുകൾ : പ്രീട്രെയിൻ-പിൻ-ഫൈൻ-ട്യൂൺ ഗ്രീൻഫീൽഡിനെ പലപ്പോഴും മറികടക്കുന്നു
-
മോണിറ്ററിംഗ് : മോഡലുകൾ ഉൽപ്പാദനത്തിൽ എത്തിക്കഴിഞ്ഞാൽ ലേറ്റൻസി, ഡ്രിഫ്റ്റ്, ഗുണനിലവാര പരിശോധനകൾ
ഒരു ചെറിയ ഫീൽഡ് കഥ: ഒരു ചെറിയ ഇ-കൊമേഴ്സ് ടീം എല്ലാ ദിവസവും “ഒരു പരീക്ഷണം കൂടി” ആഗ്രഹിച്ചു, പിന്നീട് ഏത് റൺ ഏത് സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിച്ചു എന്ന് ഓർമ്മിക്കാൻ കഴിഞ്ഞില്ല. അവർ MLflow ഉം “രജിസ്ട്രിയിൽ നിന്ന് മാത്രം പ്രൊമോട്ട് ചെയ്യുക” എന്ന ലളിതമായ നിയമവും ചേർത്തു. പെട്ടെന്ന്, ആഴ്ചതോറുമുള്ള അവലോകനങ്ങൾ പുരാവസ്തുശാസ്ത്രത്തെക്കുറിച്ചല്ല, തീരുമാനങ്ങളെക്കുറിച്ചായിരുന്നു. എല്ലായിടത്തും ഈ പാറ്റേൺ ദൃശ്യമാകുന്നു.
പരസ്പര പ്രവർത്തനക്ഷമതയും പോർട്ടബിലിറ്റിയും: നിങ്ങളുടെ ഓപ്ഷനുകൾ തുറന്നിടുക 🔁
ലോക്ക്-ഇൻ നിശബ്ദമായി ഇഴഞ്ഞു നീങ്ങുന്നു. ഇനിപ്പറയുന്ന കാര്യങ്ങൾ ആസൂത്രണം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഇത് ഒഴിവാക്കുക:
-
കയറ്റുമതി പാതകൾ : ONNX, SavedModel, TorchScript
-
റൺടൈം ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി : മൊബൈൽ അല്ലെങ്കിൽ എഡ്ജിനായി ONNX റൺടൈം, TF ലൈറ്റ്, കോർ ML
-
കണ്ടെയ്നറൈസേഷൻ : ഡോക്കർ ഇമേജുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവചിക്കാവുന്ന ബിൽഡ് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ
-
നിഷ്പക്ഷത പാലിക്കൽ : PyTorch, TensorFlow, ONNX എന്നിവ അടുത്തടുത്തായി ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നത് നിങ്ങളെ സത്യസന്ധതയോടെ നിലനിർത്തുന്നു.
ഒരു സെർവിംഗ് ലെയർ മാറ്റുന്നതോ ഒരു ചെറിയ ഉപകരണത്തിനായി ഒരു മോഡൽ കംപൈൽ ചെയ്യുന്നതോ ഒരു ശല്യമായിരിക്കണം, മാറ്റിയെഴുതലല്ല.
ഹാർഡ്വെയർ ആക്സിലറേഷനും സ്കെയിലും: കണ്ണുനീർ ഇല്ലാതെ വേഗത്തിലാക്കുക ⚡️
-
ഉയർന്ന ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത കേർണലുകൾ കാരണം (cuDNN എന്ന് കരുതുക) പൊതുവായ പരിശീലന ജോലിഭാരങ്ങളിൽ GPU-കൾ
-
ഒരൊറ്റ ജിപിയുവിന് അത് നിലനിർത്താൻ കഴിയാതെ വരുമ്പോഴാണ് ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് പരിശീലനം
-
മിക്സഡ് പ്രിസിഷൻ ശരിയായി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ കുറഞ്ഞ കൃത്യത നഷ്ടത്തോടെ മെമ്മറിയും സമയവും ലാഭിക്കുന്നു.
