ਏਆਈ ਲਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਕੀ ਹੈ?

ਏਆਈ ਲਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਕੀ ਹੈ?

ਇੱਕ ਠੋਸ ਢਾਂਚਾ ਉਸ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦੱਸਾਂਗੇ ਕਿ AI ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਢਾਂਚਾ ਕੀ ਹੈ , ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰ ਪੰਜ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਸੋਚੇ ਸਮਝੇ ਇੱਕ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕੌਫੀ ਲਓ; ਟੈਬਸ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਰੱਖੋ। ☕️

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

🔗 ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਬਨਾਮ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿਚਕਾਰ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।

🔗 ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ AI ਕੀ ਹੈ?
ਜਾਣੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ AI ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

🔗 ਹਿਊਮਨਾਈਡ ਰੋਬੋਟ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਏਆਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਵਰਗੇ ਰੋਬੋਟਾਂ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

🔗 ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹੈ?
ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਏਆਈ ਲਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਕੀ ਹੈ? ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ 🧩

ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਰਨਟਾਈਮ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ, ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਕਨਵੈਨਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਬੰਡਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਂ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਰਾਏਸ਼ੁਦਾ ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ ਵਜੋਂ ਸੋਚੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:

  • ਟੈਂਸਰਾਂ, ਲੇਅਰਾਂ, ਐਸਟੀਮੇਟਰਾਂ, ਜਾਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਲਈ ਕੋਰ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ

  • ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਗਣਿਤ ਕਰਨਲ

  • ਡਾਟਾ ਇਨਪੁੱਟ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਉਪਯੋਗਤਾਵਾਂ

  • ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਤੇ ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ

  • GPU ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਰਗੇ ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟਰਾਪ ਕਰੋ

  • ਪੈਕੇਜਿੰਗ, ਸਰਵਿੰਗ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਟਰੈਕਿੰਗ

ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਇੱਕ ਟੂਲਕਿੱਟ ਹੈ, ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਇੱਕ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਹੈ - ਰੋਸ਼ਨੀ, ਬੈਂਚਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਮੇਕਰ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਦਿਖਾਵਾ ਕਰੋਗੇ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ... ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। 🔧

"AI ਲਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਕੀ ਹੈ" ਦੇ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਵਾਕੰਸ਼ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਦੇਖੋਗੇ । ਇਹ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਪੁੱਛਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਹ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਦੋਂ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਟੂਲਿੰਗ ਦੇ ਭੁਲੇਖੇ ਵਿੱਚ ਗੁਆਚ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

 

ਏਆਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਫਰੇਮਵਰਕ

AI ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ? ✅

ਜੇ ਮੈਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਤਾਂ ਇਹ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ:

  • ਉਤਪਾਦਕ ਐਰਗੋਨੋਮਿਕਸ - ਸਾਫ਼ API, ਸਹੀ ਡਿਫਾਲਟ, ਮਦਦਗਾਰ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹੇ

  • ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ - ਤੇਜ਼ ਕਰਨਲ, ਮਿਸ਼ਰਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਗ੍ਰਾਫ ਸੰਕਲਨ ਜਾਂ JIT ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ

  • ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਡੂੰਘਾਈ - ਮਾਡਲ ਹੱਬ, ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ, ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਜ਼ਨ, ਏਕੀਕਰਨ

  • ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ - ONNX, ਮੋਬਾਈਲ ਜਾਂ ਐਜ ਰਨਟਾਈਮ, ਕੰਟੇਨਰ ਦੋਸਤਾਨਾ ਵਰਗੇ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਰਗ

  • ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ - ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਲੌਗਿੰਗ, ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ, ਪ੍ਰਯੋਗ ਟਰੈਕਿੰਗ

  • ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ - ਮਲਟੀ-ਜੀਪੀਯੂ, ਵੰਡੀ ਗਈ ਸਿਖਲਾਈ, ਇਲਾਸਟਿਕ ਸਰਵਿੰਗ

  • ਸ਼ਾਸਨ - ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਸੰਸਕਰਣ, ਵੰਸ਼, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਭੂਤ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ

  • ਭਾਈਚਾਰਾ ਅਤੇ ਲੰਬੀ ਉਮਰ - ਸਰਗਰਮ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਕਰਨ ਵਾਲੇ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਗੋਦ ਲੈਣ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰੋਡਮੈਪ

ਜਦੋਂ ਉਹ ਟੁਕੜੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਗਲੂ ਕੋਡ ਲਿਖਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਸਲ AI ਕਰਦੇ ਹੋ। ਗੱਲ ਕੀ ਹੈ। 🙂

ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਟਕਰਾਓਗੇ 🗺️

ਹਰ ਢਾਂਚਾ ਸਭ ਕੁਝ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੋਚੋ:

  • ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ : ਟੈਂਸਰ ਓਪਸ, ਆਟੋਡਿਫ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਸ

    • ਪਾਈਟੋਰਚ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ, ਜੇਏਐਕਸ

  • ਕਲਾਸਿਕ ML ਫਰੇਮਵਰਕ : ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਫੀਚਰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ, ਐਸਟੀਮੇਟਰ

    • ਵਿਗਿਆਨ-ਸਿੱਖੋ, XGBoost

  • ਮਾਡਲ ਹੱਬ ਅਤੇ NLP ਸਟੈਕ : ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ, ਟੋਕਨਾਈਜ਼ਰ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ

    • ਜੱਫੀ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰੇ ਵਾਲੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ

  • ਸਰਵਿੰਗ ਅਤੇ ਇਨਫਰੈਂਸ ਰਨਟਾਈਮ : ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਤੈਨਾਤੀ

    • ONNX ਰਨਟਾਈਮ, NVIDIA ਟ੍ਰਾਈਟਨ ਇਨਫਰੈਂਸ ਸਰਵਰ, ਰੇ ਸਰਵ

  • ਐਮਐਲਓਪੀਐਸ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ : ਟਰੈਕਿੰਗ, ਪੈਕੇਜਿੰਗ, ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਐਮਐਲ ਲਈ ਸੀਆਈ

    • ਐਮਐਲਫਲੋ, ਕਿਊਬਫਲੋ, ਅਪਾਚੇ ਏਅਰਫਲੋ, ਪ੍ਰੀਫੈਕਟ, ਡੀਵੀਸੀ

  • ਐਜ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ : ਛੋਟੇ ਪੈਰਾਂ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ, ਹਾਰਡਵੇਅਰ-ਅਨੁਕੂਲ

    • ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਲਾਈਟ, ਕੋਰ ਐਮਐਲ

  • ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਢਾਂਚੇ : ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਕੋਡ ਨਹੀਂ

    • NIST AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚਾ

ਹਰ ਟੀਮ ਲਈ ਕੋਈ ਇੱਕ ਸਟੈਕ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਬੈਠਦਾ। ਕੋਈ ਗੱਲ ਨਹੀਂ।

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ 📊

ਛੋਟੀਆਂ-ਛੋਟੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਗੜਬੜ ਵਾਲੀ ਹੈ। ਕੀਮਤਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੁੱਖ ਟੁਕੜੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹਨ।

ਟੂਲ / ਸਟੈਕ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੀਮਤੀ ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਪਾਈਟੋਰਚ ਖੋਜਕਰਤਾ, ਪਾਈਥੋਨਿਕ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਕੁਦਰਤੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਭਾਈਚਾਰਾ। 🙂
ਟੈਂਸਰਫਲੋ + ਕੇਰਾਸ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ, ਕਰਾਸ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਮੋਡ, ਟੀਐਫ ਸਰਵਿੰਗ, ਟੀਐਫ ਲਾਈਟ, ਠੋਸ ਟੂਲਿੰਗ।
ਜੈਕਸ ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ, ਫੰਕਸ਼ਨ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ ਓਪਨ ਸੋਰਸ XLA ਸੰਕਲਨ, ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਗਣਿਤ-ਪਹਿਲਾ ਮਾਹੌਲ।
ਵਿਗਿਆਨ-ਸਿੱਖੋ ਕਲਾਸਿਕ ML, ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਨੁਮਾਨਕ API ਸਿਰਫ਼ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦੇ ਹਨ।
XGBoostName ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ, ਜੇਤੂ ਬੇਸਲਾਈਨਾਂ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਨਿਯਮਤ ਬੂਸਟਿੰਗ ਜੋ ਅਕਸਰ ਜਿੱਤ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜੱਫੀ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰੇ ਵਾਲੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਹੱਬ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ NLP, ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, ਪ੍ਰਸਾਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ + ਟੋਕਨਾਈਜ਼ਰ + ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਵਾਹ।
ONNX ਰਨਟਾਈਮ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ, ਮਿਸ਼ਰਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਇੱਕ ਵਾਰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰੋ, ਕਈ ਬੈਕਐਂਡਾਂ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲਾਓ। [4]
ਐਮਐਲਫਲੋ ਪ੍ਰਯੋਗ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ, ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ, ਸਧਾਰਨ API।
ਰੇ + ਰੇ ਸਰਵ ਵੰਡੀ ਗਈ ਸਿਖਲਾਈ + ਸੇਵਾ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪਾਈਥਨ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਬੈਚਿੰਗ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਐਨਵੀਆਈਡੀਆ ਟ੍ਰਾਈਟਨ ਹਾਈ-ਥਰੂਪੁੱਟ ਅਨੁਮਾਨ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਮਲਟੀ-ਫਰੇਮਵਰਕ, ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਬੈਚਿੰਗ, GPU।
ਕਿਊਬਫਲੋ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਐਮਐਲ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਓਪਨ ਸੋਰਸ K8s 'ਤੇ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਸਿਰੇ ਤੱਕ, ਕਈ ਵਾਰ ਬੇਚੈਨ ਪਰ ਮਜ਼ਬੂਤ।
ਹਵਾ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਜਾਂ ਪ੍ਰੀਫੈਕਟ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ, ਮੁੜ-ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ, ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ। ਠੀਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ-ਲਾਈਨ ਜਵਾਬ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ: ਖੋਜ ਲਈ PyTorch, ਲੰਬੀ ਦੂਰੀ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ TensorFlow, ਟੇਬੂਲਰ ਲਈ scikit-learn, ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ ਲਈ ONNX Runtime, ਟਰੈਕਿੰਗ ਲਈ MLflow। ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਮੈਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪਿੱਛੇ ਹਟ ਜਾਵਾਂਗਾ।

ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਹੇਠਾਂ: ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਗਣਿਤ ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ ⚙️

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਤਿੰਨ ਵੱਡੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ:

  1. ਟੈਂਸਰ - ਡਿਵਾਈਸ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ।

  2. ਆਟੋਡਿਫ - ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਰਿਵਰਸ-ਮੋਡ ਵਿਭਿੰਨਤਾ।

  3. ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀ - ਏਗਰ ਮੋਡ ਬਨਾਮ ਗ੍ਰਾਫਡ ਮੋਡ ਬਨਾਮ JIT ਕੰਪਾਈਲੇਸ਼ਨ।

  • PyTorch ਡਿਫੌਲਟ ਤੌਰ 'ਤੇ eager ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ torch.compile ਤਾਂ ਜੋ ਓਪਸ ਨੂੰ ਫਿਊਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕੋਡ ਬਦਲਾਵਾਂ ਨਾਲ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। [1]

  • TensorFlow ਡਿਫਾਲਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਤਸੁਕਤਾ ਨਾਲ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ tf.function ਦੀ , ਜੋ ਕਿ SavedModel ਨਿਰਯਾਤ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। [2]

  • JAX jit , grad , vmap , ਅਤੇ pmap ਵਰਗੇ ਕੰਪੋਜ਼ੇਬਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਝੁਕਦਾ ਹੈ , ਪ੍ਰਵੇਗ ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਲਈ XLA ਰਾਹੀਂ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। [3]

ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ: ਕਰਨਲ, ਫਿਊਜ਼ਨ, ਮੈਮੋਰੀ ਲੇਆਉਟ, ਮਿਸ਼ਰਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ। ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ - ਸਿਰਫ਼ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਜੋ ਜਾਦੂਈ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ✨

ਸਿਖਲਾਈ ਬਨਾਮ ਅਨੁਮਾਨ: ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਡਾਂ 🏃♀️🏁

  • ਸਿਖਲਾਈ ਥਰੂਪੁੱਟ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਚੰਗੀ ਵਰਤੋਂ, ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਕੇਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਵੰਡੀਆਂ ਗਈਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।

  • ਇਨਫਰੈਂਸ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਲਾਗਤ, ਅਤੇ ਸਮਕਾਲੀਨਤਾ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਬੈਚਿੰਗ, ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਓਪਰੇਟਰ ਫਿਊਜ਼ਨ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।

ਇੱਥੇ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ:

  • ONNX ਇੱਕ ਆਮ ਮਾਡਲ ਐਕਸਚੇਂਜ ਫਾਰਮੈਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ; ONNX ਰਨਟਾਈਮ CPUs, GPUs, ਅਤੇ ਹੋਰ ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਤੋਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਉਤਪਾਦਨ ਸਟੈਕਾਂ ਲਈ ਭਾਸ਼ਾ ਬਾਈਡਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। [4]

ਕੁਆਂਟਾਇਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਪ੍ਰੂਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਅਕਸਰ ਵੱਡੀਆਂ ਜਿੱਤਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਈ ਵਾਰ ਹਾਸੋਹੀਣੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ - ਜੋ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਰਗਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ। 😉

ਐਮਐਲਓਪੀਐਸ ਪਿੰਡ: ਮੁੱਖ ਢਾਂਚੇ ਤੋਂ ਪਰੇ 🏗️

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਪਿਊਟ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਵੀ ਇੱਕ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਚਾ ਸਕੇਗਾ। ਤੁਸੀਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਹ ਚਾਹੋਗੇ:

  • ਪ੍ਰਯੋਗ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਰਜਿਸਟਰੀ : ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰਨ ਲਈ MLflow ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ; ਰਜਿਸਟਰੀ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਚਾਰ ਕਰੋ

  • ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ : ਕੁਬਰਨੇਟਸ 'ਤੇ ਕੁਬਰਨੇਟਸ, ਜਾਂ ਏਅਰਫਲੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਫੈਕਟ ਵਰਗੇ ਜਨਰਲਿਸਟ

  • ਡਾਟਾ ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ : DVC ਕੋਡ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਰਜ਼ਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

  • ਕੰਟੇਨਰ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ : ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ, ਸਕੇਲੇਬਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਡੌਕਰ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਕੁਬਰਨੇਟਸ

  • ਮਾਡਲ ਹੱਬ : ਪ੍ਰੀਟ੍ਰੇਨ-ਫਿਰ-ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਗ੍ਰੀਨਫੀਲਡ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ

  • ਨਿਗਰਾਨੀ : ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ 'ਤੇ ਆਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਡ੍ਰਿਫਟ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚਾਂ

ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਫੀਲਡ ਕਿੱਸਾ: ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਟੀਮ ਹਰ ਰੋਜ਼ "ਇੱਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰਯੋਗ" ਚਾਹੁੰਦੀ ਸੀ, ਫਿਰ ਯਾਦ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਸਕਿਆ ਕਿ ਕਿਸ ਰਨ ਨੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ MLflow ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ "ਸਿਰਫ਼ ਰਜਿਸਟਰੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰਚਾਰ ਕਰੋ" ਨਿਯਮ ਜੋੜਿਆ। ਅਚਾਨਕ, ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸਨ, ਪੁਰਾਤੱਤਵ ਵਿਗਿਆਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ। ਪੈਟਰਨ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ: ਆਪਣੇ ਵਿਕਲਪ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਰੱਖੋ 🔁

ਲਾਕ-ਇਨ ਚੁੱਪ-ਚਾਪ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ:

  • ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਰਗ : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • ਰਨਟਾਈਮ ਲਚਕਤਾ : ONNX ਰਨਟਾਈਮ, TF ਲਾਈਟ, ਮੋਬਾਈਲ ਜਾਂ ਐਜ ਲਈ ਕੋਰ ML

  • ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ : ਡੌਕਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਬਿਲਡ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ

  • ਸੇਵਾ ਨਿਰਪੱਖਤਾ : PyTorch, TensorFlow, ਅਤੇ ONNX ਨੂੰ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਹੋਸਟ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਸਰਵਿੰਗ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਜਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਡਿਵਾਈਸ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਪਰੇਸ਼ਾਨੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣਾ ਨਹੀਂ।

ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪ੍ਰਵੇਗ ਅਤੇ ਪੈਮਾਨਾ: ਹੰਝੂਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਸਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਓ ⚡️

  • ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਲਾਂ (cuDNN ਸੋਚੋ) ਦੇ ਕਾਰਨ GPU

  • ਵੰਡੀ ਗਈ ਸਿਖਲਾਈ ਉਦੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ GPU ਜਾਰੀ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦਾ: ਡੇਟਾ ਸਮਾਨਤਾ, ਮਾਡਲ ਸਮਾਨਤਾ, ਸ਼ਾਰਡਡ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ।

  • ਮਿਸ਼ਰਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਕਈ ਵਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਕੋਡ ਉਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਲਿਖਿਆ: ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕਰੋ। ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ। 🧠

ਸ਼ਾਸਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਜੋਖਮ: ਸਿਰਫ਼ ਕਾਗਜ਼ੀ ਕਾਰਵਾਈ ਨਹੀਂ 🛡️

ਅਸਲ ਸੰਗਠਨਾਂ ਵਿੱਚ AI ਭੇਜਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ:

  • ਵੰਸ਼ : ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਵਰਜਨ ਲਾਈਵ ਹੈ

  • ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ : ਨਿਰਧਾਰਕ ਨਿਰਮਾਣ, ਪਿੰਨ ਕੀਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ, ਕਲਾਤਮਕ ਸਟੋਰ

  • ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ : ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਟੇਟਮੈਂਟ

  • ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ : NIST AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਮੈਪਿੰਗ, ਮਾਪ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਰੋਡਮੈਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। [5]

ਇਹ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਵੀ, ਇਹ ਉਲਝਣ ਵਾਲੇ ਆਊਟੇਜ ਅਤੇ ਅਜੀਬ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ।

ਕਿਵੇਂ ਚੋਣ ਕਰੀਏ: ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ 🧭

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਪੰਜ ਟੈਬਾਂ ਵੱਲ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਅਜ਼ਮਾਓ:

  1. ਮੁੱਖ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਟੀਮ ਪਿਛੋਕੜ

    • ਪਾਈਥਨ-ਪਹਿਲੀ ਖੋਜ ਟੀਮ: ਪਾਈਟੋਰਚ ਜਾਂ ਜੇਏਐਕਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ

    • ਮਿਸ਼ਰਤ ਖੋਜ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ: ਕੇਰਸ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਾਜ਼ੀ ਹੈ

    • ਕਲਾਸਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਸਾਰਣੀ ਫੋਕਸ: ਵਿਗਿਆਨ-ਸਿੱਖਣ ਪਲੱਸ XGBoost

  2. ਤੈਨਾਤੀ ਟੀਚਾ

    • ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਕਲਾਉਡ ਅਨੁਮਾਨ: ONNX ਰਨਟਾਈਮ ਜਾਂ ਟ੍ਰਾਈਟਨ, ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ਡ

    • ਮੋਬਾਈਲ ਜਾਂ ਏਮਬੈਡਡ: TF ਲਾਈਟ ਜਾਂ ਕੋਰ ML

  3. ਸਕੇਲ ਲੋੜਾਂ

    • ਸਿੰਗਲ GPU ਜਾਂ ਵਰਕਸਟੇਸ਼ਨ: ਕੋਈ ਵੀ ਵੱਡਾ DL ਫਰੇਮਵਰਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ

    • ਵੰਡੀ ਗਈ ਸਿਖਲਾਈ: ਬਿਲਟ-ਇਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਜਾਂ ਰੇ ਟ੍ਰੇਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ

  4. MLOps ਪਰਿਪੱਕਤਾ

    • ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਿਨ: ਟਰੈਕਿੰਗ ਲਈ MLflow, ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਲਈ ਡੌਕਰ ਚਿੱਤਰ

    • ਵਧ ਰਹੀ ਟੀਮ: ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਲਈ ਕਿਊਬਫਲੋ ਜਾਂ ਏਅਰਫਲੋ/ਪ੍ਰੀਫੈਕਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ

  5. ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ ਲੋੜ

    • ONNX ਨਿਰਯਾਤ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ ਸਰਵਿੰਗ ਲੇਅਰ ਲਈ ਯੋਜਨਾ

  6. ਜੋਖਮ ਸਥਿਤੀ

    • NIST ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵੰਸ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਵੋ, ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ [5]

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਵਾਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਲਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਕੀ ਹੈ , ਤਾਂ ਇਹ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਬੋਰਿੰਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਬੋਰਿੰਗ ਚੰਗੀ ਹੈ।

ਆਮ ਗੱਲਾਂ ਅਤੇ ਹਲਕੇ ਮਿੱਥ 😬

  • ਮਿੱਥ: ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਸਾਰਿਆਂ 'ਤੇ ਰਾਜ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਕੀਕਤ: ਤੁਸੀਂ ਮਿਕਸ ਐਂਡ ਮੇਲ ਕਰੋਗੇ। ਇਹ ਸਿਹਤਮੰਦ ਹੈ।

  • ਮਿੱਥ: ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਗਤੀ ਸਭ ਕੁਝ ਹੈ। ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਕਸਰ ਵਧੇਰੇ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।

  • ਸਮਝੋ: ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਭੁੱਲ ਜਾਣਾ। ਮਾੜਾ ਇਨਪੁੱਟ ਚੰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡੁੱਬਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਲੋਡਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

  • ਸਮਝੋ: ਪ੍ਰਯੋਗ ਟਰੈਕਿੰਗ ਛੱਡਣਾ। ਤੁਸੀਂ ਭੁੱਲ ਜਾਓਗੇ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਦੌੜ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੀ। ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ - ਤੁਸੀਂ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਹੋਵੋਗੇ।

  • ਮਿੱਥ: ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹੈ। ਕਸਟਮ ਓਪਸ 'ਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਨਿਰਯਾਤ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਲਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

  • ਸਮਝ ਆ ਗਿਆ: ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ MLOs ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਸਨੂੰ ਸਰਲ ਰੱਖੋ, ਫਿਰ ਦਰਦ ਹੋਣ 'ਤੇ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

  • ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਗਲਤ ਰੂਪਕ : ਆਪਣੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਲਈ ਸਾਈਕਲ ਹੈਲਮੇਟ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ। ਸਟਾਈਲਿਸ਼ ਨਹੀਂ? ਸ਼ਾਇਦ। ਪਰ ਜਦੋਂ ਫੁੱਟਪਾਥ ਹੈਲੋ ਕਹੇਗਾ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰੋਗੇ।

ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਾਰੇ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ ❓

ਸਵਾਲ: ਕੀ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

  • ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ : ਖਾਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹੋ।

  • ਫਰੇਮਵਰਕ : ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪਲੱਗ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ।

  • ਪਲੇਟਫਾਰਮ : ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ, UX, ਬਿਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਾਲਾ ਵਿਸ਼ਾਲ ਵਾਤਾਵਰਣ।

ਸਵਾਲ: ਕੀ ਮੈਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਢਾਂਚੇ ਦੇ AI ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?

ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਾਂ। ਵਿਵਹਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਇੱਕ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ਲਈ ਆਪਣਾ ਕੰਪਾਈਲਰ ਲਿਖਣ ਵਰਗਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਕਿਉਂ?

ਸਵਾਲ: ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਢਾਂਚੇ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?

ਅਕਸਰ ਹਾਂ। PyTorch ਜਾਂ TensorFlow ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰੋ, ONNX ਨੂੰ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰੋ, Triton ਜਾਂ ONNX ਰਨਟਾਈਮ ਨਾਲ ਸੇਵਾ ਕਰੋ। ਸੀਮ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਉੱਥੇ ਹਨ। [4]

ਸਵਾਲ: ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਕਿੱਥੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ?

ਜੋਖਮ ਅਭਿਆਸਾਂ ਲਈ NIST ਦਾ AI RMF; ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਲਈ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼; ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ML ਗਾਈਡ ਮਦਦਗਾਰ ਕਰਾਸ-ਚੈੱਕ ਹਨ। [5]

ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਲਈ ਮੁੱਖ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਸੰਖੇਪ 📌

ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਲਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਕੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਖੋਜ ਕੋਡ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਤੈਨਾਤੀਯੋਗ ਚੀਜ਼ ਵਿਚਕਾਰ ਬਿੰਦੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਤਾਂ, AI ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਕੀ ਹੈ ? ਇਹ ਕੰਪਿਊਟ, ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਪਰੰਪਰਾਵਾਂ ਦਾ ਕਿਉਰੇਟਿਡ ਬੰਡਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਖੇਡਦੇ ਹੋਏ, ਘੱਟ ਹੈਰਾਨੀਆਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉੱਥੇ, ਇਹ ਤਿੰਨ ਵਾਰ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ। 😅

ਅੰਤਿਮ ਟਿੱਪਣੀਆਂ - ਬਹੁਤ ਦੇਰ ਹੋ ਗਈ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਿਆ 🧠➡️🚀

  • ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰਾਏਬੱਧ ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਟੈਂਸਰ, ਆਟੋਡਿਫ, ਸਿਖਲਾਈ, ਤੈਨਾਤੀ, ਅਤੇ ਟੂਲਿੰਗ।

  • ਭਾਸ਼ਾ, ਤੈਨਾਤੀ ਟੀਚੇ, ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਡੂੰਘਾਈ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣੋ।

  • ਸਟੈਕਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰੋ: ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ PyTorch ਜਾਂ TensorFlow, ਸੇਵਾ ਲਈ ONNX Runtime ਜਾਂ Triton, ਟਰੈਕ ਲਈ MLflow, ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਟ ਲਈ Airflow ਜਾਂ Prefect। [1][2][4]

  • ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਹੀ ਅਪਣਾਓ। [5]

  • ਅਤੇ ਹਾਂ, ਬੋਰਿੰਗ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਓ। ਬੋਰਿੰਗ ਸਥਿਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਜਹਾਜ਼।

ਚੰਗੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਦੂਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੋੜਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਘੱਟ ਓਪਸ-ਮੋਮੈਂਟਾਂ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕੇ। 🚢

ਹਵਾਲੇ

[1] ਪਾਈਟੋਰਚ - torch.compile (ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼) ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

[2] ਟੈਂਸਰਫਲੋ - tf.function ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ (ਅਧਿਕਾਰਤ ਗਾਈਡ): ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

[3] JAX - ਕੁਇੱਕਸਟਾਰਟ: JAX ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਣਾ ਹੈ (ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼): ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

[4] ONNX ਰਨਟਾਈਮ - ਇਨਫਰੈਂਸਿੰਗ ਲਈ ONNX ਰਨਟਾਈਮ (ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼): ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

[5] NIST - AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚਾ (AI RMF 1.0) : ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

ਅਧਿਕਾਰਤ AI ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੱਭੋ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ

ਬਲੌਗ ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਓ