Patrones de diseño de Python para AI
Un repositorio que muestra los patrones de diseño de Python adaptados específicamente para construir flujos de trabajo de IA robustos y eficientes. Esta colección sirve como una guía práctica para aprovechar los patrones de diseño en el desarrollo de IA, proporcionando ejemplos claros y bien documentados para ayudarlo a construir sistemas escalables y mantenibles.
Descripción general
Los patrones de diseño son soluciones reutilizables a problemas comunes de diseño de software. En el desarrollo de la IA, son invaluables para estructurar el código, promover la reutilización y simplificar la gestión de sistemas complejos. Al aplicar los patrones de diseño correctos, puede mejorar la flexibilidad, escalabilidad y mantenimiento de sus flujos de trabajo de IA.
¿Por qué usar patrones de diseño en AI?
- Escalabilidad: los patrones de diseño ayudan a administrar las complejidades de escalar los sistemas de IA, asegurando que su código pueda manejar cargas crecientes y características adicionales sin volverse difíciles de manejar.
- Reutilización: siguiendo los patrones establecidos, puede crear componentes que sean fáciles de reutilizar en diferentes partes de sus proyectos de IA o incluso en diferentes proyectos por completo.
- Mantenibilidad: los patrones de diseño fomentan la creación de un código claro y modular, lo que facilita la comprensión, modifica y extiende sus sistemas de IA a lo largo del tiempo.
- Eficiencia: ciertos patrones están diseñados específicamente para optimizar el uso de recursos, lo cual es crucial en los sistemas de IA donde la potencia computacional y la memoria a menudo son factores limitantes.
Ejecutando los ejemplos
Para ejecutar los ejemplos proporcionados en este repositorio, siga estos pasos:
$ 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
Patrones de diseño clave para AI
1. Patrón de singleton
Descripción general
El patrón de singleton asegura que una clase solo tenga una instancia y proporcione un punto de acceso global a esa instancia. Esto es particularmente útil en los sistemas de IA en la que se requiere una sola instancia de un recurso o gerente para coordinar acciones en todo el sistema, como administrar modelos compartidos, configuraciones de configuración o acceso a recursos computacionales.
Beneficios
- Acceso controlado a recursos compartidos: en los sistemas de IA, Singleton se puede utilizar para gestionar el acceso a recursos compartidos como modelos previamente capacitados, garantizar un comportamiento consistente y evitar la sobrecarga de modelos de carga varias veces.
- Gestión eficiente de recursos: al limitar las instancias, el patrón de singleton ayuda a gestionar los recursos computacionales de manera eficiente, lo que es crítico en entornos de IA donde la memoria de GPU y los ciclos de la CPU son preciosos.
- Acceso global: Singleton proporciona un punto de acceso global a los componentes clave de IA, como un motor de inferencia de modelos o un administrador de datos de datos, asegurando que puedan utilizarse fácilmente en varios módulos de la aplicación.
Casos de uso
- Gestión del modelo: un singleton puede administrar el ciclo de vida de los modelos de IA, asegurando que solo una instancia de un modelo se cargue en la memoria, reduciendo la sobrecarga asociada con la carga y descarga de modelos grandes.
- Motor de inferencia: un motor de inferencia singleton puede servir como un punto central para manejar predicciones, garantizar la consistencia y reducir el riesgo de cargar múltiples instancias del mismo modelo.
- Gestión de configuración: los sistemas de IA a menudo requieren una configuración consistente en diferentes componentes, y un singleton puede garantizar que estas configuraciones sean administradas centralmente y accesibles a nivel mundial.
- Agrupación de recursos: Singleton puede administrar grupos de recursos como grupos de GPU, asegurando que los recursos se usen de manera óptima sin el riesgo de sobrevisión o subutilización.
