AI-க்கான மென்பொருள் கட்டமைப்பு என்றால் என்ன?

AI-க்கான மென்பொருள் கட்டமைப்பு என்றால் என்ன?

ஒரு திடமான கட்டமைப்பு அந்த குழப்பத்தை ஒரு பயன்படுத்தக்கூடிய பணிப்பாய்வாக மாற்றுகிறது. இந்த வழிகாட்டியில், AI-க்கான மென்பொருள் கட்டமைப்பு என்ன , அது ஏன் முக்கியமானது, ஒவ்வொரு ஐந்து நிமிடங்களுக்கும் உங்களை நீங்களே யோசிக்காமல் ஒன்றை எவ்வாறு தேர்ந்தெடுப்பது என்பதை நாங்கள் பிரித்துப் பார்ப்போம். ஒரு காபி குடித்துவிட்டு, தாவல்களைத் திறந்து வைத்திருங்கள். ☕️

இதற்குப் பிறகு நீங்கள் படிக்க விரும்பக்கூடிய கட்டுரைகள்:

🔗 இயந்திர கற்றல் vs AI என்றால் என்ன?
இயந்திர கற்றல் அமைப்புகளுக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவுக்கும் இடையிலான முக்கிய வேறுபாடுகளைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்.

🔗 விளக்கக்கூடிய AI என்றால் என்ன?
விளக்கக்கூடிய AI எவ்வாறு சிக்கலான மாதிரிகளை வெளிப்படையானதாகவும் புரிந்துகொள்ளக்கூடியதாகவும் ஆக்குகிறது என்பதை அறிக.

🔗 மனித உருவ ரோபோ AI என்றால் என்ன?
மனிதனைப் போன்ற ரோபோக்கள் மற்றும் ஊடாடும் நடத்தைகளுக்கு சக்தி அளிக்கும் AI தொழில்நுட்பங்களை ஆராயுங்கள்.

🔗 AI இல் நரம்பியல் வலையமைப்பு என்றால் என்ன?
நரம்பியல் வலையமைப்புகள் தகவல்களைச் செயலாக்க மனித மூளையை எவ்வாறு பிரதிபலிக்கின்றன என்பதைக் கண்டறியவும்.

AI-க்கான மென்பொருள் கட்டமைப்பு என்றால் என்ன? குறுகிய பதில் 🧩

AI-க்கான மென்பொருள் கட்டமைப்பு என்பது நூலகங்கள், இயக்க நேர கூறுகள், கருவிகள் மற்றும் மரபுகளின் கட்டமைக்கப்பட்ட தொகுப்பாகும், இது இயந்திர கற்றல் அல்லது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை விரைவாகவும் நம்பகத்தன்மையுடனும் உருவாக்க, பயிற்சி அளிக்க, மதிப்பீடு செய்ய மற்றும் பயன்படுத்த உதவுகிறது. இது ஒரு நூலகத்தை விட அதிகம். உங்களுக்கு வழங்கும் கருத்துள்ள சாரக்கட்டு என்று நினைத்துப் பாருங்கள்:

  • டென்சர்கள், அடுக்குகள், மதிப்பீட்டாளர்கள் அல்லது குழாய்வழிகளுக்கான மைய சுருக்கங்கள்

  • தானியங்கி வேறுபாடு மற்றும் மேம்படுத்தப்பட்ட கணித கர்னல்கள்

  • தரவு உள்ளீட்டு குழாய்வழிகள் மற்றும் முன் செயலாக்க பயன்பாடுகள்

  • பயிற்சி சுழல்கள், அளவீடுகள் மற்றும் சோதனைச் சாவடிகள்

  • GPUகள் மற்றும் சிறப்பு வன்பொருள் போன்ற முடுக்கிகளுடன் இணைந்து செயல்படுங்கள்.

  • பேக்கேஜிங், பரிமாறுதல் மற்றும் சில நேரங்களில் பரிசோதனை கண்காணிப்பு

ஒரு நூலகம் ஒரு கருவித்தொகுப்பாக இருந்தால், ஒரு கட்டமைப்பு என்பது ஒரு பட்டறை - விளக்குகள், பெஞ்சுகள் மற்றும் ஒரு லேபிள் தயாரிப்பாளரைக் கொண்டு நீங்கள் தேவையில்லை என்று பாசாங்கு செய்வீர்கள்... உங்களுக்குத் தேவையில்லை என்று பாசாங்கு செய்வீர்கள்... உங்களுக்குத் தேவையில்லை. 🔧

"What is a software framework for AI" என்ற சொற்றொடரை நான் சில முறை திரும்பத் திரும்பச் சொல்வதை நீங்கள் காண்பீர்கள். அது வேண்டுமென்றே செய்யப்பட்டுள்ளது, ஏனென்றால் பெரும்பாலான மக்கள் கருவிப் புதிரில் தொலைந்து போகும்போது உண்மையில் தட்டச்சு செய்யும் கேள்வி இதுதான்.

 

AI மென்பொருள் கட்டமைப்பு

AI-க்கு ஒரு நல்ல மென்பொருள் கட்டமைப்பை உருவாக்குவது எது? ✅

நான் புதிதாகத் தொடங்கினால் எனக்குத் தேவையான சிறு பட்டியல் இங்கே:

  • உற்பத்தித்திறன் மிக்க பணிச்சூழலியல் - சுத்தமான APIகள், நியாயமான இயல்புநிலைகள், பயனுள்ள பிழை செய்திகள்

  • செயல்திறன் - வேகமான கர்னல்கள், கலப்பு துல்லியம், வரைபடத் தொகுப்பு அல்லது JIT உதவும் இடத்தில்

  • சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு ஆழம் - மாதிரி மையங்கள், பயிற்சிகள், முன் பயிற்சி பெற்ற எடைகள், ஒருங்கிணைப்புகள்

  • பெயர்வுத்திறன் - ONNX, மொபைல் அல்லது எட்ஜ் இயக்க நேரங்கள், கொள்கலன் நட்பு போன்ற ஏற்றுமதி பாதைகள்

  • கவனிக்கத்தக்க தன்மை - அளவீடுகள், பதிவு செய்தல், விவரக்குறிப்பு, பரிசோதனை கண்காணிப்பு

  • அளவிடுதல் - பல-GPU, பரவலாக்கப்பட்ட பயிற்சி, மீள் சேவை

  • ஆளுகை - பாதுகாப்பு அம்சங்கள், பதிப்பு, பரம்பரை மற்றும் உங்களைப் பேய் பிடிக்காத ஆவணங்கள்

  • சமூகம் & நீண்ட ஆயுள் - சுறுசுறுப்பான பராமரிப்பாளர்கள், நிஜ உலக தத்தெடுப்பு, நம்பகமான சாலை வரைபடங்கள்

அந்த துண்டுகள் கிளிக் செய்யும்போது, ​​நீங்கள் குறைவான பசை குறியீட்டை எழுதுகிறீர்கள், மேலும் உண்மையான AI ஐ அதிகமாக செய்கிறீர்கள். என்ன விஷயம். 🙂

நீங்கள் சந்திக்கும் கட்டமைப்புகளின் வகைகள் 🗺️

ஒவ்வொரு கட்டமைப்பும் எல்லாவற்றையும் செய்ய முயற்சிப்பதில்லை. வகைகளாக சிந்தியுங்கள்:

  • ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகள் : டென்சர் ஆப்ஸ், ஆட்டோடிஃப், நியூரல் நெட்வொர்க்ஸ்

    • பைடார்ச், டென்சர்ஃப்ளோ, ஜேஏஎக்ஸ்

  • கிளாசிக் ML கட்டமைப்புகள் : குழாய்வழிகள், அம்ச மாற்றங்கள், மதிப்பீட்டாளர்கள்

    • ஸ்கைகிட்-லர்ன், XGBoost

  • மாதிரி மையங்கள் & NLP அடுக்குகள் : முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள், டோக்கனைசர்கள், நன்றாகச் சரிசெய்தல்

    • கட்டிப்பிடிக்கும் முக மின்மாற்றிகள்

  • சேவை & அனுமான இயக்க நேரங்கள் : உகந்த வரிசைப்படுத்தல்

    • ONNX இயக்க நேரம், NVIDIA ட்ரைடன் அனுமான சேவையகம், ரே சர்வ்

  • MLOps & வாழ்க்கைச் சுழற்சி : கண்காணிப்பு, பேக்கேஜிங், பைப்லைன்கள், ML க்கான CI.

    • எம்எல்ஃப்ளோ, கியூப்ஃப்ளோ, அப்பாச்சி ஏர்ஃப்ளோ, ப்ரிஃபெக்ட், டிவிசி

  • விளிம்பு & மொபைல் : சிறிய தடம், வன்பொருள் நட்பு

    • டென்சர்ஃப்ளோ லைட், கோர் எம்.எல்.

  • ஆபத்து மற்றும் நிர்வாக கட்டமைப்புகள் : செயல்முறை மற்றும் கட்டுப்பாடுகள், குறியீடு அல்ல.

    • NIST AI இடர் மேலாண்மை கட்டமைப்பு

எல்லா அணிகளுக்கும் பொருந்தக்கூடிய ஒற்றை அடுக்கு இல்லை. பரவாயில்லை.

ஒப்பீட்டு அட்டவணை: பிரபலமான விருப்பங்கள் ஒரு பார்வையில் 📊

நிஜ வாழ்க்கை குழப்பமாக இருப்பதால் சிறிய வினோதங்கள் சேர்க்கப்பட்டுள்ளன. விலைகள் மாறுகின்றன, ஆனால் பல முக்கிய பகுதிகள் திறந்த மூலமாகும்.

கருவி / அடுக்கு சிறந்தது விலை அதிகம் இது ஏன் வேலை செய்கிறது
பைடார்ச் ஆராய்ச்சியாளர்கள், பைத்தானிக் டெவலப்பர்கள் திறந்த மூல டைனமிக் வரைபடங்கள் இயற்கையாக உணர்கின்றன; மிகப்பெரிய சமூகம். 🙂
டென்சர்ஃப்ளோ + கெராக்கள் அளவிலான உற்பத்தி, பல தளங்களில் திறந்த மூல வரைபட முறை, TF சேவை, TF லைட், திட கருவி.
ஜாக்ஸ் சக்தி பயனர்கள், செயல்பாடு மாற்றங்கள் திறந்த மூல XLA தொகுப்பு, சுத்தமான கணிதத்தை முதலில் அனுபவிக்கும் அனுபவம்.
ஸ்கைகிட்-கற்று கிளாசிக் ML, அட்டவணை தரவு திறந்த மூல பைப்லைன்கள், அளவீடுகள், மதிப்பீட்டாளர் API வெறும் கிளிக்குகள்.
எக்ஸ்ஜிபூஸ்ட் கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு, வென்ற அடிப்படைகள் திறந்த மூல பெரும்பாலும் வெற்றி பெறும் ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட ஊக்குவிப்பு.
கட்டிப்பிடிக்கும் முக மின்மாற்றிகள் NLP, பார்வை, மைய அணுகலுடன் பரவல் பெரும்பாலும் திறந்திருக்கும் முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் + டோக்கனைசர்கள் + ஆவணங்கள், வாவ்.
ONNX இயக்க நேரம் பெயர்வுத்திறன், கலப்பு கட்டமைப்புகள் திறந்த மூல ஒரு முறை ஏற்றுமதி செய்து, பல பின்தளங்களில் வேகமாக இயக்கவும். [4]
எம்எல்ஃப்ளோ பரிசோதனை கண்காணிப்பு, பேக்கேஜிங் திறந்த மூல மறுஉருவாக்கம், மாதிரிப் பதிவேடு, எளிய APIகள்.
ரே + ரே சர்வ் பரவலாக்கப்பட்ட பயிற்சி + சேவை திறந்த மூல பைதான் பணிச்சுமைகளை அளவிடுகிறது; மைக்ரோ-பேட்சிங்கிற்கு உதவுகிறது.
என்விடியா ட்ரைடன் உயர் செயல்திறன் அனுமானம் திறந்த மூல பல-கட்டமைப்பு, டைனமிக் பேட்சிங், GPUகள்.
கியூப்ஃப்ளோ குபெர்னெட்ஸ் எம்எல் குழாய்கள் திறந்த மூல K8s-ல் முழுமையாக, சில நேரங்களில் சுறுசுறுப்பாக இருந்தாலும் வலிமையாக இருக்கும்.
காற்றோட்டம் அல்லது நிர்வாகப் பிரிவு உங்கள் பயிற்சியைச் சுற்றி இசைக்குழு அமைத்தல் திறந்த மூல திட்டமிடல், மறுமுயற்சிகள், தெரிவுநிலை. சரியாக வேலை செய்கிறது.

நீங்கள் ஒரு வரி பதில்களை விரும்பினால்: ஆராய்ச்சிக்கு PyTorch, நீண்ட தூர உற்பத்திக்கு TensorFlow, அட்டவணைக்கு scikit-learn, பெயர்வுத்திறனுக்காக ONNX இயக்க நேரம், கண்காணிப்புக்கு MLflow. தேவைப்பட்டால் நான் பின்னர் பின்வாங்குவேன்.

அடிப்படைக் காரணம்: கட்டமைப்புகள் உண்மையில் உங்கள் கணிதத்தை எவ்வாறு இயக்குகின்றன ⚙️

பெரும்பாலான ஆழ்ந்த கற்றல் கட்டமைப்புகள் மூன்று பெரிய விஷயங்களைக் கையாளுகின்றன:

  1. டென்சர்கள் - சாதன இடம் மற்றும் ஒளிபரப்பு விதிகளைக் கொண்ட பல பரிமாண வரிசைகள்.

  2. ஆட்டோடிஃப் - சாய்வுகளைக் கணக்கிடுவதற்கான தலைகீழ்-பயன்முறை வேறுபாடு.

  3. செயல்படுத்தல் உத்தி - ஆஜரான பயன்முறை vs கிராஃப் செய்யப்பட்ட பயன்முறை vs JIT தொகுப்பு.

  • PyTorch torch.compile உடன் வரைபடங்களைத் தொகுத்து, ops ஐ இணைத்து, குறைந்தபட்ச குறியீடு மாற்றங்களுடன் விஷயங்களை விரைவுபடுத்துகிறது. [1]

  • டென்சர்ஃப்ளோ இயல்பாகவே ஆர்வத்துடன் இயங்குகிறது மற்றும் tf.function , அவை SavedModel ஏற்றுமதிக்குத் தேவைப்படுகின்றன மற்றும் பெரும்பாலும் செயல்திறனை மேம்படுத்துகின்றன. [2]

  • JAX jit , grad , vmap மற்றும் pmap போன்ற தொகுக்கக்கூடிய உருமாற்றங்களில் சாய்ந்து , முடுக்கம் மற்றும் இணைத்தன்மைக்காக XLA மூலம் தொகுக்கிறது. [3]

செயல்திறன் வாழும் இடம் இதுதான்: கர்னல்கள், இணைவுகள், நினைவக அமைப்பு, கலப்பு துல்லியம். மந்திரம் அல்ல - வெறும் பொறியியல் தான் மாயாஜாலமாகத் தெரிகிறது. ✨

பயிற்சி vs அனுமானம்: இரண்டு வெவ்வேறு விளையாட்டுகள் 🏃♀️🏁

  • பயிற்சி செயல்திறன் மற்றும் நிலைத்தன்மையை வலியுறுத்துகிறது. நீங்கள் நல்ல பயன்பாடு, சாய்வு அளவிடுதல் மற்றும் பரவலாக்கப்பட்ட உத்திகளை விரும்புகிறீர்கள்.

  • அனுமானம் தாமதம், செலவு மற்றும் ஒருங்கிணைவைத் துரத்துகிறது. நீங்கள் தொகுதிப்படுத்தல், அளவுப்படுத்தல் மற்றும் சில நேரங்களில் ஆபரேட்டர் இணைவை விரும்புகிறீர்கள்.

இயங்குதன்மை இங்கே முக்கியமானது:

  • ONNX ஒரு பொதுவான மாதிரி பரிமாற்ற வடிவமாக செயல்படுகிறது; ONNX இயக்கநேரம், CPUகள், GPUகள் மற்றும் பிற முடுக்கிகள் முழுவதும் பல மூல கட்டமைப்புகளிலிருந்து மாதிரிகளை வழக்கமான உற்பத்தி அடுக்குகளுக்கான மொழி பிணைப்புகளுடன் இயக்குகிறது. [4]

அளவீடு செய்தல், கத்தரித்தல் மற்றும் வடிகட்டுதல் ஆகியவை பெரும்பாலும் பெரிய வெற்றிகளை வழங்குகின்றன. சில நேரங்களில் அபத்தமான அளவில் பெரியது - இது ஏமாற்றுவது போல் உணர்கிறது, இருப்பினும் அது இல்லை. 😉

MLOps கிராமம்: மையக் கட்டமைப்பிற்கு அப்பால் 🏗️

சிறந்த கணினி வரைபடம் கூட ஒரு குழப்பமான வாழ்க்கைச் சுழற்சியைக் காப்பாற்றாது. நீங்கள் இறுதியில் விரும்புவீர்கள்:

  • பரிசோதனை கண்காணிப்பு & பதிவேடு : அளவுருக்கள், அளவீடுகள் மற்றும் கலைப்பொருட்களைப் பதிவு செய்ய MLflow உடன் தொடங்குங்கள்; பதிவேடு வழியாக விளம்பரப்படுத்துங்கள்.

  • பைப்லைன்கள் & பணிப்பாய்வு இசைக்குழு : குபெர்னெட்டஸில் கியூப்ஃப்ளோ, அல்லது ஏர்ஃப்ளோ மற்றும் ப்ரிஃபெக்ட் போன்ற பொதுவாதிகள்

  • தரவு பதிப்பு : DVC தரவு மற்றும் மாதிரிகளை குறியீட்டுடன் சேர்த்து பதிப்பாக வைத்திருக்கிறது.

  • கொள்கலன்கள் & பயன்படுத்தல் : கணிக்கக்கூடிய, அளவிடக்கூடிய சூழல்களுக்கான டாக்கர் படங்கள் மற்றும் குபெர்னெட்டுகள்.

  • மாதிரி மையங்கள் : முன் பயிற்சி-பின்னர்-சரிசெய்தல் கிரீன்ஃபீல்டை அடிக்கடி வெல்லும்

  • கண்காணிப்பு : மாதிரிகள் உற்பத்தியைத் தாக்கியதும் தாமதம், சறுக்கல் மற்றும் தரச் சோதனைகள்

ஒரு சிறிய கள நிகழ்வு: ஒரு சிறிய மின்வணிகக் குழு ஒவ்வொரு நாளும் "இன்னும் ஒரு பரிசோதனையை" விரும்பியது, பின்னர் எந்த ஓட்டம் எந்த அம்சங்களைப் பயன்படுத்தியது என்பதை நினைவில் கொள்ள முடியவில்லை. அவர்கள் MLflow மற்றும் ஒரு எளிய "பதிவேட்டில் இருந்து மட்டும் விளம்பரப்படுத்து" விதியைச் சேர்த்தனர். திடீரென்று, வாராந்திர மதிப்புரைகள் தொல்பொருளியல் பற்றியது அல்ல, முடிவுகளைப் பற்றியது. இந்த முறை எல்லா இடங்களிலும் தோன்றும்.

இயங்குதன்மை & பெயர்வுத்திறன்: உங்கள் விருப்பங்களைத் திறந்தே வைத்திருங்கள் 🔁

லாக்-இன் அமைதியாக ஊர்ந்து செல்கிறது. திட்டமிடுவதன் மூலம் அதைத் தவிர்க்கவும்:

  • ஏற்றுமதி பாதைகள் : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • இயக்க நேர நெகிழ்வுத்தன்மை : மொபைல் அல்லது எட்ஜிற்கான ONNX இயக்க நேரம், TF லைட், கோர் ML

  • கொள்கலன்மயமாக்கல் : டாக்கர் படங்களுடன் கணிக்கக்கூடிய கட்டமைப்பு குழாய்கள்

  • நடுநிலைமைக்கு சேவை செய்தல் : PyTorch, TensorFlow மற்றும் ONNX ஆகியவற்றை அருகருகே ஹோஸ்ட் செய்வது உங்களை நேர்மையாக வைத்திருக்கும்.

ஒரு சிறிய சாதனத்திற்கான ஒரு பரிமாறும் அடுக்கை மாற்றுவது அல்லது ஒரு மாதிரியை தொகுப்பது ஒரு தொந்தரவாக இருக்க வேண்டும், மீண்டும் எழுதுவது அல்ல.

வன்பொருள் முடுக்கம் மற்றும் அளவுகோல்: கண்ணீர் இல்லாமல் வேகமாகச் செய்யுங்கள் ⚡️

  • மிகவும் மேம்படுத்தப்பட்ட கர்னல்கள் (cuDNN என்று நினைக்கிறேன்) காரணமாக, GPUகள்

  • ஒற்றை GPU தொடர்ந்து செயல்பட முடியாதபோது பரவலாக்கப்பட்ட பயிற்சி

  • கலப்பு துல்லியம் சரியாகப் பயன்படுத்தும்போது குறைந்தபட்ச துல்லிய இழப்புடன் நினைவகத்தையும் நேரத்தையும் மிச்சப்படுத்துகிறது.

சில நேரங்களில் வேகமான குறியீடு நீங்கள் எழுதாத குறியீடாகும்: முன்கூட்டியே பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி நன்றாகச் சரிசெய்யவும். சீரியஸாக. 🧠

நிர்வாகம், பாதுகாப்பு மற்றும் ஆபத்து: வெறும் காகித வேலைகள் மட்டுமல்ல 🛡️

உண்மையான நிறுவனங்களில் AI ஐ அனுப்புவது என்பது பின்வருவனவற்றைப் பற்றி சிந்திப்பதாகும்:

  • பரம்பரை : தரவு எங்கிருந்து வந்தது, அது எவ்வாறு செயலாக்கப்பட்டது, எந்த மாதிரி பதிப்பு நேரலையில் உள்ளது

  • மறுஉருவாக்கம் : நிர்ணயிக்கப்பட்ட கட்டமைப்புகள், பின் செய்யப்பட்ட சார்புகள், கலைப்பொருள் கடைகள்

  • வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் ஆவணங்கள் : மாதிரி அட்டைகள் மற்றும் தரவு அறிக்கைகள்

  • இடர் மேலாண்மை : NIST AI இடர் மேலாண்மை கட்டமைப்பு, வாழ்க்கைச் சுழற்சி முழுவதும் நம்பகமான AI அமைப்புகளை மேப்பிங் செய்தல், அளவிடுதல் மற்றும் நிர்வகிப்பதற்கான நடைமுறை சாலை வரைபடத்தை வழங்குகிறது. [5]

ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட டொமைன்களில் இவை விருப்பத்திற்குரியவை அல்ல. அவற்றிற்கு வெளியே கூட, குழப்பமான செயலிழப்புகள் மற்றும் மோசமான சந்திப்புகளைத் தடுக்கின்றன.

எப்படி தேர்வு செய்வது: விரைவான முடிவெடுக்கும் சரிபார்ப்புப் பட்டியல் 🧭

நீங்கள் இன்னும் ஐந்து தாவல்களைப் பார்த்துக் கொண்டிருந்தால், இதை முயற்சிக்கவும்:

  1. முதன்மை மொழி மற்றும் குழு பின்னணி

    • பைதான்-முதல் ஆராய்ச்சி குழு: PyTorch அல்லது JAX உடன் தொடங்குங்கள்.

    • கலப்பு ஆராய்ச்சி மற்றும் உற்பத்தி: கெராஸுடன் கூடிய டென்சர்ஃப்ளோ ஒரு பாதுகாப்பான பந்தயம்.

    • கிளாசிக் பகுப்பாய்வு அல்லது அட்டவணை கவனம்: scikit-learn plus XGBoost

  2. பயன்படுத்தல் இலக்கு

    • அளவில் கிளவுட் அனுமானம்: ONNX இயக்க நேரம் அல்லது ட்ரைடன், கண்டெய்னரைஸ் செய்யப்பட்டது

    • மொபைல் அல்லது உட்பொதிக்கப்பட்டவை: TF லைட் அல்லது கோர் ML

  3. அளவு தேவைகள்

    • ஒற்றை GPU அல்லது பணிநிலையம்: எந்த பெரிய DL கட்டமைப்பும் வேலை செய்கிறது.

    • பரவலாக்கப்பட்ட பயிற்சி: உள்ளமைக்கப்பட்ட உத்திகளைச் சரிபார்க்கவும் அல்லது ரே ரயிலைப் பயன்படுத்தவும்

  4. MLOps முதிர்வு

    • ஆரம்ப நாட்கள்: கண்காணிப்புக்கு MLflow, பேக்கேஜிங்கிற்கு Docker படங்கள்

    • வளரும் குழு: குழாய்களுக்கு கியூப்ஃப்ளோ அல்லது ஏர்ஃப்ளோ/ப்ரிஃபெக்டைச் சேர்க்கவும்.

  5. பெயர்வுத்திறன் தேவை

    • ONNX ஏற்றுமதிகளுக்கான திட்டம் மற்றும் ஒரு நடுநிலை சேவை அடுக்கு

  6. ஆபத்து நிலைப்பாடு

    • NIST வழிகாட்டுதலுடன் சீரமைக்கவும், ஆவண வம்சாவளியை ஆவணப்படுத்தவும், மதிப்புரைகளை செயல்படுத்தவும் [5]

AI-க்கான மென்பொருள் கட்டமைப்பு என்ன என்பது உங்கள் மனதில் இன்னும் கேள்வியாக இருந்தால் , அந்த சரிபார்ப்புப் பட்டியல் உருப்படிகளை சலிப்படையச் செய்யும் தேர்வுகளின் தொகுப்புதான். சலிப்பு நல்லது.

பொதுவான ஏமாற்று வேலைகள் & லேசான கட்டுக்கதைகள் 😬

  • கட்டுக்கதை: ஒரே கட்டமைப்புதான் அனைத்தையும் ஆளுகிறது. யதார்த்தம்: நீங்கள் கலந்து பொருத்துவீர்கள். அது ஆரோக்கியமானது.

  • கட்டுக்கதை: பயிற்சி வேகம்தான் எல்லாமே. அனுமான செலவும் நம்பகத்தன்மையும் பெரும்பாலும் முக்கியம்.

  • கோட்சா: தரவு குழாய்களை மறந்துவிடுதல். தவறான உள்ளீடு நல்ல மாதிரிகளை மூழ்கடிக்கும். சரியான ஏற்றிகளையும் சரிபார்ப்பையும் பயன்படுத்தவும்.

  • கோட்சா: பரிசோதனை கண்காணிப்பைத் தவிர்க்கிறேன். எந்த ஓட்டம் சிறந்தது என்பதை நீங்கள் மறந்துவிடுவீர்கள். எதிர்காலத்தில் - நீங்கள் எரிச்சலடைவீர்கள்.

  • கட்டுக்கதை: பெயர்வுத்திறன் தானாகவே இருக்கும். ஏற்றுமதிகள் சில நேரங்களில் தனிப்பயன் செயல்பாடுகளில் பழுதடையும். சீக்கிரமே சோதிக்கவும்.

  • கோட்சா: மிக விரைவில் மிகைப்படுத்தப்பட்ட MLOps. எளிமையாக வைத்திருங்கள், பின்னர் வலி தோன்றும்போது இசைக்குழுவைச் சேர்க்கவும்.

  • கொஞ்சம் குறைபாடுள்ள உருவகம் : உங்கள் மாடலுக்கு சைக்கிள் ஹெல்மெட் போல உங்கள் கட்டமைப்பை நினைத்துப் பாருங்கள். ஸ்டைலாக இல்லையா? இருக்கலாம். ஆனால் நடைபாதை ஹலோ சொல்லும்போது நீங்கள் அதை இழப்பீர்கள்.

கட்டமைப்புகள் பற்றிய மினி FAQ ❓

கேள்வி: ஒரு கட்டமைப்பு நூலகம் அல்லது தளத்திலிருந்து வேறுபட்டதா?

  • நூலகம் : நீங்கள் அழைக்கும் குறிப்பிட்ட செயல்பாடுகள் அல்லது மாதிரிகள்.

  • கட்டமைப்பு : கட்டமைப்பு மற்றும் வாழ்க்கைச் சுழற்சியை வரையறுக்கிறது, நூலகங்களில் செருகுகிறது.

  • தளம் : உள்கட்டமைப்பு, UX, பில்லிங் மற்றும் நிர்வகிக்கப்பட்ட சேவைகளைக் கொண்ட பரந்த சூழல்.

கே: கட்டமைப்பு இல்லாமல் AI ஐ உருவாக்க முடியுமா?

தொழில்நுட்ப ரீதியாக ஆம். நடைமுறையில், இது ஒரு வலைப்பதிவு இடுகைக்கு உங்கள் சொந்த தொகுப்பியை எழுதுவது போன்றது. உங்களால் முடியும், ஆனால் ஏன்.

கே: எனக்கு பயிற்சி மற்றும் சேவை கட்டமைப்புகள் இரண்டும் தேவையா?

பெரும்பாலும் ஆம். PyTorch அல்லது TensorFlow-ல் பயிற்சி பெறுங்கள், ONNX-க்கு ஏற்றுமதி செய்யுங்கள், Triton அல்லது ONNX Runtime-உடன் பரிமாறுங்கள். தையல்கள் வேண்டுமென்றே உள்ளன. [4]

கே: அதிகாரப்பூர்வமான சிறந்த நடைமுறைகள் எங்கு வாழ்கின்றன?

ஆபத்து நடைமுறைகளுக்கான NIST இன் AI RMF; கட்டிடக்கலைக்கான விற்பனையாளர் ஆவணங்கள்; கிளவுட் வழங்குநர்களின் ML வழிகாட்டிகள் குறுக்கு சரிபார்ப்புகளுக்கு உதவியாக இருக்கும். [5]

தெளிவுக்காக முக்கிய சொற்றொடரின் சுருக்கமான சுருக்கம் 📌

ஆராய்ச்சி குறியீடுக்கும் பயன்படுத்தக்கூடிய ஒன்றுக்கும் இடையிலான புள்ளிகளை இணைக்க முயற்சிப்பதால், AIக்கான மென்பொருள் கட்டமைப்பு என்ன என்பதை மக்கள் அடிக்கடி தேடுகிறார்கள் AIக்கான மென்பொருள் கட்டமைப்பு என்றால் என்ன ? இது கணினி, சுருக்கங்கள் மற்றும் மரபுகளின் க்யூரேட்டட் தொகுப்பாகும், இது தரவு குழாய்வழிகள், வன்பொருள் மற்றும் நிர்வாகத்துடன் நன்றாக விளையாடும் அதே வேளையில், குறைவான ஆச்சரியங்களுடன் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க, மதிப்பீடு செய்ய மற்றும் வரிசைப்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது. அங்கே, அதை மூன்று முறை கூறினார். 😅

இறுதி குறிப்புகள் - நான் அதைப் படிக்காமல் ரொம்ப நேரம் ஆச்சு 🧠➡️🚀

  • AI-க்கான மென்பொருள் கட்டமைப்பு உங்களுக்கு கருத்து சார்ந்த சாரக்கட்டுகளை வழங்குகிறது: டென்சர்கள், ஆட்டோடிஃப், பயிற்சி, வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் கருவி.

  • மொழி, பயன்படுத்தல் இலக்கு, அளவு மற்றும் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பின் ஆழம் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

  • ஸ்டாக்குகளை கலக்க எதிர்பார்க்கலாம்: பயிற்சி அளிக்க PyTorch அல்லது TensorFlow, சேவை செய்ய ONNX Runtime அல்லது Triton, டிராக் செய்ய MLflow, ஆர்கெஸ்ட்ரேட் செய்ய Airflow அல்லது Prefect. [1][2][4]

  • பெயர்வுத்திறன், கவனிக்கத்தக்க தன்மை மற்றும் ஆபத்து நடைமுறைகளை முன்கூட்டியே சுடவும். [5]

  • ஆம், சலிப்பூட்டும் பகுதிகளைத் தழுவுங்கள். சலிப்பூட்டும் தன்மை நிலையானது, மேலும் நிலையான கப்பல்கள்.

நல்ல கட்டமைப்புகள் சிக்கலை நீக்குவதில்லை. அவை அதை ஒன்றாக இணைத்து, உங்கள் குழு குறைவான அச்சச்சோ தருணங்களுடன் வேகமாக நகரும். 🚢

குறிப்புகள்

[1] PyTorch - torch.compile அறிமுகம் (அதிகாரப்பூர்வ ஆவணங்கள்): மேலும் படிக்கவும்

[2] TensorFlow - tf.function உடன் சிறந்த செயல்திறன் (அதிகாரப்பூர்வ வழிகாட்டி): மேலும் படிக்கவும்

[3] JAX - விரைவு தொடக்கம்: JAX இல் எப்படி சிந்திப்பது (அதிகாரப்பூர்வ ஆவணங்கள்): மேலும் படிக்கவும்

[4] ONNX இயக்க நேரம் - இன்ஃபெரன்சிங்கிற்கான ONNX இயக்க நேரம் (அதிகாரப்பூர்வ ஆவணங்கள்): மேலும் படிக்கவும்

[5] NIST - AI இடர் மேலாண்மை கட்டமைப்பு (AI RMF 1.0) : மேலும் படிக்கவும்

அதிகாரப்பூர்வ AI உதவியாளர் கடையில் சமீபத்திய AI ஐக் கண்டறியவும்.

எங்களை பற்றி

வலைப்பதிவிற்குத் திரும்பு