Mete an aplikasyon Achitekti lojisyèl ki an sekirite ak kalifikasyon AI-kondwi ak zouti òkestrasyon | B4N1

Mete an aplikasyon Achitekti lojisyèl ki an sekirite ak kalifikasyon AI-kondwi ak zouti òkestrasyon

6 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Entwodiksyon

Entegrasyon entèlijans atifisyèl (AI) nan aplikasyon lojisyèl te revolisyone fason nou apwòch rezoud pwoblèm, pran desizyon, ak automatisation. Sepandan, kòm aplikasyon AI-kondwi vin de pli zan pli konplèks, bezwen an pou achitekti an sekirite ak évolutive te vin tounen yon enkyetid ijan. Nan atik sa a, nou pral eksplore entèseksyon AI, jeni lojisyèl, ak DevOps, ak yon anfaz espesifik sou itilizasyon zouti òkestrasyon tankou DSPy ak LangChain pou entegre ajan AI nan tiyo DevOps.

Defi yo nan Achitekti lojisyèl AI-Kondwi

Aplikasyon lojisyèl ki baze sou AI poze defi inik pou enjenyè lojisyèl ak ekip DevOps. Kèk nan defi kle yo enkli:

  • Évolutivité: Modèl AI mande anpil resous enfòmatik, ki ka mennen nan pwoblèm évolutivité nan anviwònman pwodiksyon an.
  • Sekirite: Modèl AI yo ka vilnerab a atak, tankou anpwazònman done ak atak envèrsyon modèl.
  • Entegrasyon: Modèl AI bezwen entegre ak sistèm lojisyèl ki egziste deja, ki kapab yon travay konplèks.
  • Siveyans ak Antretyen: Modèl AI mande pou siveyans ak antretyen kontinyèl pou asire yo rete egzat ak serye.

Zouti òkestrasyon: DSPy ak LangChain

Zouti òkestrasyon tankou DSPy ak LangChain bay yon solisyon a defi sa yo lè yo pèmèt entegrasyon ajan AI nan kanalizasyon DevOps. Zouti sa yo bay yon kad pou konstwi, deplwaye, ak jere modèl AI, asire achitekti sekirite ak évolutive pou aplikasyon AI-kondwi.

DSPy

DSPy se yon zouti òkestrasyon sous louvri ki bati sou tèt Python. Li bay yon API senp ak entwisyon pou konstwi, deplwaye, ak jere modèl AI. DSPy sipòte yon pakèt kad AI, tankou TensorFlow, PyTorch, ak scikit-learn.

LangChain

LangChain se yon lòt zouti orchestrasyon sous louvri ki bay yon kad pou konstwi, deplwaye ak jere modèl AI. LangChain bati sou tèt Rust epi li bay yon API wo-pèfòmans pou entegre ajan AI nan tiyo DevOps.

Mete an aplikasyon yon Achitekti lojisyèl ki an sekirite ak kalifikasyon AI-kondwi ak DSPy

Nan seksyon sa a, nou pral eksplore yon egzanp senp sou aplikasyon an sekirite ak évolutive achitekti lojisyèl AI-kondwi ak DSPy.

Egzanp: Bati yon modèl AI senp ak DSPy

Ann konsidere yon egzanp senp pou konstwi yon modèl aprantisaj machin lè l sèvi avèk DSPy. Nou pral sèvi ak bibliyotèk scikit-learn pou konstwi yon modèl regression lineyè.

enpòte dspy kòm dsp
soti nan sklearn.linear_model enpòte LinearRegression
soti nan sklearn.datasets enpòte load_diabetes

# Chaje done dyabèt la
dataset = load_diabetes()

# Divize done a an seri fòmasyon ak tès
X_train, X_test, y_train, y_test = dsp.split_dataset(dataset.data, dataset.target, test_size=0.2)

# Bati yon modèl regression lineyè
modèl = LinearRegression ()

# Antrene modèl la sou done fòmasyon yo
model.fit(X_train, y_train)

# Evalye modèl la sou done tès yo
presizyon = model.score (X_test, y_test)
print(f"Presizyon modèl: {presizyon:.2f}")

Blòk kòd sa a montre kijan pou konstwi yon modèl aprantisaj machin senp lè l sèvi avèk DSPy. Nou chaje done dyabèt la, divize l an seri fòmasyon ak tès, bati yon modèl regression lineyè, fòme li sou done fòmasyon yo, epi evalye presizyon li sou done tès yo.

Mete an aplikasyon yon achitekti lojisyèl ki an sekirite ak kalifikasyon AI-kondwi ak LangChain

Nan seksyon sa a, nou pral eksplore yon egzanp senp sou aplikasyon an sekirite ak évolutive achitekti lojisyèl AI-kondwi ak LangChain.

Egzanp: Bati yon modèl AI senp ak LangChain

Ann konsidere yon egzanp senp pou konstwi yon modèl aprantisaj machin lè l sèvi avèk LangChain. Nou pral sèvi ak bibliyotèk TensorFlow pou konstwi yon modèl rezo neral.

sèvi ak langchain kòm lc;
itilize tensorflow::prelude::*:*;

// Defini yon modèl rezo neral senp
fn model (antre: &Tensor) -> Tensor {
    kite pwodiksyon = input.matmul(&Tensor::new(1, 1));
    pwodiksyon
}

// Kreye yon ajan LangChain
kite ajan = lc::Agent::new(modèl);

// Defini yon seri done
kite dataset = lc::Dataset::new(vec![
    lc::Egzanp::nouvo(vec![1.0, 2.0], vec![3.0]),
    lc::Egzanp::nouvo(vec![4.0, 5.0], vec![6.0]),
]);

// Antrene modèl la sou dataset la
agent.train(&dataset);

// Evalye modèl la sou dataset la
kite presizyon = agent.evaluate(&dataset);
println!("Presizyon modèl: {}", presizyon);

Blòk kòd sa a montre kijan pou konstwi yon modèl aprantisaj machin senp lè l sèvi avèk LangChain. Nou defini yon modèl rezo neral senp, kreye yon ajan LangChain, defini yon seri done, fòme modèl la sou dataset la, epi evalye presizyon li sou dataset la.

Top 5-10 kòmandman/frag ki pi itilize yo

Men 5-10 kòmandman/frag ki pi itilize pou DSPy ak LangChain:

DSPy

  • dsp.split_dataset(data, target, test_size=0.2): Divize dataset la an seri fòmasyon ak tès.
  • dsp.build_model(model_name, model_params): Konstwi yon modèl aprantisaj machin lè l sèvi avèk non ak paramèt modèl espesifye yo.
  • dsp.train_model(model, data): Antrene modèl aprantisaj machin lan sou done espesifye yo.
  • dsp.evaluate_model(model, data): Evalye pèfòmans modèl aprantisaj machin lan sou done espesifye yo.
  • dsp.deploy_model(model, server_url): Deplwaye modèl aprantisaj machin lan sou URL sèvè espesifye a.

LangChain

  • lc::Agent::new(model): Kreye yon ajan LangChain lè l sèvi avèk modèl espesifye a.
  • lc::Dataset::new(egzanp): Kreye yon seri done LangChain lè l sèvi avèk egzanp espesifye yo.
  • lc::train(agent, dataset): Antrene ajan LangChain sou seri done espesifye a.
  • lc::evaluate(agent, dataset): Evalye pèfòmans ajan LangChain sou dataset espesifye a.
  • lc::deploy(agent, server_url): Deplwaye ajan LangChain nan URL sèvè espesifye a.

Vizyalizasyon

Isit la se yon vizyalizasyon senp nan achitekti lojisyèl AI-kondwi lè l sèvi avèk Chart.js:

const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
tablo const = nouvo Tablo (ctx, {
    Kalite: 'ba',
    done: {
        etikèt: ['Tan Fòmasyon', 'Tan Enferans', 'Prezizyon Modèl'],
        done ansanm: [{
            etikèt: 'DSPy',
            done: [10, 5, 90],
            backgroundColor: 'rgba (255, 99, 132, 0.2)',
            borderColor: 'rgba (255, 99, 132, 1)',
            BorderWidth: 1
        }, {
            etikèt: 'LangChain',
            done: [8, 6, 92],
            backgroundColor: 'rgba (54, 162, 235, 0.2)',
            borderColor: 'rgba (54, 162, 235, 1)',
            BorderWidth: 1
        }]
    },
    opsyon: {
        balans: {
            y: {
                beginAtZero: vre
            }
        }
    }
});

Blòk kòd sa a kreye yon tablo ba senp lè l sèvi avèk Chart.js pou vizyalize pèfòmans DSPy ak LangChain.

Konklizyon

Nan atik sa a, nou eksplore entèseksyon AI, jeni lojisyèl, ak DevOps, ak yon anfaz espesifik sou itilizasyon zouti òkestrasyon tankou DSPy ak LangChain pou entegre ajan AI nan tiyo DevOps. Nou te demontre kijan pou aplike achitekti lojisyèl ki an sekirite ak évolutive ki baze sou AI lè l sèvi avèk DSPy ak LangChain, epi nou te bay yon egzanp senp pou konstwi yon modèl aprantisaj machin ak chak zouti. Nou te bay tou 5-10 kòmandman/frag ki pi itilize pou chak zouti ak yon senp vizyalizasyon sou achitekti lojisyèl AI-kondwi lè l sèvi avèk Chart.js.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn