Ngleksanakake Arsitektur Perangkat Lunak Didorong AI sing Aman lan Scalable kanthi Alat Orkestrasi | B4N1

Ngleksanakake Arsitektur Perangkat Lunak Didorong AI sing Aman lan Scalable kanthi Alat Orkestrasi

6 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Pambuka

Integrasi Artificial Intelligence (AI) menyang aplikasi piranti lunak wis ngowahi cara kita nyedhaki pemecahan masalah, nggawe keputusan, lan otomatisasi. Nanging, amarga aplikasi sing didhukung AI dadi saya rumit, kabutuhan arsitektur sing aman lan bisa diukur dadi masalah sing penting. Ing artikel iki, kita bakal njelajah persimpangan AI, teknik perangkat lunak, lan DevOps, kanthi penekanan khusus kanggo nggunakake alat orkestrasi kaya DSPy lan LangChain kanggo nggabungake agen AI menyang pipa DevOps.

Tantangan Arsitektur Piranti Lunak sing Didorong AI

Aplikasi piranti lunak sing didorong AI nyebabake tantangan unik kanggo insinyur piranti lunak lan tim DevOps. Sawetara tantangan utama kalebu:

  • Skalabilitas: Model AI mbutuhake sumber daya komputasi sing signifikan, sing bisa nyebabake masalah skalabilitas ing lingkungan produksi.
  • Keamanan: Model AI bisa rentan marang serangan, kayata keracunan data lan serangan inversi model.
  • Integrasi: Model AI kudu digabungake karo sistem piranti lunak sing wis ana, sing bisa dadi tugas sing rumit.
  • Monitoring lan Maintenance: Model AI mbutuhake pemantauan lan pangopènan sing terus-terusan kanggo mesthekake tetep akurat lan dipercaya.

Alat Orkestrasi: DSPy lan LangChain

Piranti orkestrasi kaya DSPy lan LangChain nyedhiyakake solusi kanggo tantangan kasebut kanthi ngaktifake integrasi agen AI menyang pipa DevOps. Piranti kasebut nyedhiyakake kerangka kanggo mbangun, nyebarake, lan ngatur model AI, njamin arsitektur sing aman lan bisa diukur kanggo aplikasi sing didorong AI.

DSPy

DSPy minangka alat orkestrasi open-source sing dibangun ing ndhuwur Python. Nyedhiyakake API sing prasaja lan intuisi kanggo mbangun, nyebarake, lan ngatur model AI. DSPy ndhukung sawetara saka sudhut AI frameworks, kalebu TensorFlow, PyTorch, lan scikit-sinau.

LangChain

LangChain minangka alat orkestrasi open-source liyane sing nyedhiyakake kerangka kanggo mbangun, nyebarake, lan ngatur model AI. LangChain dibangun ing ndhuwur Rust lan nyedhiyakake API kinerja dhuwur kanggo nggabungake agen AI menyang pipa DevOps.

Ngleksanakake Arsitektur Perangkat Lunak Didorong AI sing Aman lan Scalable karo DSPy

Ing bagean iki, kita bakal njelajah conto prasaja ngleksanakake arsitektur piranti lunak AI-driven sing aman lan skalabel karo DSPy.

Conto: Nggawe Model AI Sederhana karo DSPy

Ayo nimbang conto prasaja babagan mbangun model pembelajaran mesin nggunakake DSPy. Kita bakal nggunakake perpustakaan scikit-sinau kanggo mbangun model regresi linear.

ngimpor dspy minangka dsp
saka sklearn.linear_model ngimpor LinearRegression
saka sklearn.datasets ngimpor load_diabetes

# Muat set data diabetes
dataset = beban_diabetes()

# Pisah set data dadi set latihan lan tes
X_train, X_test, y_train, y_test = dsp.split_dataset(dataset.data, dataset.target, test_size=0.2)

# Gawe model regresi linier
model = LinearRegression()

# Latih model babagan data latihan
model.fit(X_train, y_train)

# Evaluasi model ing data tes
akurasi = model.skor(X_test, y_test)
print(f"Akurasi model: {akurasi:.2f}")

Blok kode iki nuduhake carane nggawe model pembelajaran mesin sing prasaja nggunakake DSPy. Kita mbukak set data diabetes, dipérang dadi set latihan lan tes, mbangun model regresi linier, nglatih data latihan, lan ngevaluasi akurasi ing data tes.

Ngleksanakake Arsitektur Perangkat Lunak Didorong AI sing Aman lan Scalable karo LangChain

Ing bagean iki, kita bakal njelajah conto prasaja ngleksanakake arsitektur piranti lunak AI-driven sing aman lan skalabel karo LangChain.

Conto: Nggawe Model AI Sederhana karo LangChain

Ayo nimbang conto prasaja babagan mbangun model pembelajaran mesin nggunakake LangChain. Kita bakal nggunakake perpustakaan TensorFlow kanggo mbangun model jaringan saraf.

nggunakake langchain minangka lc;
gunakake tensorflow::prelude::*;

// Netepake model jaringan syaraf prasaja
model fn(input: &Tensor) -> Tensor {
    supaya output = input.matmul (& Tensor :: anyar (1, 1));
    output
}

// Nggawe agen LangChain
let agent = lc::Agent::new(model);

// Netepake dataset
let dataset = lc::Dataset::new(vec![
    lc::Conto::anyar(vec![1.0, 2.0], vec![3.0]),
    lc::Conto::anyar(vec![4.0, 5.0], vec![6.0]),
]);

// Latih model ing dataset
agent.train (& set data);

// Evaluasi model ing dataset
supaya akurasi = agent.evaluate (& set data);
println!("Akurasi model: {}", akurasi);

Blok kode iki nduduhake carane nggawe model pembelajaran mesin sing prasaja nggunakake LangChain. Kita nemtokake model jaringan saraf sing prasaja, nggawe agen LangChain, nemtokake dataset, nglatih model ing dataset, lan ngevaluasi akurasi ing dataset.

Ndhuwur 5-10 Printah / Cuplikan Paling Digunakake

Ing ngisor iki 5-10 printah / potongan sing paling akeh digunakake kanggo DSPy lan LangChain:

DSPy

  • dsp.split_dataset(data, target, test_size=0.2): Pisah set data dadi set latihan lan testing.
  • dsp.build_model(model_name, model_params): Mbangun model machine learning nggunakake jeneng model lan parameter sing ditemtokake.
  • dsp.train_model(model, data): Nglatih model machine learning ing data sing ditemtokake.
  • dsp.evaluate_model(model, data): Ngevaluasi kinerja model machine learning ing data sing ditemtokake.
  • dsp.deploy_model(model, server_url): Nerapake model machine learning menyang URL server sing ditemtokake.

LangChain

  • lc :: Agent :: new(model): Nggawe agen LangChain nggunakake model sing ditemtokake.
  • lc::Dataset::new(conto): Nggawe set data LangChain nggunakake conto sing ditemtokake.
  • lc::train(agen, dataset): Nglatih agen LangChain ing set data sing ditemtokake.
  • lc::evaluate(agent, dataset): Ngevaluasi kinerja agen LangChain ing dataset sing ditemtokake.
  • lc:: deploy(agent, server_url): Deploys the LangChain agent to the specific server URL.

Visualisasi

Punika visualisasi prasaja arsitektur piranti lunak sing didhukung AI nggunakake Chart.js:

const ctx = document.getElementById('MyChart').getContext('2d');
bagan const = Bagan anyar(ctx, {
    jinis: 'bar',
    data: {
        labels: ['Wektu Latihan', 'Wektu Inferensi', 'Akurasi Model'],
        kumpulan data: [{
            label: 'DSPy',
            data: [10, 5, 90],
            Werna latar mburi: 'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
            Werna wates: 'rgba(255, 99, 132, 1)',
            wewatesan Jembar: 1
        }, {
            label: 'LangChain',
            data: [8, 6, 92],
            Werna latar mburi: 'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
            Werna wates: 'rgba(54, 162, 235, 1)',
            wewatesan Jembar: 1
        }]
    },
    pilihan: {
        timbangan:{
            y: {
                beginAtZero: bener
            }
        }
    }
});

Blok kode iki nggawe grafik bar prasaja nggunakake Chart.js kanggo nggambarake kinerja DSPy lan LangChain.

Kesimpulan

Ing artikel iki, kita njelajah persimpangan AI, teknik perangkat lunak, lan DevOps, kanthi penekanan khusus kanggo nggunakake alat orkestrasi kaya DSPy lan LangChain kanggo nggabungake agen AI menyang pipa DevOps. Kita nuduhake carane ngleksanakake arsitektur piranti lunak AI-driven sing aman lan bisa diukur nggunakake DSPy lan LangChain, lan menehi conto prasaja babagan mbangun model pembelajaran mesin nggunakake saben alat. Kita uga nyedhiyakake 5-10 printah / potongan sing paling akeh digunakake kanggo saben alat lan visualisasi prasaja arsitektur piranti lunak sing didhukung AI nggunakake Chart.js.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn