ఒక దృఢమైన ఫ్రేమ్వర్క్ ఆ గందరగోళాన్ని ఉపయోగకరమైన వర్క్ఫ్లోగా మారుస్తుంది. ఈ గైడ్లో, AI కోసం సాఫ్ట్వేర్ ఫ్రేమ్వర్క్ ఏమిటి , అది ఎందుకు ముఖ్యమైనది మరియు ప్రతి ఐదు నిమిషాలకు మిమ్మల్ని మీరు రెండవసారి ఊహించకుండా ఒకదాన్ని ఎలా ఎంచుకోవాలో మేము అన్ప్యాక్ చేస్తాము. కాఫీ తాగండి; ట్యాబ్లను తెరిచి ఉంచండి. ☕️
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 మెషిన్ లెర్నింగ్ vs AI అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్స్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మధ్య ఉన్న ముఖ్యమైన తేడాలను అర్థం చేసుకోండి.
🔗 వివరించదగిన AI అంటే ఏమిటి?
వివరించదగిన AI సంక్లిష్ట నమూనాలను ఎలా పారదర్శకంగా మరియు అర్థమయ్యేలా చేస్తుందో తెలుసుకోండి.
🔗 హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ AI అంటే ఏమిటి?
మానవ-వంటి రోబోట్లు మరియు ఇంటరాక్టివ్ ప్రవర్తనలకు శక్తినిచ్చే AI సాంకేతికతలను అన్వేషించండి.
🔗 AI లో న్యూరల్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి?
సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి నాడీ నెట్వర్క్లు మానవ మెదడును ఎలా అనుకరిస్తాయో కనుగొనండి.
AI కోసం సాఫ్ట్వేర్ ఫ్రేమ్వర్క్ అంటే ఏమిటి? చిన్న సమాధానం 🧩
AI కోసం సాఫ్ట్వేర్ ఫ్రేమ్వర్క్ అనేది లైబ్రరీలు, రన్టైమ్ భాగాలు, సాధనాలు మరియు సమావేశాల నిర్మాణాత్మక బండిల్, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ లేదా డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్లను వేగంగా మరియు మరింత విశ్వసనీయంగా నిర్మించడానికి, శిక్షణ ఇవ్వడానికి, మూల్యాంకనం చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి మీకు సహాయపడుతుంది. ఇది ఒకే లైబ్రరీ కంటే ఎక్కువ. దీనిని మీకు ఇచ్చే అభిప్రాయ స్కాఫోల్డింగ్గా భావించండి:
-
టెన్సర్లు, పొరలు, అంచనా వేసేవి లేదా పైప్లైన్ల కోసం కోర్ నైరూప్యాలు
-
ఆటోమేటిక్ డిఫరెన్సియేషన్ మరియు ఆప్టిమైజ్డ్ మ్యాథ్ కెర్నల్స్
-
డేటా ఇన్పుట్ పైప్లైన్లు మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్ యుటిలిటీలు
-
శిక్షణ ఉచ్చులు, కొలమానాలు మరియు చెక్పాయింట్
-
GPUలు మరియు ప్రత్యేక హార్డ్వేర్ వంటి యాక్సిలరేటర్లతో ఇంటరాప్ చేయండి
-
ప్యాకేజింగ్, సర్వింగ్ మరియు కొన్నిసార్లు ప్రయోగ ట్రాకింగ్
లైబ్రరీ ఒక టూల్కిట్ అయితే, ఫ్రేమ్వర్క్ అనేది ఒక వర్క్షాప్ అయితే - లైటింగ్, బెంచీలు మరియు లేబుల్ మేకర్తో మీరు అవసరం లేదని నటిస్తారు... మీరు అవసరం లేని వరకు. 🔧
"ఏఐ కోసం సాఫ్ట్వేర్ ఫ్రేమ్వర్క్ అంటే ఏమిటి" అనే ఖచ్చితమైన పదబంధాన్ని నేను కొన్నిసార్లు పునరావృతం చేయడం మీరు చూస్తారు. అది ఉద్దేశపూర్వకంగానే చెప్పబడింది, ఎందుకంటే చాలా మంది టూలింగ్ చిట్టడవిలో తప్పిపోయినప్పుడు వాస్తవానికి టైప్ చేసే ప్రశ్న ఇది.
AI కి మంచి సాఫ్ట్వేర్ ఫ్రేమ్వర్క్ ఏది అవుతుంది? ✅
నేను మొదటి నుండి ప్రారంభిస్తుంటే నాకు కావలసిన చిన్న జాబితా ఇక్కడ ఉంది:
-
ఉత్పాదక ఎర్గోనామిక్స్ - శుభ్రమైన APIలు, సరైన డిఫాల్ట్లు, సహాయకరమైన ఎర్రర్ సందేశాలు
-
పనితీరు - వేగవంతమైన కెర్నలు, మిశ్రమ ఖచ్చితత్వం, గ్రాఫ్ సంకలనం లేదా JIT ఇక్కడ సహాయపడుతుంది
-
పర్యావరణ వ్యవస్థ లోతు - మోడల్ హబ్లు, ట్యుటోరియల్లు, ప్రీట్రైన్డ్ వెయిట్లు, ఇంటిగ్రేషన్లు
-
పోర్టబిలిటీ - ONNX, మొబైల్ లేదా ఎడ్జ్ రన్టైమ్లు, కంటైనర్ ఫ్రెండ్లీ వంటి ఎగుమతి మార్గాలు
-
పరిశీలనా సామర్థ్యం - కొలమానాలు, లాగింగ్, ప్రొఫైలింగ్, ప్రయోగ ట్రాకింగ్
-
స్కేలబిలిటీ - బహుళ-GPU, పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణ, ఎలాస్టిక్ సర్వింగ్
-
పాలన - భద్రతా లక్షణాలు, వెర్షన్, వంశపారంపర్యత మరియు మిమ్మల్ని మోసం చేయని పత్రాలు
-
కమ్యూనిటీ & దీర్ఘాయువు - చురుకైన నిర్వహణదారులు, వాస్తవ ప్రపంచ స్వీకరణ, విశ్వసనీయ రోడ్మ్యాప్లు
ఆ ముక్కలు క్లిక్ అయినప్పుడు, మీరు తక్కువ గ్లూ కోడ్ రాసి, మరింత వాస్తవమైన AI చేస్తారు. అసలు విషయం ఏంటంటే. 🙂
మీరు ఎదుర్కొనే ఫ్రేమ్వర్క్ల రకాలు 🗺️
ప్రతి ఫ్రేమ్వర్క్ ప్రతిదీ చేయడానికి ప్రయత్నించదు. వర్గాలలో ఆలోచించండి:
-
డీప్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్లు : టెన్సర్ ఆప్స్, ఆటోడిఫ్, న్యూరల్ నెట్స్
-
పైటోర్చ్, టెన్సార్ఫ్లో, JAX
-
-
క్లాసిక్ ML ఫ్రేమ్వర్క్లు : పైప్లైన్లు, ఫీచర్ ట్రాన్స్ఫార్మ్లు, ఎస్టిమేటర్లు
-
స్కికిట్-లెర్న్, XGBoost
-
-
మోడల్ హబ్లు & NLP స్టాక్లు : ప్రీట్రైన్డ్ మోడల్లు, టోకనైజర్లు, ఫైన్-ట్యూనింగ్
-
హగ్గింగ్ ఫేస్ ట్రాన్స్ఫార్మర్లు
-
-
సర్వింగ్ & ఇన్ఫరెన్స్ రన్టైమ్లు : ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన విస్తరణ
-
ONNX రన్టైమ్, NVIDIA ట్రైటాన్ ఇన్ఫెరెన్స్ సర్వర్, రే సర్వ్
-
-
MLOps & జీవితచక్రం : ట్రాకింగ్, ప్యాకేజింగ్, పైప్లైన్లు, ML కోసం CI
-
MLflow, కుబేఫ్లో, అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో, ప్రిఫెక్ట్, DVC
-
-
ఎడ్జ్ & మొబైల్ : చిన్న గుర్తులు, హార్డ్వేర్ అనుకూలమైనది
-
టెన్సార్ఫ్లో లైట్, కోర్ ML
-
-
రిస్క్ & గవర్నెన్స్ ఫ్రేమ్వర్క్లు : కోడ్ కాదు, ప్రక్రియ మరియు నియంత్రణలు
-
NIST AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్
-
ప్రతి జట్టుకు ఒకే స్టాక్ సరిపోదు. పర్వాలేదు.
పోలిక పట్టిక: జనాదరణ పొందిన ఎంపికలు క్లుప్తంగా 📊
నిజ జీవితం గందరగోళంగా ఉన్నందున చిన్న చిన్న విచిత్రాలు కూడా ఉన్నాయి. ధరలు మారుతాయి, కానీ చాలా కోర్ ముక్కలు ఓపెన్ సోర్స్.
| సాధనం / స్టాక్ | దీనికి ఉత్తమమైనది | ఖరీదైనది | ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది |
|---|---|---|---|
| పైటోర్చ్ | పరిశోధకులు, పైథోనిక్ డెవలపర్లు | ఓపెన్ సోర్స్ | డైనమిక్ గ్రాఫ్లు సహజంగా అనిపిస్తాయి; భారీ సమాజం. 🙂 |
| టెన్సార్ఫ్లో + కేరాస్ | స్థాయిలో ఉత్పత్తి, క్రాస్-ప్లాట్ఫారమ్ | ఓపెన్ సోర్స్ | గ్రాఫ్ మోడ్, TF సర్వింగ్, TF లైట్, సాలిడ్ టూలింగ్. |
| జాక్స్ | పవర్ యూజర్లు, ఫంక్షన్ ట్రాన్స్ఫార్మ్స్ | ఓపెన్ సోర్స్ | XLA సంకలనం, క్లీన్ మ్యాథ్-ఫస్ట్ వైబ్. |
| స్కికిట్-లెర్న్ | క్లాసిక్ ML, పట్టిక డేటా | ఓపెన్ సోర్స్ | పైప్లైన్లు, మెట్రిక్స్, ఎస్టిమేటర్ API కేవలం క్లిక్లు. |
| XGBoost ద్వారా మరిన్ని | నిర్మాణాత్మక డేటా, గెలిచిన బేస్లైన్లు | ఓపెన్ సోర్స్ | తరచుగా గెలుపొందే క్రమబద్ధీకరించబడిన బూస్టింగ్. |
| హగ్గింగ్ ఫేస్ ట్రాన్స్ఫార్మర్లు | NLP, విజన్, హబ్ యాక్సెస్తో విస్తరణ | ఎక్కువగా తెరిచి ఉంటుంది | ప్రీట్రైన్డ్ మోడల్స్ + టోకనైజర్స్ + డాక్స్, వావ్. |
| ONNX రన్టైమ్ | పోర్టబిలిటీ, మిశ్రమ చట్రాలు | ఓపెన్ సోర్స్ | ఒకసారి ఎగుమతి చేయండి, అనేక బ్యాకెండ్లలో వేగంగా అమలు చేయండి. [4] |
| MLflow ద్వారా మరిన్ని | ప్రయోగ ట్రాకింగ్, ప్యాకేజింగ్ | ఓపెన్ సోర్స్ | పునరుత్పత్తి, మోడల్ రిజిస్ట్రీ, సాధారణ APIలు. |
| రే + రే సర్వ్ | పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణ + సేవ | ఓపెన్ సోర్స్ | పైథాన్ పనిభారాలను స్కేల్ చేస్తుంది; మైక్రో-బ్యాచింగ్కు సేవలు అందిస్తుంది. |
| NVIDIA ట్రైటాన్ | అధిక-నిర్గమాంశ అనుమితి | ఓపెన్ సోర్స్ | బహుళ-ఫ్రేమ్వర్క్, డైనమిక్ బ్యాచింగ్, GPUలు. |
| క్యూబ్ఫ్లో | కుబెర్నెట్స్ ML పైప్లైన్లు | ఓపెన్ సోర్స్ | K8లలో ఎండ్-టు-ఎండ్, కొన్నిసార్లు గజిబిజిగా ఉంటుంది కానీ బలంగా ఉంటుంది. |
| వాయుప్రసరణ లేదా ప్రిఫెక్ట్ | మీ శిక్షణ చుట్టూ ఆర్కెస్ట్రేషన్ | ఓపెన్ సోర్స్ | షెడ్యూల్ చేయడం, పునఃప్రయత్నాలు, దృశ్యమానత. బాగా పనిచేస్తుంది. |
మీరు వన్-లైన్ సమాధానాలను కోరుకుంటే: పరిశోధన కోసం PyTorch, లాంగ్-హౌల్ ప్రొడక్షన్ కోసం TensorFlow, ట్యాబ్యులర్ కోసం scikit-learn, పోర్టబిలిటీ కోసం ONNX రన్టైమ్, ట్రాకింగ్ కోసం MLflow. అవసరమైతే నేను తర్వాత బ్యాక్ట్రాక్ చేస్తాను.