ചിലപ്പോൾ ഏറ്റവും വേഗതയേറിയ കോഡ് നിങ്ങൾ എഴുതാത്ത കോഡായിരിക്കും: മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുക, ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുക. ഗൗരവമായി. 🧠
ഭരണം, സുരക്ഷ, അപകടസാധ്യത: വെറും കടലാസ് ജോലികൾ മാത്രമല്ല 🛡️
യഥാർത്ഥ സ്ഥാപനങ്ങളിൽ AI ഷിപ്പിംഗ് എന്നാൽ ഇതിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക എന്നാണ്:
-
വംശാവലി : ഡാറ്റ എവിടെ നിന്ന് വന്നു, അത് എങ്ങനെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്തു, ഏത് മോഡൽ പതിപ്പാണ് ലൈവായി ഉള്ളത്
-
പുനരുൽപാദനക്ഷമത : നിർണ്ണായക ബിൽഡുകൾ, പിൻ ചെയ്ത ഡിപൻഡൻസികൾ, ആർട്ടിഫാക്റ്റ് സ്റ്റോറുകൾ
-
സുതാര്യതയും ഡോക്യുമെന്റേഷനും : മോഡൽ കാർഡുകളും ഡാറ്റ സ്റ്റേറ്റ്മെന്റുകളും
-
റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ജീവിതചക്രത്തിലുടനീളം വിശ്വസനീയമായ AI സിസ്റ്റങ്ങളെ മാപ്പിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനും അളക്കുന്നതിനും നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു പ്രായോഗിക റോഡ്മാപ്പ് NIST AI റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക്
നിയന്ത്രിത ഡൊമെയ്നുകളിൽ ഇവ ഓപ്ഷണലല്ല. അവയ്ക്ക് പുറത്ത് പോലും, ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന തടസ്സങ്ങളും അസ്വസ്ഥമായ മീറ്റിംഗുകളും അവ തടയുന്നു.
എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാം: ഒരു ദ്രുത തീരുമാന ചെക്ക്ലിസ്റ്റ് 🧭
നിങ്ങൾ ഇപ്പോഴും അഞ്ച് ടാബുകളിൽ ഉറ്റുനോക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, ഇത് പരീക്ഷിച്ചുനോക്കൂ:
-
പ്രാഥമിക ഭാഷയും ടീം പശ്ചാത്തലവും
-
പൈത്തൺ-ആദ്യ ഗവേഷണ സംഘം: PyTorch അല്ലെങ്കിൽ JAX ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക.
-
സമ്മിശ്ര ഗവേഷണവും ഉൽപ്പാദനവും: കേരസുമായുള്ള ടെൻസർഫ്ലോ ഒരു സുരക്ഷിത ഓപ്ഷനാണ്.
-
ക്ലാസിക് അനലിറ്റിക്സ് അല്ലെങ്കിൽ ടാബുലാർ ഫോക്കസ്: സ്കൈകിറ്റ്-ലേൺ പ്ലസ് എക്സ്ജിബൂസ്റ്റ്
-
-
വിന്യാസ ലക്ഷ്യം
-
സ്കെയിലിൽ ക്ലൗഡ് അനുമാനം: ONNX റൺടൈം അല്ലെങ്കിൽ ട്രൈറ്റൺ, കണ്ടെയ്നറൈസ് ചെയ്തത്
-
മൊബൈൽ അല്ലെങ്കിൽ എംബഡഡ്: TF ലൈറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ കോർ ML
-
-
സ്കെയിൽ ആവശ്യകതകൾ
-
സിംഗിൾ ജിപിയു അല്ലെങ്കിൽ വർക്ക്സ്റ്റേഷൻ: ഏതെങ്കിലും പ്രധാന ഡിഎൽ ഫ്രെയിംവർക്ക് പ്രവർത്തിക്കുന്നു
-
വിതരണം ചെയ്ത പരിശീലനം: അന്തർനിർമ്മിത തന്ത്രങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ റേ ട്രെയിൻ ഉപയോഗിക്കുക
-
-
MLOps മെച്യൂരിറ്റി
-
ആദ്യകാലങ്ങൾ: ട്രാക്കിംഗിനായി MLflow, പാക്കേജിംഗിനായി ഡോക്കർ ചിത്രങ്ങൾ
-
വളരുന്ന ടീം: പൈപ്പ്ലൈനുകൾക്കായി ക്യൂബ്ഫ്ലോ അല്ലെങ്കിൽ എയർഫ്ലോ/പ്രിഫെക്റ്റ് ചേർക്കുക.
