เฟรมเวิร์กที่แข็งแกร่งจะเปลี่ยนความวุ่นวายนั้นให้กลายเป็นเวิร์กโฟลว์ที่ใช้งานได้จริง ในคู่มือนี้ เราจะมาไขข้อข้องใจ ว่าเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์สำหรับ AI คืออะไร เหตุใดจึงสำคัญ และวิธีเลือกเฟรมเวิร์กโดยไม่ต้องลังเลใจทุกๆ ห้านาที จิบกาแฟสักแก้ว แล้วอย่าลืมติดตามกันต่อไป ☕️
บทความที่คุณอาจสนใจอ่านต่อหลังจากบทความนี้:
🔗 การเรียนรู้ของเครื่องจักรกับ AI คืออะไร
ทำความเข้าใจความแตกต่างที่สำคัญระหว่างระบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรและปัญญาประดิษฐ์
🔗 ปัญญาประดิษฐ์ที่อธิบายได้คืออะไร?
เรียนรู้ว่า AI ที่สามารถอธิบายได้ทำให้โมเดลที่ซับซ้อนมีความโปร่งใสและเข้าใจได้อย่างไร
🔗 ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์คืออะไร
สำรวจเทคโนโลยี AI ที่ขับเคลื่อนหุ่นยนต์ที่เหมือนมนุษย์และพฤติกรรมแบบโต้ตอบ
🔗 โครงข่ายประสาทเทียมในปัญญาประดิษฐ์คืออะไร
ค้นพบว่าเครือข่ายประสาทเลียนแบบสมองมนุษย์ในการประมวลผลข้อมูลได้อย่างไร
กรอบซอฟต์แวร์สำหรับ AI คืออะไร คำตอบสั้นๆ 🧩
เฟรม เวิร์กซอฟต์แวร์สำหรับ AI คือชุดรวมไลบรารี ส่วนประกอบรันไทม์ เครื่องมือ และข้อตกลงที่จัดโครงสร้างไว้อย่างเป็นระบบ ซึ่งช่วยให้คุณสร้าง ฝึกฝน ประเมินผล และปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องหรือการเรียนรู้เชิงลึกได้รวดเร็วและเชื่อถือได้มากขึ้น เฟรมเวิร์กนี้ไม่ได้เป็นเพียงแค่ไลบรารีเดียว ลองนึกภาพว่ามันเป็นโครงสร้างนั่งร้านที่ให้คุณ:
-
การแยกส่วนหลักสำหรับเทนเซอร์ เลเยอร์ ตัวประมาณค่า หรือไปป์ไลน์
-
การแยกความแตกต่างอัตโนมัติและเคอร์เนลคณิตศาสตร์ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสม
-
ท่อส่งข้อมูลและยูทิลิตี้ก่อนการประมวลผล
-
วงจรการฝึกอบรม เมตริก และจุดตรวจสอบ
-
ทำงานร่วมกับตัวเร่งความเร็ว เช่น GPU และฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง
-
การบรรจุ การให้บริการ และบางครั้งการติดตามการทดลอง
หากห้องสมุดคือชุดเครื่องมือ โครงร่างก็เปรียบเสมือนเวิร์กช็อปที่มีไฟ ม้านั่ง และเครื่องติดฉลาก ซึ่งคุณจะแสร้งทำเป็นว่าไม่ต้องการ... จนกระทั่งได้มันมาจริงๆ 🔧
คุณจะเห็นผมพูดประโยคเดิมซ้ำๆ ว่า เฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์สำหรับ AI คืออะไรอยู่ หลายครั้ง ตั้งใจพูดแบบนั้น เพราะมันเป็นคำถามที่คนส่วนใหญ่มักจะพิมพ์เวลาหลงอยู่ในเขาวงกตของเครื่องมือ
อะไรทำให้กรอบซอฟต์แวร์ที่ดีสำหรับ AI? ✅
นี่คือรายการสั้น ๆ ที่ฉันต้องการหากฉันเริ่มต้นจากศูนย์:
-
หลักสรีรศาสตร์ที่มีประสิทธิภาพ - API ที่สะอาด ค่าเริ่มต้นที่เหมาะสม ข้อความแสดงข้อผิดพลาดที่เป็นประโยชน์
-
ประสิทธิภาพ - เคอร์เนลที่รวดเร็ว ความแม่นยำแบบผสม การคอมไพล์กราฟ หรือ JIT ที่ช่วยได้
-
ความลึกของระบบนิเวศ - ศูนย์กลางแบบจำลอง บทช่วยสอน น้ำหนักที่ฝึกอบรมไว้ล่วงหน้า การบูรณาการ
-
ความสามารถในการพกพา - เส้นทางการส่งออกเช่น ONNX, รันไทม์มือถือหรือเอจ, ความเป็นมิตรต่อคอนเทนเนอร์
-
การสังเกต - เมตริก การบันทึก การจัดทำโปรไฟล์ การติดตามการทดลอง
-
ความสามารถในการปรับขนาด - หลาย GPU, การฝึกอบรมแบบกระจาย, การให้บริการแบบยืดหยุ่น
-
การกำกับดูแล - คุณสมบัติด้านความปลอดภัย การกำหนดเวอร์ชัน ลำดับชั้น และเอกสารที่ไม่ทำให้คุณเป็นผี
-
ชุมชนและความยั่งยืน - ผู้ดูแลระบบที่กระตือรือร้น การนำไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง แผนงานที่น่าเชื่อถือ
เมื่อชิ้นส่วนเหล่านั้นเข้าที่ คุณก็เขียนโค้ดกาวน้อยลง และทำงาน AI จริง ๆ ได้มากขึ้น ซึ่งนั่นแหละคือประเด็น 🙂
ประเภทของเฟรมเวิร์กที่คุณจะพบ 🗺️
ไม่ใช่ทุกเฟรมเวิร์กที่พยายามทำทุกอย่าง คิดแบบเป็นหมวดหมู่:
-
กรอบการทำงานการเรียนรู้เชิงลึก : tensor ops, autodiff, neural nets
-
PyTorch, TensorFlow, JAX
-
-
เฟรมเวิร์ก ML แบบคลาสสิก : ไพพ์ไลน์ การแปลงฟีเจอร์ ตัวประมาณค่า
-
scikit-learn, XGBoost
-
-
ฮับโมเดลและสแต็ก NLP : โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า ตัวสร้างโทเค็น การปรับแต่งอย่างละเอียด
-
ทรานส์ฟอร์เมอร์หน้ากอด
-
-
รันไทม์การให้บริการและการอนุมาน : การปรับใช้ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสม
-
ONNX Runtime, เซิร์ฟเวอร์อนุมาน NVIDIA Triton, Ray Serve
-
-
MLOps และวงจรชีวิต : การติดตาม การบรรจุ กระบวนการ CI สำหรับ ML
-
MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC
-
-
Edge & mobile : ขนาดเล็ก เป็นมิตรกับฮาร์ดแวร์
-
TensorFlow Lite, Core ML
-
-
กรอบความเสี่ยงและการกำกับดูแล : กระบวนการและการควบคุม ไม่ใช่โค้ด
-
กรอบการจัดการความเสี่ยง AI ของ NIST
-
ไม่มีสแต็กเดี่ยวที่เหมาะกับทุกทีม ไม่เป็นไร
ตารางเปรียบเทียบ: ตัวเลือกยอดนิยมโดยสังเขป 📊
มีข้อบกพร่องเล็กๆ น้อยๆ เพราะชีวิตจริงมันยุ่งเหยิง ราคาเปลี่ยนแปลง แต่เนื้อหาหลักๆ หลายชิ้นเป็นโอเพนซอร์ส
| เครื่องมือ / กอง | เหมาะที่สุดสำหรับ | ราคาค่อนข้างสูง | เหตุผลที่มันได้ผล |
