A’ buileachadh Ailtireachd Bathar-bog a tha tèarainte agus so-ruigsinneach air a stiùireadh le AI le Innealan Orcastra | B4N1

A’ buileachadh Ailtireachd Bathar-bog a tha tèarainte agus so-ruigsinneach air a stiùireadh le AI le Innealan Orcastra

3 months ago · b4n1 Read time: 6 min

Ro-ràdh

Tha amalachadh Artificial Intelligence (AI) ann an tagraidhean bathar-bog air cruth-atharrachadh a thoirt air an dòigh sa bheil sinn a’ dèiligeadh ri fuasgladh chruaidh cheistean, dèanamh cho-dhùnaidhean agus fèin-ghluasad. Ach, mar a bhios tagraidhean air an stiùireadh le AI a’ sìor fhàs iom-fhillte, tha an fheum air ailtireachd tèarainte agus scalable air a thighinn gu bhith na adhbhar dragh mòr. San artaigil seo, nì sinn sgrùdadh air eadar-ghearradh AI, innleadaireachd bathar-bog, agus DevOps, le cuideam sònraichte air a bhith a’ cleachdadh innealan orchestration mar DSPy agus LangChain gus riochdairean AI fhilleadh a-steach do phìoban DevOps.

Na dùbhlain a tha an lùib ailtireachd bathar-bog air a stiùireadh le AI

Tha tagraidhean bathar-bog air an stiùireadh le AI a’ toirt dhùbhlain gun samhail dha innleadairean bathar-bog agus sgiobaidhean DevOps. Am measg cuid de na prìomh dhùbhlain tha:

  • ** Scalability **: Tha feum aig modalan AI air goireasan àireamhachd cudromach, a dh’ fhaodadh cùisean scalability adhbhrachadh ann an àrainneachdan cinneasachaidh.
  • ** Tèarainteachd **: Faodaidh modalan AI a bhith so-leònte ri ionnsaighean, leithid puinnseanachadh dàta agus ionnsaighean tionndaidh modail.
  • ** Amalachadh **: Feumaidh modalan AI a bhith amalaichte leis na siostaman bathar-bog a th’ ann mar-thà, a dh’ fhaodadh a bhith na obair iom-fhillte.
  • ** Cumail suas agus cumail suas **: Feumaidh modalan AI sgrùdadh agus cumail suas leantainneach gus dèanamh cinnteach gu bheil iad ceart agus earbsach.

Innealan Orcastra: DSPy agus LangChain

Bidh innealan orcastra mar DSPy agus LangChain a’ toirt seachad fuasgladh air na dùbhlain sin le bhith a’ comasachadh riochdairean AI a thoirt a-steach do phìoban DevOps. Tha na h-innealan sin a’ toirt seachad frèam airson a bhith a’ togail, a’ cleachdadh, agus a’ riaghladh mhodalan AI, a’ dèanamh cinnteach à ailtireachd tèarainte agus so-ruigsinneach airson tagraidhean air an stiùireadh le AI.

DSPy

Tha DSPy na inneal orcastra stòr fosgailte a chaidh a thogail air mullach Python. Tha e a’ toirt seachad API sìmplidh agus intuitive airson a bhith a’ togail, a’ cleachdadh agus a’ riaghladh mhodalan AI. Tha DSPy a’ toirt taic do raon farsaing de fhrèaman AI, a’ gabhail a-steach TensorFlow, PyTorch, agus scikit-learn.

LangChain

Tha LangChain na inneal orcastra stòr fosgailte eile a bheir seachad frèam airson togail, cleachdadh agus riaghladh mhodalan AI. Tha LangChain air a thogail air mullach Rust agus a’ toirt seachad API àrd-choileanaidh airson riochdairean AI a thoirt a-steach do phìoban DevOps.

A’ buileachadh ailtireachd bathar-bog tèarainte is so-ruigsinneach air a stiùireadh le AI le DSPy

Anns an earrainn seo, nì sinn sgrùdadh air eisimpleir shìmplidh de bhith a’ buileachadh ailtireachd bathar-bog tèarainte agus scalable air a stiùireadh le AI le DSPy.

Eisimpleir: A’ togail modal AI sìmplidh le DSPy

Beachdaichidh sinn air eisimpleir shìmplidh de bhith a’ togail modal ionnsachaidh inneal a’ cleachdadh DSPy. Cleachdaidh sinn an leabharlann scikit-learn gus modal ais-tharraing sreathach a thogail.

toirt a-steach dspy mar dsp
bho sklearn.linear_model import LinearRegression
bho sklearn.datasets import load_diabetes

# Luchdaich an stòr-dàta tinneas an t-siùcair
data = load_diabetes()

# Roinn an dàta gu seataichean trèanaidh is deuchainn
X_train, X_test, y_train, y_test = dsp.split_dataset(dataset.data, set data.target, test_size=0.2)

# Tog modal ais-tharraing sreathach
model = Tilleadh loidhneach ()

# Trèan am modail air an dàta trèanaidh
model.fit(X_train, y_train)

# Dèan measadh air a’ mhodail air an dàta deuchainn
cruinneas = model.score(X_test, y_test)
clò-bhualadh (f "Cruinneas modail: {cruinneas: .2f}")

Tha am bloc còd seo a’ sealltainn mar a thogas tu modal ionnsachaidh inneal sìmplidh a’ cleachdadh DSPy. Bidh sinn a’ luchdachadh an stòr-dàta tinneas an t-siùcair, ga roinn ann an seataichean trèanaidh is deuchainn, a’ togail modal ais-tharraing sreathach, ga thrèanadh air an dàta trèanaidh, agus a’ measadh dè cho ceart ‘s a tha e air an dàta deuchainn.

A’ cur an gnìomh ailtireachd bathar-bog tèarainte is so-ruigsinneach air a stiùireadh le AI le LangChain

Anns an earrainn seo, nì sinn sgrùdadh air eisimpleir shìmplidh de bhith a’ buileachadh ailtireachd bathar-bog tèarainte agus scalable air a stiùireadh le AI le LangChain.

Eisimpleir: A’ togail modal AI sìmplidh le LangChain

Beachdaichidh sinn air eisimpleir shìmplidh de bhith a 'togail modal ionnsachaidh inneal a' cleachdadh LangChain. Cleachdaidh sinn leabharlann TensorFlow gus modal lìonra neural a thogail.

``meirge cleachd langchain mar lc; cleachd tensorflow ::prelude ::*;

// Mìnich modal lìonra neural sìmplidh modail fn (cuir a-steach: & Tensor) -> Tensor { let output = input.matmul(& Tensor:: new(1, 1)); toradh }

// Cruthaich àidseant LangChain leig àidseant = lc :: Àidseant :: ùr (modail);

// Sònraich stòr-dàta leig an data = lc ::Seata-dàta :: ùr(vec![ lc :: Eisimpleir:: ùr(vec! [1.0, 2.0], vec! [3.0]), lc :: Eisimpleir:: ùr(vec! [4.0, 5.0], vec! [6.0]), ]);

// Trèan am modail air an t-seata dàta agent.train(&set-dàta);

// Dèan measadh air a’ mhodail air an t-seata dàta leig le cruinneas = àidseant.evaluate(&dataset); println! ("Cruinneas modail: {}", mionaideachd);


Tha am bloc còd seo a’ sealltainn mar a thogas tu modal ionnsachaidh inneal sìmplidh a’ cleachdadh LangChain. Bidh sinn a’ mìneachadh modal lìonra neural sìmplidh, a’ cruthachadh àidseant LangChain, a’ mìneachadh stòr-dàta, a’ trèanadh a’ mhodail air an t-seata-dàta, agus a’ measadh dè cho ceart ‘s a tha e air an t-seata dàta.

