ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਸੋਚਿਆ ਹੈ ਕਿ "AI ਇੰਜੀਨੀਅਰ" ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਕੀ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ? ਮੈਂ ਵੀ ਸੋਚਿਆ। ਬਾਹਰੋਂ ਇਹ ਚਮਕਦਾਰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਬਰਾਬਰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੰਮ ਹੈ, ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਲਝਾਉਣਾ, ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਸਿਲਾਈ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਜਨੂੰਨਤਾ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਉਹ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ-ਲਾਈਨ ਸੰਸਕਰਣ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ: ਤਾਂ ਉਹ ਧੁੰਦਲੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ 'ਤੇ ਢਹਿ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੇ। ਜਿੰਨਾ ਲੰਬਾ, ਥੋੜ੍ਹਾ ਹੋਰ ਅਰਾਜਕ ਲੈਣਾ - ਖੈਰ, ਇਹ ਹੇਠਾਂ ਹੈ। ਕੈਫੀਨ ਲਓ। ☕
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਲਈ ਏਆਈ ਟੂਲ: ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ
ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਟੂਲ ਖੋਜੋ।
🔗 ਕੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਏਆਈ ਲੈ ਲਵੇਗਾ?
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ।
🔗 ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਵਾਲੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
ਜਾਣੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਉਦਯੋਗਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਚਲਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
🔗 ਏਆਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਨਾ ਹੈ
ਏਆਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਰੀਅਰ ਵੱਲ ਆਪਣੀ ਯਾਤਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ।
ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ: ਇੱਕ AI ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਰਦਾ ਹੈ 💡
ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ AI ਇੰਜੀਨੀਅਰ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਨਿਰਮਾਣ, ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
-
ਅਸਪਸ਼ਟ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਜੋ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
-
ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਦੂਰ ਜਾਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਲੇਬਲ ਲਗਾਉਣਾ, ਸਫਾਈ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ - ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ - ਦੁਬਾਰਾ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ।
-
ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ, ਸਹੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਲਿਖਣਾ ਕਿ ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਅਸਫਲ ਹੋਣਗੇ।
-
ਪੂਰੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ MLOps ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲਪੇਟਣਾ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ, ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ, ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
-
ਇਸਨੂੰ ਜੰਗਲ ਵਿੱਚ ਦੇਖਣਾ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ... ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪਟੜੀ ਤੋਂ ਉਤਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਾਯੋਜਨ ਕਰਨਾ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ "ਇਹ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਉਤਪਾਦ ਸੋਚ ਹੈ" - ਹਾਂ, ਇਹੀ ਇਸਦਾ ਰੂਪ ਹੈ।
ਚੰਗੇ AI ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਬਾਕੀਆਂ ਤੋਂ ਕੀ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਤੁਸੀਂ 2017 ਤੋਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਹਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਪੇਪਰ ਨੂੰ ਜਾਣ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਗੜਬੜ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਹ ਲੋਕ ਜੋ ਇਸ ਭੂਮਿਕਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਫੁੱਲਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ:
