„Python“ dizaino modeliai AI ir LLM inžinieriams: praktinis vadovas

Kaip dirbtinio intelekto inžinieriai, labai svarbu sukurti švarų, efektyvų ir prižiūrimą kodą, ypač kuriant sudėtingas sistemas.

Dizaino modeliai yra daugkartinio naudojimo bendrų programinės įrangos projektavimo problemų sprendimai. AI ir didelių kalbų modelių (LLM) inžinieriams projektavimo modeliai padeda sukurti patikimas, keičiamo dydžio ir prižiūrimas sistemas, kurios efektyviai tvarko sudėtingas darbo eigas. Šiame straipsnyje nagrinėjami Python dizaino modeliai, daugiausia dėmesio skiriant jų aktualumui dirbtinio intelekto ir LLM pagrįstose sistemose. Kiekvieną modelį paaiškinsiu praktiniais AI naudojimo atvejais ir Python kodo pavyzdžiais.

Išnagrinėkime kai kuriuos pagrindinius dizaino modelius, kurie ypač naudingi dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi kontekstuose, kartu su Python pavyzdžiais.

Kodėl AI inžinieriams svarbūs dizaino modeliai

AI sistemos dažnai apima:

1. Sudėtingas objektų kūrimas (pvz., įkėlimo modeliai, išankstinio duomenų apdorojimo vamzdynai).
2. Komponentų sąveikos valdymas (pvz., modelio išvada, atnaujinimai realiuoju laiku).
3. Tvarkomas mastelio keitimas, priežiūra ir lankstumas atsižvelgiant į besikeičiančius reikalavimus.

Dizaino modeliai sprendžia šiuos iššūkius, suteikia aiškią struktūrą ir sumažina ad hoc pataisymus. Jie skirstomi į tris pagrindines kategorijas:

• Kūrybiniai modeliai: sutelkite dėmesį į objektų kūrimą. (Singleton, gamykla, statybininkas)
• Struktūriniai modeliai: tvarkykite santykius tarp objektų. (Adapteris, dekoratorius)
• Elgesio modeliai: valdykite ryšį tarp objektų. (Strategija, stebėtojas)

1. Singleton Pattern

The Singleton modelis užtikrina, kad klasė turi tik vieną egzempliorių ir suteikia visuotinį prieigos tašką prie to egzemplioriaus. Tai ypač naudinga dirbtinio intelekto darbo eigose, kur bendrinami ištekliai, pvz., konfigūracijos nustatymai, registravimo sistemos ar modelio egzemplioriai, turi būti nuosekliai valdomi be pertekliaus.

Kada naudoti

• Visuotinių konfigūracijų (pvz., modelio hiperparametrų) valdymas.
• Dalijimasis ištekliais keliose gijose arba procesuose (pvz., GPU atmintis).
• Nuolatinės prieigos prie vieno išvadų variklio arba duomenų bazės ryšio užtikrinimas.

Įgyvendinimas

Štai kaip įdiegti „Singleton“ šabloną „Python“, kad būtų galima valdyti AI modelio konfigūracijas:

class ModelConfig:
    """
    A Singleton class for managing global model configurations.
    """
    _instance = None  # Class variable to store the singleton instance
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls._instance:
            # Create a new instance if none exists
            cls._instance = super().__new__(cls)
            cls._instance.settings = {}  # Initialize configuration dictionary
        return cls._instance
    def set(self, key, value):
        """
        Set a configuration key-value pair.
        """
        self.settings(key) = value
    def get(self, key):
        """
        Get a configuration value by key.
        """
        return self.settings.get(key)
# Usage Example
config1 = ModelConfig()
config1.set("model_name", "GPT-4")
config1.set("batch_size", 32)
# Accessing the same instance
config2 = ModelConfig()
print(config2.get("model_name"))  # Output: GPT-4
print(config2.get("batch_size"))  # Output: 32
print(config1 is config2)  # Output: True (both are the same instance)

Paaiškinimas

1. The __new__ Metodas: Tai užtikrina, kad bus sukurtas tik vienas klasės egzempliorius. Jei egzempliorius jau egzistuoja, jis grąžina esamą.
2. Bendra valstybė: Abu config1 ir config2 nukreipkite į tą patį egzempliorių, todėl visos konfigūracijos tampa prieinamos ir nuoseklios visame pasaulyje.
3. AI naudojimo dėklas: naudokite šį šabloną norėdami tvarkyti visuotinius nustatymus, pvz., kelius į duomenų rinkinius, registravimo konfigūracijas ar aplinkos kintamuosius.

