Fampidirana
Ny fampidirana ny Artificial Intelligence (AI) amin'ny rindranasa rindrankajy dia nanova ny fomba fiasantsika amin'ny famahana olana, ny fandraisana fanapahan-kevitra ary ny automatique. Na izany aza, rehefa mihasarotra ny rindranasa entin'ny AI, dia lasa olana maika ny filana maritrano azo antoka sy azo ekena. Ato amin'ity lahatsoratra ity dia hijery ny fihaonan'ny AI, injeniera rindrambaiko ary DevOps isika, miaraka amin'ny fanamafisana manokana amin'ny fampiasana fitaovana orkestra toy ny DSPy sy LangChain mba hampidirana ireo mpiasan'ny AI amin'ny fantsona DevOps.
Ny fanamby amin'ny Architecture Software entin'ny AI
Ny rindranasa rindrankajy entin'ny AI dia mametraka fanamby tokana ho an'ireo injeniera rindrambaiko sy ekipa DevOps. Ny sasany amin'ireo fanamby lehibe dia ahitana:
- Scalability: Mitaky loharanon-karena kajy lehibe ny maodely AI, izay mety hiteraka olana amin'ny scalability amin'ny tontolo famokarana.
- Security: Ny maodely AI dia mety ho mora voan'ny fanafihana, toy ny fanapoizinana angon-drakitra sy fanafihana fanodikodinam-baovao.
- Fampidirana: Mila ampifandraisina amin'ny rafitra rindrambaiko efa misy ny maodely AI, izay mety ho asa sarotra.
- Fanaraha-maso sy Fikojakojana: Mitaky fanaraha-maso sy fikojakojana mitohy ny maodely AI mba hahazoana antoka fa ho marina sy azo antoka izy ireo.
Fitaovana orkestra: DSPy sy LangChain
Ny fitaovana orkestra toa an'i DSPy sy LangChain dia manome vahaolana amin'ireo fanamby ireo amin'ny alàlan'ny fampidirana ireo mpiasan'ny AI amin'ny fantsona DevOps. Ireo fitaovana ireo dia manome rafitra ho an'ny fananganana, fametrahana ary fitantanana ny maodely AI, miantoka ny maritrano azo antoka sy azo ekena ho an'ny rindranasa AI.
DSPy
DSPy dia fitaovana orkestra mivelatra amin'ny alàlan'ny Python. Izy io dia manome API tsotra sy intuitive amin'ny fananganana, fametrahana ary fitantanana ny maodely AI. DSPy dia manohana rafitra AI isan-karazany, ao anatin'izany ny TensorFlow, PyTorch, ary ny scikit-learn.
LangChain
LangChain dia fitaovana orkestra misokatra iray hafa izay manome rafitra ho an'ny fananganana, fametrahana ary fitantanana ny maodely AI. LangChain dia naorina teo an-tampon'ny Rust ary manome API avo lenta amin'ny fampidirana ireo mpiasan'ny AI amin'ny fantsona DevOps.
Fampiharana ny Architecture Lozisialy azo antoka sy azo ekena miaraka amin'ny DSPy
Amin'ity fizarana ity dia hijery ohatra tsotra amin'ny fampiharana ny maritrano rindrambaiko azo antoka sy azo esorina amin'ny AI miaraka amin'ny DSPy.
Ohatra: Manangana maodely AI Tsotra miaraka amin'ny DSPy
Andeha isika handinika ohatra tsotra amin'ny fananganana modely fianarana milina mampiasa DSPy. Hampiasa ny tranomboky scikit-learn izahay mba hananganana modelim-pamerenana tsipika.
manafatra dspy ho dsp
avy amin'ny sklearn.linear_model import LinearRegression
avy amin'ny sklearn.datasets manafatra load_diabetes
# Ampidiro ny angon-drakitra momba ny diabeta
dataset = load_diabetes()
# Zarao ho seta fiofanana sy fitsapana ny angon-drakitra
X_train, X_test, y_train, y_test = dsp.split_dataset(dataset.data, dataset.target, test_size=0.2)
# Mamorona modely famerenan'ny tsipika
modely = LinearRegression()
# Ampio ny modely amin'ny angon-drakitra fanofanana
model.fit(X_train, y_train)
# Tombanana ny modely amin'ny angona fitsapana
marina = model.score(X_test, y_test)
print(f"Fahitsiana modely: {fahamarinana:.2f}")
Ity sakana kaody ity dia mampiseho ny fomba fananganana modely fianarana milina tsotra amin'ny DSPy. Mametraka ny angon-drakitra momba ny diabeta izahay, mizara azy amin'ny seta fanofanana sy fitsapana, manangana modely fihemorana tsipika, mampiofana azy amin'ny angon-drakitra fanofanana, ary manombana ny fahamarinany amin'ny angona fitsapana.
Fampiharana ny Architecture Software azo antoka sy azo ekena miaraka amin'ny LangChain
Ato amin'ity fizarana ity dia hijery ohatra tsotra amin'ny fampiharana ny maritrano rindrambaiko azo antoka sy azo entin'ny AI miaraka amin'i LangChain.
Ohatra: Manangana maodely AI Tsotra miaraka amin'ny LangChain
Andeha isika handinika ohatra tsotra amin'ny fananganana modely fianarana milina amin'ny fampiasana LangChain. Hampiasa ny tranomboky TensorFlow izahay hanangana modely tambajotra neural.
mampiasa langchain ho lc;
mampiasa tensorflow::prelude::*;
// Farito modely tambajotra neural tsotra
modely fn(fampidirana: &Tensor) -> Tensor {
avelao ny vokatra = input.matmul(&Tensor::new(1, 1));
vokatra
}
// Mamorona mpandraharaha LangChain
avelao agent = lc::Agent::new(model);
// Famaritana angon-drakitra
let dataset = lc::Dataset::vaovao(vec![
lc::Ohatra::vaovao(vec![1.0, 2.0], vec![3.0]),
lc::Ohatra::vaovao(vec![4.0, 5.0], vec![6.0]),
]);
// Ampio ny modely amin'ny angon-drakitra
agent.train(&dataset);
// Tombanana ny modely amin'ny angona
avelao ny marina = agent.evaluate(&dataset);
println!("Fahitsiana modely: {}", marina);
Ity sakana kaody ity dia mampiseho ny fomba fananganana modely fianarana milina tsotra amin'ny fampiasana LangChain. Mamaritra modely tambajotra neural tsotra izahay, mamorona mpandraharaha LangChain, mamaritra angon-drakitra, mampiofana ny maodely amin'ny angon-drakitra, ary manombana ny fahamarinany amin'ny angona.
Didy/Snippet 5-10 ambony indrindra
Ireto ny baiko / snippets 5-10 ambony indrindra ho an'ny DSPy sy LangChain:
DSPy
dsp.split_dataset(data, target, test_size=0.2): Mizara ny angon-drakitra ho vondrona fiofanana sy fitsapana.dsp.build_model(model_name, model_params): Manangana maodely fianarana milina amin'ny fampiasana ny anarana sy ny masontsivana modely.dsp.train_model(model, data): Mampiofana ny maodely fianarana milina amin'ny angona voatondro.dsp.evaluate_model(model, data): Manombana ny fahombiazan'ny maodely fianarana milina amin'ny angona voatondro.dsp.deploy_model(model, server_url): Mametraka ny maodely fianarana milina amin'ny URL mpizara voatondro.
LangChain
lc::Agent::new(model): Mamorona mpandraharaha LangChain amin'ny fampiasana ny maodely voatondro.lc::Dataset::new(ohatra): Mamorona angona LangChain amin'ny fampiasana ireo ohatra voatondro.lc::train(agent, dataset): Mampiofana ny mpandraharaha LangChain amin'ny angon-drakitra voatondro.lc::evaluate(agent, dataset): Manombana ny fahombiazan'ny agent LangChain amin'ny angona voatondro.lc::deploy(agent, server_url): Mametraka ny LangChain agent amin'ny URL server voatondro.
Visualization
Ity misy sary tsotra momba ny maritrano rindrambaiko entin'ny AI mampiasa Chart.js:
const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
tabilao const = tabilao vaovao(ctx, {
karazana: 'bar',
data: {
etikety: ['Fotoam-piofanana', 'Fotoan'ny famintinana', 'Fahitsiana modely'],
angon-drakitra: [{
marika: 'DSPy',
angona: [10, 5, 90],
loko: 'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
borderColor: 'rgba(255, 99, 132, 1)',
sisin-tany: 1
}, {
marika: 'LangChain',
angona: [8, 6, 92],
loko: 'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
borderColor: 'rgba(54, 162, 235, 1)',
sisin-tany: 1
}]
},
safidy: {
mizana: {
y: {
beginAtZero: marina
}
}
}
});
Ity sakana kaody ity dia mamorona tabilao bar tsotra mampiasa Chart.js mba hijerena ny zava-bitan'ny DSPy sy LangChain.
Fehiny
Ato amin'ity lahatsoratra ity, nandinika ny fihaonan'ny AI, injeniera rindrambaiko, ary DevOps izahay, miaraka amin'ny fanamafisana manokana ny fampiasana fitaovana orkestra toy ny DSPy sy LangChain mba hampidirana ireo mpiasan'ny AI amin'ny fantsona DevOps. Nasehonay ny fomba fampiharana ny maritrano rindrambaiko azo antoka sy azo entin'ny AI amin'ny fampiasana DSPy sy LangChain, ary nanome ohatra tsotra amin'ny fananganana modely fianarana milina amin'ny fampiasana fitaovana tsirairay. Nanome baiko/snippets 5-10 ambony indrindra ho an'ny fitaovana tsirairay ihany koa izahay ary sary an-tsaina tsotra momba ny maritrano rindrambaiko entin'ny AI mampiasa Chart.js.