Khung phần mềm cho AI là gì?

Khung phần mềm cho AI là gì?

Một khuôn khổ vững chắc sẽ biến sự hỗn loạn đó thành một quy trình làm việc hữu ích. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ giải thích khung phần mềm cho AI là gì , tại sao nó quan trọng và cách chọn một khung mà không cần phải đắn đo suy nghĩ. Hãy pha một tách cà phê và giữ cho máy tính luôn mở nhé. ☕️

Những bài viết bạn có thể muốn đọc sau bài này:

🔗 Học máy so với AI là gì?
Hiểu được sự khác biệt chính giữa hệ thống máy học và trí tuệ nhân tạo.

🔗 Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được là gì?
Tìm hiểu cách AI có thể giải thích giúp các mô hình phức tạp trở nên minh bạch và dễ hiểu.

🔗 Trí tuệ nhân tạo (AI) của robot hình người là gì?
Khám phá công nghệ AI hỗ trợ robot giống người và có hành vi tương tác.

🔗 Mạng nơ-ron trong trí tuệ nhân tạo là gì?
Khám phá cách mạng lưới nơ-ron mô phỏng bộ não con người để xử lý thông tin.

Khung phần mềm cho AI là gì? Câu trả lời ngắn gọn 🧩

Khung phần mềm cho AI là một tập hợp có cấu trúc các thư viện, thành phần thời gian chạy, công cụ và quy ước giúp bạn xây dựng, đào tạo, đánh giá và triển khai các mô hình học máy hoặc học sâu nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Nó không chỉ là một thư viện đơn lẻ. Hãy coi nó như một khung sườn ý kiến ​​cung cấp cho bạn:

  • Các khái niệm trừu tượng cốt lõi cho tenxơ, lớp, ước lượng hoặc đường ống

  • Phân biệt tự động và hạt nhân toán học được tối ưu hóa

  • Đường ống nhập dữ liệu và tiện ích tiền xử lý

  • Vòng lặp đào tạo, số liệu và điểm kiểm tra

  • Tương tác với các bộ tăng tốc như GPU và phần cứng chuyên dụng

  • Đóng gói, phục vụ và đôi khi theo dõi thử nghiệm

Nếu thư viện là một bộ công cụ thì khung công tác là một xưởng làm việc - với ánh sáng, ghế dài và máy dán nhãn mà bạn sẽ giả vờ như không cần đến... cho đến khi bạn cần. 🔧

Bạn sẽ thấy tôi lặp lại chính xác cụm từ "khung phần mềm cho AI là gì" vài lần. Điều này là cố ý, bởi vì đó là câu hỏi mà hầu hết mọi người thường gõ ra khi họ lạc lối trong mê cung công cụ.

 

Khung phần mềm AI

Điều gì tạo nên một khuôn khổ phần mềm tốt cho AI? ✅

Sau đây là danh sách ngắn tôi muốn có nếu tôi bắt đầu từ con số 0:

  • Công thái học hiệu quả - API sạch, mặc định hợp lý, thông báo lỗi hữu ích

  • Hiệu suất - hạt nhân nhanh, độ chính xác hỗn hợp, biên dịch đồ thị hoặc JIT khi cần thiết

  • Độ sâu hệ sinh thái - trung tâm mô hình, hướng dẫn, trọng số được đào tạo trước, tích hợp

  • Tính di động - các đường dẫn xuất như ONNX, thời gian chạy di động hoặc biên, tính thân thiện với container

  • Khả năng quan sát - số liệu, ghi nhật ký, lập hồ sơ, theo dõi thử nghiệm

  • Khả năng mở rộng - đa GPU, đào tạo phân tán, phục vụ linh hoạt

  • Quản trị - các tính năng bảo mật, quản lý phiên bản, dòng dõi và tài liệu không làm bạn thất vọng

  • Cộng đồng & tuổi thọ - người bảo trì tích cực, áp dụng thực tế, lộ trình đáng tin cậy

Khi những mảnh ghép đó khớp vào nhau, bạn sẽ viết ít mã lệnh hơn và thực hiện nhiều AI thực tế hơn. Đó mới là mục đích. 🙂

Các loại khung bạn sẽ gặp phải 🗺️

Không phải mọi khuôn khổ đều cố gắng làm mọi thứ. Hãy suy nghĩ theo từng danh mục:

  • Các khuôn khổ học sâu : tensor ops, autodiff, mạng nơ-ron

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Các khuôn khổ ML cổ điển : đường ống, chuyển đổi tính năng, trình ước tính

    • scikit-learn, XGBoost

  • Trung tâm mô hình & ngăn xếp NLP : mô hình được đào tạo trước, bộ phân tích cú pháp, tinh chỉnh

    • Transformers ôm mặt

  • Thời gian chạy phục vụ và suy luận : triển khai được tối ưu hóa

    • ONNX Runtime, NVIDIA Triton Inference Server, Ray Serve

  • MLOps & vòng đời : theo dõi, đóng gói, quy trình, CI cho ML

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Edge & di động : kích thước nhỏ, thân thiện với phần cứng

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • Khung quản trị và rủi ro : quy trình và kiểm soát, không phải mã

    • Khung quản lý rủi ro AI của NIST

Không có một bộ bài nào phù hợp với mọi đội. Điều đó không sao cả.

Bảng so sánh: các lựa chọn phổ biến trong nháy mắt 📊

Có một số điểm kỳ quặc nhỏ vì cuộc sống thực tế khá lộn xộn. Giá cả có thể thay đổi, nhưng nhiều phần cốt lõi là mã nguồn mở.

Công cụ / Ngăn xếp Tốt nhất cho Giá cả tương đối Lý do nó hiệu quả
PyTorch Các nhà nghiên cứu, nhà phát triển Pythonic Mã nguồn mở Biểu đồ động trông tự nhiên; cộng đồng lớn. 🙂
TensorFlow + Keras Sản xuất quy mô lớn, đa nền tảng Mã nguồn mở Chế độ đồ thị, TF Serving, TF Lite, công cụ chắc chắn.
JAX Người dùng có quyền lực, chức năng chuyển đổi Mã nguồn mở Tuyển tập XLA, giai điệu toán học trong trẻo.
scikit-learn ML cổ điển, dữ liệu dạng bảng Mã nguồn mở API đường ống, số liệu, ước tính chỉ cần nhấp chuột.
XGBoost Dữ liệu có cấu trúc, đường cơ sở chiến thắng Mã nguồn mở Tăng cường thường xuyên thường chỉ mang lại chiến thắng.
Transformers ôm mặt NLP, tầm nhìn, sự khuếch tán với quyền truy cập trung tâm Hầu hết là mở Các mô hình được đào tạo trước + trình phân tích mã thông báo + tài liệu, thật tuyệt vời.
Thời gian chạy ONNX Tính di động, khung hỗn hợp Mã nguồn mở Xuất một lần, chạy nhanh trên nhiều nền tảng. [4]
Luồng ML Theo dõi thí nghiệm, đóng gói Mã nguồn mở Khả năng tái tạo, đăng ký mô hình, API đơn giản.
Ray + Ray Serve Đào tạo phân tán + phục vụ Mã nguồn mở Điều chỉnh khối lượng công việc của Python; phục vụ xử lý hàng loạt nhỏ.
NVIDIA Triton Suy luận thông lượng cao Mã nguồn mở Đa khung, xử lý hàng loạt động, GPU.
Kubeflow Đường ống Kubernetes ML Mã nguồn mở Từ đầu đến cuối trên K8s, đôi khi cầu kỳ nhưng mạnh mẽ.
Luồng không khí hoặc Hoàn hảo Phối hợp xung quanh quá trình đào tạo của bạn Mã nguồn mở Lên lịch, thử lại, khả năng hiển thị. Hoạt động tốt.

Nếu bạn cần câu trả lời ngắn gọn: PyTorch cho nghiên cứu, TensorFlow cho sản xuất dài hạn, scikit-learn cho bảng tính, ONNX Runtime cho tính di động, MLflow cho theo dõi. Tôi sẽ quay lại sau nếu cần.

Dưới lớp vỏ bọc: cách các khuôn khổ thực sự chạy toán học của bạn ⚙️

Hầu hết các khuôn khổ học sâu đều xoay quanh ba điều lớn:

  1. Tensor - mảng đa chiều có quy tắc phát sóng và sắp xếp thiết bị.

  2. Autodiff - phép phân biệt chế độ ngược để tính toán độ dốc.

  3. Chiến lược thực hiện - chế độ háo hức so với chế độ đồ thị so với biên dịch JIT.

  • PyTorch mặc định thực thi nhanh và có thể biên dịch đồ thị bằng torch.compile để hợp nhất các hoạt động và tăng tốc mọi thứ với những thay đổi mã tối thiểu. [1]

  • TensorFlow chạy háo hức theo mặc định và sử dụng tf.function để dàn dựng Python thành các biểu đồ luồng dữ liệu di động, cần thiết cho việc xuất SavedModel và thường cải thiện hiệu suất. [2]

  • JAX dựa vào các chuyển đổi có thể cấu hình như jit , grad , vmap và pmap , biên dịch thông qua XLA để tăng tốc và song song. [3]

Đây chính là nơi hiệu suất được thể hiện: kernel, fusion, bố cục bộ nhớ, độ chính xác hỗn hợp. Không phải phép thuật - chỉ là kỹ thuật trông có vẻ kỳ diệu. ✨

Luyện tập so với suy luận: hai môn thể thao khác nhau 🏃♀️🏁

  • Đào tạo tập trung vào thông lượng và tính ổn định. Bạn cần khả năng sử dụng tốt, khả năng mở rộng theo độ dốc và các chiến lược phân tán.

  • Suy luận theo đuổi độ trễ, chi phí và tính đồng thời. Bạn cần xử lý theo lô, lượng tử hóa và đôi khi là hợp nhất toán tử.

Khả năng tương tác rất quan trọng ở đây:

  • ONNX hoạt động như một định dạng trao đổi mô hình chung; ONNX Runtime chạy các mô hình từ nhiều khuôn khổ nguồn trên CPU, GPU và các bộ tăng tốc khác với các ràng buộc ngôn ngữ cho các ngăn xếp sản xuất thông thường. [4]

Lượng tử hóa, cắt tỉa và chắt lọc thường mang lại những thành công lớn. Đôi khi là vô lý - nghe có vẻ như gian lận, nhưng thực ra không phải vậy. 😉

Làng MLOps: vượt ra ngoài khuôn khổ cốt lõi 🏗️

Ngay cả đồ thị tính toán tốt nhất cũng không thể cứu vãn một vòng đời hỗn loạn. Cuối cùng, bạn sẽ muốn:

  • Theo dõi và đăng ký thử nghiệm : bắt đầu với MLflow để ghi lại các thông số, số liệu và hiện vật; quảng bá thông qua sổ đăng ký

  • Phối hợp quy trình làm việc và đường ống : Kubeflow trên Kubernetes hoặc các công cụ tổng quát như Airflow và Prefect

  • Quản lý phiên bản dữ liệu : DVC lưu trữ dữ liệu và mô hình theo phiên bản cùng với mã

  • Container và triển khai : Hình ảnh Docker và Kubernetes cho môi trường có khả năng dự đoán và mở rộng

  • Các trung tâm mô hình : huấn luyện trước rồi tinh chỉnh thường đánh bại việc làm mới hoàn toàn

  • Giám sát : độ trễ, độ trôi và kiểm tra chất lượng sau khi mô hình được đưa vào sản xuất

Một giai thoại thực tế nhanh: một nhóm thương mại điện tử nhỏ muốn "thêm một thử nghiệm" mỗi ngày, rồi lại không nhớ được lần chạy nào sử dụng tính năng nào. Họ đã thêm MLflow và một quy tắc đơn giản "chỉ quảng bá từ sổ đăng ký". Đột nhiên, các bài đánh giá hàng tuần trở thành về quyết định, chứ không phải khảo cổ học. Mô hình này xuất hiện ở khắp mọi nơi.

Khả năng tương tác và tính di động: hãy giữ cho các lựa chọn của bạn luôn mở 🔁

Tình trạng khóa máy diễn ra âm thầm. Hãy tránh nó bằng cách lập kế hoạch cho:

  • Đường dẫn xuất : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Tính linh hoạt về thời gian chạy : ONNX Runtime, TF Lite, Core ML dành cho thiết bị di động hoặc biên

  • Container hóa : các đường ống xây dựng có thể dự đoán được với hình ảnh Docker

  • Phục vụ tính trung lập : lưu trữ PyTorch, TensorFlow và ONNX cạnh nhau giúp bạn trung thực

Việc hoán đổi lớp phục vụ hoặc biên dịch mô hình cho thiết bị nhỏ hơn sẽ chỉ gây phiền toái chứ không phải là viết lại.

Tăng tốc và mở rộng phần cứng: làm cho nó nhanh mà không bị giật ⚡️

  • GPU chiếm ưu thế trong khối lượng công việc đào tạo chung nhờ vào các hạt nhân được tối ưu hóa cao (tương tự như cuDNN).

  • Đào tạo phân tán xuất hiện khi một GPU đơn lẻ không thể theo kịp: song song dữ liệu, song song mô hình, trình tối ưu hóa phân mảnh.

  • Độ chính xác hỗn hợp giúp tiết kiệm bộ nhớ và thời gian với độ chính xác bị mất ở mức tối thiểu khi sử dụng đúng cách.

Đôi khi đoạn mã nhanh nhất lại là đoạn mã bạn không viết: hãy sử dụng các mô hình được đào tạo trước và tinh chỉnh. Nghiêm túc đấy. 🧠

Quản trị, an toàn và rủi ro: không chỉ là giấy tờ 🛡️

Việc vận chuyển AI trong các tổ chức thực tế có nghĩa là phải suy nghĩ về:

  • Dòng dõi : dữ liệu đến từ đâu, cách xử lý và phiên bản mô hình nào đang hoạt động

  • Khả năng tái tạo : bản dựng xác định, phụ thuộc được ghim, kho lưu trữ hiện vật

  • Minh bạch và tài liệu : thẻ mẫu và báo cáo dữ liệu

  • Quản lý rủi ro : Khung quản lý rủi ro AI cung cấp lộ trình thực tế để lập bản đồ, đo lường và quản lý các hệ thống AI đáng tin cậy trong suốt vòng đời. [5]

Những điều này không phải là tùy chọn trong các miền được quản lý. Ngay cả bên ngoài các miền này, chúng cũng giúp ngăn ngừa tình trạng mất điện gây nhầm lẫn và các cuộc họp khó xử.

Cách lựa chọn: danh sách kiểm tra quyết định nhanh chóng 🧭

Nếu bạn vẫn đang nhìn chằm chằm vào năm tab, hãy thử cách này:

  1. Ngôn ngữ chính và nền tảng nhóm

    • Nhóm nghiên cứu Python-first: bắt đầu với PyTorch hoặc JAX

    • Kết hợp nghiên cứu và sản xuất: TensorFlow với Keras là một lựa chọn an toàn

    • Phân tích cổ điển hoặc tập trung vào bảng: scikit-learn cộng với XGBoost

  2. Mục tiêu triển khai

    • Suy luận đám mây ở quy mô lớn: ONNX Runtime hoặc Triton, được chứa trong container

    • Di động hoặc nhúng: TF Lite hoặc Core ML

  3. Nhu cầu về quy mô

    • GPU đơn hoặc máy trạm: bất kỳ khuôn khổ DL chính nào cũng hoạt động

    • Đào tạo phân tán: xác minh các chiến lược tích hợp hoặc sử dụng Ray Train

  4. Độ trưởng thành của MLOps

    • Những ngày đầu: MLflow để theo dõi, hình ảnh Docker để đóng gói

    • Nhóm đang phát triển: thêm Kubeflow hoặc Airflow/Prefect cho đường ống

  5. Yêu cầu về tính di động

    • Kế hoạch xuất khẩu ONNX và lớp phục vụ trung lập

  6. Tư thế rủi ro

    • Phù hợp với hướng dẫn của NIST, ghi lại nguồn gốc, thực thi đánh giá [5]

Nếu câu hỏi trong đầu bạn vẫn là "khuôn khổ phần mềm cho AI là gì" , thì chính tập hợp các lựa chọn khiến những mục trong danh sách kiểm tra đó trở nên nhàm chán. Nhàm chán thì tốt.

Những điều khó hiểu thường gặp và những lầm tưởng nhẹ nhàng 😬

  • Lầm tưởng: một khuôn khổ thống trị tất cả. Thực tế: bạn có thể kết hợp và điều chỉnh. Điều đó rất tốt.

  • Lầm tưởng: Tốc độ đào tạo là tất cả. Chi phí suy luận và độ tin cậy thường quan trọng hơn.

  • Vấn đề: quên mất quy trình xử lý dữ liệu. Đầu vào kém sẽ làm hỏng các mô hình tốt. Hãy sử dụng trình tải và xác thực phù hợp.

  • Gotcha: bỏ qua việc theo dõi thí nghiệm. Bạn sẽ quên mất lần chạy nào là tốt nhất. Bạn trong tương lai sẽ khó chịu.

  • Lầm tưởng: khả năng di động là tự động. Đôi khi xuất khẩu bị lỗi trên các hoạt động tùy chỉnh. Hãy kiểm tra sớm.

  • Đã hiểu rồi: thiết kế MLOps quá mức quá sớm. Giữ mọi thứ đơn giản, sau đó thêm phối hợp khi có vấn đề.

  • Ẩn dụ hơi sai một chút : hãy tưởng tượng khung của bạn như một chiếc mũ bảo hiểm xe đạp cho người mẫu. Không hợp thời trang? Có thể. Nhưng bạn sẽ nhớ nó khi vỉa hè chào đón.

Câu hỏi thường gặp nhỏ về framework ❓

H: Một framework có khác với một thư viện hay nền tảng không?

  • Thư viện : các hàm hoặc mô hình cụ thể mà bạn gọi.

  • Framework : xác định cấu trúc và vòng đời, cắm vào các thư viện.

  • Nền tảng : môi trường rộng hơn với cơ sở hạ tầng, UX, thanh toán và dịch vụ được quản lý.

H: Tôi có thể xây dựng AI mà không cần khuôn khổ không?

Về mặt kỹ thuật thì đúng. Thực tế, nó giống như việc bạn tự viết trình biên dịch cho một bài đăng trên blog vậy. Bạn có thể, nhưng tại sao lại thế?

H: Tôi có cần cả khuôn khổ đào tạo và phục vụ không?

Thường thì có. Đào tạo trong PyTorch hoặc TensorFlow, xuất sang ONNX, phục vụ với Triton hoặc ONNX Runtime. Các đường nối ở đó là có chủ đích. [4]

H: Những phương pháp hay nhất có thẩm quyền tồn tại ở đâu?

RMF AI của NIST dành cho các hoạt động rủi ro; tài liệu của nhà cung cấp dành cho kiến ​​trúc; hướng dẫn ML của nhà cung cấp đám mây là các tài liệu kiểm tra chéo hữu ích. [5]

Tóm tắt nhanh cụm từ khóa để rõ ràng hơn 📌

Mọi người thường tìm kiếm "khung phần mềm AI là gì" vì họ đang cố gắng kết nối các điểm giữa mã nghiên cứu và một thứ gì đó có thể triển khai được. Vậy, khung phần mềm AI trong thực tế là gì? Đó là tập hợp các tính toán, trừu tượng hóa và quy ước được quản lý chặt chẽ, cho phép bạn huấn luyện, đánh giá và triển khai các mô hình với ít bất ngờ hơn, đồng thời tương thích tốt với các đường ống dữ liệu, phần cứng và quản trị. Đấy, tôi đã nói ba lần rồi. 😅

Lời kết - Dài quá nên tôi chưa đọc hết 🧠➡️🚀

  • Một khuôn khổ phần mềm cho AI cung cấp cho bạn nền tảng ý kiến: tenxơ, autodiff, đào tạo, triển khai và công cụ.

  • Chọn theo ngôn ngữ, mục tiêu triển khai, quy mô và độ sâu của hệ sinh thái.

  • Dự kiến ​​sẽ kết hợp các ngăn xếp: PyTorch hoặc TensorFlow để đào tạo, ONNX Runtime hoặc Triton để phục vụ, MLflow để theo dõi, Airflow hoặc Prefect để điều phối. [1][2][4]

  • Đưa vào các biện pháp thực hành về khả năng di chuyển, khả năng quan sát và rủi ro sớm. [5]

  • Và vâng, hãy chấp nhận những phần nhàm chán. Chán ngắt thì ổn định, và những con tàu ổn định thì bền vững.

Các framework tốt không loại bỏ sự phức tạp. Chúng tập trung sự phức tạp lại để nhóm của bạn có thể hành động nhanh hơn với ít khoảnh khắc "lỗi" hơn. 🚢

Tài liệu tham khảo

[1] PyTorch - Giới thiệu về torch.compile (tài liệu chính thức): đọc thêm

[2] TensorFlow - Hiệu suất tốt hơn với tf.function (hướng dẫn chính thức): đọc thêm

[3] JAX - Khởi động nhanh: Cách suy nghĩ trong JAX (tài liệu chính thức): đọc thêm

[4] ONNX Runtime - ONNX Runtime for Inferencing (tài liệu chính thức): đọc thêm

[5] NIST - Khung quản lý rủi ro AI (AI RMF 1.0) : đọc thêm

Tìm kiếm những công nghệ AI mới nhất tại Cửa hàng Trợ lý AI chính thức

Về chúng tôi

Quay lại blog