Modèles de conception Python pour l'IA
Un référentiel présentant des modèles de conception Python spécifiquement adaptés pour la construction de workflows IA robustes et efficaces. Cette collection sert de guide pratique pour tirer parti des modèles de conception dans le développement de l'IA, offrant des exemples clairs et bien documentés pour vous aider à construire des systèmes évolutifs et maintenables.
Aperçu
Les modèles de conception sont des solutions réutilisables aux problèmes de conception des logiciels communs. Dans le développement de l'IA, ils sont inestimables pour la structuration du code, la promotion de la réutilisabilité et la simplification de la gestion des systèmes complexes. En appliquant les bons modèles de conception, vous pouvez améliorer la flexibilité, l'évolutivité et la maintenabilité de vos workflows d'IA.
Pourquoi utiliser des modèles de conception dans l'IA?
- Évolutivité: les modèles de conception aident à gérer les complexités de la mise à l'échelle des systèmes d'IA, garantissant que votre code peut gérer des charges croissantes et des fonctionnalités supplémentaires sans devenir lourdes.
- Réutilisabilité: En suivant les modèles établis, vous pouvez créer des composants faciles à réutiliser dans différentes parties de vos projets d'IA ou même sur différents projets.
- Maintenabilité: les modèles de conception encouragent la création d'un code clair et modulaire, ce qui facilite la compréhension, la modification et la prolongement de vos systèmes d'IA au fil du temps.
- Efficacité: Certains modèles sont spécifiquement conçus pour optimiser l'utilisation des ressources, ce qui est crucial dans les systèmes d'IA où la puissance de calcul et la mémoire sont souvent des facteurs limitant.
Exécuter les exemples
Pour exécuter les exemples fournis dans ce référentiel, suivez ces étapes:
$ 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
Modèles de conception clés pour l'IA
1. Patché à singleton
Aperçu
Le modèle Singleton garantit qu'une classe n'a qu'une seule instance et fournit un point d'accès global à cette instance. Ceci est particulièrement utile dans les systèmes d'IA où une seule instance de ressource ou de gestionnaire est nécessaire pour coordonner les actions à travers le système, telles que la gestion de modèles partagés, des paramètres de configuration ou l'accès aux ressources informatiques.
Avantages
- Accès contrôlé aux ressources partagées: dans les systèmes d'IA, Singleton peut être utilisé pour gérer l'accès à des ressources partagées telles que les modèles pré-formés, assurer un comportement cohérent et éviter les frais généraux des modèles de chargement plusieurs fois.
- Gestion efficace des ressources: en limitant les instances, le modèle Singleton aide à gérer efficacement les ressources de calcul, ce qui est essentiel dans les environnements d'IA où la mémoire GPU et les cycles CPU sont précieux.
- Accès global: Singleton fournit un point d'accès global aux composants clés de l'IA, tels qu'un moteur d'inférence de modèle ou un gestionnaire de pipelines de données, garantissant qu'ils peuvent être facilement utilisés sur divers modules de l'application.
Cas d'utilisation
- Gestion du modèle: un singleton peut gérer le cycle de vie des modèles AI, garantissant qu'un seul cas d'un modèle est chargé dans la mémoire, réduisant la surcharge associée au chargement et au déchargement de grands modèles.
- Moteur d'inférence: un moteur d'inférence singleton peut servir de point central pour gérer les prévisions, assurer la cohérence et réduire le risque de charger plusieurs instances du même modèle.
- Gestion de la configuration: les systèmes d'IA nécessitent souvent une configuration cohérente sur différents composants, et un singleton peut s'assurer que ces paramètres sont gérés de manière centralisée et accessibles à l'échelle mondiale.
- Poolage des ressources: Singleton peut gérer des pools de ressources comme les grappes de GPU, en veillant à ce que les ressources soient utilisées de manière optimale sans risque de surprovisation ou de sous-utilisation.
Illustration de modèle
2. Modèle d'usine
Aperçu
Le modèle d'usine est un modèle de conception créationnel qui fournit une interface pour créer des objets dans une super classe mais permet aux sous-classes de modifier le type d'objets qui seront créés. Ce modèle est particulièrement utile dans les systèmes d'IA où la création d'objets est complexe ou nécessite une configuration approfondie, comme la configuration de différents types de modèles ou de pipelines de traitement.
Avantages
- Création d'objets découplés: le motif d'usine découple le processus de création d'objets à partir du code qui utilise les objets, conduisant à un code plus propre et plus maintenable dans les systèmes AI où les modèles ou les composants peuvent changer fréquemment.
- Flexibilité améliorée: en centralisant la logique de création, le modèle d'usine permet un échange ou une mise à niveau facile des modèles d'IA, des processeurs de données ou d'autres composants sans modifier la base de code existante.
- Réutilisabilité: le modèle encourage la réutilisabilité en offrant un moyen standard de créer des objets, qui peuvent être réutilisés sur différentes parties d'un système d'IA, réduisant la redondance et les erreurs potentielles.
Cas d'utilisation
- Instanciation du modèle: une usine peut être utilisée pour instancier différents types de modèles d'IA basés sur les paramètres d'entrée, permettant un déploiement flexible de modèles adaptés à des tâches spécifiques.
- Création de pipeline de données: Le modèle d'usine peut gérer la création de différents pipelines de traitement de données, garantissant que la bonne série de processeurs est appliquée en fonction du type de données d'entrée.
- Sélection de l'algorithme: Dans les scénarios où plusieurs algorithmes sont disponibles, une usine peut sélectionner et instancier l'algorithme le plus approprié basé sur le contexte, comme le choix entre différentes techniques d'optimisation ou les modèles d'apprentissage.
Illustration de modèle
3. Modèle d'observateur
Aperçu
Le modèle d'observateur est un modèle de conception comportemental qui permet à un objet, connu sous le nom de sujet, de maintenir une liste de ses personnes à charge, appelées observateurs, et de les informer automatiquement de tout changement d'état, généralement en appelant l'une de leurs méthodes. Ce modèle est particulièrement utile dans les systèmes d'IA où plusieurs composants doivent être mis à jour ou informés des modifications d'état, telles que les mises à jour du modèle, les modifications de données ou l'état du système.
Avantages
- Communication découplée: le modèle d'observateur favorise le couplage lâche entre le sujet et les observateurs, permettant aux composants d'IA d'interagir sans être étroitement intégrés, ce qui rend le système plus modulaire et plus facile à entretenir.
- Mises à jour en temps réel: ce modèle est idéal pour les scénarios où les mises à jour en temps réel sont cruciales, comme dans les systèmes de surveillance de l'IA, où les modifications des données d'entrée ou des performances du modèle doivent être propagées instantanément sur diverses parties du système.
- Évolutivité: le modèle d'observateur permet d'ajouter de nouveaux observateurs sans modifier le sujet, améliorant l'évolutivité des systèmes d'IA qui peuvent nécessiter une surveillance ou une interaction avec divers composants dynamiquement.
Cas d'utilisation
- Surveillance du modèle: Le modèle d'observateur peut être utilisé pour surveiller les performances du modèle AI, où différents outils de surveillance (observateurs) sont informés des changements de métriques du modèle, de déclenchement des alertes ou des ajustements.
- Synchronisation de l'État: dans les systèmes d'IA distribués, le modèle d'observateur aide à synchroniser l'état sur différents nœuds ou composants, garantissant la cohérence sans communication directe entre eux.
- Gestion des événements: Le modèle est efficace dans les architectures motivées par des événements, où diverses composantes d'un système d'IA doivent répondre à des événements spécifiques, tels que l'ingestion de données ou l'achèvement de l'inférence du modèle.
Illustration de modèle
4. Modèle de décorateur
Aperçu
Le motif du décorateur est un motif de conception structurel qui permet d'ajouter le comportement à des objets individuels, statiquement ou dynamiquement, sans affecter le comportement d'autres objets de la même classe. Ce modèle est particulièrement utile dans les systèmes d'IA où les améliorations ou les modifications de composants spécifiques, tels que les modèles ou les processeurs de données, doivent être appliqués de manière flexible sans modifier la structure de l'objet d'origine.
Avantages
- Améliorations flexibles: le motif du décorateur permet l'addition dynamique de responsabilités aux objets, permettant des améliorations flexibles dans les systèmes d'IA, tels que l'ajout d'étapes de prétraitement ou les fonctionnalités de journalisation à des modèles ou des pipelines spécifiques.
- Principe de responsabilité unique: En adhérant au principe de responsabilité unique, le modèle permet à chaque composant de gérer une préoccupation spécifique, ce qui rend le système d'IA plus facile à comprendre, à tester et à maintenir.
- Réutilisabilité et extensibilité: les décorateurs peuvent être réutilisés sur différents objets ou composants, fournissant un moyen modulaire d'étendre la fonctionnalité des modèles ou processeurs AI sans duplication de code.
Cas d'utilisation
- Prétraitement du modèle: Le motif du décorateur peut être utilisé pour ajouter des étapes de prétraitement aux modèles, tels que la mise à l'échelle, la normalisation ou l'augmentation des données, sans modifier la classe de modèle de base.
- Enregistrement et surveillance: les décorateurs peuvent introduire des fonctionnalités de journalisation et de surveillance dans les composants de l'IA, permettant le suivi détaillé des prédictions du modèle, des étapes de traitement des données ou des mesures de performances du système.
- Sécurité et validation: dans les systèmes d'IA, les décorateurs peuvent appliquer des contrôles de sécurité ou valider les entrées avant de passer des données au modèle ou au processeur sous-jacent, en garantissant la robustesse et l'exactitude dans les opérations.
Illustration de modèle
5. Modèle de stratégie
Aperçu
Le modèle de stratégie est un modèle de conception comportementale qui définit une famille de stratégies interchangeables, encapsule chacune et leur permet d'être sélectionnés dynamiquement au moment de l'exécution. Ce modèle est particulièrement utile dans les systèmes d'IA où différentes stratégies, telles que les méthodes d'inférence, les techniques de traitement des données ou même les stratégies de gestion des ressources, doivent être appliquées de manière flexible en fonction du contexte ou des exigences.
Avantages
- Sélection de stratégie flexible: le modèle de stratégie permet la sélection dynamique des stratégies lors de l'exécution, offrant une flexibilité dans les systèmes d'IA pour s'adapter à diverses tâches, conditions de données ou facteurs environnementaux tels que la latence du réseau et la disponibilité des ressources.
- Réutilisabilité du code: En encapsulant les stratégies dans des classes distinctes, le modèle favorise la réutilisabilité dans différentes parties du système, réduisant la redondance et améliorant la maintenabilité globale.
- Maintenabilité améliorée: le modèle de stratégie maintient la base de code propre et modulaire en séparant la sélection et la mise en œuvre des stratégies, ce qui rend le système plus facile à comprendre, à tester et à étendre.
Cas d'utilisation
- Méthodes d'inférence: Dans les systèmes d'IA, le modèle de stratégie peut être utilisé pour basculer entre différentes méthodes d'inférence, telles que l'inférence par lots ou l'inférence du flux, en fonction de la taille des données et des contraintes du système.
- Techniques de traitement des données: le modèle permet la sélection dynamique des techniques de traitement des données, telles que la normalisation, l'extraction de fonctionnalités ou l'augmentation, en fonction de exigences ou de caractéristiques de données spécifiques.
- Gestion des ressources: le modèle de stratégie peut gérer des ressources telles que la mémoire et l'allocation du processeur en sélectionnant la stratégie la plus efficace basée sur la charge du système actuelle et les exigences de tâche.
Illustration de modèle
6. Modèle de l'adaptateur
Aperçu
Le motif de l'adaptateur est un modèle de conception structurelle qui permet aux interfaces incompatibles de fonctionner ensemble. Il agit comme un pont entre deux interfaces incompatibles en convertissant l'interface d'une classe en une autre interface qui attend un client. Ce modèle est particulièrement utile dans les systèmes d'IA où différents composants, bibliothèques ou services doivent être intégrés malgré les interfaces incompatibles.
Avantages
- Compatibilité de l'interface: le modèle de l'adaptateur garantit que les composants avec des interfaces incompatibles peuvent fonctionner ensemble, permettant une intégration transparente de différents modèles d'IA, sources de données ou services externes dans un système unifié.
- Réutilisabilité des composants existants: En adaptant les composants existants pour fonctionner avec de nouvelles interfaces, le modèle favorise la réutilisation du code existant, réduisant la nécessité de réécrire ou de dupliquer les fonctionnalités.
- Flexibilité dans la conception du système: le modèle de l'adaptateur offre une flexibilité dans la conception du système en permettant à de nouveaux composants d'être intégrés sans modifier le code existant, ce qui facilite l'extension et le maintien du système.
Cas d'utilisation
- Intégration du modèle: le modèle de l'adaptateur peut être utilisé pour intégrer les modèles AI avec différents formats d'entrée / sortie dans une interface commune, ce qui leur permet d'être utilisé de manière interchangeable dans le même système.
- Intégration de la source de données: Lors de l'intégration de plusieurs sources de données avec des schémas ou des API variables, le modèle de l'adaptateur peut normaliser le format de données, permettant un traitement cohérent des données à travers le système.
- Interfaçage du système hérité: le motif est utile pour intégrer les systèmes hérités aux composants d'IA modernes, permettant aux anciens et nouveaux systèmes de travailler ensemble sans refactorisation approfondie.
Illustration de modèle
7. Modèle de constructeur
Aperçu
Le motif du constructeur est un modèle de conception créationnel qui permet la construction d'objets complexes étape par étape. Il sépare la construction d'un objet de sa représentation, permettant au même processus de construction de créer différentes représentations. Ce modèle est particulièrement utile dans les systèmes d'IA où des objets comme les modèles d'apprentissage automatique, les pipelines de données ou les configurations de configuration doivent être construits de manière flexible et contrôlée.
Avantages
- Construction d'objets contrôlés: Le modèle du constructeur permet un contrôle précis sur le processus de construction, garantissant que des objets complexes comme les modèles d'IA ou les pipelines de données sont assemblés correctement avec tous les composants requis.
- Séparation des préoccupations: En séparant le processus de construction du produit final, le modèle du constructeur favorise le code plus propre et une meilleure organisation, ce qui facilite la gestion et le maintien de systèmes complexes.
- Flexibilité dans la création d'objets: le modèle offre une flexibilité pour créer différentes représentations ou configurations d'un objet utilisant le même processus de construction, ce qui est particulièrement précieux dans les systèmes d'IA où la personnalisation et les variations sont courantes.
Cas d'utilisation
- Construction du modèle d'apprentissage automatique: Le modèle du constructeur peut être utilisé pour construire des modèles d'apprentissage automatique avec différentes configurations (par exemple, couches, fonctions d'activation, techniques d'optimisation) tout en maintenant un processus de construction clair et organisé.
- Configuration du pipeline de données: Dans les systèmes de traitement des données complexes, le modèle peut aider à construire des pipelines de données étape par étape, permettant des variations de transformation, de validation et de mécanismes de stockage des données.
- Gestion de la configuration: le modèle de générateur peut gérer les configurations pour les systèmes AI, permettant la création de différentes configurations de système ou environnements en assemblant diverses options de configuration de manière flexible.
Illustration de modèle
8. Modèle de commande
Aperçu
Le modèle de commande est un modèle de conception comportemental qui résume une demande en tant qu'objet, permettant ainsi le paramétrage des clients avec des files d'attente, des demandes et des opérations. Il offre également la possibilité d'annuler / refaire les opérations. Ce modèle est particulièrement utile dans les systèmes d'IA où les actions doivent être exécutées, en file d'attente ou inversées dynamiquement, par exemple dans la planification des tâches, les opérations de formation du modèle ou l'automatisation du flux de travail.
Avantages
- Encapsulation des opérations: Le modèle de commande encapsule les opérations ou les demandes en tant qu'objets, ce qui facilite la gestion et l'exécution d'actions complexes dans les systèmes d'IA, tels que la formation de modèle ou les tâches de traitement des données.
- Fonctionnalité d'annulation / rénover: le modèle prend en charge intrinsèquement la fonctionnalité d'annulation et de rétablissement, ce qui est précieux dans des scénarios comme la formation ou le réglage itératif du modèle, où le retour aux états précédents pourrait être nécessaire.
- Découplage de l'expéditeur et du récepteur: le motif découple l'expéditeur d'une demande de son récepteur, permettant un code plus flexible et maintenable, en particulier dans les systèmes où les commandes doivent être exécutées dans différents contextes ou sur différents objets.
Cas d'utilisation
- Planification des tâches: Le modèle de commande peut être utilisé pour planifier des tâches dans un système d'IA, telles que le lancement de prétraitement des données, le déclenchement de la formation du modèle ou l'exécution de travaux d'inférence, toutes gérées comme des commandes qui peuvent être en file d'attente, exécutées ou annulées.
- Opérations de formation du modèle: dans les flux de travail d'apprentissage automatique, le modèle peut encapsuler les étapes de formation en tant que commandes, permettant l'exécution, la modification ou l'inversion des processus de formation.
- Automatisation du flux de travail: le modèle de commande peut automatiser les workflows dans les systèmes d'IA, où chaque étape du flux de travail (par exemple, l'ingestion de données, la transformation, le déploiement du modèle) est traitée comme une commande, permettant un contrôle et un séquençage dynamiques.
Illustration de modèle
9. Modèle proxy
Aperçu
Le motif proxy est un modèle de conception structurelle qui fournit un substitut ou un espace réservé pour un autre objet pour contrôler l'accès à lui. Ce modèle est particulièrement utile dans les systèmes d'IA où l'accès direct à un objet peut être coûteux, restreint ou nécessité des fonctionnalités supplémentaires, telles que la mise en cache, le contrôle d'accès ou la journalisation. Le modèle de proxy peut aider à optimiser les performances et à améliorer la sécurité en gérant les interactions avec les modèles d'IA à forte intensité de ressources.
Avantages
- Accès contrôlé: Le modèle proxy permet un accès contrôlé au modèle d'IA sous-jacent, garantissant que seules des interactions autorisées ou optimisées se produisent, réduisant ainsi les calculs inutiles et améliorant la sécurité.
- Cache et optimisation des performances: dans les systèmes d'IA, le modèle de proxy peut mettre en œuvre des mécanismes de mise en cache pour stocker les résultats des opérations coûteuses, telles que les prédictions de modèle, améliorant ainsi les temps de réponse pour les demandes répétées.
- Fonctionnalité améliorée: le modèle proxy permet aux fonctionnalités supplémentaires, telles que la journalisation ou la surveillance, d'être superposées sur les opérations du modèle d'origine sans modifier le modèle sous-jacent, favorisant la modularité et la maintenabilité.
Cas d'utilisation
- Cache de prédiction: le modèle proxy peut être utilisé pour mettre en cache les prédictions à partir d'un modèle de langue, en évitant les calculs redondants pour les entrées répétées, qui est essentielle dans les systèmes d'IA où la latence et l'efficacité de calcul sont des préoccupations clés.
- Contrôle d'accès: les proxys peuvent gérer l'accès aux modèles d'IA, garantissant que seules les demandes authentifiées sont traitées, ajoutant une couche de sécurité dans les systèmes où des données ou des modèles sensibles sont impliqués.
- Journalisation et surveillance: les proxies peuvent introduire la journalisation et la surveillance des interactions avec les modèles d'IA, fournissant des informations sur les modèles d'utilisation et les performances du système, le tout sans modifier la logique du modèle de base.
Illustration de modèle
10. Modèle de médiateur
Aperçu
Le modèle de médiateur est un modèle de conception comportemental qui définit un objet qui résume comment un ensemble d'objets interagit. Au lieu des objets se référant directement, ils se réfèrent au médiateur, qui gère la communication entre eux. Ce modèle est particulièrement utile dans les systèmes d'IA où plusieurs composants ou services doivent interagir de manière coordonnée sans les coupler étroitement.
Avantages
- Communication découplée: le modèle de médiateur réduit les dépendances entre les composants en interaction en centralisant leur communication, ce qui rend le système plus modulaire et plus facile à entretenir.
- Interaction d'objets simplifiée: en utilisant un médiateur, le motif simplifie les interactions entre plusieurs objets, en réduisant la complexité du système et en facilitant l'extension ou la modification des composants individuels.
- Maintenabilité améliorée: le contrôle centralisé des interactions dans le modèle de médiateur rend le système plus facile à déboguer, tester et maintenir, en particulier dans les systèmes d'IA complexes où de nombreux composants doivent travailler ensemble parfaitement.
Cas d'utilisation
- Orchestrer les pipelines d'IA: dans les systèmes d'IA, le modèle de médiateur peut être utilisé pour orchestrer divers stades d'un pipeline d'apprentissage automatique, tels que le prétraitement des données, la formation des modèles et l'évaluation, en s'assurant que chaque étape interagit correctement avec les autres.
- Coordination des composants distribués: pour les systèmes d'IA distribués, le modèle de médiateur peut gérer la communication entre différents services, tels que l'ingestion de données, le traitement et le stockage, garantissant que chaque service fonctionne de manière cohérente dans le système.
- Gestion des interactions des utilisateurs: le modèle peut être appliqué pour gérer les interactions utilisateur dans les applications dirigés par l'IA, où le médiateur se coordonne entre différents composants d'interface utilisateur, services backend et modèles d'IA pour offrir une expérience utilisateur transparente.
Modèles de poussée par rapport
Modèle push
Dans le modèle PUSH, le médiateur envoie activement des mises à jour ou des messages aux composants qu'il gère dès que le médiateur reçoit ou génère de nouvelles informations. Les composants ne demandent pas les données; Au lieu de cela, ils le reçoivent automatiquement du médiateur. Les données ou le message sont activement poussés du médiateur vers les composants, sans que les composants ne le demandaient explicitement.
Quand utiliser:
- Systèmes en temps réel: utilisez le modèle push dans les systèmes où les mises à jour en temps réel sont cruciales, comme dans les flux de données en direct, la surveillance en temps réel ou les architectures motivées par des événements où le médiateur doit pousser les mises à jour vers les composants dès que les modifications se produisent.
- Exigences à faible latence: le modèle push est idéal lorsque une faible latence est requise, car elle élimine la nécessité pour les composants de demander des données, réduisant les temps de réponse.
- Mises à jour à haut volume: Dans les scénarios où les composants doivent réagir immédiatement à un volume élevé de mises à jour, comme dans les plates-formes de trading d'actions ou les réseaux de capteurs, le modèle push assure la livraison en temps opportun des informations.
Modèle de traction
Dans le modèle de traction, les composants demandent des informations du médiateur lorsqu'ils en ont besoin. Le médiateur n'envoie pas activement des mises à jour; Au lieu de cela, il attend que les composants demandent les données. Les composants demandent explicitement les données ou les informations du médiateur, et le médiateur ne fournit les données que lorsqu'on demande.
Quand utiliser:
- Récupération des données à la demande: le modèle de traction est approprié lorsque les composants n'ont besoin que de données uniquement occasionnellement ou lorsqu'il est essentiel de réduire le trafic de données inutile, comme dans les systèmes de traitement par lots ou les plateformes d'analyse où les données sont récupérées à la demande.
- Optimisation des ressources: utilisez le modèle de traction lorsque les ressources système doivent être conservées, car elles réduisent la charge sur le médiateur et le réseau en évitant les poussées de données continues.
- Traitement asynchrone: dans les systèmes où les composants traitent les données de manière asynchrone, le modèle de traction leur permet de récupérer des données à leur propre rythme, ce qui est utile dans des scénarios tels que le traitement des données de fond ou la synchronisation périodique des données.
Illustration de modèle
Modèle de traction
Modèle push
11. Modèle d'état
Aperçu
Le modèle d'état est un modèle de conception comportemental qui permet à un objet de modifier son comportement lorsque son état interne change. Ce modèle est particulièrement pertinent dans les systèmes d'IA où différents états ou phases d'un modèle, d'un ensemble de données ou d'un pipeline IA peuvent nécessiter des comportements ou des étapes de traitement différents. En encapsulant le comportement basé sur l'État dans des classes d'État distinctes, le modèle d'état facilite la gestion de la logique complexe et dépendante de l'État sans encombrer les composants centraux du système d'IA.
Avantages
- Amélioration de la maintenabilité: le modèle d'état aide à gérer le comportement spécifique à l'État en le encapsulant dans des classes distinctes. Cela améliore la lisibilité et la maintenabilité du code, ce qui facilite la mise à jour ou l'étendue de la logique dépendante de l'état à mesure que les modèles ou pipelines IA évoluent.
- Transitions d'état claires: en définissant explicitement les états et leurs transitions, le modèle apporte une clarté aux flux de travail de l'IA, tels que les phases de formation, d'évaluation et de déploiement des modèles, ou la gestion de différentes étapes de prétraitement des données.
- Flexibilité et extensibilité: le modèle permet une modification ou une addition facile de nouveaux états et des comportements correspondants sans affecter d'autres parties du système. Ceci est particulièrement utile dans l'IA où les modèles peuvent passer à travers différentes étapes comme la formation, la validation ou l'inférence, chacune nécessitant des actions différentes.
Cas d'utilisation
- Gestion du cycle de vie du modèle: Le modèle d'état peut être appliqué pour gérer différentes étapes du cycle de vie d'un modèle d'apprentissage automatique, tels que la formation, la validation et le déploiement. Chaque étape peut avoir des actions spécifiques (par exemple, journalisation, enregistrement du modèle, réglage des paramètres) qui sont encapsulées dans les classes d'état, permettant des transitions et des modifications transparentes.
- Étapes du pipeline de données: Dans les pipelines de données AI, le modèle peut gérer différentes étapes telles que le chargement des données, le prétraitement, l'augmentation et l'extraction des fonctionnalités. Chaque étape peut être traitée comme un état distinct, avec sa propre logique de traitement, permettant une conception de pipeline propre et modulaire.
- Systèmes d'apprentissage adaptatifs: le modèle est précieux dans les systèmes d'apprentissage adaptatifs où le modèle peut modifier sa stratégie d'apprentissage en fonction de l'état de l'environnement ou des données. Différents états pourraient représenter différents modes d'apprentissage, tels que l'exploration, l'exploitation ou le réglage fin, chacun avec des algorithmes ou des paramètres spécifiques.
Illustration de modèle
12. Modèle de la chaîne de responsabilité (COR)
Aperçu
Le modèle de la chaîne de responsabilité est un modèle de conception comportementale qui permet à une demande d'être transmise le long d'une chaîne de gestionnaires, où chaque gestionnaire peut soit traiter la demande, soit la transmettre au gestionnaire suivant de la chaîne. Ce modèle est particulièrement utile dans les systèmes d'IA où plusieurs étapes de traitement, validations ou opérations doivent être effectuées sur un modèle, un ensemble de données ou une demande, avec la possibilité de personnaliser dynamiquement la séquence de manutention.
Avantages
- Étapes de traitement découplées: Le modèle de la chaîne de responsabilité découple les étapes ou les opérations dans un pipeline AI, permettant à chaque gestionnaire de se concentrer sur une tâche spécifique. Cette séparation rend le pipeline plus modulaire et plus facile à gérer, avec la possibilité d'ajouter, de retirer ou de réorganiser les gestionnaires sans avoir un impact sur le flux global.
- Traitement flexible: le motif permet un ajustement dynamique de la séquence de traitement. Dans les systèmes d'IA, cette flexibilité est cruciale lors de l'application d'une série de transformations, de validations ou d'évaluations, où l'ordre ou l'inclusion d'étapes peut changer en fonction du contexte ou des exigences.
