AI-ге негізделген даму дәуіріндегі бағдарламалық жасақтаманың архитектурасын шарлау | B4N1

AI-ге негізделген даму дәуіріндегі бағдарламалық жасақтаманың архитектурасын шарлау

9 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Кіріспе

Жасанды интеллекттің (AI) пайда болуы бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу ландшафтында төңкеріс жасады, қолданбаларды жобалау, құру және орналастыру тәсілін өзгертті. Жасанды интеллектке негізделген даму қарқын алуды жалғастыруда, бағдарламалық жасақтама сәулетшілері мен әзірлеушілері қолданбаларының беріктігі мен кеңеюін қамтамасыз ете отырып, AI артықшылықтарын пайдалану үшін өздерінің дағдылары мен стратегияларын бейімдеу керек. Бұл мақалада біз AI бағдарламалық жасақтаманың архитектуралық дизайн үлгілеріне және әзірлеушілер тәжірибесіне қалай әсер ететінін зерттейміз және сенімді және кеңейтілетін қолданбаларды жасау үшін практикалық іске асыру стратегияларын ұсынамыз.

Жасанды интеллекттің бағдарламалық жасақтаманың архитектурасына әсері

AI-ге негізделген даму бағдарламалық жасақтама сәулетшілеріне жаңа міндеттер мен мүмкіндіктерді ұсынады. Бір жағынан, AI жобалау және қызмет көрсету қиын болуы мүмкін күрделі және динамикалық жүйелерді жасауға мүмкіндік береді. Екінші жағынан, AI көптеген тапсырмаларды автоматтандыратын құралдар мен әдістерді ұсынады, бұл әзірлеушілерді жоғары деңгейлі дизайн және іске асыру шешімдеріне назар аударуға босатады.

AI басқаратын дизайн үлгілері

Жасанды интеллектке негізделген дизайн үлгілері AI ұсынған қиындықтар мен мүмкіндіктерге жауап ретінде пайда болады. Негізгі дизайн үлгілерінің кейбірі мыналарды қамтиды:

  • Оқиғаға негізделген архитектура (EDA): EDA — қолданбаларға пайдаланушылар, жүйелер немесе сыртқы көздер жасаған оқиғаларға жауап беруге мүмкіндік беретін дизайн үлгісі. AI оқиғалар ағындарын талдау және қолданба әрекетін хабарлайтын түсініктерді жасау үшін пайдаланылуы мүмкін.
  • Микросервис архитектурасы: Микросервис архитектурасы — қолданбаларды шағын, тәуелсіз қызметтер жиынтығы ретінде құрылымдайтын дизайн үлгісі. Жасанды интеллект қызметтік байланысты оңтайландыру және қызметтерді бірге үздіксіз жұмыс істеуге арналғанын қамтамасыз ету үшін пайдаланылуы мүмкін.
  • Серверсіз архитектура: Серверсіз архитектура серверлерге деген қажеттілікті болдырмайтын дизайн үлгісі болып табылады және оның орнына қолданбаны масштабтау мен орындауды басқару үшін бұлтқа негізделген қызметтерді пайдаланады. AI серверсіз архитектураны оңтайландыру және қолданбалардың бұлтқа негізделген қызметтерді пайдалану үшін жасалғанын қамтамасыз ету үшін пайдаланылуы мүмкін.

Әзірлеуші тәжірибесі

AI басқаратын даму әзірлеушілер тәжірибесіне де айтарлықтай әсер етеді. AI көптеген тапсырмаларды автоматтандыру үшін пайдаланылуы мүмкін, мысалы:

  • Код жасау: AI техникалық сипаттамалар мен талаптар негізінде кодты жасау үшін пайдаланылуы мүмкін.
  • Кодты шолу: AI кодты қарап шығу және ықтимал мәселелер мен жақсартуларды анықтау үшін пайдаланылуы мүмкін.
  • ** Отладка**: AI кодты жөндеу және қолмен анықтау қиын болуы мүмкін мәселелерді анықтау үшін пайдаланылуы мүмкін.

Практикалық іске асыру стратегиялары

Жасанды интеллектке негізделген даму көптеген мүмкіндіктерді ұсынса да, ол мұқият жоспарлау мен орындауды талап етеді. Мұнда сенімді және кеңейтілетін қосымшаларды жасау үшін кейбір практикалық іске асыру стратегиялары берілген:

1. AI басқаратын құралдар мен жақтауларды пайдаланыңыз

Әзірлеушілерге сенімді және кеңейтілетін қолданбаларды жасауға көмектесетін AI басқаратын көптеген құралдар мен жақтаулар бар. Кейбір мысалдарға мыналар жатады:

  • TensorFlow: TensorFlow – бұл AI үлгілерін құру және орналастыру үшін пайдалануға болатын ашық бастапқы компьютерлік оқыту жүйесі.
  • PyTorch: PyTorch – бұл AI үлгілерін құру және орналастыру үшін пайдалануға болатын ашық бастапқы компьютерлік оқыту жүйесі.
  • Keras: Keras — AI үлгілерін құру және орналастыру үшін пайдалануға болатын жоғары деңгейлі нейрондық желілер API.

2. Кеңейтуге арналған дизайн

AI-ге негізделген әзірлеу қолданбаларды кеңейту үшін құрастыруды талап етеді. Бұл қосымшалар модульдік және икемді болуы керек, жаңа компоненттер мен қызметтерді біріктіруге арналған түсінікті интерфейстер мен API интерфейстері болуы керек дегенді білдіреді.

3. Оқиғаға негізделген архитектураны пайдаланыңыз

Оқиғаға негізделген архитектура (EDA) – қолданбаларға пайдаланушылар, жүйелер немесе сыртқы көздер жасаған оқиғаларға жауап беруге мүмкіндік беретін дизайн үлгісі. AI оқиғалар ағындарын талдау және қолданба әрекетін хабарлайтын түсініктерді жасау үшін пайдаланылуы мүмкін.

4. Microservices архитектурасын пайдаланыңыз

Микросервис архитектурасы қолданбаларды шағын, тәуелсіз қызметтер жиынтығы ретінде құрылымдайтын дизайн үлгісі болып табылады. Жасанды интеллект қызметтік байланысты оңтайландыру және қызметтерді бірге үздіксіз жұмыс істеуге арналғанын қамтамасыз ету үшін пайдаланылуы мүмкін.

5. Серверсіз архитектураны пайдаланыңыз

Серверсіз архитектура - серверлерге деген қажеттілікті жоққа шығаратын және оның орнына қолданбаны масштабтау мен орындауды басқару үшін бұлтқа негізделген қызметтерді пайдаланатын дизайн үлгісі. AI серверсіз архитектураны оңтайландыру және қолданбалардың бұлтқа негізделген қызметтерді пайдалану үшін жасалғанын қамтамасыз ету үшін пайдаланылуы мүмкін.

Код мысалы

Микросервис архитектурасындағы қызметтік байланысты оңтайландыру үшін AI қалай пайдалануға болатынының мысалы келтірілген:

numpy импортын np ретінде
sklearn.model_selection импорттау train_test_split
sklearn.linear_model импорттауынан LinearRegression
sklearn.metrics файлынан mean_squared_error импорттау

# Деректерді жүктеңіз
деректер = np.loadtxt('data.csv')

# Деректерді оқу және сынақ жиындарына бөліңіз
train_data, test_data = train_test_split(деректер, сынақ_өлшемі=0,2, кездейсоқ_күй=42)

# Сызықтық регрессия моделін жаттықтырыңыз
үлгі = LinearRegression()
model.fit(пойыз_деректері[:, :3], поезд_деректері[:, 3])

# Сынақ деректеріне болжам жасаңыз
болжамдар = model.predict(test_data[:, :3])

# Орташа квадрат қатесін есептеңіз
mse = орташа_шаршы_қате(сынақ_деректері[:, 3], болжамдар)

басып шығару(f'Орташа квадраттық қате: {mse:.2f}')

Бұл код деректер жиынында сызықтық регрессия үлгісін үйрету және сынақ жиынында болжамдар жасау үшін scikit-learn пайдаланады. Содан кейін үлгінің өнімділігін бағалау үшін орташа квадраттық қате есептеледі.

Визуализация

Серверсіз архитектурада деректерді визуализациялау үшін AI қалай пайдалануға болатынының мысалы келтірілген:

{
  "түрі": "бар",
  «деректер»: {
    "labels": ["Серверсіз", "Дәстүрлі"],
    "деректер жинағы": [
      {
        "label": "Кідіріс (мс)",
        "деректер": [10, 50],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      },
      {
        "label": "құны ($)",
        "деректер": [100, 500],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0,2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "опциялар": {
    "атауы": {
      «дисплей»: шын,
      "text": "Серверсіз және дәстүрлі архитектура"
    },
    «таразы»: {
      "yAxes": [
        {
          «кенелер»: {
            "beginAtZero": шын
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Бұл код серверсіз және дәстүрлі архитектуралардың кешігуі мен құнын салыстыратын жолақ диаграммасын жасау үшін Chart.js пайдаланады.

Қорытынды

AI негізіндегі әзірлеу бағдарламалық жасақтама сәулетшілері мен әзірлеушілеріне сенімді және кеңейтілетін қолданбаларды жасау үшін көптеген мүмкіндіктер береді. Жасанды интеллект бағдарламалық жасақтама архитектурасын жобалау үлгілеріне және әзірлеушілер тәжірибесіне AI әсерін түсіну және AI басқаратын құралдар мен құрылымдар, оқиғаға негізделген архитектура, микросервис архитектурасы және серверсіз архитектура сияқты практикалық іске асыру стратегияларын пайдалану арқылы әзірлеушілер AI және бұлтқа негізделген қызметтерді пайдалану үшін әзірленген қолданбаларды жасай алады.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn