సరే, మీరు "ఒక AI"ని నిర్మించడం గురించి ఆసక్తిగా ఉన్నారు. హాలీవుడ్ కోణంలో అది ఉనికి గురించి ఆలోచించదు, కానీ మీరు మీ ల్యాప్‌టాప్‌లో అమలు చేయగల రకం, ఇది అంచనాలను తయారు చేస్తుంది, విషయాలను క్రమబద్ధీకరిస్తుంది, బహుశా కొంచెం చాట్ చేస్తుంది. మీ కంప్యూటర్‌లో AIని ఎలా తయారు చేయాలో ఏమీ లేని దాని స్థానికంగా పనిచేసే దానికి లాగడానికి నా ప్రయత్నం . షార్ట్‌కట్‌లు, స్పష్టమైన అభిప్రాయాలు మరియు అప్పుడప్పుడు పక్కదారి పట్టడాన్ని ఆశించండి ఎందుకంటే, నిజం చెప్పాలంటే, టింకరింగ్ ఎప్పుడూ శుభ్రంగా ఉండదు.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 AI మోడల్‌ను ఎలా తయారు చేయాలి: పూర్తి దశలు వివరించబడ్డాయి
ప్రారంభం నుండి ముగింపు వరకు AI మోడల్ సృష్టి యొక్క స్పష్టమైన విచ్ఛిన్నం.
🔗 సింబాలిక్ AI అంటే ఏమిటి: మీరు తెలుసుకోవలసినది
సింబాలిక్ AI బేసిక్స్, చరిత్ర మరియు ఆధునిక అనువర్తనాలను తెలుసుకోండి.
🔗 AI కోసం డేటా నిల్వ అవసరాలు: మీకు ఏమి కావాలి
సమర్థవంతమైన మరియు స్కేలబుల్ AI వ్యవస్థల కోసం నిల్వ అవసరాలను అర్థం చేసుకోండి.
ఇప్పుడు ఎందుకు బాధపడాలి? 🧭
ఎందుకంటే “గూగుల్-స్కేల్ ల్యాబ్‌లు మాత్రమే AI చేయగలవు” అనే యుగం పోయింది. ఈ రోజుల్లో, సాధారణ ల్యాప్‌టాప్, కొన్ని ఓపెన్-సోర్స్ సాధనాలు మరియు మొండితనంతో, మీరు ఇమెయిల్‌లను వర్గీకరించే, టెక్స్ట్‌ను సంగ్రహించే లేదా చిత్రాలను ట్యాగ్ చేసే చిన్న నమూనాలను తయారు చేయవచ్చు. డేటా సెంటర్ అవసరం లేదు. మీకు ఇది అవసరం:
-
ఒక ప్రణాళిక,
-
శుభ్రమైన సెటప్,
-
మరియు యంత్రాన్ని కిటికీ నుండి బయటకు విసిరేయకుండానే మీరు పూర్తి చేయగల లక్ష్యం.
దీన్ని అనుసరించడం విలువైనది ఏమిటి ✅
“మీ కంప్యూటర్‌లో AIని ఎలా తయారు చేసుకోవాలి” అని అడుగుతున్న వ్యక్తులు సాధారణంగా PhDని కోరుకోరు. వారు నిజంగా అమలు చేయగలదే కోరుకుంటారు. మంచి ప్రణాళిక కొన్ని విషయాలను వివరిస్తుంది:
-
చిన్నగా ప్రారంభించండి : "తెలివితేటలను పరిష్కరించడం" కాదు, భావోద్వేగాలను వర్గీకరించండి.
-
పునరుత్పత్తి :
కాండాలేదావెన్వ్కాబట్టి మీరు రేపు భయం లేకుండా పునర్నిర్మించుకోవచ్చు. -
హార్డ్‌వేర్ నిజాయితీ : స్కికిట్-లెర్న్‌కు CPUలు సరైనవి, డీప్ నెట్స్‌కు GPUలు (మీరు అదృష్టవంతులైతే) [2][3].
-
క్లీన్ డేటా : తప్పుగా లేబుల్ చేయబడిన జంక్ లేదు; ఎల్లప్పుడూ రైలు/చెల్లుబాటు అయ్యే/పరీక్షగా విభజించబడింది.
-
ఏదో ఒక అర్థాన్నిచ్చే కొలమానాలు : ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్, F1. అసమతుల్యత కోసం, ROC-AUC/PR-AUC [1].
-
పంచుకోవడానికి ఒక మార్గం : ఒక చిన్న API, CLI, లేదా డెమో యాప్.
-
భద్రత : అస్పష్టమైన డేటాసెట్‌లు లేవు, ప్రైవేట్ సమాచార లీక్‌లు లేవు, ప్రమాదాలను స్పష్టంగా గమనించండి [4].
వాటిని సరిగ్గా అర్థం చేసుకోండి, మీ “చిన్న” మోడల్ కూడా నిజమైనదే.
భయపెట్టేలా కనిపించని రోడ్‌మ్యాప్ 🗺️
-
ఒక చిన్న సమస్య + ఒక మెట్రిక్ ఎంచుకోండి.
-
పైథాన్ మరియు కొన్ని కీ లైబ్రరీలను ఇన్‌స్టాల్ చేయండి.
-
పరిశుభ్రమైన వాతావరణాన్ని సృష్టించండి (మీరు తర్వాత మీకు మీరే కృతజ్ఞతలు చెప్పుకుంటారు).
-
మీ డేటాసెట్‌ను లోడ్ చేయండి, సరిగ్గా విభజించండి.
-
తెలివితక్కువ కానీ నిజాయితీగల బేస్‌లైన్‌కు శిక్షణ ఇవ్వండి.
-
అది విలువను జోడిస్తేనే న్యూరల్ నెట్‌ని ప్రయత్నించండి.
-
డెమో ప్యాకేజీ చేయండి.
-
భవిష్యత్తులో కొన్ని గమనికలు వ్రాసుకోండి - మీరు మీకు కృతజ్ఞతలు తెలుపుతారు.
కనీస కిట్: అతిగా క్లిష్టతరం చేయవద్దు 🧰
-
పైథాన్ : python.org నుండి తీసుకోండి.
-
పర్యావరణం పిప్‌తో కూడిన కాండా లేదా
వెన్వ్ -
నోట్‌బుక్‌లు : ఆట కోసం జూపిటర్.
-
ఎడిటర్ : VS కోడ్, స్నేహపూర్వక మరియు శక్తివంతమైనది.
-
కోర్ లిబ్స్
-
పాండాలు + నమ్‌పీ (డేటా గొడవ)
-
స్కికిట్-లెర్న్ (క్లాసికల్ ML)
-
పైటోర్చ్ లేదా టెన్సార్ ఫ్లో (లోతైన అభ్యాసం, GPU పదార్థాన్ని నిర్మిస్తుంది) [2][3]
-
హగ్గింగ్ ఫేస్ ట్రాన్స్ఫార్మర్లు, స్పాసై, ఓపెన్‌సివి (ఎన్‌ఎల్‌పి + విజన్)
-
-
త్వరణం (ఐచ్ఛికం)
-
NVIDIA → CUDA నిర్మాణాలు [2]
-
AMD → ROCm బిల్డ్స్ [2]
-
ఆపిల్ → మెటల్ బ్యాకెండ్ (MPS) తో పైటోర్చ్ [2]
-
ఖచ్చితమైన ఇవ్వడానికి మీరు అనుమతిస్తే చాలా “ఇన్‌స్టాలేషన్ నొప్పి” మాయమవుతుంది . కాపీ, పేస్ట్, పూర్తయింది [2][3].
ముఖ్య నియమం: ముందుగా CPUలో క్రాల్ చేయండి, తర్వాత GPUతో స్ప్రింట్ చేయండి.
మీ స్టాక్‌ను ఎంచుకోవడం: మెరిసే వస్తువులను నిరోధించండి 🧪
-
పట్టిక డేటా → scikit-learn. లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్, యాదృచ్ఛిక అడవులు, ప్రవణత పెంచడం.
-
టెక్స్ట్ లేదా చిత్రాలు → PyTorch లేదా TensorFlow. టెక్స్ట్ కోసం, చిన్న ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌ను ఫైన్-ట్యూన్ చేయడం ఒక పెద్ద విజయం.
-
Chatbot-ish →
llama.cppల్యాప్‌టాప్‌లలో చిన్న LLMలను అమలు చేయగలదు. మ్యాజిక్‌ను ఆశించవద్దు, కానీ ఇది గమనికలు మరియు సారాంశాల కోసం పనిచేస్తుంది [5].
పరిశుభ్రమైన పర్యావరణ ఏర్పాటు 🧼
# కొండా వే కొండా క్రియేట్ -n లొకేలై పైథాన్=3.11 కొండా యాక్టివేట్ లొకేట్
తరువాత అవసరమైన వాటిని ఇన్‌స్టాల్ చేయండి:
పిప్ ఇన్‌స్టాల్ నంపీ పాండాలు స్కికిట్-లెర్న్ జూపిటర్ పిప్ ఇన్‌స్టాల్ టార్చ్ టార్చ్‌విజన్ టార్చాడియో # లేదా టెన్సర్‌ఫ్లో పిప్ ఇన్‌స్టాల్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్స్ డేటాసెట్‌లు
(GPU బిల్డ్‌ల కోసం, నిజంగా, అధికారిక సెలెక్టర్‌ను ఉపయోగించండి [2][3].)
మొదట పనిచేసే మోడల్: దీన్ని చిన్నగా ఉంచండి 🏁
మొదట బేస్‌లైన్. CSV → లక్షణాలు + లేబుల్‌లు → లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్.
sklearn.linear_model దిగుమతి లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ నుండి ... print("ఖచ్చితత్వం:", accuracy_score(y_test, preds)) print(classification_report(y_test, preds))
ఇది యాదృచ్ఛికంగా మించిపోతే, మీరు జరుపుకోండి. కాఫీ లేదా కుకీ, మీ కాల్ ☕.
అసమతుల్య తరగతుల కోసం, ముడి ఖచ్చితత్వం [1] కు బదులుగా ఖచ్చితత్వం/రీకాల్ + ROC/PR వక్రతలను చూడండి.
న్యూరల్ నెట్స్ (అవి సహాయం చేస్తేనే) 🧠
మీకు టెక్స్ట్ దొరికిందా, సెంటిమెంట్ వర్గీకరణ కావాలా? ముందుగా శిక్షణ ఇచ్చిన చిన్న ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌ను చక్కగా ట్యూన్ చేయండి. త్వరగా, చక్కగా, మీ మెషీన్‌ను పాడు చేయదు.
ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌ల నుండి దిగుమతి ఆటోమోడల్‌ఫోర్‌సీక్వెన్స్‌క్లాసిఫికేషన్ ... trainer.train() print(trainer.evaluate())
నిపుణుల చిట్కా: చిన్న నమూనాలతో ప్రారంభించండి. 1% డేటాపై డీబగ్గింగ్ గంటలను ఆదా చేస్తుంది.
డేటా: మీరు దాటవేయలేని ప్రాథమిక అంశాలు 📦
-
పబ్లిక్ డేటాసెట్‌లు: కాగ్లే, హగ్గింగ్ ఫేస్, అకడమిక్ రెపోలు (లైసెన్స్‌లను తనిఖీ చేయండి).
-
నీతి: వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని తొలగించండి, హక్కులను గౌరవించండి.
-
విభజనలు: శిక్షణ, ధ్రువీకరణ, పరీక్ష. ఎప్పుడూ తొంగి చూడకండి.
-
లేబుల్స్: ఫ్యాన్సీ మోడల్స్ కంటే స్థిరత్వం ముఖ్యం.
ట్రూత్ బాంబ్: 60% ఫలితాలు క్లీన్ లేబుల్స్ నుండి వచ్చాయి, ఆర్కిటెక్చర్ మాంత్రికత నుండి కాదు.
మిమ్మల్ని నిజాయితీగా ఉంచే కొలమానాలు 🎯
-
వర్గీకరణ → ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్, F1.
-
అసమతుల్య సెట్లు → ROC-AUC, PR-AUC ఎక్కువ ముఖ్యమైనవి.
-
తిరోగమనం → MAE, RMSE, R².
-
వాస్తవిక తనిఖీ → కొన్ని అవుట్‌పుట్‌లను గమనించండి; సంఖ్యలు అబద్ధం కావచ్చు.
ఉపయోగకరమైన రిఫరెన్స్: స్కికిట్-లెర్న్ మెట్రిక్స్ గైడ్ [1].
త్వరణం చిట్కాలు 🚀
-
NVIDIA → PyTorch CUDA బిల్డ్ [2]
-
AMD → ROCm [2]
-
ఆపిల్ → MPS బ్యాకెండ్ [2]
-
TensorFlow → అధికారిక GPU ఇన్‌స్టాల్‌ను అనుసరించండి + ధృవీకరించండి [3]
కానీ మీ బేస్‌లైన్ పరిగెత్తకముందే ఆప్టిమైజ్ చేయవద్దు. అది కారుకు చక్రాలు రాకముందే రిమ్‌లను పాలిష్ చేయడం లాంటిది.
స్థానిక ఉత్పాదక నమూనాలు: బేబీ డ్రాగన్లు 🐉
-
భాష
llama.cppద్వారా క్వాంటైజ్డ్ LLMలు [5]. లోతైన సంభాషణకు కాదు, గమనికలు లేదా కోడ్ సూచనలకు మంచిది. -
చిత్రాలు → స్థిరమైన వ్యాప్తి వైవిధ్యాలు ఉన్నాయి; లైసెన్స్‌లను జాగ్రత్తగా చదవండి.
కొన్నిసార్లు ఒక టాస్క్-స్పెసిఫిక్ ఫైన్-ట్యూన్డ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ చిన్న హార్డ్‌వేర్‌పై ఉబ్బిన LLMను అధిగమిస్తుంది.
ప్యాకేజింగ్ డెమోలు: వ్యక్తులు క్లిక్ చేయనివ్వండి 🖥️
-
గ్రేడియో → సులభమైన UI.
-
FastAPI → క్లీన్ API.
-
ఫ్లాస్క్ → త్వరిత స్క్రిప్ట్‌లు.
గ్రాడియోను gr clf గా దిగుమతి చేసుకోండి = పైప్‌లైన్("సెంటిమెంట్-విశ్లేషణ") ... demo.launch()
మీ బ్రౌజర్ దీన్ని చూపించినప్పుడు మ్యాజిక్ లాగా అనిపిస్తుంది.
మానసిక ఆరోగ్యాన్ని కాపాడే అలవాట్లు 🧠
-
వెర్షన్ నియంత్రణ కోసం Git.
-
ట్రాకింగ్ ప్రయోగాల కోసం MLflow లేదా నోట్‌బుక్‌లు.
-
DVC లేదా హ్యాష్‌లతో డేటా వెర్షన్ చేయడం.
-
ఇతరులు మీ వస్తువులను నడపవలసి వస్తే డాకర్.
-
పిన్ డిపెండెన్సీలు (
requirements.txt).
నన్ను నమ్మండి, భవిష్యత్తు - మీరు కృతజ్ఞతతో ఉంటారు.