-
-
പോർട്ടബിലിറ്റി ആവശ്യകത
-
ONNX കയറ്റുമതിക്കും ഒരു ന്യൂട്രൽ സെർവിംഗ് ലെയറിനുമുള്ള പദ്ധതി
-
-
അപകടസാധ്യതാ നിലപാട്
-
NIST മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശവുമായി യോജിപ്പിക്കുക, വംശരേഖ രേഖപ്പെടുത്തുക, അവലോകനങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുക [5]
-
AI-യ്ക്കുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയർ ഫ്രെയിംവർക്ക് എന്താണ് എന്ന ചോദ്യം നിങ്ങളുടെ മനസ്സിൽ അവശേഷിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ , ആ ചെക്ക്ലിസ്റ്റ് ഇനങ്ങളെ ബോറടിപ്പിക്കുന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളുടെ ഒരു കൂട്ടമാണ് അത്. ബോറടിപ്പിക്കുന്നത് നല്ലതാണ്.
സാധാരണ തെറ്റിദ്ധാരണകളും മിതമായ കെട്ടുകഥകളും 😬
-
മിത്ത്: ഒരു ചട്ടക്കൂട് അവയെയെല്ലാം നിയന്ത്രിക്കുന്നു. യാഥാർത്ഥ്യം: നിങ്ങൾ പരസ്പരം യോജിപ്പിക്കും. അത് ആരോഗ്യകരമാണ്.
-
മിഥ്യ: പരിശീലന വേഗതയാണ് എല്ലാം. അനുമാന ചെലവും വിശ്വാസ്യതയുമാണ് പലപ്പോഴും കൂടുതൽ പ്രധാനം.
-
ശരി: ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ മറക്കുന്നു. മോശം ഇൻപുട്ട് നല്ല മോഡലുകളെ മുക്കിക്കളയുന്നു. ശരിയായ ലോഡറുകളും വാലിഡേഷനും ഉപയോഗിക്കുക.
-
ഗോച്ച: പരീക്ഷണ ട്രാക്കിംഗ് ഒഴിവാക്കുന്നു. ഏത് ഓട്ടമാണ് മികച്ചതെന്ന് നിങ്ങൾ മറക്കും. ഭാവിയിൽ - നിങ്ങൾക്ക് അലോസരമുണ്ടാകും.
-
മിഥ്യ: പോർട്ടബിലിറ്റി ഓട്ടോമാറ്റിക് ആണ്. കസ്റ്റം ഓപ്പറേഷനുകളിൽ ചിലപ്പോൾ കയറ്റുമതി തകരാറിലാകും. നേരത്തെ പരിശോധിക്കുക.
-
ഗോച്ച: അമിതമായി എഞ്ചിനീയറിംഗ് ചെയ്ത MLOps വളരെ വേഗം. ലളിതമായി സൂക്ഷിക്കുക, തുടർന്ന് വേദന പ്രത്യക്ഷപ്പെടുമ്പോൾ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ചേർക്കുക.
-
അല്പം പിഴവുള്ള രൂപകം : നിങ്ങളുടെ മോഡലിന് സൈക്കിൾ ഹെൽമെറ്റ് പോലെയാണ് നിങ്ങളുടെ ചട്ടക്കൂടിനെ കരുതുക. സ്റ്റൈലിഷ് അല്ലേ? ഒരുപക്ഷേ. പക്ഷേ നടപ്പാത ഹലോ എന്ന് പറയുമ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് അത് നഷ്ടമാകും.
ഫ്രെയിംവർക്കുകളെക്കുറിച്ചുള്ള മിനി പതിവുചോദ്യങ്ങൾ ❓
ചോദ്യം: ഒരു ഫ്രെയിംവർക്ക് ഒരു ലൈബ്രറിയിൽ നിന്നോ പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ നിന്നോ വ്യത്യസ്തമാണോ?
-
ലൈബ്രറി : നിങ്ങൾ വിളിക്കുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ഫംഗ്ഷനുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മോഡലുകൾ.
-
ഫ്രെയിംവർക്ക് : ഘടനയും ജീവിതചക്രവും നിർവചിക്കുന്നു, ലൈബ്രറികളിൽ പ്ലഗ് ചെയ്യുന്നു.
-
പ്ലാറ്റ്ഫോം : ഇൻഫ്രാ, യുഎക്സ്, ബില്ലിംഗ്, മാനേജ്ഡ് സേവനങ്ങൾ എന്നിവയുള്ള വിശാലമായ പരിസ്ഥിതി.
ചോദ്യം: ഒരു ചട്ടക്കൂടില്ലാതെ എനിക്ക് AI നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുമോ?
സാങ്കേതികമായി അതെ. പ്രായോഗികമായി, ഇത് ഒരു ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റിനായി നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം കംപൈലർ എഴുതുന്നത് പോലെയാണ്. നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും, പക്ഷേ എന്തുകൊണ്ട്.
ചോദ്യം: എനിക്ക് പരിശീലനവും സേവന ചട്ടക്കൂടുകളും ആവശ്യമുണ്ടോ?
പലപ്പോഴും അതെ. പൈടോർച്ചിലോ ടെൻസർഫ്ലോയിലോ പരിശീലിക്കുക, ഒഎൻഎൻഎക്സിലേക്ക് കയറ്റുമതി ചെയ്യുക, ട്രൈറ്റൺ അല്ലെങ്കിൽ ഒഎൻഎൻഎക്സ് റൺടൈമിനൊപ്പം സെർവ് ചെയ്യുക. സീമുകൾ മനഃപൂർവ്വം അവിടെയുണ്ട്. [4]
ചോദ്യം: ആധികാരികമായ മികച്ച രീതികൾ എവിടെയാണ് നിലനിൽക്കുന്നത്?
