Menerapkan Arsitektur Perangkat Lunak Berbasis AI yang Aman dan Skalabel dengan Alat Orkestrasi | B4N1

Menerapkan Arsitektur Perangkat Lunak Berbasis AI yang Aman dan Skalabel dengan Alat Orkestrasi

3 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Pendahuluan

Integrasi Kecerdasan Buatan (AI) ke dalam aplikasi perangkat lunak telah merevolusi cara kita melakukan pendekatan terhadap pemecahan masalah, pengambilan keputusan, dan otomatisasi. Namun, seiring dengan semakin kompleksnya aplikasi berbasis AI, kebutuhan akan arsitektur yang aman dan skalabel menjadi perhatian yang mendesak. Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi titik temu antara AI, rekayasa perangkat lunak, dan DevOps, dengan penekanan khusus pada penggunaan alat orkestrasi seperti DSPy dan LangChain untuk mengintegrasikan agen AI ke dalam saluran DevOps.

Tantangan Arsitektur Perangkat Lunak Berbasis AI

Aplikasi perangkat lunak berbasis AI menghadirkan tantangan unik bagi para insinyur perangkat lunak dan tim DevOps. Beberapa tantangan utama meliputi:

  • Skalabilitas: Model AI memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan, yang dapat menyebabkan masalah skalabilitas di lingkungan produksi.
  • Keamanan: Model AI rentan terhadap serangan, seperti keracunan data dan serangan inversi model.
  • Integrasi: Model AI perlu diintegrasikan dengan sistem perangkat lunak yang ada, yang bisa menjadi tugas yang rumit.
  • Pemantauan dan Pemeliharaan: Model AI memerlukan pemantauan dan pemeliharaan berkelanjutan untuk memastikan model tersebut tetap akurat dan andal.

Alat Orkestrasi: DSPy dan LangChain

Alat orkestrasi seperti DSPy dan LangChain memberikan solusi terhadap tantangan ini dengan memungkinkan integrasi agen AI ke dalam saluran DevOps. Alat-alat ini menyediakan kerangka kerja untuk membangun, menerapkan, dan mengelola model AI, memastikan arsitektur yang aman dan terukur untuk aplikasi berbasis AI.

DSPy

DSPy adalah alat orkestrasi sumber terbuka yang dibangun di atas Python. Ini menyediakan API yang sederhana dan intuitif untuk membangun, menerapkan, dan mengelola model AI. DSPy mendukung berbagai framework AI, termasuk TensorFlow, PyTorch, dan scikit-learn.

LangChain

LangChain adalah alat orkestrasi sumber terbuka lainnya yang menyediakan kerangka kerja untuk membangun, menerapkan, dan mengelola model AI. LangChain dibangun di atas Rust dan menyediakan API berkinerja tinggi untuk mengintegrasikan agen AI ke dalam pipeline DevOps.

Menerapkan Arsitektur Perangkat Lunak Berbasis AI yang Aman dan Skalabel dengan DSPy

Di bagian ini, kita akan mempelajari contoh sederhana penerapan arsitektur perangkat lunak berbasis AI yang aman dan skalabel dengan DSPy.

Contoh: Membangun Model AI Sederhana dengan DSPy

Mari kita pertimbangkan contoh sederhana dalam membuat model pembelajaran mesin menggunakan DSPy. Kami akan menggunakan perpustakaan scikit-learn untuk membangun model regresi linier.

impor dspy sebagai dsp
dari sklearn.linear_model impor LinearRegression
dari sklearn.datasets impor load_diabetes

# Muat kumpulan data diabetes
kumpulan data = load_diabetes()

# Pisahkan kumpulan data menjadi kumpulan pelatihan dan pengujian
X_train, X_test, y_train, y_test = dsp.split_dataset(dataset.data, dataset.target, test_size=0.2)

# Membangun model regresi linier
model = Regresi Linier()

# Latih model pada data pelatihan
model.fit(X_train, y_train)

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

Blok kode ini menunjukkan cara membuat model pembelajaran mesin sederhana menggunakan DSPy. Kami memuat kumpulan data diabetes, membaginya menjadi kumpulan pelatihan dan pengujian, membuat model regresi linier, melatihnya pada data pelatihan, dan mengevaluasi keakuratannya pada data pengujian.

Menerapkan Arsitektur Perangkat Lunak Berbasis AI yang Aman dan Skalabel dengan LangChain

Di bagian ini, kita akan mengeksplorasi contoh sederhana penerapan arsitektur perangkat lunak berbasis AI yang aman dan skalabel dengan LangChain.

Contoh: Membangun Model AI Sederhana dengan LangChain

Mari kita perhatikan contoh sederhana pembuatan model pembelajaran mesin menggunakan LangChain. Kami akan menggunakan perpustakaan TensorFlow untuk membangun model jaringan saraf.

gunakan langchain sebagai lc;
gunakan tensorflow::prelude::*;

// Tentukan model jaringan saraf sederhana
fn model(masukan: &Tensor) -> Tensor {
    biarkan keluaran = masukan.matmul(&Tensor::baru(1, 1));
    keluaran
}

// Buat agen LangChain
biarkan agen = lc::Agen::baru(model);

// Tentukan kumpulan data
biarkan kumpulan data = lc::Kumpulan data::baru(vec![
    lc::Contoh::baru(vec![1.0, 2.0], vec![3.0]),
    lc::Contoh::baru(vec![4.0, 5.0], vec![6.0]),
]);

// Latih model pada kumpulan data
agen.train(&dataset);

// Evaluasi model pada dataset
biarkan akurasi = agen.evaluate(&dataset);
println!("Akurasi model: {}", akurasi);

Blok kode ini menunjukkan cara membuat model pembelajaran mesin sederhana menggunakan LangChain. Kami mendefinisikan model jaringan saraf sederhana, membuat agen LangChain, menentukan kumpulan data, melatih model pada kumpulan data, dan mengevaluasi keakuratannya pada kumpulan data.

5-10 Perintah/Cuplikan Teratas yang Paling Banyak Digunakan

Berikut adalah 5-10 perintah/cuplikan yang paling banyak digunakan untuk DSPy dan LangChain:

DSPy

  • dsp.split_dataset(data, target, test_size=0.2): Membagi kumpulan data menjadi kumpulan pelatihan dan pengujian.
  • dsp.build_model(model_name, model_params): Membangun model pembelajaran mesin menggunakan nama model dan parameter yang ditentukan.
  • dsp.train_model(model, data): Melatih model pembelajaran mesin pada data yang ditentukan.
  • dsp.evaluate_model(model, data): Mengevaluasi performa model pembelajaran mesin pada data yang ditentukan.
  • dsp.deploy_model(model, server_url): Menerapkan model pembelajaran mesin ke URL server yang ditentukan.

LangChain

  • lc::Agent::new(model): Membuat agen LangChain menggunakan model yang ditentukan.
  • lc::Dataset::new(examples): Membuat kumpulan data LangChain menggunakan contoh yang ditentukan.
  • lc::train(agent, dataset): Melatih agen LangChain pada dataset yang ditentukan.
  • lc::evaluate(agent, dataset): Mengevaluasi kinerja agen LangChain pada dataset yang ditentukan.
  • lc::deploy(agent, server_url): Menyebarkan agen LangChain ke URL server yang ditentukan.

Visualisasi

Berikut adalah visualisasi sederhana arsitektur perangkat lunak berbasis AI menggunakan Chart.js:

const ctx = dokumen.getElementById('myChart').getContext('2d');
bagan const = Bagan baru(ctx, {
    ketik: 'batang',
    data: {
        label: ['Waktu Pelatihan', 'Waktu Inferensi', 'Akurasi Model'],
        kumpulan data: [{
            label: 'DSPy',
            data: [10, 5, 90],
            warna latar belakang: 'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
            warna batas: 'rgba(255, 99, 132, 1)',
            lebar perbatasan: 1
        }, {
            label: 'Rantai Lang',
            data: [8, 6, 92],
            warna latar belakang: 'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
            warna batas: 'rgba(54, 162, 235, 1)',
            lebar perbatasan: 1
        }]
    },
    pilihan: {
        timbangan: {
            kamu: {
                mulaiAtZero: benar
            }
        }
    }
});

Blok kode ini membuat diagram batang sederhana menggunakan Chart.js untuk memvisualisasikan kinerja DSPy dan LangChain.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami menjelajahi titik temu antara AI, rekayasa perangkat lunak, dan DevOps, dengan penekanan khusus pada penggunaan alat orkestrasi seperti DSPy dan LangChain untuk mengintegrasikan agen AI ke dalam saluran DevOps. Kami mendemonstrasikan cara menerapkan arsitektur perangkat lunak berbasis AI yang aman dan skalabel menggunakan DSPy dan LangChain, dan memberikan contoh sederhana dalam membangun model pembelajaran mesin menggunakan setiap alat. Kami juga menyediakan 5-10 perintah/cuplikan teratas yang paling banyak digunakan untuk setiap alat dan visualisasi sederhana dari arsitektur perangkat lunak berbasis AI menggunakan Chart.js.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn