AI માટે સોફ્ટવેર ફ્રેમવર્ક શું છે?

AI માટે સોફ્ટવેર ફ્રેમવર્ક શું છે?

એક મજબૂત માળખું તે અંધાધૂંધીને ઉપયોગી કાર્યપ્રવાહમાં ફેરવે છે. આ માર્ગદર્શિકામાં, આપણે AI માટે સોફ્ટવેર ફ્રેમવર્ક શું છે , તે શા માટે મહત્વનું છે અને દર પાંચ મિનિટે પોતાને બીજા અનુમાન લગાવ્યા વિના એક કેવી રીતે પસંદ કરવું તે સમજાવીશું. કોફી લો; ટેબ્સ ખુલ્લા રાખો. ☕️

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 મશીન લર્નિંગ વિરુદ્ધ AI શું છે?
મશીન લર્નિંગ સિસ્ટમ્સ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ વચ્ચેના મુખ્ય તફાવતોને સમજો.

🔗 સમજાવી શકાય તેવું AI શું છે?
સમજાવી શકાય તેવું AI જટિલ મોડેલોને કેવી રીતે પારદર્શક અને સમજી શકાય તેવું બનાવે છે તે જાણો.

🔗 હ્યુમનોઇડ રોબોટ AI શું છે?
માનવ જેવા રોબોટ્સ અને ઇન્ટરેક્ટિવ વર્તણૂકોને શક્તિ આપતી AI તકનીકોનું અન્વેષણ કરો.

🔗 AI માં ન્યુરલ નેટવર્ક શું છે?
માહિતી પર પ્રક્રિયા કરવા માટે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ માનવ મગજની નકલ કેવી રીતે કરે છે તે શોધો.

AI માટે સોફ્ટવેર ફ્રેમવર્ક શું છે? ટૂંકો જવાબ 🧩

AI માટેનું સોફ્ટવેર ફ્રેમવર્ક એ લાઇબ્રેરીઓ, રનટાઇમ ઘટકો, સાધનો અને સંમેલનોનું એક સંરચિત બંડલ છે જે તમને મશીન લર્નિંગ અથવા ડીપ લર્નિંગ મોડેલ્સને ઝડપી અને વધુ વિશ્વસનીય રીતે બનાવવામાં, તાલીમ આપવામાં, મૂલ્યાંકન કરવામાં અને ઉપયોગમાં લેવામાં મદદ કરે છે. તે એક જ લાઇબ્રેરી કરતાં વધુ છે. તેને અભિપ્રાયિત સ્કેફોલ્ડિંગ તરીકે વિચારો જે તમને આપે છે:

  • ટેન્સર, સ્તરો, અંદાજકો અથવા પાઇપલાઇન્સ માટે મુખ્ય એબ્સ્ટ્રેક્શન્સ

  • સ્વચાલિત ભિન્નતા અને ઑપ્ટિમાઇઝ્ડ ગણિત કર્નલો

  • ડેટા ઇનપુટ પાઇપલાઇન્સ અને પ્રીપ્રોસેસિંગ ઉપયોગિતાઓ

  • તાલીમ લૂપ્સ, મેટ્રિક્સ અને ચેકપોઇન્ટિંગ

  • GPU અને વિશિષ્ટ હાર્ડવેર જેવા એક્સિલરેટર સાથે ઇન્ટરઓપ કરો

  • પેકેજિંગ, સર્વિંગ, અને ક્યારેક પ્રયોગ ટ્રેકિંગ

જો લાઇબ્રેરી એક ટૂલકીટ છે, તો ફ્રેમવર્ક એક વર્કશોપ છે - લાઇટિંગ, બેન્ચ અને લેબલ મેકર સાથે તમે એવું ડોળ કરશો કે તમને જરૂર નથી... જ્યાં સુધી તમને જરૂર ન હોય. 🔧

"AI માટે સોફ્ટવેર ફ્રેમવર્ક શું છે" શબ્દનું પુનરાવર્તન થોડી વાર કરતા જોશો. આ ઇરાદાપૂર્વકનું છે, કારણ કે મોટાભાગના લોકો ટૂલિંગ મેઝમાં ખોવાઈ જાય ત્યારે આ પ્રશ્ન ખરેખર લખે છે.

 

એઆઈ સોફ્ટવેર ફ્રેમવર્ક

AI માટે સારું સોફ્ટવેર ફ્રેમવર્ક શું બનાવે છે? ✅

જો હું શરૂઆતથી શરૂઆત કરી રહ્યો હોત તો મને જોઈતી ટૂંકી યાદી અહીં છે:

  • ઉત્પાદક અર્ગનોમિક્સ - સ્વચ્છ API, સેન ડિફોલ્ટ, મદદરૂપ ભૂલ સંદેશાઓ

  • કામગીરી - ઝડપી કર્નલો, મિશ્ર ચોકસાઇ, ગ્રાફ સંકલન અથવા JIT જ્યાં તે મદદ કરે છે.

  • ઇકોસિસ્ટમ ઊંડાઈ - મોડેલ હબ, ટ્યુટોરિયલ્સ, પ્રીટ્રેઇન્ડ વજન, એકીકરણ

  • પોર્ટેબિલિટી - ONNX, મોબાઇલ અથવા એજ રનટાઇમ્સ, કન્ટેનર ફ્રેન્ડલી જેવા નિકાસ પાથ

  • અવલોકનક્ષમતા - મેટ્રિક્સ, લોગિંગ, પ્રોફાઇલિંગ, પ્રયોગ ટ્રેકિંગ

  • સ્કેલેબિલિટી - મલ્ટી-GPU, વિતરિત તાલીમ, સ્થિતિસ્થાપક સર્વિંગ

  • શાસન - સુરક્ષા સુવિધાઓ, સંસ્કરણ, વંશાવળી અને દસ્તાવેજો જે તમને ભૂત બનાવતા નથી

  • સમુદાય અને દીર્ધાયુષ્ય - સક્રિય જાળવણીકારો, વાસ્તવિક દુનિયામાં દત્તક લેવા, વિશ્વસનીય રોડમેપ

જ્યારે તે ટુકડાઓ ક્લિક કરે છે, ત્યારે તમે ઓછો ગ્લુ કોડ લખો છો અને વધુ વાસ્તવિક AI કરો છો. મુદ્દો શું છે. 🙂

તમને જોવા મળશે તેવા ફ્રેમવર્કના પ્રકારો 🗺️

દરેક માળખું બધું જ કરવાનો પ્રયાસ કરતું નથી. શ્રેણીઓમાં વિચારો:

  • ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક : ટેન્સર ઓપ્સ, ઓટોડિફ, ન્યુરલ નેટ્સ

    • પાયટોર્ચ, ટેન્સરફ્લો, જેએક્સ

  • ક્લાસિક ML ફ્રેમવર્ક : પાઇપલાઇન્સ, ફીચર ટ્રાન્સફોર્મ્સ, એસ્ટીમેટર્સ

    • સાયકિટ-લર્ન, XGBoost

  • મોડેલ હબ અને NLP સ્ટેક્સ : પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડેલો, ટોકનાઇઝર્સ, ફાઇન-ટ્યુનિંગ

    • આલિંગન ફેસ ટ્રાન્સફોર્મર્સ

  • સેવા અને અનુમાન રનટાઇમ : ઑપ્ટિમાઇઝ ડિપ્લોયમેન્ટ

    • ONNX રનટાઇમ, NVIDIA ટ્રાઇટોન ઇન્ફરન્સ સર્વર, રે સર્વ

  • MLOps અને જીવનચક્ર : ટ્રેકિંગ, પેકેજિંગ, પાઇપલાઇન્સ, ML માટે CI

    • એમએલફ્લો, ક્યુબફ્લો, અપાચે એરફ્લો, પ્રીફેક્ટ, ડીવીસી

  • એજ અને મોબાઇલ : નાના ફૂટપ્રિન્ટ્સ, હાર્ડવેર-ફ્રેન્ડલી

    • ટેન્સરફ્લો લાઇટ, કોર એમએલ

  • જોખમ અને શાસન માળખા : પ્રક્રિયા અને નિયંત્રણો, કોડ નહીં

    • NIST AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક

દરેક ટીમમાં એક પણ સ્ટેક ફિટ થતો નથી. કોઈ વાંધો નથી.

