కాబట్టి, మీరు AI ని నిర్మించాలనుకుంటున్నారా? తెలివైన చర్య - కానీ అది సరళ రేఖ అని నటించకూడదు. మీరు చివరకు "అర్థం చేసుకునే" చాట్బాట్ గురించి కలలు కంటున్నారా లేదా చట్ట ఒప్పందాలను అన్వయించే లేదా స్కాన్లను విశ్లేషించే ఫ్యాన్సియర్ ఏదైనా కలలు కంటున్నారా, ఇది మీ బ్లూప్రింట్. దశలవారీగా, షార్ట్కట్లు లేవు - కానీ గందరగోళానికి (మరియు దాన్ని పరిష్కరించడానికి) పుష్కలంగా మార్గాలు ఉన్నాయి.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 క్వాంటం AI అంటే ఏమిటి? - భౌతిక శాస్త్రం, కోడ్ మరియు ఖోస్ ఖండించే చోట
క్వాంటం కంప్యూటింగ్ మరియు కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క అధివాస్తవిక కలయికలోకి లోతైన ప్రవేశం.
🔗 AIలో అనుమితి అంటే ఏమిటి? – అన్నీ కలిసి వచ్చే క్షణం
AI వ్యవస్థలు వాస్తవ ప్రపంచ ఫలితాలను అందించడానికి తాము నేర్చుకున్న వాటిని ఎలా వర్తింపజేస్తాయో అన్వేషించండి.
🔗 AI కి సమగ్ర విధానాన్ని తీసుకోవడం అంటే ఏమిటి?
బాధ్యతాయుతమైన AI కేవలం కోడ్ గురించి మాత్రమే కాదు - ఇది సందర్భం, నీతి మరియు ప్రభావం గురించి ఎందుకు అని చూడండి.
1. మీ AI దేనికి? 🎯
ఒకే లైన్ కోడ్ రాయడానికి లేదా ఏదైనా మెరిసే డెవలప్మెంట్ టూల్ను తెరవడానికి ముందు, మిమ్మల్ని మీరు ఇలా ప్రశ్నించుకోండి: ఈ AI ఖచ్చితంగా ఏమి చేయాలి ? అస్పష్టంగా కాదు. ప్రత్యేకంగా ఆలోచించండి, ఉదాహరణకు:
-
"ఉత్పత్తి సమీక్షలను సానుకూల, తటస్థ లేదా దూకుడుగా వర్గీకరించాలని నేను కోరుకుంటున్నాను."
-
"ఇది స్పాటిఫై లాంటి సంగీతాన్ని సిఫార్సు చేయాలి, కానీ మంచిది - ఎక్కువ వైబ్లు, తక్కువ అల్గోరిథమిక్ యాదృచ్ఛికత."
-
"క్లయింట్ ఇమెయిల్లకు నా స్వరంలో సమాధానం ఇచ్చే బాట్ నాకు అవసరం - వ్యంగ్యంతో సహా."
దీన్ని కూడా పరిగణించండి: మీ ప్రాజెక్ట్కు "గెలుపు" ఏమిటి? అది వేగమా? ఖచ్చితత్వమా? అంచు కేసులలో విశ్వసనీయతనా? మీరు తర్వాత ఏ లైబ్రరీని ఎంచుకుంటారనే దానికంటే ఆ విషయం చాలా ముఖ్యం.
2. మీరు అనుకున్నట్లుగా మీ డేటాను సేకరించండి 📦
మంచి AI బోరింగ్ డేటా పనితో మొదలవుతుంది - నిజంగా బోరింగ్. కానీ మీరు ఈ భాగాన్ని దాటవేస్తే, మీ ఫ్యాన్సీ మోడల్ ఎస్ప్రెస్సోలో గోల్డ్ ఫిష్ లాగా పనిచేస్తుంది. దాన్ని ఎలా నివారించాలో ఇక్కడ ఉంది:
-
మీ డేటా ఎక్కడి నుండి వస్తుంది? పబ్లిక్ డేటాసెట్లు (కాగ్లే, UCI), APIలు, స్క్రాప్ చేయబడిన ఫోరమ్లు, కస్టమర్ లాగ్లు?
-
ఇది శుభ్రంగా ఉందా? బహుశా కాకపోవచ్చు. ఏమైనా శుభ్రం చేయండి: వింత అక్షరాలను సరిచేయండి, పాడైన వరుసలను వదలండి, సాధారణీకరించాల్సిన వాటిని సాధారణీకరించండి.
-
సమతుల్యమా? పక్షపాతమా? జరగడానికి వేచి ఉన్న అతి ఫిట్? ప్రాథమిక గణాంకాలను అమలు చేయండి. పంపిణీలను తనిఖీ చేయండి. ఎకో చాంబర్లను నివారించండి.
నిపుణుల చిట్కా: మీరు టెక్స్ట్తో వ్యవహరిస్తుంటే, ఎన్కోడింగ్లను ప్రామాణీకరించండి. అవి చిత్రాలైతే, రిజల్యూషన్లను ఏకీకృతం చేయండి. అవి స్ప్రెడ్షీట్లైతే... మిమ్మల్ని మీరు బ్రేస్ చేసుకోండి.
3. మనం ఇక్కడ ఎలాంటి AI ని నిర్మిస్తున్నాము? 🧠
మీరు వర్గీకరించడానికి, రూపొందించడానికి, అంచనా వేయడానికి లేదా అన్వేషించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారా? ప్రతి లక్ష్యం మిమ్మల్ని వేరే సాధనాల సమితి వైపు నడిపిస్తుంది - మరియు చాలా భిన్నమైన తలనొప్పులు.
| లక్ష్యం | ఆర్కిటెక్చర్ | ఉపకరణాలు/ఫ్రేమ్వర్క్లు | జాగ్రత్తలు |
|---|---|---|---|
| టెక్స్ట్ జనరేషన్ | ట్రాన్స్ఫార్మర్ (GPT-శైలి) | హగ్గింగ్ ఫేస్, Llama.cpp | భ్రాంతులు వచ్చే అవకాశం ఉంది |
| చిత్ర గుర్తింపు | CNN లేదా విజన్ ట్రాన్స్ఫార్మర్స్ | పైటోర్చ్, టెన్సార్ ఫ్లో | చాలా చిత్రాలు అవసరం |
| అంచనా వేయడం | లైట్జిబిఎం లేదా ఎల్ఎస్టిఎమ్ | స్కికిట్-లెర్న్, కేరాస్ | ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ కీలకం |
| ఇంటరాక్టివ్ ఏజెంట్లు | LLM బ్యాకెండ్ తో RAG లేదా LangChain | లాంగ్చైన్, పైన్కోన్ | ప్రాంప్టింగ్ & జ్ఞాపకశక్తి అవసరం |
| నిర్ణయ తర్కం | ఉపబల అభ్యాసం | OpenAI జిమ్, రే రెల్లిబ్ | నువ్వు కనీసం ఒక్కసారైనా ఏడుస్తావు. |
మిక్స్ అండ్ మ్యాచ్ చేయడం కూడా బాగుంది. చాలా వాస్తవ ప్రపంచ AIలు ఫ్రాంకెన్స్టైయిన్ రెండవ కజిన్ లాగా కలిసి కుట్టబడి ఉంటాయి.
4. శిక్షణ దినం(లు) 🛠️
ఇక్కడే మీరు ముడి కోడ్ మరియు డేటాను చేసేదిగా .
మీరు పూర్తి స్టాక్కి వెళుతుంటే:
-
PyTorch, TensorFlow లేదా థియానో వంటి పాత పాఠశాలను ఉపయోగించి మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వండి (తీర్పు లేదు)
-
మీ డేటాను విభజించండి: శిక్షణ ఇవ్వండి, ధృవీకరించండి, పరీక్షించండి. మోసం చేయవద్దు - యాదృచ్ఛిక విభజనలు అబద్ధం కావచ్చు.
-
విషయాలను సర్దుబాటు చేయండి: బ్యాచ్ పరిమాణం, అభ్యాస రేటు, డ్రాపౌట్. ప్రతిదీ డాక్యుమెంట్ చేయండి లేదా తర్వాత చింతించండి.
మీరు వేగంగా ప్రోటోటైపింగ్ చేస్తుంటే:
-
పని చేసే సాధనంలోకి “వైబ్ కోడ్” చేయడానికి క్లాడ్ ఆర్టిఫ్యాక్ట్స్, గూగుల్ AI స్టూడియో లేదా ఓపెన్ఏఐ ప్లేగ్రౌండ్ని ఉపయోగించండి.
-
మరింత డైనమిక్ పైప్లైన్ల కోసం రెప్లిట్ లేదా లాంగ్చెయిన్ని ఉపయోగించి చైన్ అవుట్పుట్లు కలిసి ఉంటాయి.
మీ మొదటి కొన్ని ప్రయత్నాలను వృధా చేయడానికి సిద్ధంగా ఉండండి. అది వైఫల్యం కాదు - ఇది క్రమాంకనం.
5. మూల్యాంకనం: దానిని నమ్మవద్దు 📏
శిక్షణలో బాగా రాణిస్తూ, నిజమైన ఉపయోగంలో విఫలమయ్యే మోడల్? క్లాసిక్ రూకీ ట్రాప్.
పరిగణించవలసిన కొలమానాలు:
-
వచనం : BLEU (శైలి కోసం), ROUGE (జ్ఞాపకానికి), మరియు అయోమయం (ఆకర్షితులవ్వకండి)
-
వర్గీకరణ : F1 > ఖచ్చితత్వం. ముఖ్యంగా మీ డేటా తప్పుగా ఉంటే
-
రిగ్రెషన్ : మీన్ స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ క్రూరమైనది కానీ న్యాయమైనది.
వింతైన ఇన్పుట్లను కూడా పరీక్షించండి. మీరు చాట్బాట్ను నిర్మిస్తుంటే, దానికి నిష్క్రియాత్మక-దూకుడు కస్టమర్ సందేశాలను అందించడానికి ప్రయత్నించండి. మీరు వర్గీకరిస్తుంటే, టైపోగ్రాఫికల్ తప్పులు, యాస, వ్యంగ్యం వంటివి చేర్చండి. నిజమైన డేటా గజిబిజిగా ఉంది - తదనుగుణంగా పరీక్షించండి.
6. షిప్ చేయండి (కానీ జాగ్రత్తగా) 📡
నువ్వు దానికి శిక్షణ ఇచ్చావు. నువ్వు దాన్ని పరీక్షించావు. ఇప్పుడు నువ్వు దాన్ని విడుదల చేయాలనుకుంటున్నావు. తొందరపడకు.
విస్తరణ పద్ధతులు:
-
క్లౌడ్ ఆధారిత : AWS సేజ్మేకర్, గూగుల్ వెర్టెక్స్ AI, అజూర్ ML - వేగవంతమైనది, స్కేలబుల్, కొన్నిసార్లు ఖరీదైనది
-
API-లేయర్ : దీన్ని FastAPI, ఫ్లాస్క్ లేదా వెర్సెల్ ఫంక్షన్లలో చుట్టి, ఎక్కడి నుండైనా కాల్ చేయండి.
-
పరికరంలో : మొబైల్ లేదా ఎంబెడెడ్ ఉపయోగం కోసం ONNX లేదా TensorFlow Liteకి మార్చండి
-
కోడ్ లేని ఎంపికలు : MVP లకు మంచిది. యాప్లకు నేరుగా ప్లగ్ ఇన్ చేయడానికి Zapier, Make.com లేదా Peltarion లను ప్రయత్నించండి.
లాగ్లను సెటప్ చేయండి. థ్రూపుట్ను పర్యవేక్షించండి. ఎడ్జ్ కేసులకు మోడల్ ఎలా స్పందిస్తుందో ట్రాక్ చేయండి. అది వింత నిర్ణయాలు తీసుకోవడం ప్రారంభిస్తే, త్వరగా వెనక్కి తగ్గండి.
7. నిర్వహించండి లేదా తరలించండి 🧪🔁
AI స్థిరంగా ఉండదు. అది కదులుతుంది. అది మర్చిపోతుంది. అది అతిగా సరిపోతుంది. మీరు దానిని బేబీ సిట్టింగ్ చేయాలి - లేదా మంచిది, బేబీ సిట్టింగ్ను ఆటోమేట్ చేయండి.
-
Evidently లేదా Fiddler వంటి మోడల్ డ్రిఫ్ట్ సాధనాలను ఉపయోగించండి
-
ప్రతిదీ లాగ్ చేయండి - ఇన్పుట్లు, అంచనాలు, అభిప్రాయం
-
తిరిగి శిక్షణ ఇచ్చే లూప్లను నిర్మించండి లేదా కనీసం త్రైమాసిక నవీకరణలను షెడ్యూల్ చేయండి.
అలాగే - వినియోగదారులు మీ మోడల్ను గేమింగ్ చేయడం ప్రారంభిస్తే (ఉదా. చాట్బాట్ను జైల్బ్రేకింగ్ చేయడం), దాన్ని త్వరగా పరిష్కరించండి.
8. మీరు మొదటి నుండి కూడా నిర్మించాలా? 🤷♂️
ఇక్కడ క్రూరమైన నిజం ఉంది: మీరు మైక్రోసాఫ్ట్, ఆంత్రోపిక్ లేదా ఒక దుష్ట దేశ-రాష్ట్రం అయితే తప్ప, మొదటి నుండి LLMని నిర్మించడం మిమ్మల్ని ఆర్థికంగా నాశనం చేస్తుంది. నిజంగా చెప్పాలంటే.
వా డు:
-
మీకు ఓపెన్ కానీ శక్తివంతమైన బేస్ కావాలంటే LLaMA 3
-
పోటీ చైనీస్ LLM ల కోసం డీప్సీక్ లేదా యి
-
తేలికైన కానీ శక్తివంతమైన ఫలితాలు కావాలంటే మిస్ట్రాల్
-
మీరు వేగం మరియు ఉత్పాదకత కోసం ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంటే API ద్వారా GPT
ఫైన్-ట్యూనింగ్ మీ స్నేహితుడు. ఇది చౌకగా, వేగంగా మరియు సాధారణంగా అంతే మంచిది.
✅ మీ బిల్డ్-యువర్-ఓన్-AI చెక్లిస్ట్
-
లక్ష్యం నిర్వచించబడింది, అస్పష్టంగా లేదు
-
డేటా: శుభ్రంగా, లేబుల్ చేయబడిన, (ఎక్కువగా) సమతుల్యమైనది
-
ఆర్కిటెక్చర్ ఎంచుకోబడింది
-
కోడ్ మరియు రైలు లూప్ నిర్మించబడింది
-
మూల్యాంకనం: కఠినమైనది, నిజమైనది
-
విస్తరణ ప్రత్యక్షంగా కానీ పర్యవేక్షించబడుతుంది
-
అభిప్రాయ లూప్ లాక్ చేయబడింది