## Na 5-10 Òrdughan/Beagan as motha a chleachdar

Seo na 5-10 òrdughan / pìosan as motha a chleachdar airson DSPy agus LangChain:

### DSPy

* `dsp.split_dataset(data, target, test_size=0.2)`: A’ roinn an dàta gu seataichean trèanaidh is deuchainn.
* `dsp.build_model(model_name, model_params)`: A' togail modal ionnsachaidh inneal a' cleachdadh an ainm modail agus na crìochan ainmichte.
* `dsp.train_model (modail, dàta)`: A’ trèanadh a’ mhodail ionnsachaidh inneal air an dàta ainmichte.
* `dsp.evaluate_model(modail, dàta)`: Dèan measadh air coileanadh a’ mhodail ionnsachaidh inneal air an dàta ainmichte.
* `dsp.deploy_model(modail, server_url)`: A' cleachdadh a' mhodail ionnsachaidh inneal gu URL an fhrithealaiche ainmichte.

### LangChain

* `lc :: Àidseant :: ùr (modail)`: A’ cruthachadh àidseant LangChain a’ cleachdadh a’ mhodail ainmichte.
* `lc ::Seata-dàta :: ùr (eisimpleirean)`: A’ cruthachadh stòr-dàta LangChain a’ cleachdadh nan eisimpleirean ainmichte.
* `lc :: trèana (àidseant, stòr-dàta)`: A’ trèanadh àidseant LangChain air an t-seata dàta ainmichte.
* `lc ::luachadh (àidseant, stòr-dàta)`: Dèan measadh air coileanadh àidseant LangChain air an t-seata dàta ainmichte.
* `lc :: deploy (agent, server_url)`: A’ cleachdadh an àidseant LangChain gu URL an fhrithealaiche ainmichte.

## Sealladh

Seo sealladh sìmplidh air ailtireachd bathar-bog air a stiùireadh le AI a’ cleachdadh Chart.js:

``javascript
const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
cairt const = Cairt ùr(ctx, {
    seòrsa: 'bar',
    dàta: {
        bileagan: ['Ùine Trèanaidh', 'Ùine Co-dhùnaidh', 'Cruinneas Modail'],
        stòran-dàta: [{
            leubail: ‘DSPy’,
            dàta: [10, 5, 90],
            cùl-dath: 'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
            dath chrìoch: 'rgba(255, 99, 132, 1)',
            leud na crìche: 1
        }, {
            leubail: 'LangChain',
            dàta: [8, 6, 92],
            cùl-dath: 'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
            dath chrìoch: 'rgba(54, 162, 235, 1)',
            leud na crìche: 1
        }]
    },
    roghainnean: {
        lannan: {
            y: {
                tòiseachadhAtZero: fìor
            }
        }
    }
});

Bidh am bloc còd seo a’ cruthachadh clàr-bàr sìmplidh a’ cleachdadh Chart.js gus coileanadh DSPy agus LangChain fhaicinn.

Co-dhùnadh

San artaigil seo, rinn sinn sgrùdadh air eadar-ghearradh AI, innleadaireachd bathar-bog, agus DevOps, le cuideam sònraichte air a bhith a’ cleachdadh innealan orchestration mar DSPy agus LangChain gus riochdairean AI fhilleadh a-steach do phìoban DevOps. Sheall sinn mar a chuireas sinn an gnìomh ailtireachd bathar-bog tèarainte agus scalable air a stiùireadh le AI a’ cleachdadh DSPy agus LangChain, agus thug sinn seachad eisimpleir shìmplidh de bhith a’ togail modal ionnsachaidh inneal a’ cleachdadh gach inneal. Thug sinn cuideachd seachad prìomh 5-10 òrdughan / pìosan as motha a chleachdar airson gach inneal agus sealladh sìmplidh air ailtireachd bathar-bog air a stiùireadh le AI a’ cleachdadh Chart.js.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn