Pola desain python untuk AI
Sebuah repositori yang menampilkan pola desain python yang secara khusus diadaptasi untuk membangun alur kerja AI yang kuat dan efisien. Koleksi ini berfungsi sebagai panduan praktis untuk memanfaatkan pola desain dalam pengembangan AI, memberikan contoh yang jelas dan terdokumentasi dengan baik untuk membantu Anda membangun sistem yang dapat diskalakan dan dipelihara.
Ringkasan
Pola desain adalah solusi yang dapat digunakan kembali untuk masalah desain perangkat lunak umum. Dalam pengembangan AI, mereka sangat berharga untuk menyusun kode, mempromosikan penggunaan kembali, dan menyederhanakan manajemen sistem yang kompleks. Dengan menerapkan pola desain yang tepat, Anda dapat meningkatkan fleksibilitas, skalabilitas, dan pemeliharaan alur kerja AI Anda.
Mengapa menggunakan pola desain di AI?
- Skalabilitas: Pola desain membantu mengelola kompleksitas penskalaan sistem AI, memastikan bahwa kode Anda dapat menangani peningkatan beban dan fitur tambahan tanpa menjadi sulit.
- Reusability: Dengan mengikuti pola yang sudah ada, Anda dapat membuat komponen yang mudah digunakan kembali di berbagai bagian proyek AI Anda atau bahkan di berbagai proyek sama sekali.
- Pemeliharaan: Pola desain mendorong penciptaan kode modular yang jelas, membuatnya lebih mudah untuk dipahami, memodifikasi, dan memperluas sistem AI Anda dari waktu ke waktu.
- Efisiensi: Pola tertentu dirancang khusus untuk mengoptimalkan penggunaan sumber daya, yang sangat penting dalam sistem AI di mana kekuatan dan memori komputasi sering kali merupakan faktor pembatas.
Menjalankan contoh
Untuk menjalankan contoh yang disediakan dalam repositori ini, ikuti langkah -langkah ini:
$ 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
Pola desain utama untuk AI
1. Pola singleton
Ringkasan
Pola Singleton memastikan bahwa kelas hanya memiliki satu contoh dan memberikan titik akses global ke contoh itu. Ini sangat berguna dalam sistem AI di mana satu contoh sumber daya atau manajer diminta untuk mengoordinasikan tindakan di seluruh sistem, seperti mengelola model bersama, pengaturan konfigurasi, atau akses ke sumber daya komputasi.
Manfaat
- Akses Terkontrol ke Sumber Daya Bersama: Dalam sistem AI, Singleton dapat digunakan untuk mengelola akses ke sumber daya bersama seperti model pra-terlatih, memastikan perilaku yang konsisten dan menghindari overhead model pemuatan beberapa kali.
- Manajemen Sumber Daya yang Efisien: Dengan membatasi contoh, pola singleton membantu dalam mengelola sumber daya komputasi secara efisien, yang sangat penting dalam lingkungan AI di mana memori GPU dan siklus CPU sangat berharga.
- Akses Global: Singleton menyediakan titik akses global ke komponen AI utama, seperti mesin inferensi model atau manajer pipa data, memastikan bahwa mereka dapat dengan mudah digunakan di berbagai modul aplikasi.
Menggunakan kasus
- Manajemen Model: Singleton dapat mengelola siklus hidup model AI, memastikan bahwa hanya satu contoh model yang dimuat ke dalam memori, mengurangi overhead yang terkait dengan memuat dan membongkar model besar.
- Mesin inferensi: Mesin inferensi singleton dapat berfungsi sebagai titik pusat untuk menangani prediksi, memastikan konsistensi dan mengurangi risiko memuat beberapa contoh dari model yang sama.
- Manajemen Konfigurasi: Sistem AI sering membutuhkan konfigurasi yang konsisten di berbagai komponen, dan singleton dapat memastikan bahwa pengaturan ini dikelola secara terpusat dan dapat diakses secara global.
- Pooling Sumber Daya: Singleton dapat mengelola kumpulan sumber daya seperti kelompok GPU, memastikan bahwa sumber daya secara optimal digunakan tanpa risiko penyediaan berlebihan atau kurang pemanfaatan.
Ilustrasi pola
2. Pola pabrik
Ringkasan
Pola pabrik adalah pola desain kreasi yang menyediakan antarmuka untuk membuat objek di kelas super tetapi memungkinkan subkelas untuk mengubah jenis objek yang akan dibuat. Pola ini sangat berguna dalam sistem AI di mana pembuatan objek kompleks atau membutuhkan pengaturan yang luas, seperti mengonfigurasi berbagai jenis model atau pipa pemrosesan.
Manfaat
- Pembuatan Objek Decoupled: Pola pabrik memisahkan proses pembuatan objek dari kode yang menggunakan objek, yang mengarah ke kode yang lebih bersih dan lebih dapat dipelihara dalam sistem AI di mana model atau komponen dapat sering berubah.
- Peningkatan fleksibilitas: Dengan memusatkan logika pembuatan, pola pabrik memungkinkan bertukar atau peningkatan model AI yang mudah, prosesor data, atau komponen lain tanpa memodifikasi basis kode yang ada.
- Penyusunan Kembali: Pola ini mendorong penggunaan kembali dengan memberikan cara standar untuk membuat objek, yang dapat digunakan kembali di berbagai bagian sistem AI, mengurangi redundansi dan kesalahan potensial.
Menggunakan kasus
- Instantiasi Model: Sebuah pabrik dapat digunakan untuk instantiate berbagai jenis model AI berdasarkan parameter input, memungkinkan penyebaran model yang fleksibel yang disesuaikan dengan tugas -tugas tertentu.
- Pembuatan Pipa Data: Pola pabrik dapat mengelola pembuatan pipa pemrosesan data yang berbeda, memastikan bahwa serangkaian prosesor yang benar diterapkan berdasarkan jenis data input.
- Pemilihan Algoritma: Dalam skenario di mana beberapa algoritma tersedia, sebuah pabrik dapat memilih dan membuat instantiate algoritma yang paling tepat berdasarkan konteks, seperti memilih antara berbagai teknik optimasi atau model pembelajaran.
Ilustrasi pola
3. Pola pengamat
Ringkasan
Pola pengamat adalah pola desain perilaku yang memungkinkan objek, yang dikenal sebagai subjek, untuk mempertahankan daftar tanggungannya, yang disebut pengamat, dan memberi tahu mereka secara otomatis tentang perubahan keadaan, biasanya dengan memanggil salah satu metode mereka. Pola ini sangat berguna dalam sistem AI di mana banyak komponen perlu diperbarui atau diinformasikan tentang perubahan dalam keadaan, seperti pembaruan model, perubahan data, atau status sistem.
Manfaat
- Komunikasi Decoupled: Pola pengamat mempromosikan kopling longgar antara subjek dan pengamat, memungkinkan komponen AI untuk berinteraksi tanpa diintegrasikan dengan ketat, membuat sistem lebih modular dan lebih mudah dipertahankan.
- Pembaruan waktu-nyata: Pola ini sangat ideal untuk skenario di mana pembaruan real-time sangat penting, seperti dalam sistem pemantauan AI, di mana perubahan data input atau kinerja model perlu disebarkan secara instan di berbagai bagian sistem.
- Skalabilitas: Pola pengamat memungkinkan penambahan pengamat baru tanpa memodifikasi subjek, meningkatkan skalabilitas sistem AI yang mungkin memerlukan pemantauan atau berinteraksi dengan berbagai komponen secara dinamis.
Menggunakan kasus
- Pemantauan Model: Pola pengamat dapat digunakan untuk memantau kinerja model AI, di mana berbagai alat pemantauan (pengamat) diberitahu tentang perubahan dalam metrik model, memicu peringatan atau penyesuaian.
- Sinkronisasi keadaan: Dalam sistem AI terdistribusi, pola pengamat membantu menyinkronkan keadaan di berbagai node atau komponen, memastikan konsistensi tanpa komunikasi langsung di antara mereka.
- Penanganan peristiwa: Pola ini efektif dalam arsitektur yang digerakkan oleh peristiwa, di mana berbagai komponen sistem AI perlu menanggapi peristiwa tertentu, seperti konsumsi data atau penyelesaian inferensi model.
Ilustrasi pola
4. Pola dekorator
Ringkasan
Pola dekorator adalah pola desain struktural yang memungkinkan perilaku ditambahkan ke objek individu, baik secara statis atau dinamis, tanpa mempengaruhi perilaku objek lain dari kelas yang sama. Pola ini sangat berguna dalam sistem AI di mana peningkatan atau modifikasi untuk komponen tertentu, seperti model atau prosesor data, perlu diterapkan secara fleksibel tanpa mengubah struktur objek asli.
Manfaat
- Peningkatan Fleksibel: Pola dekorator memungkinkan penambahan tanggung jawab yang dinamis terhadap objek, memungkinkan peningkatan fleksibel dalam sistem AI, seperti menambahkan langkah preprocessing atau fungsi logging ke model atau pipa tertentu.
- Prinsip Tanggung Jawab Tunggal: Dengan mematuhi prinsip tanggung jawab tunggal, pola ini memungkinkan setiap komponen untuk menangani masalah tertentu, membuat sistem AI lebih mudah dipahami, diuji, dan dipelihara.
- Reusability and Extensibility: Dekorator dapat digunakan kembali di berbagai objek atau komponen, memberikan cara modular untuk memperluas fungsionalitas model atau prosesor AI tanpa duplikat kode.
Menggunakan kasus
- Model Preprocessing: Pola dekorator dapat digunakan untuk menambahkan langkah preprocessing ke model, seperti penskalaan, normalisasi, atau augmentasi data, tanpa memodifikasi kelas model inti.
- Logging and Monitoring: Dekorator dapat memperkenalkan fitur logging dan pemantauan ke dalam komponen AI, memungkinkan pelacakan rinci prediksi model, langkah pemrosesan data, atau metrik kinerja sistem.
- Keamanan dan validasi: Dalam sistem AI, dekorator dapat menegakkan pemeriksaan keamanan atau memvalidasi input sebelum menyampaikan data ke model atau prosesor yang mendasari, memastikan ketahanan dan kebenaran dalam operasi.
Ilustrasi pola
5. Pola Strategi
Ringkasan
Pola strategi adalah pola desain perilaku yang mendefinisikan keluarga strategi yang dapat dipertukarkan, merangkum masing -masing, dan memungkinkan mereka dipilih secara dinamis saat runtime. Pola ini sangat berguna dalam sistem AI di mana strategi yang berbeda, seperti metode inferensi, teknik pemrosesan data, atau bahkan strategi manajemen sumber daya, perlu diterapkan secara fleksibel berdasarkan konteks atau persyaratan.
Manfaat
- Pemilihan Strategi Fleksibel: Pola strategi memungkinkan pemilihan strategi yang dinamis saat runtime, menawarkan fleksibilitas dalam sistem AI untuk beradaptasi dengan berbagai tugas, kondisi data, atau faktor lingkungan seperti latensi jaringan dan ketersediaan sumber daya.
- Ulang Kode Kembali: Dengan merangkum strategi ke dalam kelas yang terpisah, pola ini mempromosikan penggunaan kembali di berbagai bagian sistem, mengurangi redundansi dan meningkatkan pemeliharaan secara keseluruhan.
- Peningkatan pemeliharaan: Pola strategi menjaga basis kode tetap bersih dan modular dengan memisahkan pemilihan dan implementasi strategi, membuat sistem lebih mudah dipahami, diuji, dan diperluas.
Menggunakan kasus
- Metode inferensi: Dalam sistem AI, pola strategi dapat digunakan untuk beralih antara metode inferensi yang berbeda, seperti inferensi batch atau inferensi aliran, tergantung pada ukuran data dan kendala sistem.
- Teknik Pemrosesan Data: Pola ini memungkinkan untuk pemilihan dinamis teknik pemrosesan data, seperti normalisasi, ekstraksi fitur, atau augmentasi, berdasarkan persyaratan spesifik atau karakteristik data.
- Manajemen Sumber Daya: Pola strategi dapat mengelola sumber daya seperti memori dan alokasi CPU dengan memilih strategi paling efisien berdasarkan beban sistem saat ini dan persyaratan tugas.
Ilustrasi pola
6. Pola Adaptor
Ringkasan
Pola adaptor adalah pola desain struktural yang memungkinkan antarmuka yang tidak kompatibel untuk bekerja bersama. Ini bertindak sebagai jembatan antara dua antarmuka yang tidak kompatibel dengan mengubah antarmuka kelas menjadi antarmuka lain yang diharapkan klien. Pola ini sangat berguna dalam sistem AI di mana berbagai komponen, perpustakaan, atau layanan perlu diintegrasikan meskipun memiliki antarmuka yang tidak kompatibel.
Manfaat
- Kompatibilitas Antarmuka: Pola adaptor memastikan bahwa komponen dengan antarmuka yang tidak kompatibel dapat bekerja bersama, memungkinkan integrasi mulus dari model AI yang berbeda, sumber data, atau layanan eksternal ke dalam sistem terpadu.
- Penggantian ulang komponen yang ada: Dengan mengadaptasi komponen yang ada untuk bekerja dengan antarmuka baru, polanya mempromosikan penggunaan kembali kode yang ada, mengurangi kebutuhan untuk menulis ulang atau menduplikasi fungsionalitas.
- Fleksibilitas dalam desain sistem: Pola adaptor memberikan fleksibilitas dalam desain sistem dengan memungkinkan komponen baru diintegrasikan tanpa memodifikasi kode yang ada, membuatnya lebih mudah untuk memperluas dan memelihara sistem.
Menggunakan kasus
- Integrasi Model: Pola adaptor dapat digunakan untuk mengintegrasikan model AI dengan format input/output yang berbeda ke dalam antarmuka yang umum, memungkinkan mereka digunakan secara bergantian dalam sistem yang sama.
- Integrasi Sumber Data: Saat mengintegrasikan beberapa sumber data dengan berbagai skema atau API, pola adaptor dapat menstandarkan format data, memungkinkan pemrosesan data yang konsisten di seluruh sistem.
- Interfacing Sistem Legacy: Pola ini berguna untuk mengintegrasikan sistem warisan dengan komponen AI modern, memungkinkan sistem lama dan baru untuk bekerja bersama tanpa refactoring yang luas.
Ilustrasi pola
7. Pola pembangun
Ringkasan
Pola pembangun adalah pola desain kreasi yang memungkinkan untuk konstruksi objek kompleks langkah demi langkah. Ini memisahkan konstruksi suatu objek dari representasinya, memungkinkan proses konstruksi yang sama untuk membuat representasi yang berbeda. Pola ini sangat berguna dalam sistem AI di mana objek seperti model pembelajaran mesin, pipa data, atau pengaturan konfigurasi perlu dibangun dengan cara yang fleksibel dan terkontrol.
Manfaat
- Konstruksi Objek Terkendali: Pola pembangun memungkinkan kontrol yang tepat atas proses konstruksi, memastikan bahwa objek kompleks seperti model AI atau pipa data dirakit dengan benar dengan semua komponen yang diperlukan.
- Pemisahan Kekhawatiran: Dengan memisahkan proses konstruksi dari produk akhir, pola pembangun mempromosikan kode yang lebih bersih dan organisasi yang lebih baik, membuatnya lebih mudah untuk mengelola dan memelihara sistem yang kompleks.
- Fleksibilitas dalam Pembuatan Objek: Pola ini memberikan fleksibilitas untuk membuat representasi atau konfigurasi objek yang berbeda menggunakan proses konstruksi yang sama, yang sangat berharga dalam sistem AI di mana kustomisasi dan variasi adalah umum.
Menggunakan kasus
- Konstruksi Model Pembelajaran Mesin: Pola pembangun dapat digunakan untuk membangun model pembelajaran mesin dengan konfigurasi yang berbeda (misalnya, lapisan, fungsi aktivasi, teknik optimasi) sambil mempertahankan proses konstruksi yang jelas dan terorganisir.
- Pengaturan Pipa Data: Dalam sistem pemrosesan data yang kompleks, polanya dapat membantu dalam membangun pipa data langkah demi langkah, memungkinkan variasi dalam transformasi data, validasi, dan mekanisme penyimpanan.
- Manajemen Konfigurasi: Pola pembangun dapat mengelola konfigurasi untuk sistem AI, memungkinkan pembuatan pengaturan atau lingkungan sistem yang berbeda dengan merakit berbagai opsi konfigurasi dengan cara yang fleksibel.
Ilustrasi pola
8. Pola Perintah
Ringkasan
Pola perintah adalah pola desain perilaku yang merangkum permintaan sebagai objek, sehingga memungkinkan parameterisasi klien dengan antrian, permintaan, dan operasi. Ini juga menyediakan kemampuan untuk membatalkan/mengulang operasi. Pola ini sangat berguna dalam sistem AI di mana tindakan perlu dieksekusi, antri, atau dibalik secara dinamis, seperti dalam penjadwalan tugas, operasi pelatihan model, atau otomatisasi alur kerja.