Ilustración de patrones
2. Patrón de fábrica
Descripción general
El patrón de fábrica es un patrón de diseño creativo que proporciona una interfaz para crear objetos en una súper clase, pero permite que las subclases alteren el tipo de objetos que se crearán. Este patrón es particularmente útil en los sistemas de IA donde la creación de objetos es compleja o requiere una configuración extensa, como la configuración de diferentes tipos de modelos o tuberías de procesamiento.
Beneficios
- Creación de objetos desacoplado: el patrón de fábrica desacopla el proceso de creación de objetos del código que usa los objetos, lo que lleva a un código más limpio y mantenible en los sistemas de IA donde los modelos o componentes pueden cambiar con frecuencia.
- Flexibilidad mejorada: al centralizar la lógica de creación, el patrón de fábrica permite intercambiar o actualizar fácilmente modelos de IA, procesadores de datos u otros componentes sin modificar la base de código existente.
- Reutilabilidad: el patrón fomenta la reutilización al proporcionar una forma estándar de crear objetos, que se pueden reutilizar en diferentes partes de un sistema de IA, reduciendo la redundancia y los posibles errores.
Casos de uso
- Instanciación del modelo: se puede utilizar una fábrica para instanciar diferentes tipos de modelos de IA basados en los parámetros de entrada, lo que permite una implementación flexible de modelos adaptados a tareas específicas.
- Creación de la tubería de datos: el patrón de fábrica puede administrar la creación de diferentes tuberías de procesamiento de datos, asegurando que la serie correcta de procesadores se aplique en función del tipo de datos de entrada.
- Selección de algoritmos: en escenarios en los que hay múltiples algoritmos disponibles, una fábrica puede seleccionar e instanciar el algoritmo más apropiado en función del contexto, como elegir entre diferentes técnicas de optimización o modelos de aprendizaje.
Ilustración de patrones
3. Patrón de observador
Descripción general
El patrón del observador es un patrón de diseño de comportamiento que permite que un objeto, conocido como sujeto, mantenga una lista de sus dependientes, llamado observadores, y notifique automáticamente cualquier cambio de estado, generalmente llamando a uno de sus métodos. Este patrón es particularmente útil en los sistemas de IA, donde múltiples componentes deben actualizarse o informarse de los cambios en el estado, como actualizaciones del modelo, cambios de datos o estado del sistema.
Beneficios
- Comunicación desacoplada: el patrón del observador promueve el acoplamiento suelto entre el sujeto y los observadores, lo que permite que los componentes de IA interactúen sin estar estrechamente integrado, lo que hace que el sistema sea más modular y más fácil de mantener.
- Actualizaciones en tiempo real: este patrón es ideal para escenarios en los que las actualizaciones en tiempo real son cruciales, como en los sistemas de monitoreo de IA, donde los cambios en los datos de entrada o el rendimiento del modelo deben propagarse instantáneamente en varias partes del sistema.
- Escalabilidad: el patrón Observador permite agregar nuevos observadores sin modificar el sujeto, mejorando la escalabilidad de los sistemas de IA que pueden requerir monitoreo o interactuar con varios componentes dinámicamente.
Casos de uso
- Monitoreo del modelo: el patrón del observador se puede utilizar para monitorear el rendimiento del modelo de IA, donde se notifican diferentes herramientas de monitoreo (observadores) de los cambios en las métricas del modelo, desencadenando alertas o ajustes.
- Sincronización de estado: en los sistemas de IA distribuidos, el patrón del observador ayuda a sincronizar el estado en diferentes nodos o componentes, asegurando la consistencia sin comunicación directa entre ellos.
- Manejo de eventos: el patrón es efectivo en las arquitecturas basadas en eventos, donde varios componentes de un sistema de IA deben responder a eventos específicos, como la ingestión de datos o la finalización de la inferencia del modelo.
Ilustración de patrones
4. Patrón del decorador
Descripción general
El patrón del decorador es un patrón de diseño estructural que permite que se agregue el comportamiento a los objetos individuales, ya sea de forma estática o dinámica, sin afectar el comportamiento de otros objetos de la misma clase. Este patrón es especialmente útil en los sistemas de IA, donde las mejoras o modificaciones a componentes específicos, como modelos o procesadores de datos, deben aplicarse de manera flexible sin alterar la estructura del objeto original.
Beneficios
- Mejoras flexibles: el patrón del decorador permite la adición dinámica de responsabilidades a los objetos, lo que permite mejoras flexibles en los sistemas de IA, como agregar pasos de preprocesamiento o funcionalidades de registro a modelos o tuberías específicos.
- Principio de responsabilidad única: al adherirse al principio de responsabilidad única, el patrón permite a cada componente manejar una preocupación específica, lo que hace que el sistema de IA sea más fácil de entender, probar y mantener.
- Reutilización y extensibilidad: los decoradores se pueden reutilizar en diferentes objetos o componentes, proporcionando una forma modular de extender la funcionalidad de los modelos o procesadores de IA sin duplicar el código.
Casos de uso
- Preprocesamiento del modelo: el patrón del decorador se puede utilizar para agregar pasos de preprocesamiento a los modelos, como escala, normalización o aumento de datos, sin modificar la clase de modelo central.
- Registro y monitoreo: los decoradores pueden introducir características de registro y monitoreo en componentes de IA, lo que permite un seguimiento detallado de las predicciones del modelo, los pasos de procesamiento de datos o las métricas de rendimiento del sistema.
- Seguridad y validación: en los sistemas de IA, los decoradores pueden hacer cumplir las verificaciones de seguridad o validar las entradas antes de pasar los datos al modelo o procesador subyacente, asegurando la robustez y la corrección en las operaciones.
Ilustración de patrones
5. Patrón de estrategia
Descripción general
El patrón de estrategia es un patrón de diseño de comportamiento que define una familia de estrategias intercambiables, encapsula cada una y les permite seleccionar dinámicamente en tiempo de ejecución. Este patrón es particularmente útil en los sistemas de IA donde diferentes estrategias, como métodos de inferencia, técnicas de procesamiento de datos o incluso estrategias de gestión de recursos, deben aplicarse de manera flexible en función del contexto o los requisitos.
Beneficios
- Selección de estrategia flexible: el patrón de estrategia permite la selección dinámica de estrategias en tiempo de ejecución, ofreciendo flexibilidad en los sistemas de IA para adaptarse a diversas tareas, condiciones de datos o factores ambientales como la latencia de la red y la disponibilidad de recursos.
- Reutilización del código: al encapsular estrategias en clases separadas, el patrón promueve la reutilización en diferentes partes del sistema, reduciendo la redundancia y mejorando la mantenimiento general.
- Mantenibilidad mejorada: el patrón de estrategia mantiene la base de código limpia y modular al separar la selección e implementación de estrategias, lo que hace que el sistema sea más fácil de entender, probar y extender.
Casos de uso
- Métodos de inferencia: en los sistemas AI, el patrón de estrategia se puede utilizar para cambiar entre diferentes métodos de inferencia, como inferencia por lotes o inferencia de flujo, dependiendo del tamaño de los datos y las restricciones del sistema.
- Técnicas de procesamiento de datos: el patrón permite la selección dinámica de técnicas de procesamiento de datos, como la normalización, la extracción de características o el aumento, en función de los requisitos específicos o las características de los datos.
- Gestión de recursos: el patrón de estrategia puede administrar recursos como la memoria y la asignación de CPU seleccionando la estrategia más eficiente basada en la carga actual del sistema y los requisitos de tareas.
Ilustración de patrones
6. Patrón de adaptador
Descripción general
El patrón del adaptador es un patrón de diseño estructural que permite que las interfaces incompatibles funcionen juntas. Actúa como un puente entre dos interfaces incompatibles al convertir la interfaz de una clase en otra interfaz que un cliente espera. Este patrón es especialmente útil en los sistemas de IA donde los diferentes componentes, bibliotecas o servicios deben integrarse a pesar de tener interfaces incompatibles.
Beneficios
- Compatibilidad de la interfaz: el patrón del adaptador garantiza que los componentes con interfaces incompatibles puedan funcionar juntas, permitiendo una integración perfecta de diferentes modelos de IA, fuentes de datos o servicios externos en un sistema unificado.
- Reutilización de los componentes existentes: al adaptar los componentes existentes para que funcionen con nuevas interfaces, el patrón promueve la reutilización del código existente, reduciendo la necesidad de reescribir o duplicar la funcionalidad.
- Flexibilidad en el diseño del sistema: el patrón del adaptador proporciona flexibilidad en el diseño del sistema al permitir que se integren nuevos componentes sin modificar el código existente, lo que facilita la extensión y mantiene el sistema.
Casos de uso
- Integración del modelo: el patrón del adaptador se puede utilizar para integrar modelos AI con diferentes formatos de entrada/salida en una interfaz común, lo que permite que se usen indistintamente en el mismo sistema.
- Integración de la fuente de datos: al integrar múltiples fuentes de datos con diferentes esquemas o API, el patrón del adaptador puede estandarizar el formato de datos, habilitando el procesamiento de datos consistente en todo el sistema.
- Interfaz del sistema heredado: el patrón es útil para integrar sistemas heredados con componentes de IA modernos, lo que permite que los sistemas antiguos y nuevos funcionen juntos sin una refactorización extensa.
Ilustración de patrones
7. Patrón de constructor
Descripción general
El patrón de constructor es un patrón de diseño creativo que permite la construcción de objetos complejos paso a paso. Separa la construcción de un objeto de su representación, lo que permite el mismo proceso de construcción para crear diferentes representaciones. Este patrón es particularmente útil en los sistemas de IA, donde los objetos como modelos de aprendizaje automático, tuberías de datos o configuraciones de configuración deben construirse de manera flexible y controlada.
Beneficios
- Construcción de objetos controlados: el patrón del constructor permite un control preciso sobre el proceso de construcción, asegurando que los objetos complejos como los modelos de IA o las tuberías de datos se ensamblen correctamente con todos los componentes requeridos.
- Separación de preocupaciones: al separar el proceso de construcción del producto final, el patrón de constructor promueve el código más limpio y una mejor organización, lo que facilita la gestión y el mantenimiento de sistemas complejos.
- Flexibilidad en la creación de objetos: el patrón proporciona flexibilidad para crear diferentes representaciones o configuraciones de un objeto utilizando el mismo proceso de construcción, que es particularmente valioso en los sistemas de IA donde la personalización y las variaciones son comunes.
Casos de uso
- Construcción del modelo de aprendizaje automático: el patrón de constructor se puede utilizar para construir modelos de aprendizaje automático con diferentes configuraciones (por ejemplo, capas, funciones de activación, técnicas de optimización) mientras se mantiene un proceso de construcción claro y organizado.
- Configuración de la tubería de datos: en sistemas de procesamiento de datos complejos, el patrón puede ayudar a construir tuberías de datos paso a paso, permitiendo variaciones en los mecanismos de transformación, validación y almacenamiento de datos.
- Gestión de configuración: el patrón de constructor puede administrar configuraciones para sistemas AI, permitiendo la creación de diferentes configuraciones o entornos del sistema ensamblando varias opciones de configuración de manera flexible.
Ilustración de patrones
8. Patrón de comando
Descripción general
El patrón de comando es un patrón de diseño de comportamiento que encapsula una solicitud como un objeto, lo que permite la parametrización de clientes con colas, solicitudes y operaciones. También proporciona la capacidad de deshacer/rehacer operaciones. Este patrón es particularmente útil en los sistemas de inteligencia artificial donde las acciones deben ejecutarse, hacer cola o revertirse dinámicamente, como en la programación de tareas, las operaciones de capacitación de modelos o la automatización del flujo de trabajo.
Beneficios
- Encapsulación de operaciones: el patrón de comando encapsula las operaciones o solicitudes como objetos, lo que facilita la administración y la ejecución de acciones complejas en los sistemas de IA, como las tareas de capacitación en modelo o procesamiento de datos.
- Funcionalidad de deshacer/rehacer: el patrón inherentemente admite la funcionalidad de deshacer y rehacer, lo cual es valioso en escenarios como el entrenamiento o ajuste de modelos iterativos, donde podría ser necesario volver a los estados anteriores.
- Desacoplamiento del remitente y el receptor: el patrón desacopla el remitente de una solicitud de su receptor, lo que permite un código más flexible y mantenible, particularmente en sistemas donde los comandos deben ejecutarse en diferentes contextos o en diferentes objetos.
Casos de uso
- Programación de tareas: el patrón de comando se puede utilizar para programar tareas en un sistema de IA, como iniciar el preprocesamiento de datos, activar la capacitación del modelo o ejecutar trabajos de inferencia, todos administrados como comandos que pueden colocarse, ejecutar o cancelar.
- Operaciones de capacitación del modelo: en los flujos de trabajo de aprendizaje automático, el patrón puede encapsular los pasos de capacitación como comandos, permitiendo la fácil ejecución, modificación o reversión de los procesos de capacitación.
- Automatización del flujo de trabajo: el patrón de comando puede automatizar los flujos de trabajo en los sistemas de IA, donde cada paso del flujo de trabajo (por ejemplo, ingestión de datos, transformación, implementación del modelo) se trata como un comando, lo que permite un control dinámico y secuenciación.
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9. Patrón de poder
Descripción general
El patrón proxy es un patrón de diseño estructural que proporciona un sustituto o marcador de posición para que otro objeto controle el acceso a él. Este patrón es particularmente útil en los sistemas de IA donde el acceso directo a un objeto puede ser costoso, restringido o necesitar funcionalidad adicional, como almacenamiento en caché, control de acceso o registro. El patrón proxy puede ayudar a optimizar el rendimiento y mejorar la seguridad al administrar las interacciones con modelos de IA intensivos en recursos.
Beneficios
- Acceso controlado: el patrón de proxy permite el acceso controlado al modelo de IA subyacente, asegurando que solo ocurran interacciones autorizadas u optimizadas, reduciendo así los cálculos innecesarios y la mejora de la seguridad.
- El almacenamiento en caché y la optimización del rendimiento: en los sistemas de IA, el patrón de proxy puede implementar mecanismos de almacenamiento en caché para almacenar los resultados de operaciones costosas, como las predicciones del modelo, mejorando así los tiempos de respuesta para las solicitudes repetidas.
- Funcionalidad mejorada: el patrón de proxy permite una funcionalidad adicional, como el registro o el monitoreo, que se colocan en capas sobre las operaciones del modelo original sin alterar el modelo subyacente, promoviendo la modularidad y la mantenibilidad.
Casos de uso
- Golpeado de predicción: el patrón de proxy se puede usar para almacenar en caché las predicciones de un modelo de lenguaje, evitando los cálculos redundantes para las entradas repetidas, lo cual es crítico en los sistemas de IA donde la latencia y la eficiencia computacional son preocupaciones clave.
- Control de acceso: los proxies pueden administrar el acceso a los modelos de IA, asegurando que solo se procesen las solicitudes autenticadas, agregando una capa de seguridad en sistemas donde están involucrados datos o modelos confidenciales.
- Registro y monitoreo: los proxies pueden introducir el registro y el monitoreo de las interacciones con los modelos de IA, proporcionando información sobre los patrones de uso y el rendimiento del sistema, todo sin modificar la lógica del modelo central.
Ilustración de patrones
10. Patrón de mediador
Descripción general
El patrón del mediador es un patrón de diseño de comportamiento que define un objeto que encapsula cómo interactúan un conjunto de objetos. En lugar de objetos que se refieren directamente entre sí, se refieren al mediador, que maneja la comunicación entre ellos. Este patrón es particularmente útil en los sistemas de IA donde múltiples componentes o servicios deben interactuar de manera coordinada sin acoplarlos estrechamente.
Beneficios
- Comunicación desacoplada: el patrón de mediador reduce las dependencias entre los componentes interactuar al centralizar su comunicación, haciendo que el sistema sea más modular y más fácil de mantener.
- Interacción de objetos simplificado: al usar un mediador, el patrón simplifica las interacciones entre múltiples objetos, reduciendo la complejidad del sistema y facilita la extensión o modifica los componentes individuales.
- Mantenibilidad mejorada: el control centralizado de las interacciones en el patrón de mediador hace que el sistema sea más fácil de depurar, probar y mantener, especialmente en sistemas de IA complejos donde muchos componentes necesitan trabajar juntos sin problemas.
Casos de uso
- Orquestación de tuberías de IA: en los sistemas de IA, el patrón de mediador se puede utilizar para orquestar varias etapas de una tubería de aprendizaje automático, como el preprocesamiento de datos, la capacitación del modelo y la evaluación, asegurando que cada etapa interactúe correctamente con los demás.
- Coordinar componentes distribuidos: para los sistemas de IA distribuidos, el patrón de mediador puede administrar la comunicación entre diferentes servicios, como la ingestión de datos, el procesamiento y el almacenamiento, asegurando que cada servicio funcione de manera coherente dentro del sistema.
- Administración de interacciones del usuario: el patrón se puede aplicar para administrar las interacciones del usuario en aplicaciones impulsadas por la IA, donde el mediador coordina entre diferentes componentes de la interfaz de usuario, servicios de backend y modelos de IA para ofrecer una experiencia de usuario perfecta.
Push vs. Pull Models
Modelo de empuje
En el modelo Push, el mediador envía activamente actualizaciones o mensajes a los componentes que administra tan pronto como el mediador recibe o genera nueva información. Los componentes no solicitan los datos; En cambio, lo reciben automáticamente del mediador. Los datos o mensaje se empujan activamente del mediador a los componentes, sin que los componentes lo soliciten explícitamente.
Cuándo usar:
- Sistemas en tiempo real: use el modelo Push en sistemas donde las actualizaciones en tiempo real son cruciales, como en los alimentos de datos en vivo, el monitoreo en tiempo real o las arquitecturas basadas en eventos donde el mediador necesita impulsar las actualizaciones a los componentes tan pronto como ocurren cambios.
- Requisitos de baja latencia: el modelo push es ideal cuando se requiere una latencia baja, ya que elimina la necesidad de que los componentes soliciten datos, reduciendo los tiempos de respuesta.
- Actualizaciones de alto volumen: en escenarios en los que los componentes deben reaccionar inmediatamente a un alto volumen de actualizaciones, como en las plataformas de comercio de acciones o las redes de sensores, el modelo Push garantiza la entrega oportuna de información.
Modelo
En el modelo de extracción, los componentes solicitan información del mediador cuando la necesitan. El mediador no envía actualizaciones activamente; En cambio, espera que los componentes soliciten los datos. Los componentes solicitan explícitamente los datos o información del mediador, y el mediador proporciona los datos solo cuando se les solicita.
Cuándo usar:
- Recuperación de datos a pedido: el modelo de extracción es adecuado cuando los componentes necesitan datos solo ocasionalmente o cuando es crítico reducir el tráfico de datos innecesarios, como en sistemas de procesamiento por lotes o plataformas de análisis donde los datos se obtienen a la demanda.
- Optimización de recursos: use el modelo de extracción cuando los recursos del sistema deben conservarse, ya que reduce la carga en el mediador y la red evitando los impulsos de datos continuos.
- Procesamiento asincrónico: en los sistemas donde los componentes procesan los datos de forma asincrónica, el modelo Pull les permite obtener datos a su propio ritmo, lo que es útil en escenarios como el procesamiento de datos de fondo o la sincronización de datos periódicos.
Ilustración de patrones
Modelo
Modelo de empuje
11. Patrón de estado
Descripción general
El patrón de estado es un patrón de diseño de comportamiento que permite que un objeto altere su comportamiento cuando cambia su estado interno. Este patrón es especialmente relevante en los sistemas de IA donde diferentes estados o fases de un modelo, un conjunto de datos o tuberías de IA pueden requerir diferentes comportamientos o pasos de procesamiento. Al encapsular el comportamiento basado en el estado en clases estatales separadas, el patrón de estado facilita la gestión de la lógica compleja dependiente del estado sin desactivar los componentes centrales del sistema AI.
Beneficios
- Mantenibilidad mejorada: el patrón de estado ayuda a administrar el comportamiento específico del estado al encapsularlo en clases distintas. Esto mejora la legibilidad y la capacidad de mantenimiento del código, lo que facilita la actualización o extender la lógica dependiente del estado a medida que evolucionan los modelos de IA o las tuberías.
- Transiciones de estado claras: al definir explícitamente los estados y sus transiciones, el patrón aporta claridad a los flujos de trabajo de IA, como fases de capacitación en modelos, evaluación y implementación, o el manejo de diferentes pasos de preprocesamiento de datos.
- Flexibilidad y extensibilidad: el patrón permite una fácil modificación o adición de nuevos estados y comportamientos correspondientes sin afectar otras partes del sistema. Esto es particularmente útil en la IA, donde los modelos pueden hacer una transición a través de varias etapas como capacitación, validación o inferencia, cada uno que requiere diferentes acciones.
Casos de uso
- Gestión del ciclo de vida del modelo: el patrón de estado se puede aplicar para administrar diferentes etapas del ciclo de vida de un modelo de aprendizaje automático, como capacitación, validación e implementación. Cada etapa puede tener acciones específicas (por ejemplo, registro, guardado del modelo, ajuste de parámetros) que están encapsulados dentro de las clases de estado, permitiendo transiciones y modificaciones perfectas.
- Etapas de tuberías de datos: en las tuberías de datos de IA, el patrón puede administrar diferentes etapas como la carga de datos, el preprocesamiento, el aumento y la extracción de características. Cada etapa puede tratarse como un estado distinto, con su propia lógica de procesamiento, que permite un diseño de tuberías limpias y modulares.
- Sistemas de aprendizaje adaptativo: el patrón es valioso en los sistemas de aprendizaje adaptativo donde el modelo podría cambiar su estrategia de aprendizaje basada en el estado del medio ambiente o los datos. Diferentes estados podrían representar diferentes modos de aprendizaje, como exploración, explotación o ajuste, cada uno con algoritmos o parámetros específicos.
Ilustración de patrones
12. Patrón de cadena de responsabilidad (COR)
Descripción general
La cadena de patrón de responsabilidad es un patrón de diseño de comportamiento que permite que se transfiera una solicitud a lo largo de una cadena de manejadores, donde cada manejador puede procesar la solicitud o pasarlo al siguiente manejador en la cadena. Este patrón es particularmente útil en los sistemas de IA donde se deben realizar múltiples pasos de procesamiento, validaciones u operaciones en un modelo, conjunto de datos o solicitud con la capacidad de personalizar la secuencia de manejo dinámicamente.
Beneficios
- Pasos de procesamiento desacoplado: la cadena de patrón de responsabilidad desacopla los pasos u operaciones en una tubería de IA, lo que permite que cada manejador se concentre en una tarea específica. Esta separación hace que la tubería sea más modular y más fácil de administrar, con la capacidad de agregar, eliminar o reorganizar los controladores sin afectar el flujo general.
- Procesamiento flexible: el patrón permite un ajuste dinámico de la secuencia de procesamiento. En los sistemas de IA, esta flexibilidad es crucial al aplicar una serie de transformaciones, validaciones o evaluaciones, donde el orden o la inclusión de pasos puede cambiar en función del contexto o los requisitos.
- Reutilización mejorada: al encapsular la lógica de procesamiento dentro de los manejadores individuales, el patrón promueve la reutilización en diferentes flujos de trabajo de IA. Cada manejador puede desarrollarse y probarse de forma independiente, lo que facilita la reutilización en diferentes partes del sistema o en proyectos completamente diferentes.
Casos de uso
- Tuberías de preprocesamiento de datos: el patrón de cadena de responsabilidad se puede utilizar para implementar tuberías de preprocesamiento de datos, donde cada controlador realiza una transformación específica, como la normalización, la eliminación atípica o la codificación de características. Los manejadores se pueden agregar o eliminar en función de las características de los datos o los requisitos del modelo.
- Validación y prueba del modelo: en IA, este patrón es efectivo para aplicar secuencialmente una serie de verificaciones o pruebas de validación en un modelo antes de implementarlo. Cada manejador puede realizar controles como validación cruzada, evaluación comparativa de rendimiento o pruebas de robustez, asegurando que el modelo cumpla con todos los criterios necesarios.
- Manejo de solicitudes en sistemas de IA: el patrón es adecuado para los sistemas de IA que necesitan manejar solicitudes que involucran múltiples pasos, como procesar una solicitud de inferencia. Cada controlador de la cadena podría realizar tareas como validación de entrada, inferencia del modelo, postprocesamiento de resultados y registro, con la flexibilidad de modificar la secuencia según sea necesario.
Ilustración de patrones
13. Patrón de visitantes
Descripción general
El patrón de visitantes es un patrón de diseño de comportamiento que le permite agregar más operaciones a los objetos sin modificar su estructura. Logra esto separando el algoritmo de los objetos en los que opera. En los sistemas de IA, este patrón es particularmente útil cuando las diferentes operaciones, como las explicaciones del modelo, las evaluaciones o las transformaciones, deben aplicarse a modelos o conjuntos de datos sin alterar su estructura central.
Beneficios
- Separación de preocupaciones: el patrón de visitante separa las operaciones, como los métodos de explicación o evaluación, de los modelos en los que operan. Esta separación hace que el sistema sea más modular, lo que permite a los profesionales de la IA agregar nuevas operaciones analíticas sin modificar la estructura del modelo subyacente.
- Extensibilidad: el patrón facilita la introducción de nuevas operaciones, como diferentes técnicas de explicación o métricas de evaluación, a los modelos existentes sin necesidad de cambiar las clases de modelos ellos mismos. Esto es particularmente valioso en la IA, donde la necesidad de aplicar técnicas diversas a los modelos surge con frecuencia.
- Lógica centralizada: al centralizar la lógica de las operaciones en las clases de visitantes, el patrón de visitantes simplifica el código dentro de los modelos de IA y facilita la administración, extender y depurar flujos de trabajo de IA complejos.
Casos de uso
- Técnicas de explicación del modelo: el patrón de visitantes se puede utilizar para aplicar diferentes técnicas de explicación, como SHAP (explicaciones aditivas de Shapley) o Lime (explicaciones locales degnóstico del modelo interpretable), a los modelos de aprendizaje automático sin modificar la estructura interna de los modelos.
- Evaluación del modelo: puede facilitar la aplicación de varias métricas o algoritmos de evaluación a los modelos, como la validación cruzada, el análisis de la matriz de confusión o la puntuación de rendimiento, al tiempo que mantiene el código del modelo limpio y enfocado en las tareas de predicción.
- Transformación de datos: en las tuberías de IA, el patrón se puede utilizar para aplicar diferentes transformaciones de datos o pasos de ingeniería de características a conjuntos de datos, lo que permite una lógica de procesamiento flexible y reutilizable.
Ilustración de patrones
