AI ಗಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಎಂದರೇನು?

AI ಗಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಎಂದರೇನು?

ಒಂದು ಘನ ಚೌಕಟ್ಟು ಆ ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, AI ಗಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಚೌಕಟ್ಟು ಯಾವುದು , ಅದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಐದು ನಿಮಿಷಗಳಿಗೊಮ್ಮೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ನೀವು ಅನುಮಾನಿಸದೆ ಹೇಗೆ ಆರಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಬಿಚ್ಚಿಡುತ್ತೇವೆ. ಕಾಫಿ ಕುಡಿಯಿರಿ; ಟ್ಯಾಬ್‌ಗಳನ್ನು ತೆರೆದಿಡಿ. ☕️

ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:

🔗 ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ vs AI ಎಂದರೇನು?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.

🔗 ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಎಂದರೇನು?
ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.

🔗 ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ AI ಎಂದರೇನು?
ಮಾನವನಂತಹ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ನಡವಳಿಕೆಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿ ತುಂಬುವ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.

🔗 AI ನಲ್ಲಿ ನರಮಂಡಲ ಎಂದರೇನು?
ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ನರಮಂಡಲಗಳು ಮಾನವ ಮೆದುಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನುಕರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ.

AI ಗಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಎಂದರೇನು? ಸಣ್ಣ ಉತ್ತರ 🧩

AI ಗಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಎನ್ನುವುದು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು, ರನ್‌ಟೈಮ್ ಘಟಕಗಳು, ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳ ರಚನಾತ್ಮಕ ಬಂಡಲ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಥವಾ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲು, ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಂದೇ ಗ್ರಂಥಾಲಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೀಡುವ ಅಭಿಪ್ರಾಯದ ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡಿಂಗ್ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ:

  • ಟೆನ್ಸರ್‌ಗಳು, ಪದರಗಳು, ಅಂದಾಜುಗಾರರು ಅಥವಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಿಗೆ ಮೂಲ ಅಮೂರ್ತತೆಗಳು

  • ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಗಣಿತ ಕರ್ನಲ್‌ಗಳು

  • ಡೇಟಾ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಉಪಯುಕ್ತತೆಗಳು

  • ತರಬೇತಿ ಕುಣಿಕೆಗಳು, ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್

  • GPU ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಂತಹ ವೇಗವರ್ಧಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಿ

  • ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್, ಸರ್ವಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪ್ರಯೋಗ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್

ಗ್ರಂಥಾಲಯವು ಒಂದು ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, ಚೌಕಟ್ಟು ಒಂದು ಕಾರ್ಯಾಗಾರ - ಬೆಳಕು, ಬೆಂಚುಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ತಯಾರಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನೀವು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಟಿಸುವಿರಿ... ನೀವು ಅದನ್ನು ಮಾಡುವವರೆಗೆ. 🔧

"What is a software framework for AI" ಎಂಬ ನಿಖರವಾದ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ನಾನು ಕೆಲವು ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡುತ್ತೀರಿ . ಅದು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರು ಉಪಕರಣಗಳ ಜಟಿಲದಲ್ಲಿ ಕಳೆದುಹೋದಾಗ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಟೈಪ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಶ್ನೆ ಇದು.

AI ಗೆ ಉತ್ತಮ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಯಾವುದು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ? ✅

ನಾನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ನನಗೆ ಬೇಕಾದ ಸಣ್ಣ ಪಟ್ಟಿ ಇಲ್ಲಿದೆ:

  • ಉತ್ಪಾದಕ ದಕ್ಷತಾಶಾಸ್ತ್ರ - ಸ್ವಚ್ಛ API ಗಳು, ಸರಿಯಾದ ಡೀಫಾಲ್ಟ್‌ಗಳು, ಸಹಾಯಕವಾದ ದೋಷ ಸಂದೇಶಗಳು

  • ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ - ವೇಗದ ಕರ್ನಲ್‌ಗಳು, ಮಿಶ್ರ ನಿಖರತೆ, ಗ್ರಾಫ್ ಸಂಕಲನ ಅಥವಾ JIT ಸಹಾಯ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ

  • ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆಳ - ಮಾದರಿ ಕೇಂದ್ರಗಳು, ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳು, ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ತೂಕಗಳು, ಏಕೀಕರಣಗಳು

  • ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿ - ONNX, ಮೊಬೈಲ್ ಅಥವಾ ಎಡ್ಜ್ ರನ್‌ಟೈಮ್‌ಗಳು, ಕಂಟೇನರ್ ಸ್ನೇಹಪರತೆಯಂತಹ ರಫ್ತು ಮಾರ್ಗಗಳು

  • ವೀಕ್ಷಣೆ - ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಲಾಗಿಂಗ್, ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್, ಪ್ರಯೋಗ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್

  • ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ - ಬಹು-GPU, ವಿತರಿಸಿದ ತರಬೇತಿ, ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಸೇವೆ

  • ಆಡಳಿತ - ಭದ್ರತಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಆವೃತ್ತಿ, ವಂಶಾವಳಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮನ್ನು ದಿಗಿಲುಗೊಳಿಸದ ದಾಖಲೆಗಳು

  • ಸಮುದಾಯ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಾಯುಷ್ಯ - ಸಕ್ರಿಯ ನಿರ್ವಹಣೆದಾರರು, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಳವಡಿಕೆ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು

ಆ ತುಣುಕುಗಳು ಕ್ಲಿಕ್ ಆದಾಗ, ನೀವು ಕಡಿಮೆ ಅಂಟು ಕೋಡ್ ಬರೆಯುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಜವಾದ AI ಮಾಡುತ್ತೀರಿ. ಇದರ ಅರ್ಥವೇನು? 🙂

ನೀವು ಭೇಟಿಯಾಗುವ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳು 🗺️

ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚೌಕಟ್ಟು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಯೋಚಿಸಿ:

  • ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು : ಟೆನ್ಸರ್ ಆಪ್‌ಗಳು, ಆಟೋಡಿಫ್, ನರ ಜಾಲಗಳು

    • ಪೈಟಾರ್ಚ್, ಟೆನ್ಸರ್ ಫ್ಲೋ, ಜೆಎಎಕ್ಸ್

  • ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ML ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು : ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ರೂಪಾಂತರಗಳು, ಅಂದಾಜುಗಾರರು

    • ಸೈಕಿಟ್-ಲರ್ನ್, XGBoost

  • ಮಾದರಿ ಹಬ್‌ಗಳು ಮತ್ತು NLP ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ಗಳು : ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು, ಟೋಕನೈಜರ್‌ಗಳು, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್

    • ಅಪ್ಪುಗೆಯ ಮುಖದ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳು

  • ಸೇವೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯ ರನ್‌ಟೈಮ್‌ಗಳು : ಅತ್ಯುತ್ತಮ ನಿಯೋಜನೆ

    • ONNX ರನ್‌ಟೈಮ್, NVIDIA ಟ್ರೈಟಾನ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಸರ್ವರ್, ರೇ ಸರ್ವ್

  • MLOps & ಜೀವನಚಕ್ರ : ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್, ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು, ML ಗಾಗಿ CI

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • ಎಡ್ಜ್ ಮತ್ತು ಮೊಬೈಲ್ : ಸಣ್ಣ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತುಗಳು, ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಸ್ನೇಹಿ

    • ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಲೈಟ್, ಕೋರ್ ML

  • ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು : ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು, ಸಂಕೇತವಲ್ಲ.

    • NIST AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು

ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತಂಡಕ್ಕೂ ಒಂದೇ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಪರವಾಗಿಲ್ಲ.

ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ನೋಟ 📊

ನಿಜ ಜೀವನವು ಗೊಂದಲಮಯವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಸಣ್ಣ ಸಣ್ಣ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬೆಲೆಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅನೇಕ ಕೋರ್ ತುಣುಕುಗಳು ಮುಕ್ತ ಮೂಲವಾಗಿವೆ.

ಉಪಕರಣ / ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದದ್ದು ದುಬಾರಿ ಅದು ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ
ಪೈಟಾರ್ಚ್ ಸಂಶೋಧಕರು, ಪೈಥೋನಿಕ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವೆನಿಸುತ್ತದೆ; ದೊಡ್ಡ ಸಮುದಾಯ. 🙂
ಟೆನ್ಸರ್ ಫ್ಲೋ + ಕೆರಾಗಳು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಅಡ್ಡ-ವೇದಿಕೆ ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಗ್ರಾಫ್ ಮೋಡ್, TF ಸರ್ವಿಂಗ್, TF ಲೈಟ್, ಸಾಲಿಡ್ ಟೂಲಿಂಗ್.
ಜಾಕ್ಸ್ ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆದಾರರು, ಕಾರ್ಯ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮುಕ್ತ ಮೂಲ XLA ಸಂಕಲನ, ಶುದ್ಧ ಗಣಿತ-ಮೊದಲ ವೈಬ್.
ಸೈಕಿಟ್-ಕಲಿಯಿರಿ ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ML, ಕೋಷ್ಟಕ ಡೇಟಾ ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು, ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು, ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ API ಕೇವಲ ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳು.
ಎಕ್ಸ್‌ಜಿಬೂಸ್ಟ್ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ, ವಿಜೇತ ಮೂಲರೇಖೆಗಳು ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ನಿಯಮಿತ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ.
ಅಪ್ಪುಗೆಯ ಮುಖದ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳು NLP, ದೃಷ್ಟಿ, ಹಬ್ ಪ್ರವೇಶದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಸರಣ ಬಹುತೇಕ ತೆರೆದಿರುತ್ತದೆ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು + ಟೋಕನೈಜರ್‌ಗಳು + ಡಾಕ್ಸ್, ವಾಹ್.
ONNX ರನ್‌ಟೈಮ್ ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿ, ಮಿಶ್ರ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಒಮ್ಮೆ ರಫ್ತು ಮಾಡಿ, ಹಲವು ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿ ರನ್ ಮಾಡಿ. [4]
MLflow ಪ್ರಯೋಗ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್ ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ, ಮಾದರಿ ನೋಂದಣಿ, ಸರಳ API ಗಳು.
ರೇ + ರೇ ಸರ್ವ್ ವಿತರಣಾ ತರಬೇತಿ + ಸೇವೆ ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಪೈಥಾನ್ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ; ಮೈಕ್ರೋ-ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್‌ಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ.
NVIDIA ಟ್ರೈಟಾನ್ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೂಪುಟ್ ನಿರ್ಣಯ ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಬಹು-ಚೌಕಟ್ಟು, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್, GPU ಗಳು.
ಕ್ಯೂಬ್‌ಫ್ಲೋ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ML ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮುಕ್ತ ಮೂಲ K8 ಗಳಲ್ಲಿ ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಗಡಿಬಿಡಿಯಿಂದ ಕೂಡಿರುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಬಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಗಾಳಿಯ ಹರಿವು ಅಥವಾ ಪ್ರಿಫೆಕ್ಟ್ ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿಯ ಸುತ್ತ ಸಂಯೋಜನೆ ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ, ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳು, ಗೋಚರತೆ. ಸರಿಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಒಂದು ಸಾಲಿನ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ: ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ PyTorch, ದೀರ್ಘ-ಪ್ರಯಾಣದ ಉತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ TensorFlow, ಟ್ಯಾಬ್ಯುಲರ್‌ಗಾಗಿ scikit-learn, ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿಗಾಗಿ ONNX ರನ್‌ಟೈಮ್, ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ MLflow. ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ನಾನು ನಂತರ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತೇನೆ.

ಹುಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ: ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ನಿಮ್ಮ ಗಣಿತವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಡೆಸುತ್ತವೆ ⚙️

ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮೂರು ದೊಡ್ಡ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಣ್ಕಟ್ಟು ಮಾಡುತ್ತವೆ:

  1. ಟೆನ್ಸರ್‌ಗಳು - ಸಾಧನದ ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸಾರ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಹು ಆಯಾಮದ ಸರಣಿಗಳು.

  2. ಆಟೋಡಿಫ್ - ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ರಿವರ್ಸ್-ಮೋಡ್ ಡಿಫರೆಂಟೇಶನ್.

  3. ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಷನ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ - ಆಜರ್ ಮೋಡ್ vs ಗ್ರಾಫ್ಡ್ ಮೋಡ್ vs JIT ಸಂಕಲನ.