Manfaat
- Encapsulation of Operations: Pola perintah merangkum operasi atau permintaan sebagai objek, membuatnya lebih mudah untuk mengelola dan menjalankan tindakan kompleks dalam sistem AI, seperti pelatihan model atau tugas pemrosesan data.
- Undo/Redo Fungsionalitas: Pola secara inheren mendukung fungsionalitas Undo dan Redo, yang berharga dalam skenario seperti pelatihan atau penyetelan model iteratif, di mana kembali ke negara -negara sebelumnya mungkin diperlukan.
- Decoupling pengirim dan penerima: Pola memisahkan pengirim permintaan dari penerima, memungkinkan kode yang lebih fleksibel dan dipelihara, terutama dalam sistem di mana perintah perlu dieksekusi dalam konteks yang berbeda atau pada objek yang berbeda.
Menggunakan kasus
- Penjadwalan Tugas: Pola perintah dapat digunakan untuk menjadwalkan tugas dalam sistem AI, seperti memulai pemrosesan data, memicu pelatihan model, atau menjalankan pekerjaan inferensi, semua dikelola sebagai perintah yang dapat diantri, dieksekusi, atau dibatalkan.
- Operasi Pelatihan Model: Dalam alur kerja pembelajaran mesin, polanya dapat merangkum langkah -langkah pelatihan sebagai perintah, memungkinkan eksekusi yang mudah, modifikasi, atau pembalikan proses pelatihan.
- Otomasi Alur Kerja: Pola perintah dapat mengotomatisasi alur kerja dalam sistem AI, di mana setiap langkah alur kerja (misalnya, konsumsi data, transformasi, penyebaran model) diperlakukan sebagai perintah, memungkinkan untuk kontrol dan pengurutan dinamis.
Ilustrasi pola
9. Pola proxy
Ringkasan
Pola proxy adalah pola desain struktural yang menyediakan pengganti atau placeholder untuk objek lain untuk mengendalikan akses ke sana. Pola ini sangat berguna dalam sistem AI di mana akses langsung ke suatu objek mungkin mahal, dibatasi, atau membutuhkan fungsionalitas tambahan, seperti caching, kontrol akses, atau penebangan. Pola proxy dapat membantu mengoptimalkan kinerja dan meningkatkan keamanan dengan mengelola interaksi dengan model AI yang intensif sumber daya.
Manfaat
- Akses Terkontrol: Pola proxy memungkinkan akses terkontrol ke model AI yang mendasari, memastikan bahwa hanya interaksi yang diizinkan atau dioptimalkan, sehingga mengurangi perhitungan yang tidak perlu dan meningkatkan keamanan.
- Caching dan Optimasi Kinerja: Dalam sistem AI, pola proxy dapat menerapkan mekanisme caching untuk menyimpan hasil operasi yang mahal, seperti prediksi model, sehingga meningkatkan waktu respons untuk permintaan berulang.
- Fungsionalitas yang Ditingkatkan: Pola proxy memungkinkan fungsionalitas tambahan, seperti pencatatan atau pemantauan, dilapisi pada operasi model asli tanpa mengubah model yang mendasarinya, mempromosikan modularitas dan pemeliharaan.
Menggunakan kasus
- Caching Prediksi: Pola proksi dapat digunakan untuk mensembakan prediksi dari model bahasa, menghindari perhitungan redundan untuk input berulang, yang sangat penting dalam sistem AI di mana latensi dan efisiensi komputasi adalah masalah utama.
- Kontrol akses: Proksi dapat mengelola akses ke model AI, memastikan bahwa hanya permintaan yang diautentikasi yang diproses, menambahkan lapisan keamanan dalam sistem di mana data atau model sensitif terlibat.
- Pencatatan dan Pemantauan: Proksi dapat memperkenalkan penebangan dan pemantauan untuk interaksi dengan model AI, memberikan wawasan tentang pola penggunaan dan kinerja sistem, semua tanpa memodifikasi logika model inti.
Ilustrasi pola
10. Pola Mediator
Ringkasan
Pola mediator adalah pola desain perilaku yang mendefinisikan objek yang merangkum bagaimana satu set objek berinteraksi. Alih -alih objek yang merujuk satu sama lain secara langsung, mereka merujuk ke mediator, yang menangani komunikasi di antara mereka. Pola ini sangat berguna dalam sistem AI di mana banyak komponen atau layanan perlu berinteraksi secara terkoordinasi tanpa menggabungkannya dengan erat.
Manfaat
- Komunikasi Decoupled: Pola mediator mengurangi ketergantungan antara komponen yang berinteraksi dengan memusatkan komunikasi mereka, membuat sistem lebih modular dan lebih mudah dipertahankan.
- Interaksi Objek Sederhana: Dengan menggunakan mediator, pola ini menyederhanakan interaksi antara banyak objek, mengurangi kompleksitas sistem dan membuatnya lebih mudah untuk memperluas atau memodifikasi komponen individual.
- Peningkatan pemeliharaan: Kontrol interaksi terpusat dalam pola mediator membuat sistem lebih mudah untuk men -debug, menguji, dan memelihara, terutama dalam sistem AI kompleks di mana banyak komponen perlu bekerja bersama dengan mulus.
Menggunakan kasus
- Mengatur jaringan pipa AI: Dalam sistem AI, pola mediator dapat digunakan untuk mengatur berbagai tahap pipa pembelajaran mesin, seperti preprocessing data, pelatihan model, dan evaluasi, memastikan bahwa setiap tahap berinteraksi dengan benar dengan yang lain.
- Komponen Terdistribusi Koordinasi: Untuk sistem AI terdistribusi, pola mediator dapat mengelola komunikasi antara berbagai layanan, seperti konsumsi data, pemrosesan, dan penyimpanan, memastikan bahwa setiap layanan berfungsi secara kohesif dalam sistem.
- Mengelola Interaksi Pengguna: Pola ini dapat diterapkan untuk mengelola interaksi pengguna dalam aplikasi yang digerakkan AI, di mana mediator koordinat antara berbagai komponen UI, layanan backend, dan model AI untuk memberikan pengalaman pengguna yang mulus.
Model Dorong vs. Tarik
Model Push
Dalam model push, mediator secara aktif mengirim pembaruan atau pesan ke komponen yang dikelola segera setelah mediator menerima atau menghasilkan informasi baru. Komponen tidak meminta data; Sebaliknya, mereka menerimanya secara otomatis dari mediator. Data atau pesan secara aktif didorong dari mediator ke komponen, tanpa komponen secara eksplisit memintanya.
Kapan harus menggunakan:
- Sistem real-time: Gunakan model push dalam sistem di mana pembaruan real-time sangat penting, seperti dalam umpan data langsung, pemantauan waktu nyata, atau arsitektur yang digerakkan oleh peristiwa di mana mediator perlu mendorong pembaruan ke komponen segera setelah perubahan terjadi.
- Persyaratan Latensi Rendah: Model Push sangat ideal ketika latensi rendah diperlukan, karena menghilangkan kebutuhan komponen untuk meminta data, mengurangi waktu respons.
- Pembaruan volume tinggi: Dalam skenario di mana komponen perlu segera bereaksi terhadap volume pembaruan yang tinggi, seperti di platform perdagangan saham atau jaringan sensor, model push memastikan pengiriman informasi yang tepat waktu.
Tarik Model
Dalam model tarik, komponen meminta informasi dari mediator saat mereka membutuhkannya. Mediator tidak secara aktif mengirim pembaruan; Sebaliknya, ia menunggu komponen untuk meminta data. Komponen secara eksplisit meminta data atau informasi dari mediator, dan mediator menyediakan data hanya ketika ditanyakan.
Kapan harus menggunakan:
- Pengambilan data sesuai permintaan: Model tarik cocok ketika komponen hanya membutuhkan data sesekali atau ketika sangat penting untuk mengurangi lalu lintas data yang tidak perlu, seperti dalam sistem pemrosesan batch atau platform analitik di mana data diambil berdasarkan permintaan.
- Optimalisasi Sumber Daya: Gunakan model tarik ketika sumber daya sistem perlu dilestarikan, karena mengurangi beban pada mediator dan jaringan dengan menghindari dorongan data berkelanjutan.
- Pemrosesan Asinkron: Dalam sistem di mana komponen memproses data secara tidak sinkron, model tarik memungkinkan mereka untuk mengambil data dengan kecepatan mereka sendiri, yang berguna dalam skenario seperti pemrosesan data latar belakang atau sinkronisasi data periodik.