|---|---|---|---|
| ไพทอร์ช | นักวิจัย นักพัฒนา Pythonic | โอเพนซอร์ส | กราฟแบบไดนามิกให้ความรู้สึกเป็นธรรมชาติ มีชุมชนขนาดใหญ่ 🙂 |
| เทนเซอร์โฟลว์ + เคอรัส | การผลิตในระดับข้ามแพลตฟอร์ม | โอเพนซอร์ส | โหมดกราฟ, การให้บริการ TF, TF Lite, เครื่องมือที่มั่นคง |
| แจ็กซ์ | ผู้ใช้พลังงาน การแปลงฟังก์ชัน | โอเพนซอร์ส | การรวบรวมข้อมูล XLA เน้นที่คณิตศาสตร์เป็นหลัก |
| scikit-learn | ML แบบคลาสสิก ข้อมูลแบบตาราง | โอเพนซอร์ส | API ของท่อส่ง, เมตริก, ตัวประมาณค่า เพียงแค่คลิก |
| เอ็กซ์จีบูสต์ | ข้อมูลที่มีโครงสร้าง พื้นฐานการชนะ | โอเพนซอร์ส | การเพิ่มความเร็วแบบปกติที่มักจะได้รับชัยชนะ |
| ทรานส์ฟอร์เมอร์หน้ากอด | NLP วิสัยทัศน์ การแพร่กระจายด้วยการเข้าถึงศูนย์กลาง | ส่วนใหญ่เปิดอยู่ | โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า + โทเค็นไนเซอร์ + เอกสาร โอ้โห |
| ONNX Runtime | ความสามารถในการพกพา กรอบงานแบบผสมผสาน | โอเพนซอร์ส | ส่งออกครั้งเดียว รันได้เร็วบนแบ็กเอนด์จำนวนมาก [4] |
| MLflow | การติดตามการทดลอง การบรรจุภัณฑ์ | โอเพนซอร์ส | ความสามารถในการทำซ้ำ, การลงทะเบียนโมเดล, API ที่เรียบง่าย |
| เรย์ + เรย์ เสิร์ฟ | การฝึกอบรมแบบกระจาย + การให้บริการ | โอเพนซอร์ส | ปรับขนาดภาระงาน Python รองรับการแบ่งชุดข้อมูลแบบไมโคร |
| NVIDIA ไทรทัน | การอนุมานปริมาณงานสูง | โอเพนซอร์ส | มัลติเฟรมเวิร์ก, การแบ่งแบตช์แบบไดนามิก, GPU |
| คูเบโฟลว์ | ท่อส่ง Kubernetes ML | โอเพนซอร์ส | แบบครบวงจรบน K8s บางครั้งยุ่งยากแต่ทรงพลัง |
| กระแสลมหรือพรีเฟคต์ | การประสานเสียงรอบการฝึกของคุณ | โอเพนซอร์ส | การจัดตารางเวลา การลองใหม่ การมองเห็น ทำงานได้ดี |
หากคุณต้องการคำตอบแบบบรรทัดเดียว: PyTorch สำหรับการวิจัย, TensorFlow สำหรับการผลิตระยะยาว, scikit-learn สำหรับตาราง, ONNX Runtime สำหรับความสามารถในการพกพา, MLflow สำหรับการติดตามผล ผมจะย้อนกลับไปในภายหลังหากจำเป็น
ภายใต้ประทุน: เฟรมเวิร์กจะรันคณิตศาสตร์ของคุณอย่างไร ⚙️
เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกส่วนใหญ่มีสามสิ่งสำคัญที่ต้องจัดการ:
-
เทนเซอร์ - อาร์เรย์หลายมิติที่มีการวางอุปกรณ์และกฎการออกอากาศ
-
Autodiff - การแยกความแตกต่างโหมดย้อนกลับเพื่อคำนวณการไล่ระดับ
-
กลยุทธ์การดำเนินการ - โหมดกระตือรือร้น เทียบกับ โหมดกราฟ เทียบกับการคอมไพล์ JIT
-