-
ਸਿਸਟਮਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਉਹ ਪੂਰਾ ਚੱਕਰ ਦੇਖਦੇ ਹਨ: ਡੇਟਾ ਅੰਦਰ, ਫੈਸਲੇ ਬਾਹਰ, ਸਭ ਕੁਝ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਯੋਗ।
-
ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਦੂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਨਾ ਕਰੋ। ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬੇਸਲਾਈਨ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਜਾਂਚਾਂ।
-
ਫੀਡਬੈਕ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ। ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਾਪਸੀ ਵਾਧੂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ।
-
ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਿਖ ਲਓ। ਸਮਝੌਤਾ, ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ - ਬੋਰਿੰਗ, ਪਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸੋਨਾ।
-
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਏਆਈ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਲਓ। ਜੋਖਮ ਆਸ਼ਾਵਾਦ ਨਾਲ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮਿੰਨੀ-ਕਹਾਣੀ: ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ਮੂਰਖ ਨਿਯਮਾਂ + ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਧਾਰ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ। ਇਸਨੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਟੈਸਟ ਦਿੱਤੇ, ਇਸ ਲਈ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਅਦਲਾ-ਬਦਲੀ ਕੀਤੀ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਸਾਫ਼ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਸਨ - ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਗਲਤ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਸੀ ਤਾਂ ਇੱਕ ਆਸਾਨ ਫਾਲਬੈਕ।
ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ: ਗੜਬੜ ਵਾਲੀ ਹਕੀਕਤ ਬਨਾਮ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਚਿੱਤਰ 🔁
-
ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਫਰੇਮ ਕਰੋ। ਟੀਚਿਆਂ, ਕੰਮਾਂ ਅਤੇ "ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗਾ" ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।
-
ਡੇਟਾ ਗ੍ਰਾਈਂਡ ਕਰੋ। ਸਾਫ਼ ਕਰੋ, ਲੇਬਲ ਕਰੋ, ਵੰਡੋ, ਵਰਜਨ ਕਰੋ। ਸਕੀਮਾ ਡ੍ਰਿਫਟ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ ਬੇਅੰਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ।
-
ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਯੋਗ। ਸਧਾਰਨ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ, ਬੇਸਲਾਈਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਦੁਹਰਾਓ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ।
-
ਇਸਨੂੰ ਭੇਜੋ। CI/CD/CT ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤੈਨਾਤੀਆਂ, ਕੈਨਰੀਆਂ, ਰੋਲਬੈਕ।
-
ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੋ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਲੇਟੈਂਸੀ, ਵਹਿਣ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ।
ਸਲਾਈਡ 'ਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਚੱਕਰ ਵਾਂਗ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਝਾੜੂ ਨਾਲ ਸਪੈਗੇਟੀ ਨੂੰ ਜਗਲ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਰਬੜ ਸੜਕ 'ਤੇ ਡਿੱਗਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI 🧭
ਇਹ ਸੁੰਦਰ ਸਲਾਈਡ ਡੈੱਕਾਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਅਸਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਫਰੇਮਵਰਕ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ:
-
NIST AI RMF ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ [1] ਰਾਹੀਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ, ਮਾਪਣ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
-
OECD ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਇੱਕ ਕੰਪਾਸ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਵਿਆਪਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਗਠਨ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ [2]।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਇਹਨਾਂ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰਾਂ 'ਤੇ ਮੈਪ ਕੀਤੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਚੈੱਕਲਿਸਟਾਂ (ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਲੂਪ ਗੇਟ) ਵੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜੋ ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦੇ: ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸ਼ੀਟਾਂ 📝
ਦੋ ਕਾਗਜ਼ੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ ਕਰੋਗੇ:
-
ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ → ਇਰਾਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਰਤੋਂ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੰਦਰਭ, ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸਪੈਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਤਪਾਦ/ਕਾਨੂੰਨੀ ਲੋਕ ਵੀ ਇਸਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਣ [3]।
-
ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾਸ਼ੀਟਾਂ → ਦੱਸਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿਉਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਪੱਖਪਾਤ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਨਾਮ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ [4]।
ਭਵਿੱਖ - ਤੁਸੀਂ (ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਸਾਥੀ) ਚੁੱਪਚਾਪ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਲਈ ਵਧਾਈ ਦੇਵੋਗੇ।
ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਓ: ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ, ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ 🧹📦
ਡਾਟਾ ਬੇਕਾਬੂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਮਾਰਟ ਏਆਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਾਂਚਾਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਰੀਵਾਈਂਡ ਕਰ ਸਕੋ।
-
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ → ਸਕੀਮਾ, ਰੇਂਜਾਂ, ਤਾਜ਼ਗੀ ਨੂੰ ਕੋਡੀਫਾਈ ਕਰੋ; ਆਪਣੇ ਆਪ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
-
ਵਰਜਨਿੰਗ → ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ Git ਕਮਿਟਸ ਨਾਲ ਲਾਈਨ ਅੱਪ ਕਰੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਬਦਲਾਅ ਲੌਗ ਹੋਵੇ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕੋ।
ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਉਦਾਹਰਣ: ਇੱਕ ਰਿਟੇਲਰ ਨੇ ਸਪਲਾਇਰ ਫੀਡਾਂ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕੀਮਾ ਚੈੱਕ ਇਨ ਕੀਤਾ। ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਸ ਸਿੰਗਲ ਟ੍ਰਿਪਵਾਇਰ ਨੇ recall@k ਵਿੱਚ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਗਿਰਾਵਟ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦਿੱਤਾ।
ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਣਾ: ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ 🚢
prod ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਚਲਾਉਣਾ ਸਿਰਫ਼ model.fit() । ਇੱਥੇ ਟੂਲਬੈਲਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
-
ਇਕਸਾਰ ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਲਈ ਡੌਕਰ
-
ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਸਕੇਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੋਲਆਉਟ ਲਈ ਕੁਬਰਨੇਟਸ
-
ਕੈਨਰੀਆਂ, ਏ/ਬੀ ਸਪਲਿਟਸ, ਆਊਟਲੇਅਰ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਐਮਐਲਓਪੀਐਸ ਫਰੇਮਵਰਕ
ਪਰਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇਹ ਸਿਹਤ ਜਾਂਚਾਂ, ਟਰੇਸਿੰਗ, CPU ਬਨਾਮ GPU ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ, ਟਾਈਮਆਉਟ ਟਿਊਨਿੰਗ ਹੈ। ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਨਹੀਂ, ਬਿਲਕੁਲ ਜ਼ਰੂਰੀ।
ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ: GenAI ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ RAG 🧠📚
ਜਨਰੇਟਿਵ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੋੜ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ - ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ।
-
ਏਮਬੈਡਿੰਗ + ਸਪੀਡ 'ਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਲੁੱਕਅੱਪ ਲਈ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ।
-
ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ।
ਚੰਕਿੰਗ, ਰੀ-ਰੈਂਕਿੰਗ, ਈਵਲ ਵਿੱਚ ਵਿਕਲਪ - ਇਹ ਛੋਟੀਆਂ ਕਾਲਾਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਔਖਾ ਚੈਟਬੋਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟ।
ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਔਜ਼ਾਰ: ਸਟੈਕ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ 🧰
ਕਲਾਸਿਕ ML ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਾਮਾਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਿਸ਼ਰਤ ਬੈਗ:
-
ਫਰੇਮਵਰਕ: ਪਾਈਟੋਰਚ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ, ਸਾਇਕਿਟ-ਲਰਨ।
-
ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ: ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਹਵਾ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਹ, ਆਦਿ।
-
ਉਤਪਾਦਨ: ਡੌਕਰ, K8s, ਸਰਵਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ।
-
ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ: ਡ੍ਰਿਫਟ ਮਾਨੀਟਰ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਟਰੈਕਰ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਜਾਂਚ।
ਕੋਈ ਵੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ । ਚਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੌਰਾਨ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਤਰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਨਾ ਕੁਝ ਜਾਣਨਾ ਹੋਵੇ।
ਟੂਲਸ ਟੇਬਲ: ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ 🧪
| ਔਜ਼ਾਰ | ਦਰਸ਼ਕ | ਕੀਮਤ | ਇਹ ਕਿਉਂ ਸੌਖਾ ਹੈ? |
|---|---|---|---|
| ਪਾਈਟੋਰਚ | ਖੋਜਕਰਤਾ, ਇੰਜੀਨੀਅਰ | ਓਪਨ ਸੋਰਸ | ਲਚਕਦਾਰ, ਪਾਈਥੌਨਿਕ, ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਈਚਾਰਾ, ਕਸਟਮ ਜਾਲ। |
| ਟੈਂਸਰਫਲੋ | ਉਤਪਾਦ-ਝੁਕਾਅ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ | ਓਪਨ ਸੋਰਸ | ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਡੂੰਘਾਈ, ਟੀਐਫ ਸਰਵਿੰਗ ਅਤੇ ਡਿਪਲਾਇ ਲਈ ਲਾਈਟ। |
| ਵਿਗਿਆਨ-ਸਿੱਖੋ | ਕਲਾਸਿਕ ML ਵਰਤੋਂਕਾਰ | ਓਪਨ ਸੋਰਸ | ਵਧੀਆ ਬੇਸਲਾਈਨ, ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ API, ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬੇਕ ਇਨ। |
| ਐਮਐਲਫਲੋ | ਕਈ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ | ਓਪਨ ਸੋਰਸ | ਦੌੜਾਂ, ਮਾਡਲਾਂ, ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। |
| ਹਵਾ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਹ | ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕ | ਓਪਨ ਸੋਰਸ | ਡੀਏਜੀ, ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਕਾਫ਼ੀ ਵਧੀਆ ਹੈ। |
| ਡੌਕਰ | ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹਰ ਕੋਈ | ਮੁਫ਼ਤ ਕੋਰ | ਉਹੀ ਵਾਤਾਵਰਣ (ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ)। ਘੱਟ "ਸਿਰਫ਼ ਮੇਰੇ ਲੈਪਟਾਪ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਲੜਾਈਆਂ। |
| ਕੁਬਰਨੇਟਸ | ਇਨਫਰਾ-ਹੈਵੀ ਟੀਮਾਂ | ਓਪਨ ਸੋਰਸ | ਆਟੋਸਕੇਲਿੰਗ, ਰੋਲਆਉਟ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਗ੍ਰੇਡ ਮਾਸਪੇਸ਼ੀ। |
| K8s 'ਤੇ ਸੇਵਾ ਨਿਭਾ ਰਹੀ ਮਾਡਲ | K8s ਮਾਡਲ ਉਪਭੋਗਤਾ | ਓਪਨ ਸੋਰਸ | ਸਟੈਂਡਰਡ ਸਰਵਿੰਗ, ਡ੍ਰਿਫਟ ਹੁੱਕ, ਸਕੇਲੇਬਲ। |
| ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ | ਆਰਏਜੀ ਬਿਲਡਰ | ਓਪਨ ਸੋਰਸ | ਤੇਜ਼ ਸਮਾਨਤਾ, GPU-ਅਨੁਕੂਲ। |
| ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ | ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਆਰਏਜੀ ਟੀਮਾਂ | ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਟੀਅਰ | ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਸੂਚਕਾਂਕ, ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ। |
ਹਾਂ, ਵਾਕਾਂਸ਼ ਅਸਮਾਨ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਔਜ਼ਾਰ ਚੋਣਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬੇ ਬਿਨਾਂ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ 📏
ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸੰਦਰਭ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
-
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਗੁਣਵੱਤਾ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਯਾਦ, F1, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ।
-
ਸਿਸਟਮ + ਉਪਭੋਗਤਾ: ਲੇਟੈਂਸੀ, p95/p99, ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਿਫਟ, ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਦਰਾਂ।
-
ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਸੂਚਕ: ਸਮਾਨਤਾ, ਵੱਖਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵ - ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ [1][2]।
ਸਤਹੀ ਵਪਾਰ ਲਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲੋ।
ਸਹਿਯੋਗ ਦੇ ਨਮੂਨੇ: ਇਹ ਇੱਕ ਟੀਮ ਖੇਡ ਹੈ 🧑🤝🧑
ਏਆਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੌਰਾਹੇ 'ਤੇ ਬੈਠਦੇ ਹਨ:
-
ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਲੋਕੋ (ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਗਾਰਡਰੇਲ)।
-
ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ (ਸਰੋਤ, ਸਕੀਮਾ, SLA)।
-
ਸੁਰੱਖਿਆ/ਕਾਨੂੰਨੀ (ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਪਾਲਣਾ)।
-
ਡਿਜ਼ਾਈਨ/ਖੋਜ (ਉਪਭੋਗਤਾ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ GenAI ਲਈ)।
-
ਓਪਸ/ਐਸਆਰਈ (ਅਪਟਾਈਮ ਅਤੇ ਫਾਇਰ ਡ੍ਰਿਲਸ)।
ਲਿਖਤਾਂ ਨਾਲ ਭਰੇ ਵ੍ਹਾਈਟਬੋਰਡਾਂ ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਗਰਮਾ-ਗਰਮ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਬਹਿਸਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰੋ - ਇਹ ਸਿਹਤਮੰਦ ਹੈ।
ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ: ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ੇ ਦੀ ਦਲਦਲ 🧨
ML ਸਿਸਟਮ ਲੁਕਵੇਂ ਕਰਜ਼ੇ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਉਲਝੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ, ਨਾਜ਼ੁਕ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ, ਭੁੱਲੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਗੂੰਦ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ। ਦਲਦਲ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਗਾਰਡਰੇਲ - ਡੇਟਾ ਟੈਸਟ, ਟਾਈਪ ਕੀਤੇ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ, ਰੋਲਬੈਕ - ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। [5]
ਸਵੱਛਤਾ-ਰੱਖਿਅਕ: ਅਭਿਆਸ ਜੋ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ 📚
-
ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ। ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਬਤ ਕਰੋ ਕਿ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।
-
MLOps ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ। ਡੇਟਾ/ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ CI, ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ CD, ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ CT।
-
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਚੈੱਕਲਿਸਟਾਂ। ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸ਼ੀਟਾਂ [1][3][4] ਵਰਗੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
ਤੁਰੰਤ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ: ਇੱਕ ਵਾਕ ਦਾ ਜਵਾਬ 🥡
ਏਆਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਪਯੋਗੀ, ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ, ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਯੋਗ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ - ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਪਾਰ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਹਨੇਰੇ ਵਿੱਚ ਨਾ ਰਹੇ।
TL;DR 🎯
-
ਉਹ ਫਜ਼ੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ → ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਰਕ, ਮਾਡਲਿੰਗ, ਐਮਐਲਓਪੀ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਰਾਹੀਂ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
-
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਰਲ ਰੱਖੋ, ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਮਾਪੋ, ਅਤੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ।
-
ਉਤਪਾਦਨ AI = ਪਾਈਪਲਾਈਨ + ਸਿਧਾਂਤ (CI/CD/CT, ਜਿੱਥੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਜੋਖਮ ਵਾਲੀ ਸੋਚ)।
-
ਔਜ਼ਾਰ ਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਔਜ਼ਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਉਹੀ ਵਰਤੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰੇਲਗੱਡੀ → ਟਰੈਕ → ਸੇਵਾ → ਨਿਰੀਖਣ ਰਾਹੀਂ ਲੰਘਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹਵਾਲੇ ਲਿੰਕ
-
NIST AI RMF (1.0). ਲਿੰਕ
-
OECD AI ਸਿਧਾਂਤ। ਲਿੰਕ
-
ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ (ਮਿਸ਼ੇਲ ਅਤੇ ਹੋਰ, 2019)। ਲਿੰਕ
-
ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾਸ਼ੀਟਾਂ (ਗੇਬਰੂ ਐਟ ਅਲ., 2018/2021)। ਲਿੰਕ
-
ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ਾ (ਸਕੂਲੀ ਅਤੇ ਹੋਰ, 2015)। ਲਿੰਕ