అసలు విషయం: ఫ్రేమ్వర్క్లు మీ గణితాన్ని ఎలా నడుపుతాయి ⚙️
చాలా లోతైన అభ్యాస చట్రాలు మూడు పెద్ద విషయాలను మోసగిస్తాయి:
-
టెన్సర్లు - పరికర స్థానం మరియు ప్రసార నియమాలతో కూడిన బహుళ-డైమెన్షనల్ శ్రేణులు.
-
ఆటోడిఫ్ - ప్రవణతలను లెక్కించడానికి రివర్స్-మోడ్ భేదం.
-
అమలు వ్యూహం - ఆజెర్ మోడ్ vs గ్రాఫ్డ్ మోడ్ vs JIT కంపైలేషన్.
-
PyTorch
torch.compileతో గ్రాఫ్లను కంపైల్ చేయగలదు , తద్వారా ops ఫ్యూజ్ అవుతుంది మరియు కనీస కోడ్ మార్పులతో పనులను వేగవంతం చేస్తుంది. [1] -
టెన్సార్ఫ్లో డిఫాల్ట్గా ఉత్సాహంగా నడుస్తుంది మరియు
tf.function ను, ఇవి సేవ్మోడల్ ఎగుమతికి అవసరం మరియు తరచుగా పనితీరును మెరుగుపరుస్తాయి. [2] -
JAX,
jit,grad,vmapమరియుpmapవంటి కంపోజబుల్ ట్రాన్స్ఫార్మ్లపై మొగ్గు చూపుతుంది . [3]
ఇక్కడే పనితీరు నివసిస్తుంది: కెర్నలు, ఫ్యూజన్లు, మెమరీ లేఅవుట్, మిశ్రమ ఖచ్చితత్వం. మ్యాజిక్ కాదు - మ్యాజిక్గా కనిపించే ఇంజనీరింగ్ మాత్రమే. ✨
శిక్షణ vs అనుమితి: రెండు వేర్వేరు క్రీడలు 🏃♀️🏁
-
శిక్షణ నిర్గమాంశ మరియు స్థిరత్వాన్ని నొక్కి చెబుతుంది. మీకు మంచి వినియోగం, ప్రవణత స్కేలింగ్ మరియు పంపిణీ చేయబడిన వ్యూహాలు కావాలి.
-
అనుమితి జాప్యం, ఖర్చు మరియు సమన్వయాన్ని వెంబడిస్తుంది. మీరు బ్యాచింగ్, క్వాంటైజేషన్ మరియు కొన్నిసార్లు ఆపరేటర్ ఫ్యూజన్ను కోరుకుంటారు.
ఇంటర్ఆపరేబిలిటీ ఇక్కడ ముఖ్యమైనది:
-
ONNX ఒక సాధారణ మోడల్ ఎక్స్ఛేంజ్ ఫార్మాట్గా పనిచేస్తుంది; ONNX రన్టైమ్ అనేది CPUలు, GPUలు మరియు ఇతర యాక్సిలరేటర్లలో బహుళ సోర్స్ ఫ్రేమ్వర్క్ల నుండి మోడల్లను సాధారణ ప్రొడక్షన్ స్టాక్ల కోసం లాంగ్వేజ్ బైండింగ్లతో అమలు చేస్తుంది. [4]
పరిమాణీకరణ, కత్తిరింపు మరియు స్వేదనం తరచుగా పెద్ద విజయాలను అందిస్తాయి. కొన్నిసార్లు హాస్యాస్పదంగా పెద్దది - ఇది మోసం లాగా అనిపిస్తుంది, అయినప్పటికీ అది కాదు. 😉
MLOps గ్రామం: ప్రధాన చట్రానికి మించి 🏗️
అత్యుత్తమ కంప్యూట్ గ్రాఫ్ కూడా గజిబిజిగా ఉన్న జీవితచక్రాన్ని కాపాడదు. చివరికి మీరు వీటిని కోరుకుంటారు:
-
ప్రయోగ ట్రాకింగ్ & రిజిస్ట్రీ : పారామితులు, కొలమానాలు మరియు కళాఖండాలను లాగ్ చేయడానికి MLflow తో ప్రారంభించండి; రిజిస్ట్రీ ద్వారా ప్రచారం చేయండి.
-
పైప్లైన్లు & వర్క్ఫ్లో ఆర్కెస్ట్రేషన్ : కుబెర్నెట్స్లో కుబేఫ్లో, లేదా ఎయిర్ఫ్లో మరియు ప్రిఫెక్ట్ వంటి సాధారణవాదులు
-
డేటా వెర్షన్ : DVC డేటా మరియు మోడళ్లను కోడ్తో పాటు వెర్షన్గా ఉంచుతుంది.
-
కంటైనర్లు & విస్తరణ : ఊహించదగిన, స్కేలబుల్ వాతావరణాల కోసం డాకర్ చిత్రాలు మరియు కుబెర్నెట్లు
-
మోడల్ హబ్లు : ప్రీట్రైన్-అప్పుడు-ఫైన్-ట్యూన్ గ్రీన్ఫీల్డ్ను తరచుగా ఓడించింది
-
పర్యవేక్షణ : మోడల్స్ ఉత్పత్తిని తాకిన తర్వాత జాప్యం, డ్రిఫ్ట్ మరియు నాణ్యత తనిఖీలు
ఒక చిన్న ఫీల్డ్ కథ: ఒక చిన్న ఇ-కామర్స్ బృందం ప్రతిరోజూ “మరో ప్రయోగం” కోరుకుంది, తర్వాత ఏ రన్ ఏ ఫీచర్లను ఉపయోగించాలో గుర్తులేకపోయింది. వారు MLflow మరియు “రిజిస్ట్రీ నుండి మాత్రమే ప్రోత్సహించండి” అనే సాధారణ నియమాన్ని జోడించారు. అకస్మాత్తుగా, వారపు సమీక్షలు పురావస్తు శాస్త్రం గురించి కాదు, నిర్ణయాల గురించి. ఈ నమూనా ప్రతిచోటా కనిపిస్తుంది.
ఇంటర్ఆపరేబిలిటీ & పోర్టబిలిటీ: మీ ఎంపికలను తెరిచి ఉంచండి 🔁
లాక్-ఇన్ నిశ్శబ్దంగా వస్తుంది. ప్లాన్ చేయడం ద్వారా దీనిని నివారించండి:
-
ఎగుమతి మార్గాలు : ONNX, సేవ్డ్ మోడల్, టార్చ్ స్క్రిప్ట్
-
రన్టైమ్ ఫ్లెక్సిబిలిటీ : మొబైల్ లేదా ఎడ్జ్ కోసం ONNX రన్టైమ్, TF లైట్, కోర్ ML
-
కంటైనరైజేషన్ : డాకర్ చిత్రాలతో ఊహించదగిన బిల్డ్ పైప్లైన్లు
-
తటస్థతను అందించడం : PyTorch, TensorFlow మరియు ONNX లను పక్కపక్కనే హోస్ట్ చేయడం వలన మీరు నిజాయితీగా ఉంటారు.
సర్వింగ్ లేయర్ను మార్చుకోవడం లేదా చిన్న పరికరం కోసం మోడల్ను కంపైల్ చేయడం అనేది తిరిగి వ్రాయడం కాదు, ఇబ్బందిగా ఉండాలి.
హార్డ్వేర్ త్వరణం & స్కేల్: కన్నీళ్లు లేకుండా వేగంగా చేయండి ⚡️
-
అధిక ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన కెర్నల్స్ (cuDNN అనుకోండి) కారణంగా GPUలు
-
ఒకే GPU కొనసాగించలేనప్పుడు డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ శిక్షణ
-
సరిగ్గా ఉపయోగించినప్పుడు మిశ్రమ ఖచ్చితత్వం
కొన్నిసార్లు వేగవంతమైన కోడ్ మీరు వ్రాయని కోడ్ అవుతుంది: ముందుగా శిక్షణ పొందిన నమూనాలను ఉపయోగించండి మరియు చక్కగా ట్యూన్ చేయండి. నిజంగా. 🧠
పాలన, భద్రత మరియు ప్రమాదం: కేవలం కాగితపు పని కాదు 🛡️
నిజమైన సంస్థలలో AIని షిప్పింగ్ చేయడం అంటే దీని గురించి ఆలోచించడం:
-
వంశపారంపర్యత : డేటా ఎక్కడి నుండి వచ్చింది, దానిని ఎలా ప్రాసెస్ చేశారు మరియు ఏ మోడల్ వెర్షన్ ప్రత్యక్షంగా ఉంది
-
పునరుత్పత్తి : నిర్ణయాత్మక నిర్మాణాలు, పిన్ చేయబడిన డిపెండెన్సీలు, కళాఖండాల నిల్వలు
-
పారదర్శకత & డాక్యుమెంటేషన్ : మోడల్ కార్డులు మరియు డేటా స్టేట్మెంట్లు
-
రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ : NIST AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ జీవితచక్రం అంతటా విశ్వసనీయ AI వ్యవస్థలను మ్యాపింగ్ చేయడానికి, కొలవడానికి మరియు నిర్వహించడానికి ఒక ఆచరణాత్మక రోడ్మ్యాప్ను అందిస్తుంది. [5]
నియంత్రిత డొమైన్లలో ఇవి ఐచ్ఛికం కాదు. వాటి వెలుపల కూడా, అవి గందరగోళపరిచే అంతరాయాలను మరియు ఇబ్బందికరమైన సమావేశాలను నివారిస్తాయి.
ఎలా ఎంచుకోవాలి: త్వరిత నిర్ణయ చెక్లిస్ట్ 🧭
మీరు ఇంకా ఐదు ట్యాబ్లను చూస్తూ ఉంటే, దీన్ని ప్రయత్నించండి:
-
ప్రాథమిక భాష మరియు జట్టు నేపథ్యం
-
పైథాన్-మొదటి పరిశోధన బృందం: PyTorch లేదా JAX తో ప్రారంభించండి
-
మిశ్రమ పరిశోధన మరియు ఉత్పత్తి: కేరాస్తో టెన్సార్ఫ్లో సురక్షితమైన పందెం.
-
క్లాసిక్ అనలిటిక్స్ లేదా టేబులర్ ఫోకస్: స్కికిట్-లెర్న్ ప్లస్ XGBoost
-
-
విస్తరణ లక్ష్యం
-
స్కేల్ వద్ద క్లౌడ్ అనుమితి: ONNX రన్టైమ్ లేదా ట్రిటాన్, కంటైనరైజ్ చేయబడింది
-
మొబైల్ లేదా ఎంబెడెడ్: TF లైట్ లేదా కోర్ ML
-
-
స్కేల్ అవసరాలు
-
ఒకే GPU లేదా వర్క్స్టేషన్: ఏదైనా ప్రధాన DL ఫ్రేమ్వర్క్ పనిచేస్తుంది
-
పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణ: అంతర్నిర్మిత వ్యూహాలను ధృవీకరించండి లేదా రే రైలును ఉపయోగించండి
-
-
MLOps పరిపక్వత
-
తొలి రోజులు: ట్రాకింగ్ కోసం MLflow, ప్యాకేజింగ్ కోసం డాకర్ చిత్రాలు
-
గ్రోయింగ్ టీం: పైప్లైన్ల కోసం క్యూబ్ఫ్లో లేదా ఎయిర్ఫ్లో/ప్రిఫెక్ట్ను జోడించండి.