2. Gamyklos modelis

The Gamyklos modelis suteikia galimybę deleguoti objektų kūrimą poklasiams arba tam skirtiems gamyklos metodams. Dirbtinio intelekto sistemose šis modelis idealiai tinka kurti įvairių tipų modelius, duomenų įkėlimo programas ar vamzdynus, dinamiškai pagrįstus kontekstu.

Kada naudoti

• Dinamiškas modelių kūrimas pagal vartotojo įvesties ar užduočių reikalavimus.
• Sudėtingų objektų kūrimo logikos valdymas (pvz., kelių žingsnių išankstinio apdorojimo vamzdynai).
• Objekto egzistavimo atsiejimas nuo likusios sistemos dalies, siekiant pagerinti lankstumą.

Įgyvendinimas

Sukurkime gamyklą, skirtą įvairių dirbtinio intelekto užduočių, tokių kaip teksto klasifikavimas, apibendrinimas ir vertimas, modeliams kurti:

class BaseModel:
    """
    Abstract base class for AI models.
    """
    def predict(self, data):
        raise NotImplementedError("Subclasses must implement the `predict` method")
class TextClassificationModel(BaseModel):
    def predict(self, data):
        return f"Classifying text: {data}"
class SummarizationModel(BaseModel):
    def predict(self, data):
        return f"Summarizing text: {data}"
class TranslationModel(BaseModel):
    def predict(self, data):
        return f"Translating text: {data}"
class ModelFactory:
    """
    Factory class to create AI models dynamically.
    """
    @staticmethod
    def create_model(task_type):
        """
        Factory method to create models based on the task type.
        """
        task_mapping = {
            "classification": TextClassificationModel,
            "summarization": SummarizationModel,
            "translation": TranslationModel,
        }
        model_class = task_mapping.get(task_type)
        if not model_class:
            raise ValueError(f"Unknown task type: {task_type}")
        return model_class()
# Usage Example
task = "classification"
model = ModelFactory.create_model(task)
print(model.predict("AI will transform the world!"))
# Output: Classifying text: AI will transform the world!

Paaiškinimas

1. Abstrakti bazinė klasė: BaseModel klasė apibrėžia sąsają (predict), kuriuos turi įgyvendinti visi poklasiai, užtikrinant nuoseklumą.
2. Gamyklos logika: ModelFactory dinamiškai parenka atitinkamą klasę pagal užduoties tipą ir sukuria egzempliorių.
3. Išplečiamumas: Pridėti naują modelio tipą yra nesudėtinga – tiesiog įdiekite naują poklasį ir atnaujinkite gamyklinį task_mapping.

AI naudojimo dėklas

Įsivaizduokite, kad kuriate sistemą, kuri pagal užduotį pasirenka kitą LLM (pvz., BERT, GPT arba T5). Gamyklos modelis leidžia lengvai išplėsti sistemą, kai atsiranda naujų modelių, nekeičiant esamo kodo.

3. Statybininkas

The Statybininko modelis atskiria kompleksinio objekto statybą nuo jo vaizdavimo. Tai naudinga, kai objektas inicijuojamas arba konfigūruojamas keliais etapais.

Kada naudoti

• Daugiapakopių vamzdynų kūrimas (pvz., išankstinis duomenų apdorojimas).
• Eksperimentų ar modelių mokymo konfigūracijų valdymas.
• Daug parametrų reikalaujančių objektų kūrimas, skaitomumo ir priežiūros užtikrinimas.

Įgyvendinimas

Štai kaip naudoti „Builder“ šabloną išankstinio duomenų apdorojimo dujotiekiui sukurti:

class DataPipeline:
    """
    Builder class for constructing a data preprocessing pipeline.
    """
    def __init__(self):
        self.steps = ()
    def add_step(self, step_function):
        """
        Add a preprocessing step to the pipeline.
        """
        self.steps.append(step_function)
        return self  # Return self to enable method chaining
    def run(self, data):
        """
        Execute all steps in the pipeline.
        """
        for step in self.steps:
            data = step(data)
        return data
# Usage Example
pipeline = DataPipeline()
pipeline.add_step(lambda x: x.strip())  # Step 1: Strip whitespace
pipeline.add_step(lambda x: x.lower())  # Step 2: Convert to lowercase
pipeline.add_step(lambda x: x.replace(".", ""))  # Step 3: Remove periods
processed_data = pipeline.run("  Hello World. ")
print(processed_data)  # Output: hello world

Paaiškinimas

1. Grandininiai metodai: add_step metodas leidžia sujungti grandines, kad būtų intuityvi ir kompaktiška sintaksė apibrėžiant dujotiekius.
2. Žingsnis po žingsnio vykdymas: dujotiekis apdoroja duomenis vykdydamas kiekvieną veiksmą iš eilės.
3. AI naudojimo dėklas: naudokite „Builder“ šabloną, kad sukurtumėte sudėtingus, pakartotinai naudojamus išankstinio duomenų apdorojimo vamzdynus arba modelių mokymo sąrankas.

4. Strategijos modelis

The Strategijos modelis apibrėžia keičiamų algoritmų šeimą, įtraukdama kiekvieną iš jų ir leisdama elgsenai dinamiškai keistis vykdymo metu. Tai ypač naudinga dirbtinio intelekto sistemose, kur tam pačiam procesui (pvz., išvadoms ar duomenų apdorojimui) gali prireikti skirtingų požiūrių, atsižvelgiant į kontekstą.

Kada naudoti

• Perjungimas tarp skirtingų išvadų strategijų (pvz., paketinis apdorojimas prieš srautinį perdavimą).
• Dinamiškai taikant skirtingus duomenų apdorojimo būdus.
• Išteklių valdymo strategijų pasirinkimas pagal turimą infrastruktūrą.

Įgyvendinimas

Naudokime strategijos šabloną, kad įgyvendintume dvi skirtingas AI modelio išvadų strategijas: paketinę išvadą ir srautinio perdavimo išvadą.

class InferenceStrategy:
    """
    Abstract base class for inference strategies.
    """
    def infer(self, model, data):
        raise NotImplementedError("Subclasses must implement the `infer` method")
class BatchInference(InferenceStrategy):
    """
    Strategy for batch inference.
    """
    def infer(self, model, data):
        print("Performing batch inference...")
        return (model.predict(item) for item in data)
class StreamInference(InferenceStrategy):
    """
    Strategy for streaming inference.
    """
    def infer(self, model, data):
        print("Performing streaming inference...")
        results = ()
        for item in data:
            results.append(model.predict(item))
        return results
class InferenceContext:
    """
    Context class to switch between inference strategies dynamically.
    """
    def __init__(self, strategy: InferenceStrategy):
        self.strategy = strategy
    def set_strategy(self, strategy: InferenceStrategy):
        """
        Change the inference strategy dynamically.
        """
        self.strategy = strategy
    def infer(self, model, data):
        """
        Delegate inference to the selected strategy.
        """
        return self.strategy.infer(model, data)
# Mock Model Class
class MockModel:
    def predict(self, input_data):
        return f"Predicted: {input_data}"
# Usage Example
model = MockModel()
data = ("sample1", "sample2", "sample3")
context = InferenceContext(BatchInference())
print(context.infer(model, data))
# Output:
# Performing batch inference...
# ('Predicted: sample1', 'Predicted: sample2', 'Predicted: sample3')
# Switch to streaming inference
context.set_strategy(StreamInference())
print(context.infer(model, data))
# Output:
# Performing streaming inference...
# ('Predicted: sample1', 'Predicted: sample2', 'Predicted: sample3')

Paaiškinimas

1. Abstrakčioji strategijos klasė: InferenceStrategy apibrėžia sąsają, kurios turi laikytis visos strategijos.
2. Konkrečios strategijos: kiekviena strategija (pvz., BatchInference, StreamInference) įgyvendina tam metodui būdingą logiką.
3. Dinaminis perjungimas: InferenceContext leidžia perjungti strategijas vykdymo metu ir suteikia lankstumo įvairiems naudojimo atvejams.

Kada naudoti

• Perjungti tarp partijos išvada apdorojimui neprisijungus ir transliacijos išvada realaus laiko programoms.
• Dinamiškai koreguokite duomenų papildymo arba išankstinio apdorojimo būdus pagal užduotį arba įvesties formatą.

5. Stebėtojo modelis

The Stebėtojo modelis nustato santykį vienas su daugeliu objektų. Kai vienas objektas (subjektas) pakeičia būseną, apie tai automatiškai pranešama visiems jo priklausiniams (stebėtojams). Tai ypač naudinga AI sistemose, skirtose stebėti realiuoju laiku, tvarkyti įvykius ar sinchronizuoti duomenis.

Kada naudoti

• Stebėti metriką, pvz., tikslumą ar praradimą modelio mokymo metu.
• Prietaisų skydelių arba žurnalų naujiniai realiuoju laiku.
• Priklausomybių tarp komponentų valdymas sudėtingose ​​darbo eigose.

Įgyvendinimas

Naudokime Stebėtojo šabloną AI modelio veikimui stebėti realiuoju laiku.

class Subject:
    """
    Base class for subjects being observed.
    """
    def __init__(self):
        self._observers = ()
    def attach(self, observer):
        """
        Attach an observer to the subject.
        """
        self._observers.append(observer)
    def detach(self, observer):
        """
        Detach an observer from the subject.
        """
        self._observers.remove(observer)
    def notify(self, data):
        """
        Notify all observers of a change in state.
        """
        for observer in self._observers:
            observer.update(data)
class ModelMonitor(Subject):
    """
    Subject that monitors model performance metrics.
    """
    def update_metrics(self, metric_name, value):
        """
        Simulate updating a performance metric and notifying observers.
        """
        print(f"Updated {metric_name}: {value}")
        self.notify({metric_name: value})
class Observer:
    """
    Base class for observers.
    """
    def update(self, data):
        raise NotImplementedError("Subclasses must implement the `update` method")
class LoggerObserver(Observer):
    """
    Observer to log metrics.
    """
    def update(self, data):
        print(f"Logging metric: {data}")
class AlertObserver(Observer):
    """
    Observer to raise alerts if thresholds are breached.
    """
    def __init__(self, threshold):
        self.threshold = threshold
    def update(self, data):
        for metric, value in data.items():
            if value > self.threshold:
                print(f"ALERT: {metric} exceeded threshold with value {value}")
# Usage Example
monitor = ModelMonitor()
logger = LoggerObserver()
alert = AlertObserver(threshold=90)
monitor.attach(logger)
monitor.attach(alert)
# Simulate metric updates
monitor.update_metrics("accuracy", 85)  # Logs the metric
monitor.update_metrics("accuracy", 95)  # Logs and triggers alert

1. Tema: tvarko stebėtojų sąrašą ir praneša jiems, kai pasikeičia jo būsena. Šiame pavyzdyje ModelMonitor klasės takelių metrikos.
2. Stebėtojai: atlikite konkrečius veiksmus, kai gausite pranešimą. Pavyzdžiui, LoggerObserver žurnalų metrikos, o AlertObserver siunčia įspėjimus, jei pažeidžiamas slenkstis.
3. Atsietas dizainas: Stebėtojai ir subjektai yra laisvai sujungti, todėl sistema yra modulinė ir išplečiama.

Kuo skiriasi DI inžinierių ir tradicinių inžinierių dizaino modeliai

Dizaino modeliai, nors ir visuotinai taikomi, įgyja unikalių savybių, kai jie naudojami dirbtinio intelekto inžinerijoje, palyginti su tradicine programinės įrangos inžinerija. Skirtumas slypi iššūkiuose, tiksluose ir darbo eigose, būdingose ​​AI sistemoms, kurioms dažnai reikia pritaikyti arba išplėsti modelius už įprastinio naudojimo ribų.

1. Objekto kūrimas: statiniai prieš dinaminius poreikius

• Tradicinė inžinerija: objektų kūrimo modeliai, pvz., gamykla arba vienvietis, dažnai naudojami konfigūracijoms, duomenų bazių ryšiams arba vartotojo seanso būsenoms valdyti. Paprastai jie yra statiški ir aiškiai apibrėžti sistemos projektavimo metu.
• AI inžinerija: Objektų kūrimas dažnai apima dinamiškos darbo eigospvz.:
  • Modelių kūrimas skrydžio metu pagal vartotojo įvestį arba sistemos reikalavimus.
  • Įkeliamos skirtingos modelio konfigūracijos tokioms užduotims kaip vertimas, apibendrinimas ar klasifikavimas.
  • Kelių duomenų apdorojimo vamzdynų, kurie skiriasi pagal duomenų rinkinio ypatybes (pvz., lentelinis ir nestruktūrizuotas tekstas), sukūrimas.

Pavyzdys: DI gamyklinis modelis gali dinamiškai generuoti gilaus mokymosi modelį, pagrįstą užduoties tipu ir aparatūros apribojimais, o tradicinėse sistemose jis gali tiesiog sugeneruoti vartotojo sąsajos komponentą.

2. Veiklos apribojimai

• Tradicinė inžinerija: Dizaino modeliai paprastai optimizuojami delsai ir pralaidumui tokiose programose kaip žiniatinklio serveriai, duomenų bazių užklausos arba vartotojo sąsajos atvaizdavimas.
• AI inžinerija: AI taikomi našumo reikalavimai modelio išvadų delsa, GPU/TPU panaudojimas ir atminties optimizavimas. Šablonai turi atitikti:
  • Tarpinių rezultatų kaupimas talpykloje sumažinti perteklinius skaičiavimus (dekoratoriaus arba tarpinio serverio modelius).
  • Dinaminis algoritmų perjungimas (Strategijos modelis), kad subalansuotų delsą ir tikslumą, atsižvelgiant į sistemos apkrovą arba realaus laiko apribojimus.

3. Į duomenis orientuotas pobūdis

• Tradicinė inžinerija: šablonai dažnai veikia fiksuotose įvesties-išvesties struktūrose (pvz., formose, REST API atsakymais).
• AI inžinerija: raštai turi būti tvarkomi duomenų kintamumas tiek struktūra, tiek mastu, įskaitant:
  • Duomenų srautinis perdavimas realiojo laiko sistemoms.
  • Daugiarūšiai duomenys (pvz., tekstas, vaizdai, vaizdo įrašai), kuriems reikalingi vamzdynai su lanksčiais apdorojimo etapais.
  • Didelio masto duomenų rinkiniai, kuriems reikia veiksmingo išankstinio apdorojimo ir papildymo vamzdynų, dažnai naudojant tokius modelius kaip „Builder“ arba „Pupeline“.

4. Eksperimentavimas prieš stabilumą

• Tradicinė inžinerija: Pagrindinis dėmesys skiriamas stabilių, nuspėjamų sistemų kūrimui, kuriose modeliai užtikrina nuoseklų veikimą ir patikimumą.
• AI inžinerija: AI darbo eigos dažnai eksperimentinis ir įtraukti:
  • Kartojimas su skirtingomis modelių architektūromis arba išankstinio duomenų apdorojimo metodais.
  • Dinamiškai atnaujinami sistemos komponentai (pvz., modelių perkvalifikavimas, keitimo algoritmai).
  • Esamos darbo eigos išplėtimas nenutraukiant gamybos vamzdynų, dažnai naudojant išplečiamus modelius, pvz., dekoratorius arba gamykla.

Pavyzdys: AI gamykla gali ne tik sukurti modelį, bet ir pridėti iš anksto įkeltus svorius, konfigūruoti optimizavimo priemones ir susieti treniruočių atgalinius skambučius – visa tai dinamiškai.