- Réutilisabilité améliorée: en encapsulant la logique de traitement au sein des gestionnaires individuels, le modèle favorise la réutilisabilité sur différents flux de travail d'IA. Chaque gestionnaire peut être développé et testé indépendamment, ce qui facilite les réutiliser dans différentes parties du système ou dans des projets entièrement différents.
Cas d'utilisation
- Pipelines de prétraitement des données: Le modèle de la chaîne de responsabilité peut être utilisé pour implémenter les pipelines de prétraitement des données, où chaque gestionnaire effectue une transformation spécifique, telle que la normalisation, l'élimination des valeurs aberrantes ou le codage des caractéristiques. Les gestionnaires peuvent être ajoutés ou supprimés en fonction des caractéristiques des données ou des exigences du modèle.
- Validation et test du modèle: Dans l'IA, ce modèle est efficace pour appliquer séquentiellement une série de vérifications de validation ou de tests sur un modèle avant son déploiement. Chaque gestionnaire peut effectuer des contrôles tels que la validation croisée, l'analyse comparative de performance ou les tests de robustesse, garantissant que le modèle répond à tous les critères nécessaires.
- Gestion des demandes dans les systèmes d'IA: le modèle est bien adapté aux systèmes d'IA qui doivent gérer les demandes impliquant plusieurs étapes, telles que le traitement d'une demande d'inférence. Chaque gestionnaire de la chaîne peut effectuer des tâches comme la validation d'entrée, l'inférence du modèle, le post-traitement des résultats et la journalisation, avec la flexibilité pour modifier la séquence au besoin.
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13. Modèle des visiteurs
Aperçu
Le modèle de visiteur est un modèle de conception comportemental qui vous permet d'ajouter d'autres opérations aux objets sans modifier leur structure. Il y parvient en séparant l'algorithme des objets sur lesquels il fonctionne. Dans les systèmes d'IA, ce modèle est particulièrement utile lorsque différentes opérations, telles que les explications, les évaluations ou les transformations, doivent être appliquées à des modèles ou à des ensembles de données sans modifier leur structure centrale.
Avantages
- Séparation des préoccupations: Le modèle des visiteurs sépare les opérations, telles que les méthodes d'explication ou d'évaluation, des modèles sur lesquels ils opèrent. Cette séparation rend le système plus modulaire, permettant aux praticiens de l'IA d'ajouter de nouvelles opérations analytiques sans modifier la structure du modèle sous-jacente.
- Extensibilité: le modèle facilite l'introduction de nouvelles opérations, comme différentes techniques d'explication ou mesures d'évaluation, aux modèles existants sans avoir besoin de modifier eux-mêmes les classes de modèles. Ceci est particulièrement précieux dans l'IA, où la nécessité d'appliquer diverses techniques aux modèles survient fréquemment.
- Logique centralisée: en centralisant la logique des opérations dans les classes de visiteurs, le modèle des visiteurs simplifie le code dans les modèles d'IA et facilite la gestion, l'étendue et le débogage des flux de travail complexes.
Cas d'utilisation
- Techniques d'explication du modèle: Le modèle du visiteur peut être utilisé pour appliquer différentes techniques d'explication, telles que la forme (explications additives de Shapley) ou la chaux (explications locales de modèle interprétable-agnostique), aux modèles d'apprentissage automatique sans modifier la structure interne des modèles.
- Évaluation du modèle: il peut faciliter l'application de diverses métriques d'évaluation ou algorithmes à des modèles, tels que la validation croisée, l'analyse de la matrice de confusion ou la notation des performances, tout en gardant le code du modèle propre et axé sur les tâches de prédiction.
- Transformation des données: Dans les pipelines IA, le motif peut être utilisé pour appliquer différentes transformations de données ou étapes d'ingénierie des fonctionnalités vers des ensembles de données, permettant une logique de traitement flexible et réutilisable.
Illustration de modèle
