Εφαρμογή ασφαλούς και κλιμακούμενης αρχιτεκτονικής λογισμικού που βασίζεται σε AI με εργαλεία ενορχήστρωσης | B4N1

Εφαρμογή ασφαλούς και κλιμακούμενης αρχιτεκτονικής λογισμικού που βασίζεται σε AI με εργαλεία ενορχήστρωσης

6 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Εισαγωγή

Η ενσωμάτωση της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) σε εφαρμογές λογισμικού έχει φέρει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο προσεγγίζουμε την επίλυση προβλημάτων, τη λήψη αποφάσεων και την αυτοματοποίηση. Ωστόσο, καθώς οι εφαρμογές που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη γίνονται όλο και πιο περίπλοκες, η ανάγκη για ασφαλή και επεκτάσιμη αρχιτεκτονική έχει γίνει επιτακτική ανησυχία. Σε αυτό το άρθρο, θα εξερευνήσουμε τη διασταύρωση της τεχνητής νοημοσύνης, της μηχανικής λογισμικού και των DevOps, με ιδιαίτερη έμφαση στη χρήση εργαλείων ενορχήστρωσης όπως το DSPy και το LangChain για την ενσωμάτωση πρακτόρων AI σε αγωγούς DevOps.

Οι προκλήσεις της αρχιτεκτονικής λογισμικού που βασίζεται στην AI

Οι εφαρμογές λογισμικού που βασίζονται στο AI θέτουν μοναδικές προκλήσεις για τους μηχανικούς λογισμικού και τις ομάδες DevOps. Μερικές από τις βασικές προκλήσεις περιλαμβάνουν:

  • Επεκτασιμότητα: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης απαιτούν σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους, οι οποίοι μπορούν να οδηγήσουν σε ζητήματα επεκτασιμότητας σε περιβάλλοντα παραγωγής.
  • Ασφάλεια: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι ευάλωτα σε επιθέσεις, όπως δηλητηρίαση δεδομένων και επιθέσεις αντιστροφής μοντέλων.
  • Ενσωμάτωση: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να ενσωματωθούν με υπάρχοντα συστήματα λογισμικού, κάτι που μπορεί να είναι μια πολύπλοκη εργασία.
  • Παρακολούθηση και συντήρηση: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης απαιτούν συνεχή παρακολούθηση και συντήρηση για να διασφαλιστεί ότι παραμένουν ακριβή και αξιόπιστα.

Εργαλεία ενορχήστρωσης: DSPy και LangChain

Εργαλεία ενορχήστρωσης όπως το DSPy και το LangChain παρέχουν μια λύση σε αυτές τις προκλήσεις επιτρέποντας την ενσωμάτωση πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης στους αγωγούς DevOps. Αυτά τα εργαλεία παρέχουν ένα πλαίσιο για τη δημιουργία, την ανάπτυξη και τη διαχείριση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, διασφαλίζοντας ασφαλή και επεκτάσιμη αρχιτεκτονική για εφαρμογές που βασίζονται στο AI.

DSPy

Το DSPy είναι ένα εργαλείο ενορχήστρωσης ανοιχτού κώδικα χτισμένο πάνω από την Python. Παρέχει ένα απλό και διαισθητικό API για τη δημιουργία, την ανάπτυξη και τη διαχείριση μοντέλων AI. Το DSPy υποστηρίζει ένα ευρύ φάσμα πλαισίων AI, συμπεριλαμβανομένων των TensorFlow, PyTorch και scikit-learn.

LangChain

Το LangChain είναι ένα άλλο εργαλείο ενορχήστρωσης ανοιχτού κώδικα που παρέχει ένα πλαίσιο για τη δημιουργία, την ανάπτυξη και τη διαχείριση μοντέλων AI. Το LangChain είναι χτισμένο πάνω στο Rust και παρέχει ένα API υψηλής απόδοσης για την ενσωμάτωση πρακτόρων AI σε αγωγούς DevOps.

Εφαρμογή ασφαλούς και κλιμακούμενης αρχιτεκτονικής λογισμικού που βασίζεται σε AI με DSPy

Σε αυτήν την ενότητα, θα εξερευνήσουμε ένα απλό παράδειγμα εφαρμογής ασφαλούς και επεκτάσιμης αρχιτεκτονικής λογισμικού που βασίζεται σε AI με το DSPy.

Παράδειγμα: Δημιουργία ενός απλού μοντέλου AI με το DSPy

Ας εξετάσουμε ένα απλό παράδειγμα κατασκευής ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας το DSPy. Θα χρησιμοποιήσουμε τη βιβλιοθήκη scikit-learn για να δημιουργήσουμε ένα μοντέλο γραμμικής παλινδρόμησης.

εισαγωγή dspy ως dsp
από την εισαγωγή sklearn.linear_model LinearRegression
από το sklearn.datasets εισαγωγή load_diabetes

# Φορτώστε το σύνολο δεδομένων διαβήτη
σύνολο δεδομένων = load_diabetes()

# Διαχωρίστε το σύνολο δεδομένων σε σύνολα εκπαίδευσης και δοκιμών
X_train, X_test, y_train, y_test = dsp.split_dataset(dataset.data, database.target, test_size=0.2)

# Δημιουργήστε ένα μοντέλο γραμμικής παλινδρόμησης
model = LinearRegression()

# Εκπαιδεύστε το μοντέλο στα δεδομένα εκπαίδευσης
model.fit(X_train, y_train)

# Αξιολογήστε το μοντέλο στα δεδομένα δοκιμών
ακρίβεια = model.score (X_test, y_test)
εκτύπωση (f"Ακρίβεια μοντέλου: {accuracy:.2f}")

Αυτό το μπλοκ κώδικα δείχνει πώς να δημιουργήσετε ένα απλό μοντέλο μηχανικής εκμάθησης χρησιμοποιώντας το DSPy. Φορτώνουμε το σύνολο δεδομένων διαβήτη, το χωρίζουμε σε σύνολα εκπαίδευσης και δοκιμών, χτίζουμε ένα μοντέλο γραμμικής παλινδρόμησης, το εκπαιδεύουμε στα δεδομένα εκπαίδευσης και αξιολογούμε την ακρίβειά του στα δεδομένα δοκιμών.

Εφαρμογή ασφαλούς και κλιμακούμενης αρχιτεκτονικής λογισμικού που βασίζεται σε AI με το LangChain

Σε αυτήν την ενότητα, θα διερευνήσουμε ένα απλό παράδειγμα εφαρμογής ασφαλούς και επεκτάσιμης αρχιτεκτονικής λογισμικού που βασίζεται σε AI με το LangChain.

Παράδειγμα: Δημιουργία ενός απλού μοντέλου AI με το LangChain

Ας εξετάσουμε ένα απλό παράδειγμα κατασκευής ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας το LangChain. Θα χρησιμοποιήσουμε τη βιβλιοθήκη TensorFlow για να δημιουργήσουμε ένα μοντέλο νευρωνικού δικτύου.

`` σκουριά χρήση langchain ως lc. χρήση tensorflow::prelude::*;

// Ορισμός ενός απλού μοντέλου νευρωνικού δικτύου μοντέλο fn(εισαγωγή: &Tensor) -> Tensor { let output = input.matmul(&Tensor::new(1, 1)); εξόδου }

// Δημιουργία ενός πράκτορα LangChain let agent = lc::Agent::new(model);

// Ορίστε ένα σύνολο δεδομένων let σύνολο δεδομένων = lc::Σύνολο δεδομένων::new(vec![ lc::Παράδειγμα::new(vec![1.0, 2.0], vec![3.0]), lc::Παράδειγμα::new(vec![4.0, 5.0], vec![6.0]), ]);

// Εκπαιδεύστε το μοντέλο στο σύνολο δεδομένων agent.train(&dataset);

// Αξιολογήστε το μοντέλο στο σύνολο δεδομένων let accuracy = agent.evaluate(&dataset); println!("Ακρίβεια μοντέλου: {}", ακρίβεια);


Αυτό το μπλοκ κώδικα δείχνει πώς να δημιουργήσετε ένα απλό μοντέλο μηχανικής εκμάθησης χρησιμοποιώντας το LangChain. Ορίζουμε ένα απλό μοντέλο νευρωνικού δικτύου, δημιουργούμε έναν πράκτορα LangChain, ορίζουμε ένα σύνολο δεδομένων, εκπαιδεύουμε το μοντέλο στο σύνολο δεδομένων και αξιολογούμε την ακρίβειά του στο σύνολο δεδομένων.

## Κορυφαίες 5-10 εντολές/αποσπάσματα που χρησιμοποιούνται περισσότερο

Ακολουθούν οι κορυφαίες 5-10 πιο χρησιμοποιούμενες εντολές/αποσπάσματα για DSPy και LangChain:

### DSPy

* `dsp.split_dataset(data, target, test_size=0.2)`: Διαχωρίζει το σύνολο δεδομένων σε σύνολα εκπαίδευσης και δοκιμής.
* `dsp.build_model(model_name, model_params)`: Δημιουργεί ένα μοντέλο μηχανικής εκμάθησης χρησιμοποιώντας το καθορισμένο όνομα μοντέλου και παραμέτρους.
* `dsp.train_model(model, data)`: Εκπαιδεύει το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης στα καθορισμένα δεδομένα.
* `dsp.evaluate_model(model, data)`: Αξιολογεί την απόδοση του μοντέλου μηχανικής εκμάθησης στα καθορισμένα δεδομένα.
* `dsp.deploy_model(model, server_url)`: Αναπτύσσει το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης στην καθορισμένη διεύθυνση URL διακομιστή.

### LangChain

* `lc::Agent::new(model)`: Δημιουργεί έναν πράκτορα LangChain χρησιμοποιώντας το καθορισμένο μοντέλο.
* `lc::Dataset::new(examples)`: Δημιουργεί ένα σύνολο δεδομένων LangChain χρησιμοποιώντας τα καθορισμένα παραδείγματα.
* `lc::train(agent, database)`: Εκπαιδεύει τον πράκτορα LangChain στο καθορισμένο σύνολο δεδομένων.
* `lc::evaluate(agent, σύνολο δεδομένων)`: Αξιολογεί την απόδοση του παράγοντα LangChain στο καθορισμένο σύνολο δεδομένων.
* `lc::deploy(agent, server_url)`: Αναπτύσσει τον παράγοντα LangChain στην καθορισμένη διεύθυνση URL διακομιστή.

## Οπτικοποίηση

Ακολουθεί μια απλή απεικόνιση της αρχιτεκτονικής λογισμικού που βασίζεται σε AI χρησιμοποιώντας το Chart.js:

`` Javascript
const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
διάγραμμα const = νέο γράφημα(ctx, {
    τύπος: 'bar',
    δεδομένα: {
        ετικέτες: ['Training Time', 'Inference Time', 'Model Accuracy'],
        σύνολα δεδομένων: [{
            ετικέτα: 'DSPy',
            δεδομένα: [10, 5, 90],
            Χρώμα φόντου: 'rgba(255, 99, 132, 0,2)',
            borderColor: 'rgba(255, 99, 132, 1)',
            Πλάτος περιγράμματος: 1
        }, {
            ετικέτα: "LangChain",
            δεδομένα: [8, 6, 92],
            Χρώμα φόντου: 'rgba(54, 162, 235, 0,2)',
            borderColor: 'rgba(54, 162, 235, 1)',
            Πλάτος περιγράμματος: 1
        }]
    },
    επιλογές: {
        κλίμακες: {
            y: {
                startAtZero: αλήθεια
            }
        }
    }
});

Αυτό το μπλοκ κώδικα δημιουργεί ένα απλό γράφημα ράβδων χρησιμοποιώντας το Chart.js για να απεικονίσει την απόδοση του DSPy και του LangChain.

Συμπέρασμα

Σε αυτό το άρθρο, εξερευνήσαμε τη διασταύρωση της τεχνητής νοημοσύνης, της μηχανικής λογισμικού και των DevOps, με ιδιαίτερη έμφαση στη χρήση εργαλείων ενορχήστρωσης όπως το DSPy και το LangChain για την ενσωμάτωση πρακτόρων AI σε αγωγούς DevOps. Δείξαμε πώς να εφαρμόσουμε ασφαλή και επεκτάσιμη αρχιτεκτονική λογισμικού που βασίζεται σε AI χρησιμοποιώντας DSPy και LangChain και παρέχουμε ένα απλό παράδειγμα κατασκευής ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας κάθε εργαλείο. Παρέχουμε επίσης 5-10 πιο χρησιμοποιούμενες εντολές/αποσπάσματα για κάθε εργαλείο και μια απλή απεικόνιση της αρχιτεκτονικής λογισμικού που βασίζεται σε AI χρησιμοποιώντας το Chart.js.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn