Wprowadzenie
Integracja sztucznej inteligencji (AI) z aplikacjami zrewolucjonizowała sposób, w jaki podchodzimy do rozwiązywania problemów, podejmowania decyzji i automatyzacji. Jednakże w miarę jak aplikacje oparte na sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej złożone, pilnym problemem stała się potrzeba bezpiecznej i skalowalnej architektury. W tym artykule zbadamy skrzyżowanie sztucznej inteligencji, inżynierii oprogramowania i DevOps, ze szczególnym naciskiem na wykorzystanie narzędzi do orkiestracji, takich jak DSPy i LangChain, do integracji agentów AI z potokami DevOps.
Wyzwania architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji
Aplikacje oparte na sztucznej inteligencji stwarzają wyjątkowe wyzwania dla inżynierów oprogramowania i zespołów DevOps. Niektóre z kluczowych wyzwań obejmują:
- Skalowalność: modele AI wymagają znacznych zasobów obliczeniowych, co może prowadzić do problemów ze skalowalnością w środowiskach produkcyjnych.
- Bezpieczeństwo: modele AI mogą być podatne na ataki, takie jak zatruwanie danych i ataki polegające na odwracaniu modelu.
- Integracja: modele sztucznej inteligencji muszą zostać zintegrowane z istniejącymi systemami oprogramowania, co może być złożonym zadaniem.
- Monitorowanie i konserwacja: Modele AI wymagają ciągłego monitorowania i konserwacji, aby zapewnić ich dokładność i niezawodność.
Narzędzia do orkiestracji: DSPy i LangChain
Narzędzia do orkiestracji, takie jak DSPy i LangChain, zapewniają rozwiązanie tych wyzwań, umożliwiając integrację agentów AI z potokami DevOps. Narzędzia te zapewniają ramy do tworzenia i wdrażania modeli sztucznej inteligencji oraz zarządzania nimi, zapewniając bezpieczną i skalowalną architekturę dla aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.
DSPy
DSPy to narzędzie do orkiestracji typu open source zbudowane na bazie języka Python. Zapewnia prosty i intuicyjny interfejs API do tworzenia, wdrażania i zarządzania modelami AI. DSPy obsługuje szeroką gamę frameworków AI, w tym TensorFlow, PyTorch i scikit-learn.
LangChain
LangChain to kolejne narzędzie do orkiestracji typu open source, które zapewnia platformę do tworzenia i wdrażania modeli sztucznej inteligencji oraz zarządzania nimi. LangChain jest zbudowany na bazie Rusta i zapewnia wysokowydajne API do integracji agentów AI z potokami DevOps.
Wdrażanie bezpiecznej i skalowalnej architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji za pomocą DSPy
W tej sekcji omówimy prosty przykład wdrożenia bezpiecznej i skalowalnej architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji za pomocą DSPy.
Przykład: budowanie prostego modelu AI za pomocą DSPy
Rozważmy prosty przykład budowania modelu uczenia maszynowego przy użyciu DSPy. Do zbudowania modelu regresji liniowej użyjemy biblioteki scikit-learn.
importuj dspy jako dsp
z sklearn.linear_model zaimportuj LinearRegression
z sklearn.datasets importuj obciążenie_diabetes
# Załaduj zestaw danych dotyczących cukrzycy
zbiór danych = obciążenie_diabetes()
# Podziel zbiór danych na zbiory szkoleniowe i testowe
X_train, X_test, y_train, y_test = dsp.split_dataset(dataset.data, dataset.target, test_size=0.2)
# Zbuduj model regresji liniowej
model = Regresja liniowa()
# Trenuj model na danych treningowych
model.fit(X_train, y_train)
# Oceń model na podstawie danych testowych
dokładność = model.score(X_test, y_test)
print(f"Dokładność modelu: {accuracy:.2f}")
Ten blok kodu pokazuje, jak zbudować prosty model uczenia maszynowego przy użyciu DSPy. Ładujemy zbiór danych dotyczących cukrzycy, dzielimy go na zbiór uczący i testowy, budujemy model regresji liniowej, szkolimy go na danych szkoleniowych i oceniamy jego dokładność na danych testowych.
Wdrażanie bezpiecznej i skalowalnej architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji za pomocą LangChain
W tej sekcji omówimy prosty przykład wdrożenia bezpiecznej i skalowalnej architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji za pomocą LangChain.
Przykład: budowanie prostego modelu AI za pomocą LangChain
Rozważmy prosty przykład budowy modelu uczenia maszynowego przy użyciu LangChain. Do budowy modelu sieci neuronowej wykorzystamy bibliotekę TensorFlow.
„rdza”. użyj langchaina jako lc; użyj tensorflow::prelude::*;
// Zdefiniuj prosty model sieci neuronowej model fn (wejście: &Tensor) -> Tensor { niech wyjście = input.matmul(&Tensor::new(1, 1)); wyjście }
// Utwórz agenta LangChain niech agent = lc::Agent::new(model);
// Zdefiniuj zbiór danych niech zbiór danych = lc::Dataset::new(vec![ lc::Przykład::nowy(vec![1.0, 2.0], vec![3.0]), lc::Przykład::nowy(vec![4.0, 5.0], vec![6.0]), ]);
// Trenuj model na zestawie danych agent.train(&dataset);
// Oceń model w zestawie danych niech dokładność = agent.evaluate(&dataset); println!("Dokładność modelu: {}", dokładność);
Ten blok kodu pokazuje, jak zbudować prosty model uczenia maszynowego przy użyciu LangChain. Definiujemy prosty model sieci neuronowej, tworzymy agenta LangChain, definiujemy zbiór danych, szkolimy model na zbiorze danych i oceniamy jego dokładność na zbiorze danych.
## Top 5-10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów
Oto 5–10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów dla DSPy i LangChain:
### DSPy
* `dsp.split_dataset(data, target, test_size=0.2)`: Dzieli zbiór danych na zbiory uczące i testowe.
* `dsp.build_model(nazwa_modelu, parametry_modelu)`: Tworzy model uczenia maszynowego przy użyciu określonej nazwy modelu i parametrów.
* `dsp.train_model(model, data)`: Uczy model uczenia maszynowego na określonych danych.
* `dsp.evaluate_model(model, data)`: ocenia wydajność modelu uczenia maszynowego na określonych danych.
* `dsp.deploy_model(model, server_url)`: Wdraża model uczenia maszynowego na określonym adresie URL serwera.
### LangChain
* `lc::Agent::new(model)`: Tworzy agenta LangChain przy użyciu określonego modelu.
* `lc::Dataset::new(examples)`: Tworzy zbiór danych LangChain na podstawie podanych przykładów.
* `lc::train(agent, dataset)`: Uczy agenta LangChain na określonym zbiorze danych.
* `lc::evaluate(agent, dataset)`: Ocenia wydajność agenta LangChain na określonym zbiorze danych.
* `lc::deploy(agent, adres_serwera)`: Wdraża agenta LangChain na podany adres URL serwera.
## Wizualizacja
Oto prosta wizualizacja architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji przy użyciu Chart.js:
```javascript
const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
const wykres = nowy wykres (ctx, {
wpisz: „pasek”,
dane: {
etykiety: ['Czas uczenia', 'Czas wnioskowania', 'Dokładność modelu'],
zbiory danych: [{
etykieta: 'DSPy',
dane: [10, 5, 90],
Kolor tła: 'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
kolor obramowania: 'rgba(255, 99, 132, 1)',
szerokość obramowania: 1
}, {
etykieta: „LangChain”,
dane: [8, 6, 92],
Kolor tła: 'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
kolor obramowania: 'rgba(54, 162, 235, 1)',
szerokość obramowania: 1
}]
},
opcje: {
skale: {
y: {
BeginAtZero: prawda
}
}
}
});
Ten blok kodu tworzy prosty wykres słupkowy przy użyciu Chart.js do wizualizacji wydajności DSPy i LangChain.
Wniosek
W tym artykule zbadaliśmy skrzyżowanie sztucznej inteligencji, inżynierii oprogramowania i DevOps, ze szczególnym naciskiem na wykorzystanie narzędzi do orkiestracji, takich jak DSPy i LangChain, do integracji agentów AI z potokami DevOps. Pokazaliśmy, jak wdrożyć bezpieczną i skalowalną architekturę oprogramowania opartą na sztucznej inteligencji przy użyciu DSPy i LangChain oraz podaliśmy prosty przykład budowania modelu uczenia maszynowego przy użyciu każdego narzędzia. Udostępniliśmy także 5–10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów dla każdego narzędzia oraz prostą wizualizację architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji za pomocą Chart.js.