PyTorch ตั้งค่าเริ่มต้นให้ทำงานอย่างรวดเร็วและสามารถคอมไพล์กราฟด้วย
torch.compileเพื่อรวมการทำงานและเพิ่มความเร็วด้วยการเปลี่ยนแปลงโค้ดขั้นต่ำ [1] -
TensorFlow จะทำงานอย่างกระตือรือร้นตามค่าเริ่มต้นและใช้
tf.functionเพื่อจัดเตรียม Python ให้เป็นกราฟข้อมูลแบบพกพา ซึ่งจำเป็นสำหรับการส่งออก SavedModel และมักจะปรับปรุงประสิทธิภาพ [2] -
JAX มุ่งเน้นไปที่การแปลงแบบ composable เช่น
jit,grad,vmapและpmapโดยคอมไพล์ผ่าน XLA เพื่อการเร่งความเร็วและการประมวลผลแบบขนาน [3]
นี่คือจุดที่ประสิทธิภาพดำรงอยู่: เคอร์เนล ฟิวชั่น เลย์เอาต์หน่วยความจำ และความแม่นยำแบบผสม ไม่ใช่แค่เวทมนตร์ แต่เป็นวิศวกรรมที่ดูมหัศจรรย์ ✨
การฝึกอบรมกับการอนุมาน: กีฬาสองประเภทที่แตกต่างกัน 🏃♀️🏁
-
การฝึกอบรม เน้นที่ปริมาณงานและความเสถียร คุณต้องการการใช้งานที่ดี การปรับขนาดแบบไล่ระดับ และกลยุทธ์แบบกระจาย
-
การอนุมาน จะพิจารณาถึงความหน่วง ต้นทุน และการทำงานพร้อมกัน คุณต้องการการแบตช์ การหาปริมาณ และบางครั้งการรวมตัวดำเนินการ
การทำงานร่วมกันเป็นสิ่งสำคัญที่นี่:
-
ONNX ทำหน้าที่เป็นรูปแบบการแลกเปลี่ยนโมเดลทั่วไป ONNX Runtime รันโมเดลจากเฟรมเวิร์กต้นทางหลายตัวใน CPU, GPU และตัวเร่งความเร็วอื่นๆ ด้วยการผูกภาษาสำหรับสแต็กการผลิตทั่วไป [4]
การหาปริมาณ การตัดแต่ง และการกลั่น มักจะนำมาซึ่งชัยชนะครั้งใหญ่ บางครั้งใหญ่โตเกินจริง ซึ่งรู้สึกเหมือนโกง แม้ว่ามันจะไม่ใช่ก็ตาม 😉
หมู่บ้าน MLOps: เหนือกว่ากรอบหลัก 🏗️
แม้แต่กราฟคำนวณที่ดีที่สุดก็ไม่สามารถแก้ไขวงจรชีวิตที่ยุ่งเหยิงได้ ในที่สุดคุณจะต้องการ:
-
การติดตามการทดลองและการลงทะเบียน : เริ่มต้นด้วย MLflow เพื่อบันทึกพารามิเตอร์ เมตริก และอาร์ทิแฟกต์ ส่งเสริมผ่านการลงทะเบียน
-
ท่อและการประสานงานเวิร์กโฟลว์ : Kubeflow บน Kubernetes หรือผู้ใช้ทั่วไปเช่น Airflow และ Prefect
-
การกำหนดเวอร์ชันข้อมูล : DVC เก็บข้อมูลและโมเดลที่มีเวอร์ชันควบคู่ไปกับโค้ด
-
คอนเทนเนอร์และการปรับใช้ : ภาพ Docker และ Kubernetes สำหรับสภาพแวดล้อมที่คาดการณ์ได้และปรับขนาดได้
-
ฮับแบบจำลอง : การฝึกล่วงหน้าก่อนแล้วจึงปรับแต่งให้ละเอียดกว่าแบบเดิมมักจะดีกว่าแบบเดิม
-
การตรวจสอบ : ความล่าช้า การดริฟต์ และการตรวจสอบคุณภาพเมื่อโมเดลเข้าสู่การผลิต
