أنماط تصميم بيثون لمنظمة العفو الدولية
مستودع يعرض أنماط تصميم Python على وجه التحديد لبناء مهام سير عمل قوية وفعالة منظمة العفو الدولية. تعمل هذه المجموعة كدليل عملي للاستفادة من أنماط التصميم في تطوير الذكاء الاصطناعي ، مما يوفر أمثلة واضحة وموثقة جيدًا لمساعدتك على بناء أنظمة قابلة للتطوير ويمكن للصيانة.
ملخص
أنماط التصميم هي حلول قابلة لإعادة الاستخدام لمشاكل تصميم البرمجيات الشائعة. في تطوير الذكاء الاصطناعى ، فهي لا تقدر بثمن في هيكلة الكود ، وتعزيز قابلية إعادة الاستخدام ، وتبسيط إدارة الأنظمة المعقدة. من خلال تطبيق أنماط التصميم الصحيحة ، يمكنك تعزيز المرونة وقابلية التوسع وقابلية الصيانة لسير العمل من الذكاء الاصطناعى.
لماذا تستخدم أنماط التصميم في الذكاء الاصطناعي؟
- قابلية التوسع: تساعد أنماط التصميم في إدارة تعقيدات تحجيم أنظمة الذكاء الاصطناعي ، مما يضمن أن الكود الخاص بك يمكنه التعامل مع الأحمال المتزايدة والميزات الإضافية دون أن تصبح غير عملية.
- إعادة الاستخدام: من خلال اتباع الأنماط الثابتة ، يمكنك إنشاء مكونات سهلة إعادة استخدامها عبر أجزاء مختلفة من مشاريع الذكاء الاصطناعى أو حتى عبر مشاريع مختلفة تمامًا.
- القابلية للصيانة: تشجع أنماط التصميم على إنشاء رمز واضح ، مما يجعل من السهل فهم أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعديلها وتوسيعها بمرور الوقت.
- الكفاءة: تم تصميم أنماط معينة خصيصًا لتحسين استخدام الموارد ، وهو أمر بالغ الأهمية في أنظمة الذكاء الاصطناعى حيث غالبًا ما تكون الطاقة الحسابية والذاكرة عوامل محددة.
تشغيل الأمثلة
لتشغيل الأمثلة المقدمة في هذا المستودع ، اتبع هذه الخطوات:
$ git clone https://github.com/arunpshankar/Python-Design-Patterns-for-AI.git
$ cd Python-Design-Patterns-for-AI
$ export PYTHONPATH= $PYTHONPATH :.
# Run the Singleton pattern example
$ python src/patterns/01_singleton/example_01.py
أنماط التصميم الرئيسية لمنظمة العفو الدولية
1. نمط المفرد
ملخص
يضمن نمط Singleton أن يكون لدى الفصل مثيلًا واحدًا فقط ويوفر نقطة وصول عالمية إلى هذه الحالة. هذا مفيد بشكل خاص في أنظمة الذكاء الاصطناعى حيث يلزم مثيل واحد من المورد أو المدير لتنسيق الإجراءات عبر النظام ، مثل إدارة النماذج المشتركة أو إعدادات التكوين أو الوصول إلى الموارد الحسابية.
فوائد
- الوصول إلى الموارد المشتركة: في أنظمة الذكاء الاصطناعي ، يمكن استخدام Singleton لإدارة الوصول إلى الموارد المشتركة مثل النماذج المدربة مسبقًا ، وضمان سلوك ثابت وتجنب النفقات العامة لنماذج التحميل عدة مرات.
- إدارة الموارد الفعالة: من خلال الحد من الحالات ، يساعد نمط Singleton في إدارة الموارد الحسابية بكفاءة ، وهو أمر بالغ الأهمية في بيئات الذكاء الاصطناعي حيث تكون ذاكرة GPU ودورات وحدة المعالجة المركزية ثمينة.
- Global Access: يوفر Singleton نقطة وصول عالمية إلى مكونات AI الرئيسية ، مثل محرك استنتاج النموذج أو مدير خط أنابيب البيانات ، مما يضمن استخدامها بسهولة عبر وحدات مختلفة من التطبيق.
استخدام الحالات
- إدارة النماذج: يمكن لـ Singleton إدارة دورة حياة نماذج الذكاء الاصطناعي ، مما يضمن تحميل مثيل واحد فقط من النموذج في الذاكرة ، مما يقلل من النفقات العامة المرتبطة بتحميل وتفريغ النماذج الكبيرة.
- محرك الاستدلال: يمكن أن يكون محرك الاستدلال المفرد بمثابة نقطة مركزية للتعامل مع التنبؤات ، وضمان الاتساق وتقليل خطر تحميل مثيلات متعددة من نفس النموذج.
- إدارة التكوين: تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعى تكوينًا ثابتًا عبر مكونات مختلفة ، ويمكن أن يضمن المفرد أن تتم إدارة هذه الإعدادات مركزيًا ويمكن الوصول إليها عالميًا.
- تجميع الموارد: يمكن لـ Singleton إدارة مجمعات الموارد مثل مجموعات GPU ، مما يضمن استخدام الموارد على النحو الأمثل دون خطر الإفراط في التقديم أو الاستخدام.
توضيح نمط
2. نمط المصنع
ملخص
نمط المصنع هو نمط تصميم إبداعي يوفر واجهة لإنشاء كائنات في فئة فائقة ولكن يسمح للفئات الفرعية بتغيير نوع الكائنات التي سيتم إنشاؤها. هذا النمط مفيد بشكل خاص في أنظمة الذكاء الاصطناعي حيث يكون إنشاء الكائنات معقدًا أو يتطلب إعدادًا مكثفًا ، مثل تكوين أنواع مختلفة من النماذج أو خطوط أنابيب المعالجة.
فوائد
- إنشاء الكائن المفصل: ينقذ نمط المصنع عملية إنشاء الكائن من الكود الذي يستخدم الكائنات ، مما يؤدي إلى رمز أكثر نظافة وأكثر قابلية للصيانة في أنظمة الذكاء الاصطناعي حيث قد تتغير النماذج أو المكونات بشكل متكرر.
- المرونة المحسّنة: من خلال مركزية منطق الإنشاء ، يسمح نمط المصنع بسهولة تبديل أو ترقية نماذج الذكاء الاصطناعى أو معالجات البيانات أو مكونات أخرى دون تعديل قاعدة الكود الموجودة.
- إعادة الاستخدام: يشجع النمط قابلية إعادة الاستخدام من خلال توفير طريقة قياسية لإنشاء كائنات ، والتي يمكن إعادة استخدامها عبر أجزاء مختلفة من نظام الذكاء الاصطناعي ، مما يقلل من التكرار والأخطاء المحتملة.
استخدام الحالات
- استنشاق النموذج: يمكن استخدام المصنع لتشكيل أنواع مختلفة من نماذج الذكاء الاصطناعى بناءً على معلمات الإدخال ، مما يتيح نشر نماذج مرنة مصممة خصيصًا لمهام محددة.
- إنشاء خط أنابيب البيانات: يمكن لنمط المصنع إدارة إنشاء خطوط أنابيب مختلفة لمعالجة البيانات ، مما يضمن تطبيق السلسلة الصحيحة من المعالجات بناءً على نوع بيانات الإدخال.
- اختيار الخوارزمية: في السيناريوهات التي تتوفر فيها خوارزميات متعددة ، يمكن للمصنع اختيار الخوارزمية الأكثر ملاءمة واستنادًا إلى السياق ، مثل الاختيار بين تقنيات التحسين المختلفة أو نماذج التعلم.
توضيح نمط
3. نمط المراقب
ملخص
نمط المراقب هو نمط تصميم سلوكي يسمح لكائن ، والمعروف باسم الموضوع ، للحفاظ على قائمة من المعالين ، والمراقبين ، وإخطارهم تلقائيًا بأي تغييرات في حالة ، عادةً عن طريق استدعاء إحدى أساليبهم. يعد هذا النمط مفيدًا بشكل خاص في أنظمة الذكاء الاصطناعي حيث تحتاج إلى تحديث مكونات متعددة أو إبلاغها بالتغييرات في الحالة ، مثل تحديثات النماذج أو تغييرات البيانات أو حالة النظام.
فوائد
- التواصل المنفصل: يعزز نمط المراقب اقتران فضفاض بين الموضوع والمراقبين ، مما يتيح للتفاعل من AI التفاعل دون أن يتم دمجه بإحكام ، مما يجعل النظام أكثر وحدات وأسهل في الحفاظ عليه.
- التحديثات في الوقت الفعلي: هذا النمط مثالي للسيناريوهات حيث تكون التحديثات في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية ، كما هو الحال في أنظمة مراقبة الذكاء الاصطناعي ، حيث يجب نشر التغييرات في بيانات الإدخال أو الأداء النموذجية على الفور عبر أجزاء مختلفة من النظام.
- قابلية التوسع: يسمح نمط المراقب بإضافة مراقبين جدد دون تعديل الموضوع ، وتعزيز قابلية التوسع لأنظمة الذكاء الاصطناعى التي قد تتطلب المراقبة أو التفاعل مع مكونات مختلفة ديناميكيًا.
استخدام الحالات
- مراقبة النماذج: يمكن استخدام نمط المراقب لمراقبة أداء نموذج الذكاء الاصطناعي ، حيث يتم إخطار أدوات المراقبة المختلفة (المراقبون) بالتغييرات في مقاييس النموذج ، أو تنبيهات أو تعديلات.
- تزامن الحالة: في أنظمة الذكاء الاصطناعى الموزعة ، يساعد نمط المراقب في مزامنة الحالة عبر العقد أو المكونات المختلفة ، مما يضمن الاتساق دون اتصال مباشر بينهما.
- معالجة الأحداث: النمط فعال في البنية التي تعتمد على الحدث ، حيث تحتاج مكونات مختلفة لنظام الذكاء الاصطناعي إلى الاستجابة لأحداث محددة ، مثل ابتلاع البيانات أو إكمال استنتاج النموذج.
توضيح نمط
4. نمط الديكور
ملخص
نمط الديكور هو نمط تصميم هيكلي يسمح بإضافة السلوك إلى الكائنات الفردية ، إما بشكل ثابت أو ديناميكي ، دون التأثير على سلوك كائنات أخرى من نفس الفئة. يعد هذا النمط مفيدًا بشكل خاص في أنظمة الذكاء الاصطناعى حيث تحتاج التحسينات أو التعديلات على مكونات محددة ، مثل النماذج أو معالجات البيانات ، بشكل مرن دون تغيير بنية الكائن الأصلي.
فوائد
- التحسينات المرنة: يتيح نمط الديكور الإضافة الديناميكية للمسؤوليات إلى الكائنات ، مما يسمح بتحسينات مرنة في أنظمة الذكاء الاصطناعى ، مثل إضافة خطوات معالجة مسبقة أو وظائف التسجيل إلى نماذج أو خطوط أنابيب محددة.
- مبدأ المسؤولية الفردية: من خلال الالتزام بمبدأ المسؤولية الفردية ، يسمح النمط لكل مكون بالتعامل مع مصدر قلق محدد ، مما يجعل نظام الذكاء الاصطناعى أسهل في الفهم والاختبار والصيانة.
- قابلية إعادة الاستخدام والتوسيع: يمكن إعادة استخدام الديكورات عبر كائنات أو مكونات مختلفة ، مما يوفر طريقة معيارية لتوسيع وظائف نماذج الذكاء الاصطناعى أو المعالجات دون تكرار رمز.
استخدام الحالات
- المعالجة المسبقة النموذجية: يمكن استخدام نمط الديكور لإضافة خطوات المعالجة المسبقة إلى النماذج ، مثل التحجيم أو التطبيع أو زيادة البيانات ، دون تعديل فئة النموذج الأساسية.
- التسجيل والمراقبة: يمكن للديكور تقديم ميزات التسجيل والمراقبة في مكونات الذكاء الاصطناعي ، مما يتيح تتبعًا مفصلاً للتنبؤات النموذجية أو خطوات معالجة البيانات أو مقاييس أداء النظام.
- الأمن والتحقق من الصحة: في أنظمة الذكاء الاصطناعى ، يمكن للديكور فرض اختبارات أمان أو التحقق من صحة المدخلات قبل نقل البيانات إلى النموذج أو المعالج الأساسي ، مما يضمن المتانة والصحة في العمليات.
توضيح نمط
5. نمط الاستراتيجية
ملخص
نمط الإستراتيجية هو نمط تصميم سلوكي يحدد عائلة من الاستراتيجيات القابلة للتبديل ، ويغلف كل منها ، ويسمح لهم بالاختيار ديناميكيًا في وقت التشغيل. هذا النمط مفيد بشكل خاص في أنظمة الذكاء الاصطناعى حيث يجب تطبيق استراتيجيات مختلفة ، مثل طرق الاستدلال ، أو تقنيات معالجة البيانات ، أو حتى استراتيجيات إدارة الموارد ، بمرونة بناءً على السياق أو المتطلبات.
فوائد
- اختيار الاستراتيجية المرنة: يتيح نمط الاستراتيجية الاختيار الديناميكي للاستراتيجيات في وقت التشغيل ، مما يوفر المرونة في أنظمة الذكاء الاصطناعى للتكيف مع مختلف المهام أو ظروف البيانات أو العوامل البيئية مثل زمن الوصول للشبكة وتوافر الموارد.
- إعادة استخدام الكود: من خلال تغليف الاستراتيجيات في فئات منفصلة ، يعزز النمط قابلية إعادة الاستخدام عبر أجزاء مختلفة من النظام ، مما يقلل من التكرار وتحسين الصيانة الكلية.
- قابلية الصيانة المحسّنة: يحافظ نمط الإستراتيجية على نظافة ومعيار قاعدة البيانات من خلال فصل اختيار الاستراتيجيات وتنفيذها ، مما يجعل النظام أسهل في الفهم والاختبار والتمديد.
استخدام الحالات
- طرق الاستدلال: في أنظمة الذكاء الاصطناعى ، يمكن استخدام نمط الإستراتيجية للتبديل بين طرق الاستدلال المختلفة ، مثل استدلال الدُفعة أو استدلال الدفق ، اعتمادًا على حجم البيانات وقيود النظام.
- تقنيات معالجة البيانات: يسمح النمط بالاختيار الديناميكي لتقنيات معالجة البيانات ، مثل التطبيع ، أو استخراج الميزات ، أو زيادة ، بناءً على متطلبات محددة أو خصائص البيانات.
- إدارة الموارد: يمكن لنمط الاستراتيجية إدارة الموارد مثل الذاكرة وتخصيص وحدة المعالجة المركزية عن طريق اختيار الاستراتيجية الأكثر كفاءة بناءً على متطلبات تحميل النظام الحالية ومتطلبات المهمة.
توضيح نمط
6. نمط محول
ملخص
نمط المحول هو نمط تصميم هيكلي يسمح واجهات غير متوافقة بالعمل معًا. إنه بمثابة جسر بين اثنين من الواجهات غير المتوافقة عن طريق تحويل واجهة الفئة إلى واجهة أخرى يتوقعها العميل. هذا النمط مفيد بشكل خاص في أنظمة الذكاء الاصطناعي حيث يجب دمج المكونات أو المكتبات أو الخدمات المختلفة على الرغم من وجود واجهات غير متوافقة.
فوائد
- توافق الواجهة: يضمن نمط المحول أن المكونات ذات الواجهات غير المتوافقة يمكن أن تعمل معًا ، مما يتيح التكامل السلس لنماذج مختلفة من الذكاء الاصطناعي أو مصادر البيانات أو الخدمات الخارجية في نظام موحد.
- إعادة استخدام المكونات الحالية: من خلال تكييف المكونات الحالية للعمل مع واجهات جديدة ، يعزز النمط إعادة استخدام الكود الحالي ، مما يقلل من الحاجة إلى إعادة كتابة أو تكرار الوظائف.
- المرونة في تصميم النظام: يوفر نمط المحول المرونة في تصميم النظام من خلال السماح بدمج مكونات جديدة دون تعديل التعليمات البرمجية الحالية ، مما يسهل تمديد النظام والصيانة.
استخدام الحالات
- تكامل النموذج: يمكن استخدام نمط المحول لدمج نماذج الذكاء الاصطناعى مع تنسيقات إدخال/إخراج مختلفة في واجهة مشتركة ، مما يسمح باستخدامها بالتبادل في نفس النظام.
- تكامل مصدر البيانات: عند دمج مصادر بيانات متعددة ذات مخططات متفاوتة أو واجهات برمجة التطبيقات ، يمكن لنمط المحول توحيد تنسيق البيانات ، مما يتيح معالجة البيانات المتسقة عبر النظام.
- تواصل النظام القديم: النمط مفيد لدمج الأنظمة القديمة مع مكونات الذكاء الاصطناعى الحديثة ، مما يسمح للأنظمة القديمة والجديدة بالعمل معًا دون إعادة بناء مكثفة.
توضيح نمط
7. نمط البناء
ملخص
نمط البناء هو نمط تصميم إبداعي يسمح ببناء كائنات معقدة خطوة بخطوة. يفصل بناء كائن ما عن تمثيله ، مما يتيح نفس عملية البناء لإنشاء تمثيلات مختلفة. يعد هذا النمط مفيدًا بشكل خاص في أنظمة الذكاء الاصطناعى حيث تحتاج كائنات مثل نماذج التعلم الآلي ، أو خطوط أنابيب البيانات ، أو إعدادات التكوين إلى بناء بطريقة مرنة ومرونة.
فوائد
- بناء الكائنات التي يتم التحكم فيها: يسمح نمط البناء بالتحكم الدقيق في عملية البناء ، مما يضمن أن يتم تجميع الكائنات المعقدة مثل نماذج الذكاء الاصطناعي أو خطوط أنابيب البيانات بشكل صحيح مع جميع المكونات المطلوبة.
- الفصل بين المخاوف: من خلال فصل عملية البناء عن المنتج النهائي ، يعزز نمط البناء رمز أنظف وتنظيم أفضل ، مما يسهل إدارة أنظمة معقدة وصيانتها.
- المرونة في إنشاء الكائنات: يوفر النمط مرونة لإنشاء تمثيلات أو تكوينات مختلفة لكائن باستخدام نفس عملية البناء ، وهي ذات قيمة خاصة في أنظمة الذكاء الاصطناعى حيث تكون التخصيص والاختلافات شائعة.
استخدام الحالات
- بناء نموذج التعلم الآلي: يمكن استخدام نمط البناء لبناء نماذج التعلم الآلي مع تكوينات مختلفة (على سبيل المثال ، الطبقات ، وظائف التنشيط ، تقنيات التحسين) مع الحفاظ على عملية بناء واضحة ومنظمة.
- إعداد خط أنابيب البيانات: في أنظمة معالجة البيانات المعقدة ، يمكن أن يساعد النمط في بناء خطوط أنابيب البيانات خطوة بخطوة ، مما يسمح بالتغيرات في تحويل البيانات والتحقق من صحة وآليات التخزين.
- إدارة التكوين: يمكن لنمط البناء إدارة التكوينات لأنظمة الذكاء الاصطناعى ، مما يتيح إنشاء إعدادات أو بيئات مختلفة من خلال تجميع خيارات التكوين المختلفة بطريقة مرنة.
