AI மாதிரிகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது

AI மாதிரிகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது

சுருக்கமான பதில்: ஒரு AI மாதிரியைப் பயன்படுத்துவது என்பது ஒரு சேவை முறையைத் தேர்ந்தெடுப்பதாகும் (நிகழ்நேரம், தொகுதி, ஸ்ட்ரீமிங் அல்லது விளிம்பு), பின்னர் முழு பாதையையும் மீண்டும் உருவாக்கக்கூடியதாகவும், கவனிக்கக்கூடியதாகவும், பாதுகாப்பானதாகவும், மீளக்கூடியதாகவும் மாற்றுவதாகும். நீங்கள் எல்லாவற்றையும் பதிப்பு செய்து உற்பத்தி போன்ற பேலோடுகளில் p95/p99 தாமதத்தை பெஞ்ச்மார்க் செய்யும்போது, ​​பெரும்பாலான "எனது மடிக்கணினியில் வேலை செய்யும்" தோல்விகளைத் தவிர்க்கிறீர்கள்.

முக்கிய குறிப்புகள்:

பயன்படுத்தல் முறைகள்: கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன் நிகழ்நேரம், தொகுதி, ஸ்ட்ரீமிங் அல்லது விளிம்பைத் தேர்வுசெய்யவும்.

மறுஉருவாக்கம்: சறுக்கலைத் தடுக்க மாதிரி, அம்சங்கள், குறியீடு மற்றும் சூழலைப் பதிப்பு செய்யவும்.

கவனிக்கத்தக்க தன்மை: தாமத வால்கள், பிழைகள், செறிவு மற்றும் தரவு அல்லது வெளியீட்டு விநியோகங்களைத் தொடர்ந்து கண்காணிக்கவும்.

பாதுகாப்பான வெளியீடுகள்: தானியங்கி பின்வாங்கல் வரம்புகளுடன் கேனரி, நீல-பச்சை அல்லது நிழல் சோதனையைப் பயன்படுத்தவும்.

பாதுகாப்பு & தனியுரிமை: அங்கீகாரம், விகித வரம்புகள் மற்றும் ரகசிய மேலாண்மையைப் பயன்படுத்துங்கள் மற்றும் பதிவுகளில் PII ஐக் குறைக்கவும்.

AI மாதிரிகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது? தகவல் வரைபடம்

இதற்குப் பிறகு நீங்கள் படிக்க விரும்பக்கூடிய கட்டுரைகள்: 

🔗 AI செயல்திறனை எவ்வாறு அளவிடுவது
நம்பகமான AI முடிவுகளுக்கான அளவீடுகள், வரையறைகள் மற்றும் நிஜ உலக சோதனைகளைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.

🔗 AI உடன் பணிகளை தானியக்கமாக்குவது எப்படி
தூண்டுதல்கள், கருவிகள் மற்றும் ஒருங்கிணைப்புகளைப் பயன்படுத்தி மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படும் வேலையை பணிப்பாய்வுகளாக மாற்றவும்.

🔗 AI மாதிரிகளை எவ்வாறு சோதிப்பது
மாதிரிகளை புறநிலையாக ஒப்பிட்டுப் பார்க்க மதிப்பீடுகள், தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் மதிப்பெண்களை வடிவமைக்கவும்.

🔗 AI உடன் எப்படி பேசுவது
சிறந்த கேள்விகளைக் கேளுங்கள், சூழலை அமைக்கவும், தெளிவான பதில்களை விரைவாகப் பெறுங்கள்.

1) "பயன்படுத்தல்" என்றால் உண்மையில் என்ன (மேலும் அது ஏன் வெறும் API அல்ல) 🧩

மக்கள் "மாதிரியைப் பயன்படுத்துங்கள்" என்று கூறும்போது, ​​அவர்கள் இவற்றில் ஏதேனும் ஒன்றைக் குறிக்கலாம்:

எனவே வரிசைப்படுத்தல் என்பது "மாதிரியை அணுகக்கூடியதாக மாற்றுவது" குறைவாகவும், மேலும் இது போன்றது:

இது ஒரு உணவகத்தைத் திறப்பது போலத்தான். ஒரு சிறந்த உணவை சமைப்பது முக்கியம், நிச்சயமாக. ஆனால் உங்களுக்கு இன்னும் கட்டிடம், ஊழியர்கள், குளிர்சாதன பெட்டி, மெனுக்கள், விநியோகச் சங்கிலி மற்றும் வாக்-இன் ஃப்ரீசரில் அழாமல் இரவு உணவு அவசரத்தை கையாள ஒரு வழி தேவை. சரியான உருவகம் இல்லை… ஆனால் நீங்கள் அதைப் புரிந்துகொள்கிறீர்கள். 🍝

2) “AI மாதிரிகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது” என்பதன் நல்ல பதிப்பை உருவாக்குவது எது ✅

ஒரு "நல்ல வரிசைப்படுத்தல்" சிறந்த முறையில் சலிப்பை ஏற்படுத்துகிறது. அது அழுத்தத்தின் கீழ் கணிக்கக்கூடிய வகையில் செயல்படுகிறது, அது நடக்காதபோது, ​​நீங்கள் அதை விரைவாகக் கண்டறியலாம்.

"நல்லது" பொதுவாக எப்படி இருக்கும் என்பது இங்கே:

  • மீண்டும் உருவாக்கக்கூடிய கட்டமைப்புகள்
    அதே குறியீடு + அதே சார்புகள் = அதே நடத்தை. எந்த பயமுறுத்தும் "என் மடிக்கணினியில் வேலை செய்யும்" அதிர்வுகளும் இல்லை 👻 ( டாக்கர்: ஒரு கொள்கலன் என்றால் என்ன? )

  • தெளிவான இடைமுக ஒப்பந்தம்
    உள்ளீடுகள், வெளியீடுகள், திட்டங்கள் மற்றும் விளிம்பு வழக்குகள் வரையறுக்கப்பட்டுள்ளன. அதிகாலை 2 மணிக்கு எந்த ஆச்சரிய வகைகளும் இல்லை. ( OpenAPI: OpenAPI என்றால் என்ன? , JSON Schema )

  • யதார்த்தத்துடன் பொருந்தக்கூடிய செயல்திறன்
    உற்பத்தி போன்ற வன்பொருள் மற்றும் யதார்த்தமான பேலோடுகளில் அளவிடப்படும் தாமதம் மற்றும் செயல்திறன்.

  • பற்களைக் கொண்டு கண்காணித்தல்
    செயலைத் தூண்டும் அளவீடுகள், பதிவுகள், தடயங்கள் மற்றும் சறுக்கல் சோதனைகள் (யாரும் திறக்காத டேஷ்போர்டுகள் மட்டுமல்ல). ( SRE புத்தகம்: விநியோகிக்கப்பட்ட அமைப்புகளைக் கண்காணித்தல் )

  • பாதுகாப்பான வெளியீட்டு உத்தி
    கேனரி அல்லது நீல-பச்சை, எளிதான மறுபிரவேசம், பிரார்த்தனை தேவையில்லாத பதிப்பு. ( கேனரி வெளியீடு , நீல-பச்சை வரிசைப்படுத்தல் )

  • செலவு விழிப்புணர்வு
    பில் ஒரு தொலைபேசி எண் போல இருக்கும் வரை "வேகமாக" என்பது சிறந்தது 📞💸


  • ரகசிய மேலாண்மை, அணுகல் கட்டுப்பாடு, PII கையாளுதல், தணிக்கைத்திறன் ஆகியவற்றில் பாதுகாப்பு மற்றும் தனியுரிமை பேக் செய்யப்பட்டுள்ளது குபெர்னெட்ஸ் சீக்ரெட்ஸ் , NIST SP 800-122 )

நீங்கள் அவற்றைத் தொடர்ந்து செய்ய முடிந்தால், நீங்கள் ஏற்கனவே பெரும்பாலான அணிகளை விட முன்னேறிவிட்டீர்கள். நேர்மையாகச் சொல்லப் போனால்.

3) சரியான வரிசைப்படுத்தல் முறையைத் தேர்வு செய்யவும் (நீங்கள் கருவிகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு முன்) 🧠

நிகழ்நேர API அனுமானம் ⚡

சிறந்தது எப்போது:

  • பயனர்களுக்கு உடனடி முடிவுகள் தேவை (பரிந்துரைகள், மோசடி சோதனைகள், அரட்டை, தனிப்பயனாக்கம்)

  • கோரிக்கையின் போது முடிவுகள் எடுக்கப்பட வேண்டும்

கவனிக்க வேண்டியவை:

தொகுதி மதிப்பெண் 📦

சிறந்தது எப்போது:

  • கணிப்புகள் தாமதமாகலாம் (ஒரே இரவில் ஆபத்து மதிப்பீடு, சலிப்பு கணிப்பு, ETL செறிவூட்டல்) ( அமேசான் சேஜ்மேக்கர் தொகுதி மாற்றம் )

  • உங்களுக்கு செலவுத் திறன் மற்றும் எளிமையான செயல்பாடுகள் வேண்டும்

கவனிக்க வேண்டியவை:

  • தரவு புத்துணர்ச்சி மற்றும் பின்நிரப்புதல்கள்

  • பயிற்சியுடன் அம்ச தர்க்கத்தை இணக்கமாக வைத்திருத்தல்

ஸ்ட்ரீமிங் அனுமானம் 🌊

சிறந்தது எப்போது:

  • நீங்கள் தொடர்ந்து நிகழ்வுகளை செயலாக்குகிறீர்கள் (IoT, கிளிக்ஸ்ட்ரீம்கள், கண்காணிப்பு அமைப்புகள்)

  • கடுமையான கோரிக்கை-பதில் இல்லாமல் கிட்டத்தட்ட நிகழ்நேர முடிவுகளை நீங்கள் விரும்புகிறீர்கள்

கவனிக்க வேண்டியவை:

விளிம்பு வரிசைப்படுத்தல் 📱

சிறந்தது எப்போது:

கவனிக்க வேண்டியவை:

முதலில் பேட்டர்னைத் தேர்ந்தெடுங்கள், பிறகு அடுக்கைத் தேர்ந்தெடுங்கள். இல்லையெனில் நீங்கள் ஒரு சதுர மாதிரியை ஒரு வட்ட இயக்க நேரத்திற்குள் கட்டாயப்படுத்துவீர்கள். அல்லது அது போன்ற ஏதாவது. 😬

4) உற்பத்தியுடனான தொடர்பைத் தக்கவைத்துக்கொள்ள மாதிரியை பேக்கேஜிங் செய்தல் 📦🧯

இங்குதான் பெரும்பாலான "எளிதான வரிசைப்படுத்தல்கள்" அமைதியாக இறக்கின்றன.

பதிப்பு எல்லாம் (ஆம், எல்லாம்)

  • மாதிரி கலைப்பொருள் (எடைகள், வரைபடம், டோக்கனைசர், லேபிள் வரைபடங்கள்)

  • அம்ச தர்க்கம் (மாற்றங்கள், இயல்பாக்கம், குறியாக்கிகள்)

  • அனுமானக் குறியீடு (முன்/பின் செயலாக்கம்)

  • சூழல் (பைதான், CUDA, சிஸ்டம் லிப்ஸ்)

வேலை செய்யும் ஒரு எளிய அணுகுமுறை:

  • மாதிரியை ஒரு வெளியீட்டு கலைப்பொருளாகக் கருதுங்கள்

  • அதை ஒரு பதிப்பு குறிச்சொல்லுடன் சேமிக்கவும்

  • மாதிரி அட்டை-இஷ் மெட்டாடேட்டா கோப்பு தேவை: ஸ்கீமா, அளவீடுகள், பயிற்சி தரவு ஸ்னாப்ஷாட் குறிப்புகள், அறியப்பட்ட வரம்புகள் ( மாதிரி அறிக்கையிடலுக்கான மாதிரி அட்டைகள் )

கொள்கலன்கள் உதவும், ஆனால் அவற்றை வணங்க வேண்டாம் 🐳

கொள்கலன்கள் சிறந்தவை ஏனெனில் அவை:

ஆனால் நீங்கள் இன்னும் நிர்வகிக்க வேண்டும்:

இடைமுகத்தை தரப்படுத்தவும்

உங்கள் உள்ளீடு/வெளியீட்டு வடிவமைப்பை முன்கூட்டியே முடிவு செய்யுங்கள்:

மேலும் உள்ளீடுகளை சரிபார்க்கவும். தவறான உள்ளீடுகள் "ஏன் முட்டாள்தனமான டிக்கெட்டுகளைத் திருப்பி அனுப்புகின்றன" என்பதற்கான முக்கிய காரணமாகும். ( OpenAPI: OpenAPI என்றால் என்ன?, JSON Schema )

5) சேவை விருப்பங்கள் - "எளிய API" முதல் முழு மாதிரி சேவையகங்கள் வரை 🧰

இரண்டு பொதுவான பாதைகள் உள்ளன:

விருப்பம் A: ஆப் சர்வர் + அனுமானக் குறியீடு (FastAPI-பாணி அணுகுமுறை) 🧪

மாதிரியை ஏற்றி கணிப்புகளைத் தரும் ஒரு API ஐ நீங்கள் எழுதுகிறீர்கள். ( FastAPI )

நன்மை:

  • தனிப்பயனாக்க எளிதானது

  • எளிமையான மாதிரிகள் அல்லது ஆரம்ப கட்ட தயாரிப்புகளுக்கு சிறந்தது

  • நேரடியான அங்கீகாரம், ரூட்டிங் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு

பாதகம்:

  • உங்களிடம் செயல்திறன் சரிப்படுத்தும் உரிமை (தொகுப்பு, திரித்தல், GPU பயன்பாடு) உள்ளது

  • நீங்கள் சில சக்கரங்களை மீண்டும் கண்டுபிடிப்பீர்கள், ஒருவேளை முதலில் மோசமாக இருக்கலாம்

விருப்பம் B: மாதிரி சேவையகம் (டார்ச்சர்வ் / ட்ரைடன்-பாணி அணுகுமுறை) 🏎️

கையாளும் சிறப்பு சேவையகங்கள்:

நன்மை:

  • சிறந்த செயல்திறன் வடிவங்கள்

  • சேவைக்கும் வணிக தர்க்கத்திற்கும் இடையிலான தூய்மையான பிரிப்பு

பாதகம்:

  • கூடுதல் செயல்பாட்டு சிக்கலானது

  • குளியலறை வெப்பநிலையை சரிசெய்வது போல, உள்ளமைவு... சற்று குழப்பமாக உணர முடியும்

ஒரு கலப்பின முறை மிகவும் பொதுவானது:

6) ஒப்பீட்டு அட்டவணை - பயன்படுத்துவதற்கான பிரபலமான வழிகள் (நேர்மையான அதிர்வுகளுடன்) 📊😌

AI மாதிரிகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதைக் கண்டுபிடிக்கும்போது மக்கள் உண்மையில் பயன்படுத்தும் விருப்பங்களின் நடைமுறை ஸ்னாப்ஷாட் கீழே உள்ளது .

கருவி / அணுகுமுறை பார்வையாளர்கள் விலை இது ஏன் வேலை செய்கிறது
டாக்கர் + ஃபாஸ்ட்ஏபிஐ (அல்லது அதைப் போன்றது) சிறிய அணிகள், தொடக்க நிறுவனங்கள் இலவசம் எளிமையானது, நெகிழ்வானது, விரைவாக அனுப்பக்கூடியது - இருப்பினும் ஒவ்வொரு அளவிடுதல் சிக்கலையும் நீங்கள் "உணர்வீர்கள்" ( டாக்கர் , ஃபாஸ்ட்ஏபிஐ )
குபெர்னெட்ஸ் (DIY) பிளாட்ஃபார்ம் அணிகள் அகச்சிவப்பு சார்ந்தது கட்டுப்பாடு + அளவிடுதல்... மேலும், நிறைய கைப்பிடிகள், அவற்றில் சில சபிக்கப்பட்டவை ( குபெர்னெட்ஸ் HPA )
நிர்வகிக்கப்பட்ட ML தளம் (கிளவுட் ML சேவை) குறைவான செயல்பாடுகளை விரும்பும் அணிகள் பயணத்தின்போது பணம் செலுத்துங்கள் உள்ளமைக்கப்பட்ட வரிசைப்படுத்தல் பணிப்பாய்வுகள், கண்காணிப்பு கொக்கிகள் - எப்போதும் இயங்கும் இறுதிப் புள்ளிகளுக்கு சில நேரங்களில் விலை அதிகம் ( வெர்டெக்ஸ் AI வரிசைப்படுத்தல் , சேஜ்மேக்கர் நிகழ்நேர அனுமானம் )
சர்வர்லெஸ் செயல்பாடுகள் (லேசான அனுமானத்திற்கு) நிகழ்வு சார்ந்த பயன்பாடுகள் பயன்பாட்டிற்கு பணம் செலுத்துங்கள் கூர்மையான டிராஃபிக்கிற்கு ஏற்றது - ஆனால் குளிர் ஸ்டார்ட்கள் மற்றும் மாடல் அளவு உங்கள் நாளையே கெடுத்துவிடும் 😬 ( AWS Lambda குளிர் ஸ்டார்ட்கள் )
NVIDIA ட்ரைடன் அனுமான சேவையகம் செயல்திறன் சார்ந்த அணிகள் இலவச மென்பொருள், குறைந்த விலையில் சிறந்த GPU பயன்பாடு, பேட்சிங், மல்டி-மாடல் - கட்டமைப்பு பொறுமையை எடுக்கும் ( ட்ரைடன்: டைனமிக் பேட்சிங் )
டார்ச் சர்வ் PyTorch-கனரக அணிகள் இலவச மென்பொருள் நல்ல இயல்புநிலை சேவை முறைகள் - உயர் அளவிற்கு டியூனிங் தேவைப்படலாம் ( டார்ச்சர்வ் ஆவணங்கள் )
பென்டோஎம்எல் (பேக்கேஜிங் + பரிமாறுதல்) எம்எல் பொறியாளர்கள் இலவச கோர், கூடுதல் அம்சங்கள் மாறுபடும் மென்மையான பேக்கேஜிங், நல்ல டெவலப்பர் அனுபவம் - உங்களுக்கு இன்னும் உள்கட்டமைப்பு தேர்வுகள் தேவை ( பயன்படுத்தலுக்கான பென்டோஎம்எல் பேக்கேஜிங் )
ரே சர்வ் பரவலாக்கப்பட்ட அமைப்புகள் நண்பர்களே அகச்சிவப்பு சார்ந்தது கிடைமட்டமாக அளவிடக்கூடியது, குழாய்களுக்கு நல்லது - சிறிய திட்டங்களுக்கு "பெரியதாக" உணர்கிறது ( ரே சர்வ் ஆவணங்கள் )

அட்டவணை குறிப்பு: "இலவசம்" என்பது நிஜ வாழ்க்கைச் சொல். ஏனென்றால் அது ஒருபோதும் இலவசமல்ல. உங்கள் தூக்கமாக இருந்தாலும் கூட, எங்காவது ஒரு பில் எப்போதும் இருக்கும். 😴

7) செயல்திறன் மற்றும் அளவிடுதல் - தாமதம், செயல்திறன் மற்றும் உண்மை 🏁

செயல்திறன் சரிப்படுத்தும் போதுதான் பயன்படுத்தல் ஒரு கைவினைப்பொருளாக மாறும். இலக்கு "வேகமானது" அல்ல. இலக்கு தொடர்ந்து போதுமான அளவு வேகமாக .

முக்கியமான முக்கிய அளவீடுகள்

இழுக்கப் பயன்படும் பொதுவான நெம்புகோல்கள்

  • இணைத்தல்
    . செயல்திறனுக்கு சிறந்தது, நீங்கள் அதை மிகைப்படுத்தினால் தாமதத்தை பாதிக்கலாம். ( ட்ரைடன்: டைனமிக் பேட்சிங் )

  • அளவு நிர்ணயம்
    குறைந்த துல்லியம் (INT8 போன்றது) அனுமானத்தை விரைவுபடுத்தி நினைவகத்தைக் குறைக்கும். துல்லியத்தை சற்றுக் குறைக்கலாம். சில நேரங்களில் இல்லை, ஆச்சரியப்படும் விதமாக. ( பயிற்சிக்குப் பிந்தைய அளவு நிர்ணயம் )

  • தொகுத்தல் / மேம்படுத்தல்
    ONNX ஏற்றுமதி, கிராஃப் மேம்படுத்திகள், டென்சர்ஆர்டி போன்ற ஓட்டங்கள். சக்திவாய்ந்தவை, ஆனால் பிழைத்திருத்தம் காரமானதாக மாறக்கூடும் 🌶️ ( ONNX , ONNX இயக்க நேர மாதிரி மேம்படுத்தல்கள் )

  • தற்காலிக சேமிப்பு
    உள்ளீடுகள் மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்பட்டால் (அல்லது நீங்கள் உட்பொதிப்புகளை தற்காலிக சேமிப்பு செய்யலாம்), நீங்கள் நிறைய சேமிக்கலாம்.


  • CPU/GPU பயன்பாடு, வரிசை ஆழம் அல்லது கோரிக்கை விகிதம் ஆகியவற்றில் தானியங்கி அளவிடுதல் குபெர்னெட்ஸ் HPA )

ஒரு விசித்திரமான ஆனால் உண்மையான குறிப்பு: உற்பத்தி போன்ற சுமை அளவுகளைக் கொண்டு அளவிடவும். சிறிய சோதனை சுமைகள் உங்களிடம் பொய் சொல்கின்றன. அவை பணிவாகச் சிரித்துவிட்டு பின்னர் உங்களைக் காட்டிக் கொடுக்கும்.

8) கண்காணிப்பு மற்றும் கவனிக்கத்தக்க தன்மை - குருடாகப் பறக்காதீர்கள் 👀📈

மாதிரி கண்காணிப்பு என்பது வெறும் இயக்க நேர கண்காணிப்பு மட்டுமல்ல. நீங்கள் தெரிந்து கொள்ள விரும்புவது:

எதைக் கண்காணிக்க வேண்டும் (குறைந்தபட்ச சாத்தியமான தொகுப்பு)

சேவை ஆரோக்கியம்

மாதிரி நடத்தை

  • உள்ளீட்டு அம்ச விநியோகங்கள் (அடிப்படை புள்ளிவிவரங்கள்)

  • உட்பொதித்தல் விதிமுறைகள் (உட்பொதித்தல் மாதிரிகளுக்கு)

  • வெளியீட்டு விநியோகங்கள் (நம்பிக்கை, வகுப்பு கலவை, மதிப்பெண் வரம்புகள்)

  • உள்ளீடுகளில் ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் (குப்பை உள்ளே, குப்பை வெளியே)

தரவு சறுக்கல் மற்றும் கருத்து சறுக்கல்

பதிவு செய்தல், ஆனால் "எல்லாவற்றையும் என்றென்றும் பதிவு செய்" அணுகுமுறை அல்ல 🪵

பதிவு:

  • கோரிக்கை ஐடிகள்

  • மாதிரி பதிப்பு

  • திட்ட சரிபார்ப்பு முடிவுகள் ( OpenAPI: OpenAPI என்றால் என்ன? )

  • குறைந்தபட்ச கட்டமைக்கப்பட்ட பேலோட் மெட்டாடேட்டா (மூல PII அல்ல) ( NIST SP 800-122 )

தனியுரிமை குறித்து கவனமாக இருங்கள். உங்கள் பதிவுகள் உங்கள் தரவு கசிவாக மாறுவதை நீங்கள் விரும்பவில்லை. ( NIST SP 800-122 )

9) CI/CD மற்றும் வெளியீட்டு உத்திகள் - மாடல்களை உண்மையான வெளியீடுகளைப் போல நடத்துங்கள் 🧱🚦

நம்பகமான பயன்பாடுகளை நீங்கள் விரும்பினால், ஒரு குழாய்வழியை உருவாக்குங்கள். எளிமையானது கூட.

ஒரு திடமான ஓட்டம்

  • முன் செயலாக்கம் மற்றும் பின் செயலாக்கத்திற்கான அலகு சோதனைகள்

  • அறியப்பட்ட உள்ளீடு-வெளியீடு "கோல்டன் செட்" உடன் ஒருங்கிணைப்பு சோதனை

  • சுமை சோதனை அடிப்படை (இலகுரக ஒன்று கூட)

  • கலைப்பொருளை உருவாக்குதல் (கொள்கலன் + மாதிரி) ( டாக்கர் சிறந்த நடைமுறைகளை உருவாக்குதல் )

  • ஸ்டேஜிங்கில் பயன்படுத்தவும்

  • கேனரி வெளியீடு ஒரு சிறிய போக்குவரத்துப் பகுதிக்கு ( கேனரி வெளியீடு )

  • படிப்படியாக அதிகரிக்கவும்

  • முக்கிய வரம்புகளில் தானியங்கி ரோல்பேக் ( நீலம்-பச்சை வரிசைப்படுத்தல் )

உங்கள் நல்லறிவைக் காப்பாற்றும் ரோல்அவுட் வடிவங்கள்

மேலும் உங்கள் இறுதிப்புள்ளிகளை அல்லது மாதிரி பதிப்பின் அடிப்படையில் பாதையை வடிவமைக்கவும். எதிர்காலத்தில் நீங்கள் உங்களுக்கு நன்றி கூறுவீர்கள். தற்போது நீங்கள் நன்றி கூறுவீர்கள், ஆனால் அமைதியாக.

10) பாதுகாப்பு, தனியுரிமை மற்றும் "தயவுசெய்து பொருட்களை கசியவிடாதீர்கள்" 🔐🙃

பாதுகாப்பு அதிகாரிகள் அழைக்கப்படாத விருந்தினரைப் போல தாமதமாக வருவார்கள். சீக்கிரமாக அழைப்பது நல்லது.

நடைமுறை சரிபார்ப்புப் பட்டியல்

  • அங்கீகாரம் மற்றும் அங்கீகாரம் (மாடலை யார் அழைக்கலாம்?)

  • விகித வரம்பு (துஷ்பிரயோகம் மற்றும் தற்செயலான புயல்களுக்கு எதிராகப் பாதுகாத்தல்) ( API கேட்வே த்ரோட்லிங் )

  • ரகசிய மேலாண்மை (குறியீட்டில் விசைகள் இல்லை, கட்டமைப்பு கோப்புகளிலும் விசைகள் இல்லை...) ( AWS ரகசிய மேலாளர் , குபெர்னெட்ஸ் ரகசியங்கள் )

  • நெட்வொர்க் கட்டுப்பாடுகள் (தனியார் சப்நெட்டுகள், சேவையிலிருந்து சேவை கொள்கைகள்)

  • தணிக்கைப் பதிவுகள் (குறிப்பாக முக்கியமான கணிப்புகளுக்கு)

  • தரவு சிறிதாக்குதல் (தேவையானதை மட்டும் சேமிக்கவும்) ( NIST SP 800-122 )

மாதிரி தனிப்பட்ட தரவைத் தொட்டால்:

  • திருத்துதல் அல்லது ஹாஷ் அடையாளங்காட்டிகள்

  • மூல பேலோடுகளை பதிவு செய்வதைத் தவிர்க்கவும் ( NIST SP 800-122 )

  • தக்கவைப்பு விதிகளை வரையறுக்கவும்

  • ஆவணத் தரவு ஓட்டம் (சலிப்பூட்டும், ஆனால் பாதுகாப்பானது)

மேலும், உடனடி ஊசி மற்றும் வெளியீட்டு துஷ்பிரயோகம் ஜெனரேட்டிவ் மாதிரிகளுக்கு முக்கியமானதாக இருக்கலாம். சேர்: ( LLM பயன்பாடுகளுக்கான OWASP டாப் 10 , OWASP: உடனடி ஊசி )

  • உள்ளீட்டு சுத்திகரிப்பு விதிகள்

  • பொருத்தமான இடங்களில் வெளியீட்டு வடிகட்டுதல்

  • கருவி அழைப்பு அல்லது தரவுத்தள செயல்களுக்கான பாதுகாப்புத் தடுப்புகள்

எந்த அமைப்பும் சரியானதல்ல, ஆனால் நீங்கள் அதை குறைவான உடையக்கூடியதாக மாற்றலாம்.

11) பொதுவான ஆபத்துகள் (வழக்கமான பொறிகள் என்றும் அழைக்கப்படுகின்றன) 🪤

இதோ கிளாசிக்ஸ்:

இதைப் படித்துவிட்டு, "ஆமாம், அவற்றில் இரண்டை நாங்கள் செய்கிறோம்" என்று நீங்கள் நினைத்தால், கிளப்புக்கு வரவேற்கிறோம். கிளப்பில் சிற்றுண்டிகளும் லேசான மன அழுத்தமும் உண்டு. 🍪

12) சுருக்கம் - உங்கள் மனதை இழக்காமல் AI மாதிரிகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது 😄✅

பயன்படுத்துதல் என்பது AI ஒரு உண்மையான தயாரிப்பாக மாறும் இடம். இது கவர்ச்சிகரமானது அல்ல, ஆனால் நம்பிக்கையைப் பெறுவது இங்குதான்.

சுருக்கமான விளக்கம்

ஆமாம், AI மாடல்களை எப்படி பயன்படுத்துவது என்பது முதலில் எரியும் பந்துவீச்சு பந்துகளை ஏமாற்றுவது போல் இருக்கும். ஆனால் உங்கள் பைப்லைன் நிலையானதாகிவிட்டால், அது விசித்திரமாக திருப்தி அளிக்கிறது. இறுதியாக ஒரு குழப்பமான டிராயரை ஒழுங்கமைப்பது போல... டிராயர் மட்டுமே உற்பத்தி போக்குவரத்து. 🔥🎳

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

உற்பத்தியில் AI மாதிரியைப் பயன்படுத்துவது என்றால் என்ன?

ஒரு AI மாதிரியைப் பயன்படுத்துவதில் பொதுவாக ஒரு கணிப்பு API ஐ வெளிப்படுத்துவதை விட அதிகமாக அடங்கும். நடைமுறையில், இது மாதிரி மற்றும் அதன் சார்புகளை பேக்கேஜிங் செய்தல், ஒரு சேவை முறையைத் தேர்ந்தெடுப்பது (நிகழ்நேரம், தொகுதி, ஸ்ட்ரீமிங் அல்லது விளிம்பு), நம்பகத்தன்மையுடன் அளவிடுதல், ஆரோக்கியம் மற்றும் சறுக்கலைக் கண்காணித்தல் மற்றும் பாதுகாப்பான ரோல்அவுட் மற்றும் ரோல்பேக் பாதைகளை அமைத்தல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. ஒரு திடமான வரிசைப்படுத்தல் சுமையின் கீழ் கணிக்கக்கூடிய வகையில் நிலையானதாக இருக்கும் மற்றும் ஏதாவது தவறு நடந்தால் கண்டறியக்கூடியதாக இருக்கும்.

நிகழ்நேரம், தொகுதி, ஸ்ட்ரீமிங் அல்லது விளிம்பு வரிசைப்படுத்தலுக்கு இடையே எவ்வாறு தேர்வு செய்வது

கணிப்புகள் தேவைப்படும்போதும், நீங்கள் செயல்படும் கட்டுப்பாடுகளின் கீழும் பயன்படுத்தல் முறையைத் தேர்வுசெய்யவும். தாமதம் முக்கியத்துவம் வாய்ந்த ஊடாடும் அனுபவங்களுக்கு நிகழ்நேர APIகள் பொருந்துகின்றன. தாமதங்கள் ஏற்றுக்கொள்ளத்தக்கதாகவும் செலவுத் திறன் முன்னணியில் இருக்கும்போதும் தொகுதி மதிப்பெண் சிறப்பாகச் செயல்படும். தொடர்ச்சியான நிகழ்வு செயலாக்கத்திற்கு ஸ்ட்ரீமிங் பொருந்துகிறது, குறிப்பாக டெலிவரி சொற்பொருள் கடினமாக இருக்கும்போது. புதுப்பிப்புகள் மற்றும் வன்பொருள் மாறுபாடுகளை நிர்வகிப்பது கடினமாகிவிட்டாலும், ஆஃப்லைன் செயல்பாடு, தனியுரிமை அல்லது மிகக் குறைந்த தாமதத் தேவைகளுக்கு எட்ஜ் பயன்படுத்தல் சிறந்தது.

"எனது மடிக்கணினியில் வேலை செய்கிறது" என்ற வரிசைப்படுத்தல் தோல்விகளைத் தவிர்க்க என்ன பதிப்பைச் செய்ய வேண்டும்?

மாதிரி எடைகளை விட பதிப்பு அதிகம். பொதுவாக, உங்களுக்கு ஒரு பதிப்பு மாதிரி கலைப்பொருள் (டோக்கனைசர்கள் அல்லது லேபிள் வரைபடங்கள் உட்பட), முன் செயலாக்கம் மற்றும் அம்ச தர்க்கம், அனுமானக் குறியீடு மற்றும் முழு இயக்க நேர சூழல் (பைதான்/CUDA/சிஸ்டம் நூலகங்கள்) தேவைப்படும். மாதிரியை டேக் செய்யப்பட்ட பதிப்புகள் மற்றும் ஸ்கீமா எதிர்பார்ப்புகள், மதிப்பீட்டு குறிப்புகள் மற்றும் அறியப்பட்ட வரம்புகளை விவரிக்கும் இலகுரக மெட்டாடேட்டாவுடன் வெளியீட்டு கலைப்பொருளாகக் கருதுங்கள்.

ஒரு எளிய FastAPI-பாணி சேவையுடன் பயன்படுத்த வேண்டுமா அல்லது ஒரு பிரத்யேக மாதிரி சேவையகத்துடன் பயன்படுத்த வேண்டுமா

ரூட்டிங், அங்கீகாரம் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு ஆகியவற்றின் மீது நீங்கள் கட்டுப்பாட்டைத் தக்கவைத்துக்கொள்வதால், ஒரு எளிய பயன்பாட்டு சேவையகம் (FastAPI-பாணி அணுகுமுறை) ஆரம்பகால தயாரிப்புகள் அல்லது நேரடியான மாதிரிகளுக்கு நன்றாக வேலை செய்கிறது. ஒரு மாதிரி சேவையகம் (TorchServe அல்லது NVIDIA Triton-பாணி) வலுவான பேட்சிங், ஒருங்கிணைவு மற்றும் GPU செயல்திறனை பெட்டியிலிருந்து வெளியே வழங்க முடியும். பல அணிகள் ஒரு கலப்பினத்தில் இறங்குகின்றன: அனுமானத்திற்கான மாதிரி சேவையகம் மற்றும் அங்கீகாரம், கோரிக்கை வடிவமைத்தல் மற்றும் விகித வரம்புகளுக்கான மெல்லிய API அடுக்கு.

துல்லியத்தை மீறாமல் தாமதம் மற்றும் செயல்திறனை எவ்வாறு மேம்படுத்துவது

உற்பத்தி போன்ற வன்பொருளில் p95/p99 தாமதத்தை யதார்த்தமான பேலோடுகளுடன் அளவிடுவதன் மூலம் தொடங்கவும், ஏனெனில் சிறிய சோதனைகள் தவறாக வழிநடத்தக்கூடும். பொதுவான நெம்புகோல்களில் பேட்சிங் (சிறந்த செயல்திறன், சாத்தியமான மோசமான தாமதம்), அளவீடு (சிறியது மற்றும் வேகமானது, சில நேரங்களில் மிதமான துல்லிய பரிமாற்றங்களுடன்), தொகுப்பு மற்றும் உகப்பாக்க ஓட்டங்கள் (ONNX/TensorRT போன்றவை) மற்றும் மீண்டும் மீண்டும் உள்ளீடுகள் அல்லது உட்பொதிப்புகளை தற்காலிகமாக சேமிப்பது ஆகியவை அடங்கும். வரிசை ஆழத்தின் அடிப்படையில் தானியங்கி அளவிடுதல் வால் தாமதத்தை மேல்நோக்கி ஊர்ந்து செல்வதைத் தடுக்கலாம்.

"இறுதிப்புள்ளி மேலே உள்ளது" என்பதற்கு அப்பால் என்ன கண்காணிப்பு தேவை?

இயக்க நேரம் போதாது, ஏனென்றால் ஒரு சேவை ஆரோக்கியமாகத் தோன்றலாம், அதே நேரத்தில் கணிப்பு தரம் மோசமடைகிறது. குறைந்தபட்சம், கோரிக்கை அளவு, பிழை விகிதம் மற்றும் தாமத விநியோகங்களைக் கண்காணிக்கவும், மேலும் CPU/GPU/நினைவகம் மற்றும் வரிசை நேரம் போன்ற செறிவு சமிக்ஞைகளையும் கண்காணிக்கவும். மாதிரி நடத்தைக்கு, அடிப்படை ஒழுங்கின்மை சமிக்ஞைகளுடன் உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டு விநியோகங்களையும் கண்காணிக்கவும். சத்தமில்லாத எச்சரிக்கைகளுக்குப் பதிலாக செயலைத் தூண்டும் சறுக்கல் சரிபார்ப்புகள் மற்றும் பதிவு கோரிக்கை ஐடிகள், மாதிரி பதிப்புகள் மற்றும் திட்ட சரிபார்ப்பு விளைவுகளைச் சேர்க்கவும்.

புதிய மாடல் பதிப்புகளை பாதுகாப்பாக வெளியிடுவது மற்றும் விரைவாக மீட்டெடுப்பது எப்படி

மாதிரிகளை முழு வெளியீடுகளாகக் கருதுங்கள், முன் செயலாக்கம் மற்றும் பின் செயலாக்கத்தை சோதிக்கும் CI/CD பைப்லைன், "கோல்டன் செட்" உடன் ஒருங்கிணைப்பு சோதனைகளை இயக்குகிறது மற்றும் ஒரு சுமை அடிப்படையை நிறுவுகிறது. வெளியீடுகளுக்கு, கேனரி ரேம்ப் டிராஃபிக்கை படிப்படியாக வெளியிடுகிறது, அதே நேரத்தில் நீல-பச்சை பழைய பதிப்பை உடனடி பின்னடைவுக்காக நேரலையில் வைத்திருக்கிறது. நிழல் சோதனை பயனர்களைப் பாதிக்காமல் உண்மையான போக்குவரத்தில் ஒரு புதிய மாதிரியை மதிப்பிட உதவுகிறது. ரோல்பேக் என்பது ஒரு முதல்-வகுப்பு பொறிமுறையாக இருக்க வேண்டும், பின் சிந்தனையாக இருக்கக்கூடாது.

AI மாதிரிகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதைக் கற்றுக்கொள்வதில் மிகவும் பொதுவான சிக்கல்கள்

பயிற்சி-சேவை வளைவு என்பது ஒரு உன்னதமான வழக்கு: முன் செயலாக்கம் பயிற்சிக்கும் உற்பத்திக்கும் இடையில் வேறுபடுகிறது, மேலும் செயல்திறன் அமைதியாகக் குறைகிறது. மற்றொரு அடிக்கடி ஏற்படும் பிரச்சினை ஸ்கீமா சரிபார்ப்பைக் காணவில்லை, அங்கு ஒரு அப்ஸ்ட்ரீம் மாற்றம் உள்ளீடுகளை நுட்பமான வழிகளில் உடைக்கிறது. அணிகள் டெயில் லேட்டன்சியைக் குறைத்து மதிப்பிடுகின்றன மற்றும் சராசரிகளில் அதிக கவனம் செலுத்துகின்றன, செலவைக் கவனிக்கவில்லை (செயலற்ற GPUகள் வேகமாகச் சேர்க்கின்றன), மற்றும் ரோல்பேக் திட்டமிடலைத் தவிர்க்கின்றன. இயக்க நேரத்தை மட்டும் கண்காணிப்பது மிகவும் ஆபத்தானது, ஏனெனில் "மேலே ஆனால் தவறு" என்பது குறைவை விட மோசமாக இருக்கலாம்.

குறிப்புகள்

  1. அமேசான் வலை சேவைகள் (AWS) - அமேசான் சேஜ்மேக்கர்: நிகழ்நேர அனுமானம் - docs.aws.amazon.com

  2. அமேசான் வலை சேவைகள் (AWS) - அமேசான் சேஜ்மேக்கர் தொகுதி மாற்றம் - docs.aws.amazon.com

  3. அமேசான் வலை சேவைகள் (AWS) - அமேசான் சேஜ்மேக்கர் மாதிரி மானிட்டர் - docs.aws.amazon.com

  4. அமேசான் வலை சேவைகள் (AWS) - API கேட்வே கோரிக்கை த்ரோட்லிங் - docs.aws.amazon.com

  5. அமேசான் வலை சேவைகள் (AWS) - AWS சீக்ரெட்ஸ் மேலாளர்: அறிமுகம் - docs.aws.amazon.com

  6. அமேசான் வலை சேவைகள் (AWS) - AWS லாம்ப்டா செயல்படுத்தல் சூழல் வாழ்க்கைச் சுழற்சி - docs.aws.amazon.com

  7. கூகிள் கிளவுட் - வெர்டெக்ஸ் AI: ஒரு மாதிரியை ஒரு இறுதிப்புள்ளிக்கு வரிசைப்படுத்துங்கள் - docs.cloud.google.com

  8. கூகிள் கிளவுட் - வெர்டெக்ஸ் AI மாதிரி கண்காணிப்பு கண்ணோட்டம் - docs.cloud.google.com

  9. கூகிள் கிளவுட் - வெர்டெக்ஸ் AI: அம்ச வளைவு மற்றும் சறுக்கலைக் கண்காணிக்கவும் - docs.cloud.google.com

  10. கூகிள் கிளவுட் வலைப்பதிவு - டேட்டாஃப்ளோ: சரியாக ஒரு முறை vs குறைந்தபட்சம் ஒரு முறை ஸ்ட்ரீமிங் முறைகள் - cloud.google.com

  11. கூகிள் கிளவுட் - கிளவுட் டேட்டாஃப்ளோ ஸ்ட்ரீமிங் முறைகள் - docs.cloud.google.com

  12. கூகிள் SRE புத்தகம் - டிஸ்ட்ரிபியூட்டட் சிஸ்டம்களைக் கண்காணித்தல் - sre.google

  13. கூகிள் ஆராய்ச்சி - தி டெயில் அட் ஸ்கேல் - research.google

  14. LiteRT (Google AI) - LiteRT மேலோட்டம் - ai.google.dev

  15. LiteRT (Google AI) - LiteRT சாதனத்தில் அனுமானம் - ai.google.dev

  16. டாக்கர் - ஒரு கொள்கலன் என்றால் என்ன? - docs.docker.com

  17. டாக்கர் - டாக்கர் சிறந்த நடைமுறைகளை உருவாக்குகிறது - docs.docker.com

  18. குபெர்னெட்ஸ் - குபெர்னெட்ஸ் ரகசியங்கள் - kubernetes.io

  19. குபெர்னெட்ஸ் - கிடைமட்ட பாட் ஆட்டோஸ்கேலிங் - kubernetes.io

  20. மார்ட்டின் ஃபோவ்லர் - கேனரி வெளியீடு - martinfowler.com

  21. மார்ட்டின் ஃபோவ்லர் - நீல-பச்சை வரிசைப்படுத்தல் - martinfowler.com

  22. OpenAPI முன்முயற்சி - OpenAPI என்றால் என்ன? - openapis.org

  23. JSON ஸ்கீமா - (தளம் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது) - json-schema.org

  24. புரோட்டோகால் பஃபர்கள் - புரோட்டோகால் பஃபர்கள் கண்ணோட்டம் - protobuf.dev

  25. FastAPI - (தளம் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது) - fastapi.tiangolo.com

  26. NVIDIA - ட்ரைடன்: டைனமிக் பேட்சிங் & கன்கரண்ட் மாடல் எக்ஸிகியூஷன் - docs.nvidia.com

  27. NVIDIA - ட்ரைடன்: ஒரே நேரத்தில் மாதிரி செயல்படுத்தல் - docs.nvidia.com

  28. NVIDIA - ட்ரைடன் இன்ஃபரன்ஸ் சர்வர் ஆவணங்கள் - docs.nvidia.com

  29. பைடார்ச் - டார்ச்சர்வ் டாக்ஸ் - docs.pytorch.org

  30. BentoML - பயன்படுத்துவதற்கான பேக்கேஜிங் - docs.bentoml.com

  31. ரே - ரே ஆவணங்களை வழங்கு - docs.ray.io

  32. டென்சர்ஃப்ளோ - பயிற்சிக்குப் பிந்தைய அளவீடு (டென்சர்ஃப்ளோ மாதிரி உகப்பாக்கம்) - tensorflow.org

  33. டென்சர்ஃப்ளோ - டென்சர்ஃப்ளோ தரவு சரிபார்ப்பு: பயிற்சி-சேவை செய்யும் வளைவைக் கண்டறிதல் - tensorflow.org

  34. ONNX - (தளம் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது) - onnx.ai

  35. ONNX இயக்க நேரம் - மாதிரி மேம்படுத்தல்கள் - onnxruntime.ai

  36. NIST (தேசிய தரநிலைகள் மற்றும் தொழில்நுட்ப நிறுவனம்) - NIST SP 800-122 - csrc.nist.gov

  37. arXiv - மாதிரி அறிக்கையிடலுக்கான மாதிரி அட்டைகள் - arxiv.org

  38. மைக்ரோசாப்ட் - நிழல் சோதனை - microsoft.github.io

  39. OWASP - LLM விண்ணப்பங்களுக்கான OWASP முதல் 10 இடங்கள் - owasp.org

  40. OWASP GenAI பாதுகாப்பு திட்டம் - OWASP: உடனடி ஊசி - genai.owasp.org

அதிகாரப்பூர்வ AI உதவியாளர் கடையில் சமீபத்திய AI ஐக் கண்டறியவும்

எங்களை பற்றி

வலைப்பதிவிற்குத் திரும்பு