  • ಪೈಟಾರ್ಚ್ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿ ಆಕರ್ಷಿತ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಕೋಡ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು torch.compile

  • ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಉತ್ಸಾಹದಿಂದ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು tf.function ಅನ್ನು , ಇದು ಸೇವ್ಡ್‌ಮಾಡೆಲ್ ರಫ್ತಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. [2]

  • JAX jit , grad , vmap , ಮತ್ತು pmap ನಂತಹ ಸಂಯೋಜಿತ ರೂಪಾಂತರಗಳತ್ತ ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ , ವೇಗವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾಂತರತೆಗಾಗಿ XLA ಮೂಲಕ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. [3]

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ವಾಸಿಸುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ: ಕರ್ನಲ್‌ಗಳು, ಸಮ್ಮಿಳನಗಳು, ಮೆಮೊರಿ ವಿನ್ಯಾಸ, ಮಿಶ್ರ ನಿಖರತೆ. ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಅಲ್ಲ - ಮಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್. ✨

ತರಬೇತಿ vs ನಿರ್ಣಯ: ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ರೀಡೆಗಳು 🏃♀️🏁

  • ತರಬೇತಿಯು ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ ಉತ್ತಮ ಬಳಕೆ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿತರಣಾ ತಂತ್ರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.

  • ನಿರ್ಣಯವು ಸುಪ್ತತೆ, ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲಿಕತೆಯನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟುತ್ತದೆ. ನೀವು ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್, ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಆಪರೇಟರ್ ಸಮ್ಮಿಳನವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ.

ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯು ಇಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ:

  • ONNX ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿ ವಿನಿಮಯ ಸ್ವರೂಪವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ; ONNX ರನ್‌ಟೈಮ್, CPU ಗಳು, GPU ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ವೇಗವರ್ಧಕಗಳಲ್ಲಿ ಬಹು ಮೂಲ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶಿಷ್ಟ ಉತ್ಪಾದನಾ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಭಾಷಾ ಬೈಂಡಿಂಗ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ರನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. [4]

ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ, ಸಮರುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸುವಿಕೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಗೆಲುವುಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹಾಸ್ಯಾಸ್ಪದವಾಗಿ ದೊಡ್ಡದು - ಅದು ಮೋಸದಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ಅದು ಅಲ್ಲ. 😉

MLOps ಗ್ರಾಮ: ಮೂಲ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಆಚೆ 🏗️

ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಗ್ರಾಫ್ ಕೂಡ ಗೊಂದಲಮಯ ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ನೀವು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಬಯಸುತ್ತೀರಿ:

  • ಪ್ರಯೋಗ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನೋಂದಣಿ : ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು, ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಲು MLflow ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ; ನೋಂದಣಿ ಮೂಲಕ ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಿ

  • ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಸಂಯೋಜನೆ : ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕುಬೆಫ್ಲೋ, ಅಥವಾ ಏರ್‌ಫ್ಲೋ ಮತ್ತು ಪ್ರಿಫೆಕ್ಟ್‌ನಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದಿಗಳು.

  • ಡೇಟಾ ಆವೃತ್ತಿ : DVC ಕೋಡ್ ಜೊತೆಗೆ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆವೃತ್ತಿಯಾಗಿ ಇಡುತ್ತದೆ.

  • ಕಂಟೇನರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ : ಊಹಿಸಬಹುದಾದ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಪರಿಸರಗಳಿಗಾಗಿ ಡಾಕರ್ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕುಬರ್ನೆಟ್‌ಗಳು.

  • ಮಾದರಿ ಕೇಂದ್ರಗಳು : ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ-ನಂತರ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಟ್ಯೂನ್ ಗ್ರೀನ್‌ಫೀಲ್ಡ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸೋಲಿಸುತ್ತದೆ

  • ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ : ಮಾದರಿಗಳು ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ತಲುಪಿದ ನಂತರ ವಿಳಂಬ, ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು

ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಉಪಾಖ್ಯಾನ: ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ತಂಡವು ಪ್ರತಿದಿನ "ಇನ್ನೊಂದು ಪ್ರಯೋಗ" ಬಯಸಿತು, ನಂತರ ಯಾವ ರನ್ ಯಾವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ. ಅವರು MLflow ಮತ್ತು ಸರಳವಾದ "ನೋಂದಣಿಯಿಂದ ಮಾತ್ರ ಪ್ರಚಾರ" ನಿಯಮವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದರು. ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ, ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು ಪುರಾತತ್ತ್ವ ಶಾಸ್ತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ, ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಇದ್ದವು. ಮಾದರಿ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿ: ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮುಕ್ತವಾಗಿಡಿ 🔁

ಲಾಕ್-ಇನ್ ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಹರಿದಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ:

  • ರಫ್ತು ಮಾರ್ಗಗಳು : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • ರನ್‌ಟೈಮ್ ನಮ್ಯತೆ : ಮೊಬೈಲ್ ಅಥವಾ ಎಡ್ಜ್‌ಗಾಗಿ ONNX ರನ್‌ಟೈಮ್, TF ಲೈಟ್, ಕೋರ್ ML

  • ಕಂಟೈನರೈಸೇಶನ್ : ಡಾಕರ್ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಬಿಲ್ಡ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು

  • ತಟಸ್ಥತೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸುವುದು : PyTorch, TensorFlow ಮತ್ತು ONNX ಅನ್ನು ಅಕ್ಕಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿಡುತ್ತದೆ.

ಸರ್ವಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ ಸಾಧನಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುವುದು ತೊಂದರೆಯಾಗಬೇಕು, ಪುನಃ ಬರೆಯುವಂತಿಲ್ಲ.

ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ವೇಗವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ಅಳತೆ: ಕಣ್ಣೀರು ಇಲ್ಲದೆ ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡಿ ⚡️

  • ಹೆಚ್ಚು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಕರ್ನಲ್‌ಗಳಿಂದಾಗಿ (cuDNN ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ) GPUಗಳು

  • ಒಂದೇ GPU ಅದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ ವಿತರಣಾ ತರಬೇತಿ

  • ಸರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿದಾಗ ಮಿಶ್ರ ನಿಖರತೆಯು

ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನೀವು ಬರೆಯದ ಕೋಡ್ ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ: ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿ. ಗಂಭೀರವಾಗಿ. 🧠

ಆಡಳಿತ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ: ಕೇವಲ ಕಾಗದಪತ್ರಗಳಲ್ಲ 🛡️

ನೈಜ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಸಾಗಿಸುವುದು ಎಂದರೆ ಇದರ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುವುದು:

  • ವಂಶಾವಳಿ : ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬಂತು, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಯಾವ ಮಾದರಿ ಆವೃತ್ತಿಯು ಲೈವ್ ಆಗಿದೆ.

  • ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ : ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಮಾಣಗಳು, ಪಿನ್ ಮಾಡಿದ ಅವಲಂಬನೆಗಳು, ಕಲಾಕೃತಿ ಮಳಿಗೆಗಳು

  • ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ : ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಹೇಳಿಕೆಗಳು

  • ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ : NIST AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು ಜೀವನಚಕ್ರದಾದ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡಲು, ಅಳೆಯಲು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. [5]

ನಿಯಂತ್ರಿತ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇವು ಐಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ. ಅವುಗಳ ಹೊರಗೆ ಸಹ, ಅವು ಗೊಂದಲಮಯ ನಿಲುಗಡೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಚಿತ್ರ ಸಭೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತವೆ.

ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ: ತ್ವರಿತ ನಿರ್ಧಾರ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ 🧭

ನೀವು ಇನ್ನೂ ಐದು ಟ್ಯಾಬ್‌ಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಇದನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ:

  1. ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ತಂಡದ ಹಿನ್ನೆಲೆ

    • ಪೈಥಾನ್-ಮೊದಲ ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡ: ಪೈಟಾರ್ಚ್ ಅಥವಾ ಜೆಎಎಕ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ

    • ಮಿಶ್ರ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆ: ಕೆರಾಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಸುರಕ್ಷಿತ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.

    • ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಕೋಷ್ಟಕ ಗಮನ: scikit-ಕಲಿಕೆ ಜೊತೆಗೆ XGBoost

  2. ನಿಯೋಜನೆ ಗುರಿ

    • ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮೇಘ ನಿರ್ಣಯ: ONNX ರನ್‌ಟೈಮ್ ಅಥವಾ ಟ್ರೈಟಾನ್, ಕಂಟೇನರೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ

    • ಮೊಬೈಲ್ ಅಥವಾ ಎಂಬೆಡೆಡ್: TF ಲೈಟ್ ಅಥವಾ ಕೋರ್ ML

  3. ಪ್ರಮಾಣದ ಅಗತ್ಯಗಳು

    • ಒಂದೇ GPU ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳ: ಯಾವುದೇ ಪ್ರಮುಖ DL ಚೌಕಟ್ಟು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ

    • ವಿತರಣಾ ತರಬೇತಿ: ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಅಥವಾ ರೇ ಟ್ರೈನ್ ಬಳಸಿ

  4. MLOps ಪರಿಪಕ್ವತೆ

    • ಆರಂಭಿಕ ದಿನಗಳು: ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ MLflow, ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಡಾಕರ್ ಚಿತ್ರಗಳು

    • ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ತಂಡ: ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಿಗೆ ಕ್ಯೂಬ್‌ಫ್ಲೋ ಅಥವಾ ಏರ್‌ಫ್ಲೋ/ಪ್ರಿಫೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

  5. ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿ ಅವಶ್ಯಕತೆ

    • ONNX ರಫ್ತು ಮತ್ತು ತಟಸ್ಥ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಲೇಯರ್‌ಗಾಗಿ ಯೋಜನೆ

  6. ಅಪಾಯದ ಭಂಗಿ

    • NIST ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಿ, ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ, ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ [5]

AI ಗಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಯಾವುದು ಎಂಬುದು ನಿಮ್ಮ ತಲೆಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದ್ದರೆ , ಆ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಐಟಂಗಳನ್ನು ನೀರಸಗೊಳಿಸುವ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಗುಂಪೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ನೀರಸತೆ ಒಳ್ಳೆಯದು.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಗೊಟ್ಚಾಗಳು ಮತ್ತು ಸೌಮ್ಯ ಪುರಾಣಗಳು 😬

  • ಮಿಥ್ಯ: ಒಂದೇ ಚೌಕಟ್ಟು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಆಳುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವ: ನೀವು ಮಿಶ್ರಣ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ. ಅದು ಆರೋಗ್ಯಕರ.

  • ಮಿಥ್ಯ: ತರಬೇತಿಯ ವೇಗವೇ ಎಲ್ಲವೂ. ತೀರ್ಮಾನ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

  • ಗೋಚಾ: ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುವುದು. ಕೆಟ್ಟ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮುಳುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸರಿಯಾದ ಲೋಡರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿ.

  • ಗೋಚಾ: ಪ್ರಯೋಗ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು. ಯಾವ ಓಟವು ಉತ್ತಮವಾಗಿತ್ತು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಮರೆತುಬಿಡುತ್ತೀರಿ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ - ನಿಮಗೆ ಕಿರಿಕಿರಿ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ.

  • ಮಿಥ್ಯ: ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿದೆ. ಕಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ರಫ್ತುಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಮೊದಲೇ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.

  • ಗೋಚಾ: ಅತಿಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ MLOps ತುಂಬಾ ಬೇಗ. ಅದನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಇರಿಸಿ, ನಂತರ ನೋವು ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಾಗ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಸೇರಿಸಿ.

  • ಸ್ವಲ್ಪ ದೋಷಪೂರಿತ ರೂಪಕ : ನಿಮ್ಮ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗೆ ಸೈಕಲ್ ಹೆಲ್ಮೆಟ್‌ನಂತೆ ಭಾವಿಸಿ. ಸ್ಟೈಲಿಶ್ ಅಲ್ಲವೇ? ಬಹುಶಃ. ಆದರೆ ಪಾದಚಾರಿ ಮಾರ್ಗವು ಹಲೋ ಎಂದು ಹೇಳಿದಾಗ ನೀವು ಅದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ.

ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಕುರಿತು ಮಿನಿ FAQ ❓

ಪ್ರಶ್ನೆ: ಒಂದು ಚೌಕಟ್ಟು ಗ್ರಂಥಾಲಯ ಅಥವಾ ವೇದಿಕೆಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆಯೇ?

  • ಲೈಬ್ರರಿ : ನೀವು ಕರೆಯುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಮಾದರಿಗಳು.

  • ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ : ರಚನೆ ಮತ್ತು ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ, ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ಲಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

  • ವೇದಿಕೆ : ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ, UX, ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಸೇವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಶಾಲ ಪರಿಸರ.

ಪ್ರಶ್ನೆ: ಚೌಕಟ್ಟು ಇಲ್ಲದೆ ನಾನು AI ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದೇ?

ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಹೌದು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಇದು ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕಂಪೈಲರ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುವಂತಿದೆ. ನೀವು ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಏಕೆ.

ಪ್ರಶ್ನೆ: ನನಗೆ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಸೇವಾ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಎರಡೂ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ?

ಆಗಾಗ್ಗೆ ಹೌದು. ಪೈಟಾರ್ಚ್ ಅಥವಾ ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ, ಒಎನ್‌ಎನ್‌ಎಕ್ಸ್‌ಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡಿ, ಟ್ರೈಟಾನ್ ಅಥವಾ ಒಎನ್‌ಎನ್‌ಎಕ್ಸ್ ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಿ. ಹೊಲಿಗೆಗಳು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿಯೇ ಇವೆ. [4]

ಪ್ರಶ್ನೆ: ಅಧಿಕೃತ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಎಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತವೆ?

ಅಪಾಯದ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಗಾಗಿ NIST ಯ AI RMF; ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಕ್ಕಾಗಿ ಮಾರಾಟಗಾರರ ದಾಖಲೆಗಳು; ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ML ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು ಸಹಾಯಕವಾದ ಅಡ್ಡ-ಪರಿಶೀಲನೆಗಳಾಗಿವೆ. [5]

ಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಾಗಿ ಕೀಫ್ರೇಸ್‌ನ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಾರಾಂಶ 📌

ಜನರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ AI ಗಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಎಂದರೇನು ಎಂದು ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಸಂಶೋಧನಾ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದಾದ ಯಾವುದಾದರೂ ವಿಷಯದ ನಡುವಿನ ಚುಕ್ಕೆಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹಾಗಾದರೆ, AI ಗಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಎಂದರೇನು ? ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟ್, ಅಮೂರ್ತತೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಬಂಡಲ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು, ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದೊಂದಿಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಆಡುವಾಗ ಕಡಿಮೆ ಆಶ್ಚರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಲಿ, ಅದನ್ನು ಮೂರು ಬಾರಿ ಹೇಳಿದರು. 😅

ಅಂತಿಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು - ನಾನು ಓದದೇ ಇದ್ದದ್ದು ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ 🧠➡️🚀

  • AI ಗಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ನಿಮಗೆ ಅಭಿಪ್ರಾಯಾತ್ಮಕ ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ: ಟೆನ್ಸರ್‌ಗಳು, ಆಟೋಡಿಫ್, ತರಬೇತಿ, ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳು.

  • ಭಾಷೆ, ನಿಯೋಜನೆ ಗುರಿ, ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆಳದ ಪ್ರಕಾರ ಆರಿಸಿ.

  • ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ: ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಪೈಟಾರ್ಚ್ ಅಥವಾ ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ, ಸರ್ವ್ ಮಾಡಲು ಒಎನ್‌ಎನ್‌ಎಕ್ಸ್ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಅಥವಾ ಟ್ರೈಟಾನ್, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಎಂಎಲ್‌ಫ್ಲೋ, ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡಲು ಏರ್‌ಫ್ಲೋ ಅಥವಾ ಪ್ರಿಫೆಕ್ಟ್. [1][2][4]

  • ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿ, ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಮೊದಲೇ ಬೇಯಿಸಿ. [5]

  • ಮತ್ತು ಹೌದು, ನೀರಸ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನೀರಸವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಹಡಗುಗಳು.

ಉತ್ತಮ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ಕಡಿಮೆ ಓಪ್ಸ್-ಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸುವಂತೆ ಅವು ಅದನ್ನು ಬಂಧಿಸುತ್ತವೆ. 🚢

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

[1] ಪೈಟಾರ್ಚ್ - torch.compile ಗೆ ಪರಿಚಯ (ಅಧಿಕೃತ ದಾಖಲೆಗಳು): ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ

[2] ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ - tf.function ನೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ (ಅಧಿಕೃತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ): ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ

[3] JAX - ತ್ವರಿತ ಆರಂಭ: JAX ನಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಯೋಚಿಸುವುದು (ಅಧಿಕೃತ ದಾಖಲೆಗಳು): ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ

[4] ONNX ರನ್‌ಟೈಮ್ - ಇನ್ಫರೆನ್ಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ONNX ರನ್‌ಟೈಮ್ (ಅಧಿಕೃತ ದಾಖಲೆಗಳು): ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ

[5] NIST - AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು (AI RMF 1.0) : ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ

ಅಧಿಕೃತ AI ಸಹಾಯಕ ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ AI ಅನ್ನು ಹುಡುಕಿ

ನಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ

ಬ್ಲಾಗ್‌ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