توضيح نمط
8. نمط القيادة
ملخص
نمط الأوامر هو نمط تصميم سلوكي يتغلف طلبًا ككائن ، مما يسمح بتصوير العملاء مع قوائم الانتظار والطلبات والعمليات. كما يوفر القدرة على التراجع عن العمليات. يعد هذا النمط مفيدًا بشكل خاص في أنظمة الذكاء الاصطناعى حيث يجب تنفيذ الإجراءات أو قائمة الانتظار أو عكسها ديناميكيًا ، كما هو الحال في جدولة المهام أو عمليات التدريب النموذجية أو أتمتة سير العمل.
فوائد
- تغليف العمليات: يقوم نمط الأوامر بتغليف العمليات أو الطلبات ككائنات ، مما يسهل إدارة وتنفيذ الإجراءات المعقدة في أنظمة الذكاء الاصطناعي ، مثل تدريب النماذج أو مهام معالجة البيانات.
- التراجع عن وظيفة/إعادة وظيفة: يدعم النمط بطبيعته التراجع وإعادة وظيفة ، وهو أمر ذي قيمة في السيناريوهات مثل التدريب أو ضبط النموذج التكراري ، حيث قد يكون العودة إلى الحالات السابقة ضروريًا.
- فصل المرسل والمستقبل: ينقذ النمط مرسل الطلب من جهاز الاستقبال الخاص به ، مما يسمح برمز أكثر مرونة وقابلة للصيانة ، وخاصة في الأنظمة التي يجب تنفيذ الأوامر فيها في سياقات مختلفة أو على كائنات مختلفة.
استخدام الحالات
- جدولة المهام: يمكن استخدام نمط الأوامر لجدولة المهام في نظام الذكاء الاصطناعى ، مثل بدء معالجة البيانات المسبقة ، أو تشغيل التدريب النموذجي ، أو تشغيل وظائف الاستدلال ، وكلها تتم إدارتها كأوامر يمكن قائمة الانتظار أو تنفيذها أو إلغاؤها.
- عمليات تدريب النماذج: في سير عمل التعلم الآلي ، يمكن للنمط أن يتغلف خطوات التدريب كأوامر ، مما يتيح تنفيذ عمليات التدريب أو تعديله السهل.
- أتمتة سير العمل: يمكن أن يؤدي نمط الأوامر إلى أتمتة سير العمل في أنظمة الذكاء الاصطناعي ، حيث يتم التعامل مع كل خطوة من خطوة سير العمل (على سبيل المثال ، ابتلاع البيانات ، التحول ، نشر النموذج) كأمر ، مما يسمح للتحكم الديناميكي والتسلسل.
توضيح نمط
9. نمط الوكيل
ملخص
نمط الوكيل هو نمط تصميم هيكلي يوفر عنصرًا بديلًا أو نائبًا لكائن آخر للتحكم في الوصول إليه. هذا النمط مفيد بشكل خاص في أنظمة الذكاء الاصطناعي حيث قد يكون الوصول المباشر إلى كائن ما باهظ الثمن أو مقيد أو يحتاج إلى وظائف إضافية ، مثل التخزين المؤقت أو التحكم في الوصول أو التسجيل. يمكن أن يساعد نمط الوكيل في تحسين الأداء وتعزيز الأمان من خلال إدارة التفاعلات مع نماذج الذكاء الاصطناعى المكثفة للموارد.
فوائد
- الوصول المتحكم فيه: يسمح نمط الوكيل بالوصول الذي يتم التحكم فيه إلى نموذج الذكاء الاصطناعي الأساسي ، مما يضمن حدوث التفاعلات المصرح بها أو المحسنة فقط ، مما يقلل من الحسابات غير الضرورية وتعزيز الأمن.
- التخزين المؤقت وتحسين الأداء: في أنظمة الذكاء الاصطناعي ، يمكن لنمط الوكيل تنفيذ آليات التخزين المؤقت لتخزين نتائج العمليات باهظة الثمن ، مثل التنبؤات النموذجية ، وبالتالي تحسين أوقات الاستجابة للطلبات المتكررة.
- الوظيفة المحسّنة: يتيح نمط الوكيل وظائف إضافية ، مثل التسجيل أو المراقبة ، من أن يتم وضعها في عمليات النموذج الأصلي دون تغيير النموذج الأساسي ، وتعزيز النموذجية وقابلية الصيانة.
استخدام الحالات
- التخزين المؤقت للتنبؤ: يمكن استخدام نمط الوكيل لتنبؤات تخزين المؤقت من نموذج اللغة ، وتجنب الحسابات الزائدة للمدخلات المتكررة ، وهو أمر بالغ الأهمية في أنظمة الذكاء الاصطناعى حيث يكون الكمون والكفاءة الحسابية مخاوف رئيسية.
- التحكم في الوصول: يمكن للوكلاء إدارة الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعى ، مما يضمن معالجة الطلبات المصادقة فقط ، وإضافة طبقة من الأمان في الأنظمة التي يتم فيها إشراك البيانات أو النماذج الحساسة.
- التسجيل والمراقبة: يمكن للوكلاء تقديم التسجيل والمراقبة للتفاعلات مع نماذج الذكاء الاصطناعى ، وتوفير رؤى في أنماط الاستخدام وأداء النظام ، كل ذلك دون تعديل منطق النموذج الأساسي.
توضيح نمط
10. نمط الوسيط
ملخص
نمط الوسيط هو نمط تصميم سلوكي يحدد كائنًا يتغلف كيف تتفاعل مجموعة الكائنات. بدلاً من الكائنات التي تشير إلى بعضها البعض مباشرة ، فإنها تشير إلى الوسيط ، الذي يتعامل مع التواصل بينهما. هذا النمط مفيد بشكل خاص في أنظمة الذكاء الاصطناعى حيث تحتاج مكونات أو خدمات متعددة إلى التفاعل بطريقة منسقة دون اقترانها بإحكام.
فوائد
- التواصل المنفصل: يقلل نمط الوسيط التبعيات بين المكونات التفاعلية من خلال مركزية اتصالها ، مما يجعل النظام أكثر وحدات وأسهل في الحفاظ عليه.
- تفاعل الكائن المبسط: باستخدام وسيط ، يقوم النمط بتبسيط التفاعلات بين كائنات متعددة ، مما يقلل من تعقيد النظام ويسهل تمديد أو تعديل المكونات الفردية.
- قابلية الصيانة المحسّنة: يجعل التحكم المركزي للتفاعلات في نمط الوسيط النظام أسهل في التصحيح واختبار وصيانة ، وخاصة في أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة حيث تحتاج العديد من المكونات إلى العمل معًا بسلاسة.
استخدام الحالات
- خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي: في أنظمة الذكاء الاصطناعي ، يمكن استخدام نمط الوسيط لتنظيم مراحل مختلفة من خط أنابيب التعلم الآلي ، مثل معالجة البيانات المسبقة ، والتدريب النموذجي ، والتقييم ، وضمان أن كل مرحلة تتفاعل بشكل صحيح مع الآخرين.
- تنسيق المكونات الموزعة: بالنسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي الموزعة ، يمكن لنمط الوسيط إدارة التواصل بين الخدمات المختلفة ، مثل ابتلاع البيانات ومعالجته وتخزينه ، مما يضمن أن كل خدمة تعمل بشكل متماسك داخل النظام.
- إدارة تفاعلات المستخدم: يمكن تطبيق النمط لإدارة تفاعلات المستخدم في التطبيقات التي تحركها AI ، حيث ينسق الوسيط بين مكونات واجهة المستخدم المختلفة ، وخدمات الخلفية ، ونماذج الذكاء الاصطناعى لتقديم تجربة مستخدم سلسة.
ادفع مقابل نماذج السحب
نموذج الدفع
في نموذج الدفع ، يرسل الوسيط بنشاط التحديثات أو الرسائل إلى المكونات التي يديرها بمجرد استلام الوسيط أو ينشئ معلومات جديدة. المكونات لا تطلب البيانات ؛ بدلاً من ذلك ، يتلقونها تلقائيًا من الوسيط. يتم دفع البيانات أو الرسالة بنشاط من الوسيط إلى المكونات ، دون أن تطلب ذلك المكونات بشكل صريح.
متى تستخدم:
- الأنظمة في الوقت الفعلي: استخدم نموذج الدفع في الأنظمة التي تكون فيها التحديثات في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية ، كما هو الحال في موجزات البيانات الحية ، أو المراقبة في الوقت الفعلي ، أو البنية التي تعتمد على الأحداث حيث يحتاج الوسيط إلى دفع التحديثات إلى المكونات بمجرد حدوث التغييرات.
- متطلبات الانتشار المنخفض: يكون نموذج الدفع مثاليًا عندما يكون هناك حاجة إلى زمن انتقال منخفض ، لأنه يلغي الحاجة إلى مكونات لطلب البيانات ، مما يقلل من أوقات الاستجابة.
- التحديثات ذات الحجم الكبير: في السيناريوهات التي تحتاج فيها المكونات إلى الرد فورًا على حجم كبير من التحديثات ، كما هو الحال في منصات تداول الأسهم أو شبكات المستشعرات ، يضمن نموذج الدفع تسليم المعلومات في الوقت المناسب.
سحب نموذج
في نموذج السحب ، تطلب المكونات معلومات من الوسيط عندما يحتاجون إليها. الوسيط لا يرسل بنشاط التحديثات ؛ بدلاً من ذلك ، ينتظر أن تطلب المكونات البيانات. تطلب المكونات صراحة البيانات أو المعلومات من الوسيط ، ويوفر الوسيط البيانات فقط عند الطلب.
متى تستخدم:
- استرجاع البيانات عند الطلب: يكون نموذج السحب مناسبًا عندما تحتاج المكونات إلى بيانات فقط من حين لآخر أو عندما يكون من الأهمية بمكان تقليل حركة البيانات غير الضرورية ، كما هو الحال في أنظمة معالجة الدُفعات أو منصات التحليلات حيث يتم جلب البيانات عند الطلب.
- تحسين الموارد: استخدم نموذج السحب عندما تحتاج موارد النظام إلى الحفاظ عليها ، لأنه يقلل من الحمل على الوسيط والشبكة عن طريق تجنب دفعات البيانات المستمرة.
- المعالجة غير المتزامنة: في الأنظمة التي تقوم فيها المكونات بمعالجة البيانات بشكل غير متزامن ، يسمح نموذج السحب بإحضار البيانات في وتيرتها ، وهو أمر مفيد في السيناريوهات مثل معالجة بيانات الخلفية أو مزامنة البيانات الدورية.
توضيح نمط
سحب نموذج
نموذج الدفع
11. نمط الدولة
ملخص
نمط الحالة هو نمط تصميم سلوكي يسمح لكائن بتغيير سلوكه عندما تتغير حالتها الداخلية. هذا النمط مناسب بشكل خاص في أنظمة الذكاء الاصطناعى حيث قد تتطلب حالات أو مراحل مختلفة من النموذج أو مجموعة البيانات أو خط أنابيب الذكاء الاصطناعي سلوكيات مختلفة أو خطوات معالجة. من خلال تغليف السلوك القائم على الدولة في فئات حالة منفصلة ، يجعل نمط الحالة من السهل إدارة المنطق المعقد والمعتمد على الحالة دون تفكيك المكونات الأساسية لنظام الذكاء الاصطناعي.
فوائد
- تحسين الصيانة: يساعد نمط الحالة على إدارة السلوك الخاص بالدولة من خلال تغليفه في فئات مميزة. يعمل هذا على تحسين قابلية قراءة الكود وقابليتها للصيانة ، مما يسهل تحديث أو تمديد المنطق المعتمد على الحالة مع تطور نماذج الذكاء الاصطناعي أو خطوط الأنابيب.
- انتقالات الدولة الواضحة: من خلال تحديد الحالات بشكل صريح وتحولاتها ، يجلب النمط الوضوح إلى سير عمل الذكاء الاصطناعى ، مثل التدريب النموذجي ، والتقييم ، ومراحل النشر ، أو معالجة خطوات المعالجة المسبقة للبيانات المختلفة.
- المرونة والتوسيع: يسمح النمط بتعديل أو إضافة حالات جديدة وسلوكيات مماثلة دون التأثير على أجزاء أخرى من النظام. هذا مفيد بشكل خاص في الذكاء الاصطناعي حيث قد تنتقل النماذج عبر مراحل مختلفة مثل التدريب أو التحقق أو الاستدلال ، كل منها يتطلب إجراءات مختلفة.
استخدام الحالات
- إدارة دورة حياة النموذج: يمكن تطبيق نمط الحالة لإدارة المراحل المختلفة من دورة حياة نموذج التعلم الآلي ، مثل التدريب والتحقق من الصحة والنشر. قد يكون لكل مرحلة إجراءات محددة (على سبيل المثال ، تسجيل ، حفظ النموذج ، ضبط المعلمات) التي يتم تغليفها داخل فئات الحالة ، مما يسمح بتحولات وتعديلات سلسة.
- مراحل خط أنابيب البيانات: في خطوط أنابيب البيانات AI ، يمكن للنمط إدارة مراحل مختلفة مثل تحميل البيانات ، والمعالجة المسبقة ، والزيادة ، واستخراج الميزات. يمكن التعامل مع كل مرحلة كحالة مميزة ، مع منطق المعالجة الخاص بها ، مما يتيح تصميم خط أنابيب نظيف ومعيار.
- أنظمة التعلم التكيفية: النمط ذي قيمة في أنظمة التعلم التكيفية حيث قد يغير النموذج استراتيجية التعلم الخاصة به استنادًا إلى حالة البيئة أو البيانات. يمكن أن تمثل حالات مختلفة أوضاع تعليمية مختلفة ، مثل الاستكشاف أو الاستغلال أو الضبط ، ولكل منها خوارزميات أو معلمات محددة.
توضيح نمط
12. سلسلة المسؤولية (COR) نمط
ملخص
نمط سلسلة المسؤولية هو نمط تصميم سلوكي يسمح بتمرير الطلب على طول سلسلة من المعالجات ، حيث يمكن لكل معالج إما معالجة الطلب أو تمريره إلى المعالج التالي في السلسلة. يعد هذا النمط مفيدًا بشكل خاص في أنظمة الذكاء الاصطناعي حيث يجب إجراء خطوات معالجة متعددة أو عمليات التحقق أو العمليات على نموذج أو مجموعة بيانات أو طلب ، مع القدرة على تخصيص تسلسل المناولة ديناميكيًا.
فوائد
- خطوات المعالجة المنفصلة: تقوم سلسلة المسؤولية بتفكيك الخطوات أو العمليات في خط أنابيب الذكاء الاصطناعي ، مما يسمح لكل معالج بالتركيز على مهمة محددة. يجعل هذا الفصل خط الأنابيب أكثر وحدات وأسهل في الإدارة ، مع القدرة على إضافة أو إزالة أو إعادة ترتيب معالجات دون التأثير على التدفق الكلي.
- المعالجة المرنة: يسمح النمط بالتعديل الديناميكي لتسلسل المعالجة. في أنظمة الذكاء الاصطناعي ، تكون هذه المرونة حاسمة عند تطبيق سلسلة من التحولات أو عمليات التحقق أو التقييمات ، حيث قد يتغير ترتيب أو إدراج الخطوات بناءً على السياق أو المتطلبات.
- تعزيز قابلية إعادة الاستخدام: من خلال تغليف منطق المعالجة داخل المعالجات الفردية ، يعزز النمط قابلية إعادة الاستخدام عبر سير عمل مختلف الذكاء الاصطناعي. يمكن تطوير كل معالج بشكل مستقل واختباره ، مما يجعل من السهل إعادة استخدامها في أجزاء مختلفة من النظام أو في مشاريع مختلفة تمامًا.
استخدام الحالات
- خطوط أنابيب المعالجة المسبقة للبيانات: يمكن استخدام سلسلة من نمط المسؤولية لتنفيذ خطوط أنابيب المعالجة المسبقة للبيانات ، حيث يقوم كل معالج بتحول محدد ، مثل التطبيع أو الإزالة الخارجية أو الترميز. يمكن إضافة أو إزالة المعالجات بناءً على خصائص البيانات أو متطلبات النموذج.
- التحقق من صحة النموذج واختباره: في الذكاء الاصطناعي ، يكون هذا النمط فعالًا لتطبيق سلسلة من عمليات التحقق أو الاختبارات على النموذج بشكل متتابع. قد يقوم كل معالج بإجراء فحوصات مثل التحقق المتبادل أو قياس الأداء أو اختبار المتانة ، مما يضمن أن النموذج يفي بجميع المعايير اللازمة.
- تطلب معالجة الطلبات في أنظمة الذكاء الاصطناعي: النمط مناسب تمامًا لأنظمة الذكاء الاصطناعى التي تحتاج إلى التعامل مع الطلبات التي تتضمن خطوات متعددة ، مثل معالجة طلب الاستدلال. يمكن لكل معالج في السلسلة أداء مهام مثل التحقق من صحة الإدخال ، واستدلال النموذج ، ونتيجة بعد المعالجة ، وتسجيلها ، مع مرونة لتعديل التسلسل حسب الحاجة.
توضيح نمط
13. نمط الزائر
ملخص
نمط الزائر هو نمط تصميم سلوكي يتيح لك إضافة المزيد من العمليات إلى كائنات دون تعديل هيكلها. إنه يحقق هذا عن طريق فصل الخوارزمية عن الكائنات التي تعمل عليها. في أنظمة الذكاء الاصطناعي ، يكون هذا النمط مفيدًا بشكل خاص عندما تحتاج عمليات مختلفة ، مثل تفسيرات النموذج أو التقييمات أو التحولات ، إلى تطبيقها على النماذج أو مجموعات البيانات دون تغيير بنيةها الأساسية.
فوائد
- فصل المخاوف: يفصل نمط الزائر العمليات ، مثل التفسير أو طرق التقييم ، من النماذج التي تعمل عليها. يجعل هذا الفصل النظام أكثر وحدات ، مما يسمح لممارسي الذكاء الاصطناعي بإضافة عمليات تحليلية جديدة دون تعديل بنية النموذج الأساسية.
- القابلية للتوسعة: يجعل النمط من السهل تقديم عمليات جديدة ، مثل تقنيات التفسير المختلفة أو مقاييس التقييم ، إلى النماذج الحالية دون الحاجة إلى تغيير فئات النماذج نفسها. هذا قيمة بشكل خاص في الذكاء الاصطناعي ، حيث تنشأ الحاجة إلى تطبيق تقنيات متنوعة على النماذج بشكل متكرر.
- المنطق المركزي: من خلال مركزية منطق العمليات في فئات الزوار ، يقوم نمط الزوار بتبسيط الكود داخل نماذج الذكاء الاصطناعي ويجعل من السهل إدارة وتوسيع وتصحيح سير عمل AI المعقدة.
استخدام الحالات
- تقنيات شرح النماذج: يمكن استخدام نمط الزوار لتطبيق تقنيات التفسير المختلفة ، مثل Shapley (تفسيرات مضافة Shapley) أو الجير (تفسيرات النموذج المحلي القابل للتفسير القابل للتفسير) ، على نماذج التعلم الآلي دون تعديل الهيكل الداخلي للموديلات.
- تقييم النموذج: يمكن أن يسهل تطبيق مقاييس التقييم المختلفة أو الخوارزميات على النماذج ، مثل التحقق من الصحة أو تحليل المصفوفة الارتباك أو تسجيل الأداء ، مع الحفاظ على رمز النموذج نظيفًا ومركزًا على مهام التنبؤ.
- تحويل البيانات: في خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي ، يمكن استخدام النمط لتطبيق تحويلات البيانات المختلفة أو خطوات هندسة الميزات على مجموعات البيانات ، مما يسمح بمنطق المعالجة المرن والقابل لإعادة الاستخدام.
توضيح نمط