-
-
పోర్టబిలిటీ అవసరం
-
ONNX ఎగుమతులు మరియు తటస్థ సర్వింగ్ లేయర్ కోసం ప్లాన్ చేయండి
-
-
ప్రమాద స్థితి
-
NIST మార్గదర్శకత్వంతో సమలేఖనం చేయండి, డాక్యుమెంట్ వంశం, సమీక్షలను అమలు చేయండి [5]
-
AI కి సాఫ్ట్వేర్ ఫ్రేమ్వర్క్ ఏమిటి అనే ప్రశ్న మీ తలలో ఇంకా మిగిలి ఉంటే , ఆ చెక్లిస్ట్ అంశాలను బోరింగ్గా చేసే ఎంపికల సమితి అది. బోరింగ్ మంచిది.
సాధారణ మోసాలు & తేలికపాటి అపోహలు 😬
-
అపోహ: ఒకే చట్రం వాటన్నింటినీ శాసిస్తుంది. వాస్తవం: మీరు కలిసిపోతారు. అది ఆరోగ్యకరమైనది.
-
అపోహ: శిక్షణ వేగమే అన్నింటికీ మూలం. అంచనా ఖర్చు మరియు విశ్వసనీయత తరచుగా ముఖ్యమైనవి.
-
గోచా: డేటా పైప్లైన్లను మర్చిపోతున్నాను. చెడు ఇన్పుట్ మంచి మోడళ్లను ముంచివేస్తుంది. సరైన లోడర్లను మరియు ధ్రువీకరణను ఉపయోగించండి.
-
గోచా: ప్రయోగ ట్రాకింగ్ను దాటవేయడం. ఏ పరుగు ఉత్తమమో మీరు మర్చిపోతారు. భవిష్యత్తులో - మీకు చిరాకు వస్తుంది.
-
అపోహ: పోర్టబిలిటీ ఆటోమేటిక్. కస్టమ్ ఆపరేషన్లలో ఎగుమతులు కొన్నిసార్లు విరిగిపోతాయి. ముందుగానే పరీక్షించండి.
-
గోచా: అతిగా ఇంజనీరింగ్ చేయబడిన MLOps చాలా త్వరగా. దీన్ని సరళంగా ఉంచండి, ఆపై నొప్పి కనిపించినప్పుడు ఆర్కెస్ట్రేషన్ను జోడించండి.
-
కొంచెం లోపభూయిష్టమైన రూపకం : మీ మోడల్కి సైకిల్ హెల్మెట్ లాగా మీ ఫ్రేమ్వర్క్ గురించి ఆలోచించండి. స్టైలిష్గా లేదా? బహుశా. కానీ పేవ్మెంట్ హలో అని చెప్పినప్పుడు మీరు దానిని కోల్పోతారు.
ఫ్రేమ్వర్క్ల గురించి మినీ FAQ ❓
ప్ర: ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ లైబ్రరీ లేదా ప్లాట్ఫామ్కి భిన్నంగా ఉందా?
-
లైబ్రరీ : మీరు పిలిచే నిర్దిష్ట విధులు లేదా నమూనాలు.
-
ఫ్రేమ్వర్క్ : నిర్మాణం మరియు జీవితచక్రాన్ని నిర్వచిస్తుంది, లైబ్రరీలలో ప్లగ్ చేస్తుంది.
-
ప్లాట్ఫామ్ : ఇన్ఫ్రా, UX, బిల్లింగ్ మరియు నిర్వహించబడే సేవలతో కూడిన విస్తృత వాతావరణం.
ప్ర: ఫ్రేమ్వర్క్ లేకుండా నేను AI ని నిర్మించవచ్చా?
సాంకేతికంగా అవును. ఆచరణాత్మకంగా, ఇది బ్లాగ్ పోస్ట్ కోసం మీ స్వంత కంపైలర్ను రాయడం లాంటిది. మీరు చేయవచ్చు, కానీ ఎందుకు.
ప్ర: నాకు శిక్షణ మరియు సేవలందించే ఫ్రేమ్వర్క్లు రెండూ అవసరమా?
తరచుగా అవును. PyTorch లేదా TensorFlow లో శిక్షణ పొందండి, ONNX కి ఎగుమతి చేయండి, Triton లేదా ONNX రన్టైమ్తో సర్వ్ చేయండి. సీమ్లు ఉద్దేశపూర్వకంగానే ఉన్నాయి. [4]
ప్ర: అధికారిక ఉత్తమ పద్ధతులు ఎక్కడ నివసిస్తాయి?
రిస్క్ ప్రాక్టీసుల కోసం NIST యొక్క AI RMF; ఆర్కిటెక్చర్ కోసం విక్రేత డాక్స్; క్లౌడ్ ప్రొవైడర్ల ML గైడ్లు క్రాస్-చెక్లకు సహాయపడతాయి. [5]
స్పష్టత కోసం కీలకపదం యొక్క శీఘ్ర పునశ్చరణ 📌
పరిశోధన కోడ్ మరియు అమలు చేయగల దాని మధ్య చుక్కలను అనుసంధానించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నందున ప్రజలు తరచుగా AI కోసం సాఫ్ట్వేర్ ఫ్రేమ్వర్క్ అంటే ఏమిటి అని AI కోసం సాఫ్ట్వేర్ ఫ్రేమ్వర్క్ అంటే ఏమిటి ? ఇది కంప్యూట్, అబ్స్ట్రాక్షన్లు మరియు కన్వెన్షన్ల యొక్క క్యూరేటెడ్ బండిల్, ఇది డేటా పైప్లైన్లు, హార్డ్వేర్ మరియు గవర్నెన్స్తో చక్కగా ఆడుకుంటూ, తక్కువ ఆశ్చర్యాలతో మోడల్లను శిక్షణ ఇవ్వడానికి, మూల్యాంకనం చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. అక్కడ, మూడుసార్లు చెప్పారు. 😅
చివరి వ్యాఖ్యలు - నేను చదవడానికి చాలా సమయం పట్టింది 🧠➡️🚀
-
AI కోసం ఒక మీకు అభిప్రాయపూర్వక స్కాఫోల్డింగ్ను అందిస్తుంది: టెన్సర్లు, ఆటోడిఫ్, శిక్షణ, విస్తరణ మరియు సాధనం.
-
భాష, విస్తరణ లక్ష్యం, స్కేల్ మరియు పర్యావరణ వ్యవస్థ లోతు ఆధారంగా ఎంచుకోండి.
-
స్టాక్లను బ్లెండ్ చేయాలని ఆశిస్తారు: శిక్షణ ఇవ్వడానికి PyTorch లేదా TensorFlow, సర్వ్ చేయడానికి ONNX రన్టైమ్ లేదా ట్రైటాన్, ట్రాక్ చేయడానికి MLflow, ఆర్కెస్ట్రేట్ చేయడానికి Airflow లేదా Prefect. [1][2][4]
-
పోర్టబిలిటీ, అబ్జర్వబిలిటీ మరియు రిస్క్ పద్ధతులను ముందుగానే బేక్ చేయండి. [5]
-
మరియు అవును, బోరింగ్ భాగాలను స్వీకరించండి. బోరింగ్ స్థిరంగా ఉంటుంది మరియు స్థిరమైన ఓడలు.
మంచి ఫ్రేమ్వర్క్లు సంక్లిష్టతను తొలగించవు. అవి దానిని ఏకీకృతం చేస్తాయి, తద్వారా మీ బృందం తక్కువ క్షణాల్లో వేగంగా కదలగలదు. 🚢
ప్రస్తావనలు
[1] PyTorch - torch.compile (అధికారిక పత్రాలు) పరిచయం మరింత చదవండి
[2] టెన్సార్ఫ్లో - tf.function (అధికారిక గైడ్) తో మెరుగైన పనితీరు మరింత చదవండి
[3] JAX - త్వరిత ప్రారంభం: JAXలో ఎలా ఆలోచించాలి (అధికారిక పత్రాలు): మరింత చదవండి
[4] ONNX రన్టైమ్ - ఇన్ఫెరెన్సింగ్ కోసం ONNX రన్టైమ్ (అధికారిక డాక్స్): మరింత చదవండి
[5] NIST - AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ (AI RMF 1.0) : మరింత చదవండి