เกร็ดเล็กเกร็ดน้อยจากภาคสนาม: ทีมอีคอมเมิร์ซเล็กๆ ต้องการ "ทดลองอีกครั้ง" ทุกวัน แต่กลับจำไม่ได้ว่าการรันไหนใช้ฟีเจอร์ไหน พวกเขาจึงเพิ่ม MLflow และกฎง่ายๆ "โปรโมตจากรีจิสทรีเท่านั้น" ขึ้นมา ทันใดนั้น การตรวจสอบรายสัปดาห์ก็กลายเป็นเรื่องของการตัดสินใจ ไม่ใช่เรื่องของโบราณคดี รูปแบบนี้ปรากฏให้เห็นอยู่ทุกหนทุกแห่ง
การทำงานร่วมกันและการพกพา: เปิดทางเลือกของคุณไว้ 🔁
การล็อกอินคืบคลานเข้ามาอย่างเงียบๆ หลีกเลี่ยงสิ่งนี้โดยการวางแผน:
-
เส้นทางการส่งออก : ONNX, SavedModel, TorchScript
-
ความยืดหยุ่นของรันไทม์ : ONNX Runtime, TF Lite, Core ML สำหรับมือถือหรือเอจ
-
การสร้างคอนเทนเนอร์ : ไพพ์ไลน์การสร้างที่คาดเดาได้พร้อมภาพ Docker
-
การให้บริการความเป็นกลาง : การโฮสต์ PyTorch, TensorFlow และ ONNX ควบคู่กันช่วยให้คุณซื่อสัตย์
การสลับเลเยอร์การให้บริการหรือการคอมไพล์โมเดลสำหรับอุปกรณ์ขนาดเล็กกว่าควรเป็นเรื่องน่ารำคาญ ไม่ใช่การเขียนใหม่
การเร่งความเร็วและปรับขนาดฮาร์ดแวร์: ทำให้รวดเร็วโดยไม่ต้องเสียเวลา ⚡️
-
GPU ครองเวิร์กโหลดการฝึกทั่วไปด้วยเคอร์เนลที่ได้รับการปรับแต่งสูง (คิดถึง cuDNN)
-
การฝึกอบรมแบบกระจาย จะปรากฏขึ้นเมื่อ GPU ตัวเดียวไม่สามารถรองรับได้: การประมวลผลแบบขนานของข้อมูล การประมวลผลแบบขนานของแบบจำลอง และตัวเพิ่มประสิทธิภาพแบบแบ่งส่วน
-
ความแม่นยำแบบผสมผสาน ช่วยประหยัดหน่วยความจำและเวลา โดยสูญเสียความแม่นยำน้อยที่สุดเมื่อใช้ถูกต้อง
บางครั้งโค้ดที่เร็วที่สุดคือโค้ดที่คุณไม่ได้เขียน: ใช้โมเดลที่ฝึกมาแล้วปรับแต่ง จริงจังนะ 🧠
การกำกับดูแล ความปลอดภัย และความเสี่ยง ไม่ใช่แค่เอกสาร 🛡️
การจัดส่ง AI ในองค์กรจริงหมายถึงการคิดถึง:
-
ลำดับวงศ์ตระกูล : ข้อมูลมาจากไหน ประมวลผลอย่างไร และเวอร์ชันโมเดลใดที่ยังใช้งานอยู่
-
ความสามารถในการทำซ้ำ : การสร้างแบบกำหนดได้, การอ้างอิงแบบปักหมุด, การจัดเก็บอาร์ทิแฟกต์
-
ความโปร่งใสและการจัดทำเอกสาร : การ์ดโมเดลและคำชี้แจงข้อมูล
-
การจัดการความเสี่ยง : กรอบการจัดการความเสี่ยง AI มอบแผนงานเชิงปฏิบัติสำหรับการทำแผนที่ การวัด และการควบคุมระบบ AI ที่เชื่อถือได้ตลอดวงจรชีวิต [5]
สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ทางเลือกในโดเมนที่อยู่ภายใต้การควบคุม แม้จะอยู่นอกโดเมนเหล่านี้ ก็ยังช่วยป้องกันปัญหาการขัดข้องและการประชุมที่ยุ่งยากได้
วิธีเลือก: รายการตรวจสอบการตัดสินใจอย่างรวดเร็ว 🧭
หากคุณยังคงจ้องมองแท็บทั้งห้าอยู่ ลองทำสิ่งนี้:
-
ภาษาหลักและพื้นฐานทีม
-
ทีมวิจัย Python-first: เริ่มต้นด้วย PyTorch หรือ JAX
-
การวิจัยและการผลิตแบบผสมผสาน: TensorFlow กับ Keras เป็นตัวเลือกที่ปลอดภัย
-
การวิเคราะห์แบบคลาสสิกหรือโฟกัสแบบตาราง: scikit-learn บวกกับ XGBoost
-
-
เป้าหมายการใช้งาน
-
การอนุมานคลาวด์ในระดับ: ONNX Runtime หรือ Triton แบบคอนเทนเนอร์
-
มือถือหรือฝังตัว: TF Lite หรือ Core ML
-
-
ความต้องการขนาด
-
GPU เดี่ยวหรือเวิร์กสเตชัน: เฟรมเวิร์ก DL หลักใดๆ ก็ทำงานได้
-
การฝึกอบรมแบบกระจาย: ตรวจสอบกลยุทธ์ในตัวหรือใช้ Ray Train
-
-
วุฒิภาวะของ MLOps
-
ยุคแรก: MLflow สำหรับการติดตาม, Docker images สำหรับการบรรจุภัณฑ์
-
ทีมงานที่กำลังเติบโต: เพิ่ม Kubeflow หรือ Airflow/Prefect สำหรับไปป์ไลน์
-
-
ข้อกำหนดด้านความสามารถในการพกพา
-
วางแผนการส่งออก ONNX และชั้นการให้บริการที่เป็นกลาง
-
-
ท่าทีเสี่ยง
-
สอดคล้องกับแนวทางของ NIST บันทึกลำดับเหตุการณ์ บังคับใช้การตรวจสอบ [5]
-
หากคำถามในหัวของคุณยังคงเป็น ว่ากรอบงานซอฟต์แวร์สำหรับ AI คืออะไร คำ ตอบคือชุดตัวเลือกที่ทำให้รายการตรวจสอบเหล่านั้นน่าเบื่อ น่าเบื่อก็ดี
ข้อควรระวังทั่วไปและความเชื่อผิดๆ 😬
-
ความเชื่อผิดๆ: กรอบเดียวก็ครอบคลุมทุกสิ่ง ความจริง: คุณจะผสมผสานและจับคู่ได้ นั่นแหละคือเรื่องดี
-
ความเชื่อผิดๆ: ความเร็วในการฝึกคือสิ่งสำคัญที่สุด ต้นทุนการอนุมานและความน่าเชื่อถือมักสำคัญกว่า
-
เข้าใจแล้ว: ลืม data pipeline ไปได้เลย อินพุตซิงก์ไม่ดีก็สร้างโมเดลที่ดีได้ ควรใช้ตัวโหลดและการตรวจสอบที่ถูกต้อง
-
เข้าใจแล้ว: ข้ามการติดตามการทดลองไป คุณจะลืมไปเลยว่าการวิ่งแบบไหนดีที่สุด อนาคตคุณจะหงุดหงิด
-
ความเชื่อผิดๆ: การพกพาทำได้โดยอัตโนมัติ บางครั้งการส่งออกข้อมูลอาจล้มเหลวในการดำเนินการแบบกำหนดเอง ทดสอบตั้งแต่เนิ่นๆ
-
เข้าใจแล้ว: MLOps ที่ออกแบบมาเกินความจำเป็นเร็วเกินไป ทำให้มันเรียบง่ายไว้ก่อน แล้วค่อยเพิ่มการเรียบเรียงเสียงประสานเมื่อเกิดความเจ็บปวด
-
อุปมาอุปไมยที่มีข้อบกพร่องเล็กน้อย : ลองนึกถึงโครงรถของคุณเหมือนหมวกกันน็อคจักรยานสำหรับโมเดลของคุณ ดูไม่เก๋เหรอ? อาจจะใช่ แต่คุณจะพลาดมันเมื่อถนนหนทางทักทาย
คำถามที่พบบ่อยสั้นๆ เกี่ยวกับเฟรมเวิร์ก ❓
ถาม: เฟรมเวิร์กแตกต่างจากไลบรารีหรือแพลตฟอร์มหรือไม่?
-
ไลบรารี : ฟังก์ชั่นหรือโมเดลเฉพาะที่คุณเรียกใช้
-
กรอบงาน : กำหนดโครงสร้างและวงจรชีวิต ปลั๊กอินในไลบรารี
-
แพลตฟอร์ม : สภาพแวดล้อมที่กว้างขึ้นพร้อมด้วยโครงสร้างพื้นฐาน UX การเรียกเก็บเงิน และบริการที่จัดการ
ถาม: ฉันสามารถสร้าง AI ได้โดยไม่ต้องมีกรอบงานหรือไม่?
ในทางเทคนิคก็ใช่ ในทางปฏิบัติก็เหมือนเขียนคอมไพเลอร์สำหรับโพสต์บล็อกของคุณเอง คุณทำได้ แต่ทำไมล่ะ
ถาม: ฉันจำเป็นต้องมีทั้งการฝึกอบรมและกรอบการทำงานการให้บริการหรือไม่?
บ่อยครั้งใช่ ฝึกใน PyTorch หรือ TensorFlow ส่งออกเป็น ONNX ใช้งานกับ Triton หรือ ONNX Runtime รอยต่อเหล่านั้นมีไว้โดยตั้งใจ [4]
ถาม: แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดที่เชื่อถือได้อยู่ที่ไหน
AI RMF ของ NIST สำหรับแนวทางปฏิบัติความเสี่ยง เอกสารของผู้จำหน่ายสำหรับสถาปัตยกรรม คำแนะนำ ML ของผู้ให้บริการคลาวด์เป็นการตรวจสอบย้อนกลับที่มีประโยชน์ [5]
สรุปวลีสำคัญอย่างรวดเร็วเพื่อความชัดเจน 📌
ผู้คนมักค้นหาว่า เฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์สำหรับ AI คืออะไร เพราะพยายามเชื่อมโยงโค้ดวิจัยกับสิ่งที่นำไปใช้งานได้จริง แล้ว เฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์สำหรับ AI ในทางปฏิบัติคืออะไร? มันคือชุดซอฟต์แวร์ที่รวบรวมการคำนวณ การแยกส่วน และข้อตกลงต่างๆ ไว้ด้วยกัน ซึ่งช่วยให้คุณฝึกฝน ประเมินผล และนำแบบจำลองไปใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ขณะเดียวกันก็ทำงานร่วมกับ data pipeline ฮาร์ดแวร์ และการกำกับดูแลได้อย่างมีประสิทธิภาพ นั่นแหละ นั่นแหละ พูดไปตั้งสามครั้งแล้ว 😅
หมายเหตุสุดท้าย - ยาวเกินไป ฉันไม่ได้อ่าน 🧠➡️🚀
-
กรอบ งานซอฟต์แวร์สำหรับ AI ช่วยให้คุณมีโครงร่างตามความคิดเห็น: เทนเซอร์ การกระจายอัตโนมัติ การฝึกอบรม การปรับใช้ และเครื่องมือ
-
เลือกตามภาษา เป้าหมายการปรับใช้ ขนาด และความลึกของระบบนิเวศ
-
คาดว่าจะผสมผสานสแต็ก: PyTorch หรือ TensorFlow เพื่อฝึกอบรม ONNX Runtime หรือ Triton เพื่อให้บริการ MLflow เพื่อติดตาม Airflow หรือ Prefect เพื่อประสานงาน [1][2][4]
-
เตรียมความพร้อมในด้านความสามารถในการพกพา การสังเกต และความเสี่ยงตั้งแต่เนิ่นๆ [5]
-
และใช่ ยอมรับส่วนที่น่าเบื่อ ความน่าเบื่อคือความมั่นคง และเรือที่มั่นคงคือเรือที่มั่นคง
เฟรมเวิร์กที่ดีไม่ได้ขจัดความซับซ้อนออกไป แต่มันช่วยจัดระเบียบเพื่อให้ทีมของคุณทำงานได้เร็วขึ้นและมีข้อผิดพลาดน้อยลง 🚢
เอกสารอ้างอิง
[1] PyTorch - บทนำสู่ torch.compile (เอกสารอย่างเป็นทางการ): อ่านเพิ่มเติม
[2] TensorFlow - ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นด้วย tf.function (คู่มืออย่างเป็นทางการ): อ่านเพิ่มเติม
[3] JAX - เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว: วิธีคิดใน JAX (เอกสารอย่างเป็นทางการ): อ่านเพิ่มเติม
[4] ONNX Runtime - ONNX Runtime สำหรับการอนุมาน (เอกสารอย่างเป็นทางการ): อ่านเพิ่มเติม
[5] NIST - AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) : อ่านเพิ่มเติม