સરખામણી કોષ્ટક: લોકપ્રિય વિકલ્પો એક નજરમાં 📊

નાની નાની ખામીઓ શામેલ છે કારણ કે વાસ્તવિક જીવન અવ્યવસ્થિત છે. કિંમતો બદલાય છે, પરંતુ ઘણા મુખ્ય ભાગો ઓપન સોર્સ છે.

ટૂલ / સ્ટેક માટે શ્રેષ્ઠ ભાવ-પ્રિય તે કેમ કામ કરે છે
પાયટોર્ચ સંશોધકો, પાયથોનિક વિકાસકર્તાઓ ઓપન સોર્સ ગતિશીલ ગ્રાફ કુદરતી લાગે છે; વિશાળ સમુદાય. 🙂
ટેન્સરફ્લો + કેરાસ મોટા પાયે ઉત્પાદન, ક્રોસ-પ્લેટફોર્મ ઓપન સોર્સ ગ્રાફ મોડ, TF સર્વિંગ, TF લાઇટ, સોલિડ ટૂલિંગ.
જેએક્સ પાવર યુઝર્સ, ફંક્શન ટ્રાન્સફોર્મ્સ ઓપન સોર્સ XLA સંકલન, સ્વચ્છ ગણિત-પ્રથમ વાતાવરણ.
વિજ્ઞાન-લર્ન ક્લાસિક ML, ટેબ્યુલર ડેટા ઓપન સોર્સ પાઇપલાઇન્સ, મેટ્રિક્સ, એસ્ટિમેટર API ફક્ત ક્લિક કરે છે.
XGBoostName સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા, વિજેતા બેઝલાઇન્સ ઓપન સોર્સ નિયમિત બુસ્ટિંગ જે ઘણીવાર ફક્ત જીતે છે.
આલિંગન ફેસ ટ્રાન્સફોર્મર્સ હબ એક્સેસ સાથે NLP, દ્રષ્ટિ, પ્રસાર મોટે ભાગે ખુલ્લું પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડેલો + ટોકનાઇઝર્સ + દસ્તાવેજો, વાહ!
ONNX રનટાઇમ પોર્ટેબિલિટી, મિશ્ર માળખાં ઓપન સોર્સ એકવાર નિકાસ કરો, ઘણા બેકએન્ડ પર ઝડપથી ચલાવો. [4]
એમએલફ્લો પ્રયોગ ટ્રેકિંગ, પેકેજિંગ ઓપન સોર્સ પ્રજનનક્ષમતા, મોડેલ રજિસ્ટ્રી, સરળ API.
રે + રે સર્વ વિતરણ તાલીમ + સેવા ઓપન સોર્સ પાયથોન વર્કલોડને સ્કેલ કરે છે; માઇક્રો-બેચિંગની સેવા આપે છે.
NVIDIA ટ્રાઇટોન ઉચ્ચ-થ્રુપુટ અનુમાન ઓપન સોર્સ મલ્ટી-ફ્રેમવર્ક, ડાયનેમિક બેચિંગ, GPU.
ક્યુબફ્લો કુબર્નેટ્સ એમએલ પાઇપલાઇન્સ ઓપન સોર્સ K8s પર શરૂઆતથી અંત સુધી, ક્યારેક તોફાની પણ મજબૂત.
હવા પ્રવાહ અથવા પ્રીફેક્ટ તમારી તાલીમની આસપાસ ઓર્કેસ્ટ્રેશન ઓપન સોર્સ શેડ્યૂલ, ફરી પ્રયાસો, દૃશ્યતા. બરાબર કામ કરે છે.

જો તમને એક-લાઇન જવાબોની જરૂર હોય તો: સંશોધન માટે PyTorch, લાંબા અંતરના ઉત્પાદન માટે TensorFlow, ટેબ્યુલર માટે scikit-learn, પોર્ટેબિલિટી માટે ONNX Runtime, ટ્રેકિંગ માટે MLflow. જરૂર પડ્યે હું પછીથી જવાબ આપીશ.

ગુપ્ત માહિતી: ફ્રેમવર્ક ખરેખર તમારા ગણિતને કેવી રીતે ચલાવે છે ⚙️

મોટાભાગના ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક ત્રણ મોટી બાબતોને જોડે છે:

  1. ટેન્સર - ઉપકરણ પ્લેસમેન્ટ અને પ્રસારણ નિયમો સાથે બહુ-પરિમાણીય એરે.

  2. ઓટોડિફ - ગ્રેડિયન્ટ્સની ગણતરી કરવા માટે રિવર્સ-મોડ ડિફરન્શિયલેશન.

  3. એક્ઝેક્યુશન સ્ટ્રેટેજી - આતુર મોડ વિરુદ્ધ ગ્રાફ્ડ મોડ વિરુદ્ધ JIT કમ્પાઇલેશન.

  • PyTorch ડિફોલ્ટ રૂપે ઉત્સાહિત અમલીકરણ માટે યોગ્ય છે અને torch.compile જેથી ઓપ્સને ફ્યુઝ કરી શકાય અને ન્યૂનતમ કોડ ફેરફારો સાથે વસ્તુઓ ઝડપી બનાવી શકાય. [1]

  • ટેન્સરફ્લો ડિફોલ્ટ રૂપે આતુરતાથી ચાલે છે અને પાયથોનને પોર્ટેબલ ડેટાફ્લો ગ્રાફમાં સ્ટેજ કરવા માટે tf.function નો

  • JAX jit , grad , vmap અને pmap જેવા કમ્પોઝેબલ ટ્રાન્સફોર્મ્સ પર ઝુકાવ રાખે છે , જે પ્રવેગ અને સમાંતરતા માટે XLA દ્વારા કમ્પાઇલ કરે છે. [3]

આ તે જગ્યા છે જ્યાં પ્રદર્શન રહે છે: કર્નલો, ફ્યુઝન, મેમરી લેઆઉટ, મિશ્ર ચોકસાઇ. જાદુ નહીં - ફક્ત એન્જિનિયરિંગ જે જાદુઈ લાગે છે. ✨

તાલીમ વિરુદ્ધ અનુમાન: બે અલગ અલગ રમતો 🏃♀️🏁

  • તાલીમ થ્રુપુટ અને સ્થિરતા પર ભાર મૂકે છે. તમારે સારો ઉપયોગ, ગ્રેડિયન્ટ સ્કેલિંગ અને વિતરિત વ્યૂહરચના જોઈએ છે.

  • અનુમાન લેટન્સી, ખર્ચ અને સહવર્તીતાનો પીછો કરે છે. તમારે બેચિંગ, ક્વોન્ટાઇઝેશન અને ક્યારેક ઓપરેટર ફ્યુઝન જોઈએ છે.

આંતરકાર્યક્ષમતા અહીં મહત્વપૂર્ણ છે:

  • ONNX એક સામાન્ય મોડેલ એક્સચેન્જ ફોર્મેટ તરીકે કાર્ય કરે છે; ONNX રનટાઇમ CPUs, GPUs અને અન્ય એક્સિલરેટર્સમાં બહુવિધ સ્રોત ફ્રેમવર્કમાંથી મોડેલો ચલાવે છે જેમાં લાક્ષણિક ઉત્પાદન સ્ટેક્સ માટે ભાષા બંધન હોય છે. [4]

ક્વોન્ટાઇઝેશન, કાપણી અને નિસ્યંદન ઘણીવાર મોટી જીત આપે છે. ક્યારેક હાસ્યાસ્પદ રીતે મોટી - જે છેતરપિંડી જેવું લાગે છે, જોકે તે નથી. 😉

MLOps ગામ: મુખ્ય માળખાની બહાર 🏗️

શ્રેષ્ઠ ગણતરી ગ્રાફ પણ અવ્યવસ્થિત જીવનચક્રને બચાવી શકશે નહીં. તમને આખરે જરૂર પડશે:

  • પ્રયોગ ટ્રેકિંગ અને રજિસ્ટ્રી : પરિમાણો, મેટ્રિક્સ અને આર્ટિફેક્ટ્સ લોગ કરવા માટે MLflow થી શરૂઆત કરો; રજિસ્ટ્રી દ્વારા પ્રમોટ કરો

  • પાઇપલાઇન્સ અને વર્કફ્લો ઓર્કેસ્ટ્રેશન : કુબર્નેટ્સ પર કુબફ્લો, અથવા એરફ્લો અને પ્રીફેક્ટ જેવા જનરલિસ્ટ

  • ડેટા વર્ઝનિંગ : DVC કોડની સાથે ડેટા અને મોડેલ્સને વર્ઝન રાખે છે.

  • કન્ટેનર અને ડિપ્લોયમેન્ટ : અનુમાનિત, સ્કેલેબલ વાતાવરણ માટે ડોકર છબીઓ અને કુબર્નેટ્સ

  • મોડેલ હબ્સ : પ્રીટ્રેન-પછી-ફાઇન-ટ્યુન ગ્રીનફિલ્ડને વધુ વખત હરાવે છે

  • મોનિટરિંગ : મોડેલોના ઉત્પાદન શરૂ થયા પછી લેટન્સી, ડ્રિફ્ટ અને ગુણવત્તા તપાસ

એક ટૂંકી ફિલ્ડ વાર્તા: એક નાની ઈ-કોમર્સ ટીમ દરરોજ "એક વધુ પ્રયોગ" ઇચ્છતી હતી, પછી યાદ ન રહી કે કયા રનમાં કઈ સુવિધાઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. તેઓએ MLflow અને એક સરળ "રજિસ્ટ્રીમાંથી ફક્ત પ્રમોટ કરો" નિયમ ઉમેર્યો. અચાનક, સાપ્તાહિક સમીક્ષાઓ પુરાતત્વશાસ્ત્ર વિશે નહીં, પરંતુ નિર્ણયો વિશે હતી. પેટર્ન દરેક જગ્યાએ દેખાય છે.

ઇન્ટરઓપરેબિલિટી અને પોર્ટેબિલિટી: તમારા વિકલ્પો ખુલ્લા રાખો 🔁

લોક-ઇન શાંતિથી ઘૂસી જાય છે. આના માટે આયોજન કરીને તેને ટાળો:

  • નિકાસ પાથ : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • રનટાઇમ લવચીકતા : ONNX રનટાઇમ, TF લાઇટ, મોબાઇલ અથવા એજ માટે કોર ML

  • કન્ટેનરાઇઝેશન : ડોકર છબીઓ સાથે અનુમાનિત બિલ્ડ પાઇપલાઇન્સ

  • સેવા તટસ્થતા : PyTorch, TensorFlow અને ONNX ને સાથે-સાથે હોસ્ટ કરવાથી તમે પ્રમાણિક રહેશો

સર્વિંગ લેયરને બદલીને અથવા નાના ઉપકરણ માટે મોડેલનું સંકલન કરવું એ એક મુશ્કેલી હોવી જોઈએ, ફરીથી લખવું નહીં.

હાર્ડવેર પ્રવેગકતા અને સ્કેલ: આંસુ વગર તેને ઝડપી બનાવો ⚡️

  • ખૂબ જ ઑપ્ટિમાઇઝ્ડ કર્નલ (cuDNN વિચારો) ને કારણે GPU

  • ડિસ્ટ્રિબ્યુટેડ તાલીમ દેખાય છે: ડેટા પેરેલલિઝમ, મોડેલ પેરેલલિઝમ, શાર્ડેડ ઑપ્ટિમાઇઝર્સ.

  • મિશ્ર ચોકસાઇ મેમરી અને સમય બચાવે છે અને યોગ્ય રીતે ઉપયોગ કરવાથી ચોકસાઈનું ન્યૂનતમ નુકસાન થાય છે.

ક્યારેક સૌથી ઝડપી કોડ એ કોડ હોય છે જે તમે લખ્યો નથી: પહેલાથી તાલીમ પામેલા મોડેલોનો ઉપયોગ કરો અને તેને ફાઇન-ટ્યુન કરો. ગંભીરતાથી. 🧠

શાસન, સલામતી અને જોખમ: માત્ર કાગળકામ નહીં 🛡️

વાસ્તવિક સંસ્થાઓમાં AI મોકલવાનો અર્થ એ છે કે આ વિશે વિચારવું:

  • વંશાવળી : ડેટા ક્યાંથી આવ્યો, તેની પ્રક્રિયા કેવી રીતે કરવામાં આવી અને કયું મોડેલ વર્ઝન લાઇવ છે

  • પ્રજનનક્ષમતા : નિર્ણાયક બિલ્ડ્સ, પિન કરેલી અવલંબન, આર્ટિફેક્ટ સ્ટોર્સ

  • પારદર્શિતા અને દસ્તાવેજીકરણ : મોડેલ કાર્ડ્સ અને ડેટા સ્ટેટમેન્ટ્સ

  • જોખમ વ્યવસ્થાપન : NIST AI જોખમ વ્યવસ્થાપન માળખું સમગ્ર જીવનચક્રમાં વિશ્વસનીય AI સિસ્ટમોનું મેપિંગ, માપન અને સંચાલન કરવા માટે એક વ્યવહારુ રોડમેપ પૂરો પાડે છે. [5]

નિયમન કરાયેલા ક્ષેત્રોમાં આ વૈકલ્પિક નથી. તેમની બહાર પણ, તેઓ ગૂંચવણભર્યા આઉટેજ અને અણઘડ મીટિંગ્સને અટકાવે છે.

કેવી રીતે પસંદગી કરવી: ઝડપી નિર્ણય ચેકલિસ્ટ 🧭

જો તમે હજુ પણ પાંચ ટેબ્સ જોઈ રહ્યા છો, તો આનો પ્રયાસ કરો:

  1. પ્રાથમિક ભાષા અને ટીમ પૃષ્ઠભૂમિ

    • પાયથોન-પ્રથમ સંશોધન ટીમ: PyTorch અથવા JAX થી શરૂઆત કરો

    • મિશ્ર સંશોધન અને ઉત્પાદન: કેરાસ સાથે ટેન્સરફ્લો એક સલામત વિકલ્પ છે

    • ક્લાસિક એનાલિટિક્સ અથવા ટેબ્યુલર ફોકસ: સાયકિટ-લર્ન વત્તા XGBoost

  2. ડિપ્લોયમેન્ટ લક્ષ્ય

    • સ્કેલ પર ક્લાઉડ અનુમાન: ONNX રનટાઇમ અથવા ટ્રાઇટોન, કન્ટેનરાઇઝ્ડ

    • મોબાઇલ અથવા એમ્બેડેડ: TF Lite અથવા Core ML

  3. સ્કેલ જરૂરિયાતો

    • સિંગલ GPU અથવા વર્કસ્ટેશન: કોઈપણ મુખ્ય DL ફ્રેમવર્ક કામ કરે છે

    • વિતરિત તાલીમ: બિલ્ટ-ઇન વ્યૂહરચનાઓ ચકાસો અથવા રે ટ્રેનનો ઉપયોગ કરો

  4. MLOps પરિપક્વતા

    • શરૂઆતના દિવસો: ટ્રેકિંગ માટે MLflow, પેકેજિંગ માટે ડોકર છબીઓ

    • વધતી જતી ટીમ: પાઇપલાઇન્સ માટે ક્યુબફ્લો અથવા એરફ્લો/પ્રીફેક્ટ ઉમેરો

  5. પોર્ટેબિલિટી આવશ્યકતા

    • ONNX નિકાસ અને તટસ્થ સર્વિંગ લેયર માટેની યોજના

  6. જોખમ મુદ્રા

    • NIST માર્ગદર્શન સાથે સંરેખિત કરો, દસ્તાવેજ વંશાવળી બનાવો, સમીક્ષાઓ લાગુ કરો [5]

જો તમારા મનમાં એ પ્રશ્ન રહે છે કે AI માટે સોફ્ટવેર ફ્રેમવર્ક શું છે , તો તે પસંદગીઓનો સમૂહ છે જે તે ચેકલિસ્ટ વસ્તુઓને કંટાળાજનક બનાવે છે. કંટાળાજનક સારું છે.

સામાન્ય વાતો અને હળવી માન્યતાઓ 😬

  • માન્યતા: એક માળખું બધા પર શાસન કરે છે. વાસ્તવિકતા: તમે મિક્સ એન્ડ મેચ કરશો. તે સ્વસ્થ છે.

  • માન્યતા: તાલીમની ગતિ જ બધું છે. અનુમાન ખર્ચ અને વિશ્વસનીયતા ઘણીવાર વધુ મહત્વ ધરાવે છે.

  • સમજાયું: ડેટા પાઇપલાઇન ભૂલી જવું. ખરાબ ઇનપુટ સારા મોડેલોને ડૂબાડી દે છે. યોગ્ય લોડર્સ અને માન્યતાનો ઉપયોગ કરો.

  • સમજાયું: પ્રયોગ ટ્રેકિંગ છોડી દેવું. તમે ભૂલી જશો કે કયો દોડ શ્રેષ્ઠ હતો. ભવિષ્યમાં - તમે હેરાન થશો.

  • માન્યતા: પોર્ટેબિલિટી ઓટોમેટિક છે. કસ્ટમ ઓપ્સ પર ક્યારેક નિકાસ તૂટી જાય છે. વહેલા પરીક્ષણ કરો.

  • સમજાયું: બહુ જલ્દી વધારે પડતા MLOs. સરળ રાખો, પછી દુખાવો દેખાય ત્યારે ઓર્કેસ્ટ્રેશન ઉમેરો.

  • થોડી ખામીયુક્ત રૂપક : તમારા ફ્રેમવર્કને તમારા મોડેલ માટે સાયકલ હેલ્મેટ જેવું વિચારો. સ્ટાઇલિશ નથી? કદાચ. પણ જ્યારે ફૂટપાથ હેલો કહેશે ત્યારે તમને તે ચૂકી જશે.

ફ્રેમવર્ક વિશે નાના FAQ ❓

પ્રશ્ન: શું ફ્રેમવર્ક લાઇબ્રેરી કે પ્લેટફોર્મથી અલગ છે?

  • લાઇબ્રેરી : તમે જેને કૉલ કરો છો તે ચોક્કસ કાર્યો અથવા મોડેલો.

  • ફ્રેમવર્ક : માળખું અને જીવનચક્ર વ્યાખ્યાયિત કરે છે, લાઇબ્રેરીઓમાં પ્લગ કરે છે.

  • પ્લેટફોર્મ : ઇન્ફ્રા, યુએક્સ, બિલિંગ અને મેનેજ્ડ સેવાઓ સાથેનું વ્યાપક વાતાવરણ.

પ્રશ્ન: શું હું ફ્રેમવર્ક વિના AI બનાવી શકું?

ટેકનિકલી હા. વ્યવહારિક રીતે, તે બ્લોગ પોસ્ટ માટે તમારું પોતાનું કમ્પાઇલર લખવા જેવું છે. તમે કરી શકો છો, પણ શા માટે?

પ્રશ્ન: શું મને તાલીમ અને સેવા માળખા બંનેની જરૂર છે?

ઘણીવાર હા. PyTorch અથવા TensorFlow માં ટ્રેન કરો, ONNX માં નિકાસ કરો, Triton અથવા ONNX રનટાઇમ સાથે સેવા આપો. સીમ ત્યાં હેતુપૂર્વક છે. [4]

પ્રશ્ન: અધિકૃત શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓ ક્યાં રહે છે?

જોખમ પ્રથાઓ માટે NIST નું AI RMF; આર્કિટેક્ચર માટે વેન્ડર ડોક્સ; ક્લાઉડ પ્રોવાઇડર્સના ML માર્ગદર્શિકાઓ મદદરૂપ ક્રોસ-ચેક છે. [5]

સ્પષ્ટતા માટે મુખ્ય શબ્દસમૂહનો ટૂંકો સારાંશ 📌

લોકો ઘણીવાર AI માટે સોફ્ટવેર ફ્રેમવર્ક શું છે તે કારણ કે તેઓ સંશોધન કોડ અને ડિપ્લોયેબલ કંઈક વચ્ચેના બિંદુઓને જોડવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા છે. તો, AI માટે સોફ્ટવેર ફ્રેમવર્ક શું છે ? તે ગણતરી, અમૂર્તતા અને સંમેલનોનું ક્યુરેટેડ બંડલ છે જે તમને ડેટા પાઇપલાઇન્સ, હાર્ડવેર અને ગવર્નન્સ સાથે સારી રીતે રમતી વખતે ઓછા આશ્ચર્ય સાથે મોડેલોને તાલીમ, મૂલ્યાંકન અને ડિપ્લોય કરવા દે છે. ત્યાં, તે ત્રણ વાર કહ્યું. 😅

અંતિમ ટિપ્પણી - ખૂબ લાંબો સમય મેં તે વાંચ્યું નથી 🧠➡️🚀

  • AI માટેનું સોફ્ટવેર ફ્રેમવર્ક તમને અભિપ્રાયિત સ્કેફોલ્ડિંગ આપે છે: ટેન્સર, ઓટોડિફ, તાલીમ, ડિપ્લોયમેન્ટ અને ટૂલિંગ.

  • ભાષા, ડિપ્લોયમેન્ટ ટાર્ગેટ, સ્કેલ અને ઇકોસિસ્ટમ ડેપ્થ દ્વારા પસંદગી કરો.

  • સ્ટેક્સનું મિશ્રણ કરવાની અપેક્ષા રાખો: તાલીમ આપવા માટે PyTorch અથવા TensorFlow, સેવા આપવા માટે ONNX Runtime અથવા Triton, ટ્રેક કરવા માટે MLflow, ઓર્કેસ્ટ્રેટ કરવા માટે Airflow અથવા Prefect. [1][2][4]

  • પોર્ટેબિલિટી, અવલોકનક્ષમતા અને જોખમ પદ્ધતિઓમાં વહેલાસર સુધારો. [5]

  • અને હા, કંટાળાજનક ભાગોને સ્વીકારો. કંટાળાજનક સ્થિર છે, અને સ્થિર જહાજો.

સારા ફ્રેમવર્ક જટિલતાને દૂર કરતા નથી. તેઓ તેને કોરલ કરે છે જેથી તમારી ટીમ ઓછા ઓપ્સ-મોમેન્ટ્સ સાથે ઝડપથી આગળ વધી શકે. 🚢

સંદર્ભ

[1] પાયટોર્ચ - torch.compile નો પરિચય (સત્તાવાર દસ્તાવેજો): વધુ વાંચો

[2] ટેન્સરફ્લો - tf.function (સત્તાવાર માર્ગદર્શિકા) સાથે વધુ સારું પ્રદર્શન વધુ વાંચો

[3] JAX - ક્વિકસ્ટાર્ટ: JAX માં કેવી રીતે વિચારવું (સત્તાવાર દસ્તાવેજો): વધુ વાંચો

[4] ONNX રનટાઇમ - ઇન્ફરન્સિંગ માટે ONNX રનટાઇમ (સત્તાવાર દસ્તાવેજો): વધુ વાંચો

[5] NIST - AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક (AI RMF 1.0) : વધુ વાંચો

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે

બ્લોગ પર પાછા