ట్రబుల్షూటింగ్: సాధారణ "అబ్బా" క్షణాలు 🧯
-
ఇన్‌స్టాల్ ఎర్రర్‌లు ఉన్నాయా? env ని తుడిచి తిరిగి నిర్మించండి.
-
GPU కనుగొనబడలేదా? డ్రైవర్ సరిపోలలేదు, వెర్షన్‌లను తనిఖీ చేయండి [2][3].
-
మోడల్ నేర్చుకోవడం లేదా? తక్కువ అభ్యాస రేటు, సరళీకృతం లేదా లేబుల్‌లను క్లియర్ చేయండి.
-
అతిగా ఫిట్టింగ్ చేస్తున్నారా? రెగ్యులరైజ్ చేయాలా, డ్రాప్ అవుట్ చేయాలా లేదా ఇంకా ఎక్కువ డేటాను తీసుకోవాలా?
-
మెట్రిక్స్ చాలా బాగున్నాయా? మీరు పరీక్ష సెట్‌ను లీక్ చేసారు (ఇది మీరు అనుకున్నదానికంటే ఎక్కువగా జరుగుతుంది).
భద్రత + బాధ్యత 🛡️
-
స్ట్రిప్ PII.
-
లైసెన్స్‌లను గౌరవించండి.
-
లోకల్-ఫస్ట్ = గోప్యత + నియంత్రణ, కానీ కంప్యూట్ పరిమితులతో.
-
డాక్యుమెంట్ రిస్క్‌లు (న్యాయం, భద్రత, స్థితిస్థాపకత మొదలైనవి) [4].
ఉపయోగకరమైన పోలిక పట్టిక 📊
| సాధనం | ఉత్తమమైనది | ఎందుకు ఉపయోగించాలి? |
|---|---|---|
| స్కికిట్-లెర్న్ | పట్టిక డేటా | త్వరిత విజయాలు, క్లీన్ API 🙂 |
| పైటోర్చ్ | కస్టమ్ డీప్ నెట్స్ | అనువైన, భారీ కమ్యూనిటీ |
| టెన్సర్ ఫ్లో | ఉత్పత్తి పైప్‌లైన్‌లు | పర్యావరణ వ్యవస్థ + సేవల ఎంపికలు |
| ట్రాన్స్ఫార్మర్లు | టెక్స్ట్ టాస్క్‌లు | ప్రీట్రైన్డ్ మోడల్స్ సేవ్ కంప్యూట్ |
| స్పాసీ | NLP పైప్‌లైన్‌లు | పారిశ్రామిక బలం, ఆచరణాత్మకమైనది |
| గ్రాడియో | డెమోలు/UIలు | 1 ఫైల్ → UI |
| ఫాస్ట్ఏపీఐ | APIలు | వేగం + ఆటో డాక్స్ |
| ONNX రన్‌టైమ్ | క్రాస్-ఫ్రేమ్‌వర్క్ వాడకం | పోర్టబుల్ + సమర్థవంతమైనది |
| లామా.సిపిపి | చిన్న స్థానిక LLMలు | CPU-అనుకూల పరిమాణీకరణ [5] |
| డాకర్ | envs పంచుకోవడం | "ఇది ప్రతిచోటా పనిచేస్తుంది" |
మూడు లోతైన డైవ్‌లు (మీరు నిజంగా ఉపయోగిస్తారు) 🏊
-
పట్టికల కోసం ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ → సాధారణీకరించు, వన్-హాట్, ట్రీ మోడల్‌లను ప్రయత్నించండి, క్రాస్-వాలిడేట్ [1].
-
టెక్స్ట్ కోసం లెర్నింగ్‌ను బదిలీ చేయండి → చిన్న ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లను చక్కగా ట్యూన్ చేయండి, సీక్ పొడవును నిరాడంబరంగా ఉంచండి, అరుదైన తరగతులకు F1 [1].
-
స్థానిక అనుమితి కోసం ఆప్టిమైజేషన్ → క్వాంటైజ్, ఎగుమతి ONNX, కాష్ టోకనైజర్లు.
క్లాసిక్ పిటిల్‌ప్యాట్స్ 🪤
-
చాలా పెద్ద భవనం, చాలా తొందరగా.
-
డేటా నాణ్యతను విస్మరిస్తున్నారు.
-
పరీక్ష విభజనను దాటవేస్తోంది.
-
బ్లైండ్ కాపీ-పేస్ట్ కోడింగ్.
-
దేనినీ డాక్యుమెంట్ చేయడం లేదు.
README కూడా గంటల తర్వాత ఆదా చేస్తుంది.
సమయం విలువైన అభ్యాస వనరులు 📚
-
అధికారిక పత్రాలు (పైటార్చ్, టెన్సార్‌ఫ్లో, స్కికిట్-లెర్న్, ట్రాన్స్ఫార్మర్లు).
-
Google ML క్రాష్ కోర్సు, DeepLearning.AI.
-
దృష్టి ప్రాథమిక అంశాల కోసం OpenCV డాక్స్.
-
NLP పైప్‌లైన్‌ల కోసం స్పాసీ వినియోగ గైడ్.
చిన్న లైఫ్-హ్యాక్: మీ GPU ఇన్‌స్టాల్ కమాండ్‌ను రూపొందించే అధికారిక ఇన్‌స్టాలర్‌లు లైఫ్ సేవర్‌లు [2][3].
అన్నీ కలిపి 🧩
-
లక్ష్యం → మద్దతు టిక్కెట్లను 3 రకాలుగా వర్గీకరించండి.
-
డేటా → CSV ఎగుమతి, అనామకం, విభజన.
-
బేస్‌లైన్ → scikit-learn TF-IDF + లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్.
-
అప్‌గ్రేడ్ → బేస్‌లైన్ నిలిచిపోతే ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌ను ఫైన్-ట్యూన్ చేయండి.
-
డెమో → గ్రేడియో టెక్స్ట్‌బాక్స్ యాప్.
-
షిప్ → డాకర్ + README.
-
పునరావృతం → లోపాలను పరిష్కరించండి, తిరిగి లేబుల్ చేయండి, పునరావృతం చేయండి.
-
రక్షణ → డాక్యుమెంట్ ప్రమాదాలు [4].
ఇది బోరింగ్‌గా ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది.
TL;DR 🎂
మీ కంప్యూటర్‌లో AI ఎలా తయారు చేయాలో నేర్చుకోవడం = ఒక చిన్న సమస్యను ఎంచుకోండి, బేస్‌లైన్‌ను నిర్మించండి, అది సహాయపడినప్పుడు మాత్రమే దాన్ని పరిష్కరించండి మరియు మీ సెటప్‌ను పునరుత్పత్తి చేయగలిగేలా ఉంచండి. రెండుసార్లు చేయండి మరియు మీరు సమర్థులని భావిస్తారు. ఐదుసార్లు చేయండి మరియు ప్రజలు మిమ్మల్ని సహాయం కోసం అడగడం ప్రారంభిస్తారు, ఇది రహస్యంగా సరదా భాగం.
మరియు అవును, కొన్నిసార్లు ఇది టోస్టర్‌కి కవిత్వం రాయడం నేర్పించినట్లు అనిపిస్తుంది. పర్వాలేదు. ఆలోచిస్తూ ఉండండి. 🔌📝
ప్రస్తావనలు
[1] scikit-learn — మెట్రిక్స్ & మోడల్ మూల్యాంకనం: లింక్
[2] PyTorch — లోకల్ ఇన్‌స్టాల్ సెలెక్టర్ (CUDA/ROCm/Mac MPS): లింక్
[3] TensorFlow — ఇన్‌స్టాల్ + GPU ధృవీకరణ: లింక్
[4] NIST — AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్: లింక్
[5] llama.cpp — లోకల్ LLM రెపో: లింక్