റിസ്ക് പ്രാക്ടീസുകൾക്കായുള്ള NIST യുടെ AI RMF; ആർക്കിടെക്ചറിനുള്ള വെണ്ടർ ഡോക്യുമെന്റുകൾ; ക്ലൗഡ് ദാതാക്കളുടെ ML ഗൈഡുകൾ എന്നിവ ക്രോസ്-ചെക്കുകൾക്ക് സഹായകരമാണ്. [5]
വ്യക്തതയ്ക്കായി പ്രധാന വാക്യത്തിന്റെ ഒരു ചെറിയ സംഗ്രഹം 📌
ഗവേഷണ കോഡിനും വിന്യസിക്കാവുന്ന എന്തെങ്കിലും കാര്യങ്ങൾക്കും ഇടയിലുള്ള ഡോട്ടുകൾ ബന്ധിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിനാലാണ് ആളുകൾ പലപ്പോഴും AI-യ്ക്കുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയർ ഫ്രെയിംവർക്ക് എന്താണെന്ന് AI-യ്ക്കുള്ള ഒരു സോഫ്റ്റ്വെയർ ഫ്രെയിംവർക്ക് എന്താണ് ? ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ, ഹാർഡ്വെയർ, ഗവേണൻസ് എന്നിവയുമായി നന്നായി കളിക്കുമ്പോൾ, കുറച്ച് ആശ്ചര്യങ്ങളോടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാനും വിലയിരുത്താനും വിന്യസിക്കാനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന കമ്പ്യൂട്ട്, അമൂർത്തീകരണങ്ങൾ, കൺവെൻഷനുകൾ എന്നിവയുടെ ക്യൂറേറ്റഡ് ബണ്ടിൽ ആണിത്. അവിടെ, അത് മൂന്ന് തവണ പറഞ്ഞു. 😅
അന്തിമ കുറിപ്പുകൾ - വളരെ നേരം ഞാൻ അത് വായിച്ചില്ല 🧠➡️🚀
-
AI-യ്ക്കുള്ള ഒരു നിങ്ങൾക്ക് അഭിപ്രായ രൂപത്തിലുള്ള സ്കാർഫോൾഡിംഗ് നൽകുന്നു: ടെൻസറുകൾ, ഓട്ടോഡിഫ്, പരിശീലനം, വിന്യാസം, ടൂളിംഗ്.
-
ഭാഷ, വിന്യാസ ലക്ഷ്യം, സ്കെയിൽ, ആവാസവ്യവസ്ഥയുടെ ആഴം എന്നിവ അനുസരിച്ച് തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
-
സ്റ്റാക്കുകൾ ബ്ലെൻഡ് ചെയ്യുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുക: പരിശീലിപ്പിക്കാൻ PyTorch അല്ലെങ്കിൽ TensorFlow, സെർവ് ചെയ്യാൻ ONNX റൺടൈം അല്ലെങ്കിൽ ട്രൈറ്റൺ, ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ MLflow, ഓർക്കസ്ട്രേറ്റ് ചെയ്യാൻ Airflow അല്ലെങ്കിൽ Prefect. [1][2][4]
-
പോർട്ടബിലിറ്റി, ഒബ്സർവബിലിറ്റി, റിസ്ക് രീതികൾ എന്നിവയിൽ നേരത്തെ തന്നെ ബേക്ക് ചെയ്യുക. [5]
-
അതെ, വിരസമായ ഭാഗങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുക. വിരസത സ്ഥിരതയുള്ളതാണ്, സ്ഥിരതയുള്ള കപ്പലുകളും.
നല്ല ചട്ടക്കൂടുകൾ സങ്കീർണ്ണതയെ ഇല്ലാതാക്കില്ല. നിങ്ങളുടെ ടീമിന് കുറച്ച് നിമിഷങ്ങൾ കൊണ്ട് വേഗത്തിൽ നീങ്ങാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ അവ അതിനെ ഏകീകരിക്കുന്നു. 🚢
അവലംബം
[1] പൈടോർച്ച് - torch.compile- നുള്ള ആമുഖം (ഔദ്യോഗിക രേഖകൾ): കൂടുതൽ വായിക്കുക
[2] ടെൻസർഫ്ലോ - tf.function (ഔദ്യോഗിക ഗൈഡ്) ഉപയോഗിച്ചുള്ള മികച്ച പ്രകടനം കൂടുതൽ വായിക്കുക
[3] ജാക്സ് - ക്വിക്ക്സ്റ്റാർട്ട്: ജാക്സിൽ എങ്ങനെ ചിന്തിക്കാം (ഔദ്യോഗിക രേഖകൾ): കൂടുതൽ വായിക്കുക
[4] ONNX റൺടൈം - ഇൻഫെറൻസിംഗിനായുള്ള ONNX റൺടൈം (ഔദ്യോഗിക ഡോക്സ്): കൂടുതൽ വായിക്കുക
[5] NIST - AI റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക് (AI RMF 1.0) : കൂടുതൽ വായിക്കുക