Ilustrasi pola
Tarik Model
Model Push
11. Pola Negara
Ringkasan
Pola keadaan adalah pola desain perilaku yang memungkinkan suatu objek untuk mengubah perilakunya ketika keadaan internalnya berubah. Pola ini sangat relevan dalam sistem AI di mana keadaan atau fase model, dataset, atau pipa AI yang berbeda mungkin memerlukan perilaku atau langkah pemrosesan yang berbeda. Dengan merangkum perilaku berbasis negara dalam kelas-kelas negara yang terpisah, pola negara memudahkan untuk mengelola logika yang kompleks dan bergantung pada negara tanpa mengacaukan komponen inti dari sistem AI.
Manfaat
- Peningkatan pemeliharaan: Pola negara membantu mengelola perilaku spesifik negara bagian dengan merangkumnya di kelas yang berbeda. Ini meningkatkan keterbacaan dan pemeliharaan kode, membuatnya lebih mudah untuk memperbarui atau memperluas logika yang bergantung pada negara ketika model AI atau pipa berkembang.
- Transisi keadaan yang jelas: Dengan secara eksplisit mendefinisikan keadaan dan transisi mereka, polanya membawa kejelasan pada alur kerja AI, seperti pelatihan model, evaluasi, dan fase penyebaran, atau penanganan langkah preprocessing data yang berbeda.
- Fleksibilitas dan ekstensibilitas: Pola ini memungkinkan modifikasi yang mudah atau penambahan status baru dan perilaku yang sesuai tanpa mempengaruhi bagian lain dari sistem. Ini sangat berguna dalam AI di mana model dapat bertransisi melalui berbagai tahap seperti pelatihan, validasi, atau inferencing, masing -masing membutuhkan tindakan yang berbeda.
Menggunakan kasus
- Manajemen Siklus Hidup Model: Pola negara dapat diterapkan untuk mengelola berbagai tahap siklus hidup model pembelajaran mesin, seperti pelatihan, validasi, dan penyebaran. Setiap tahap mungkin memiliki tindakan spesifik (misalnya, penebangan, penghematan model, penyetelan parameter) yang dienkapsulasi dalam kelas negara, memungkinkan transisi dan modifikasi yang mulus.
- Tahapan Pipa Data: Dalam pipa data AI, polanya dapat mengelola berbagai tahap seperti pemuatan data, preprocessing, augmentasi, dan ekstraksi fitur. Setiap tahap dapat diperlakukan sebagai keadaan yang berbeda, dengan logika pemrosesan sendiri, memungkinkan desain pipa yang bersih dan modular.
- Sistem Pembelajaran Adaptif: Pola ini berharga dalam sistem pembelajaran adaptif di mana model dapat mengubah strategi pembelajarannya berdasarkan keadaan lingkungan atau data. Negara yang berbeda dapat mewakili mode pembelajaran yang berbeda, seperti eksplorasi, eksploitasi, atau penyesuaian, masing-masing dengan algoritma atau parameter tertentu.
Ilustrasi pola
12. Pola Chain of Responsibility (COR)
Ringkasan
Pola rantai tanggung jawab adalah pola desain perilaku yang memungkinkan permintaan disahkan di sepanjang rantai penangan, di mana masing -masing penangan dapat memproses permintaan atau meneruskannya ke penangan berikutnya dalam rantai. Pola ini sangat berguna dalam sistem AI di mana beberapa langkah pemrosesan, validasi, atau operasi perlu dilakukan pada model, dataset, atau permintaan, dengan kemampuan untuk menyesuaikan urutan penanganan secara dinamis.
Manfaat
- Langkah Pemrosesan Decoupled: Rantai pola tanggung jawab memisahkan langkah atau operasi dalam pipa AI, yang memungkinkan setiap penangan untuk fokus pada tugas tertentu. Pemisahan ini membuat pipa lebih modular dan lebih mudah dikelola, dengan kemampuan untuk menambah, menghapus, atau mengatur ulang penangan tanpa memengaruhi aliran keseluruhan.
- Pemrosesan Fleksibel: Pola ini memungkinkan penyesuaian dinamis dari urutan pemrosesan. Dalam sistem AI, fleksibilitas ini sangat penting ketika menerapkan serangkaian transformasi, validasi, atau evaluasi, di mana urutan atau dimasukkannya langkah -langkah dapat berubah berdasarkan konteks atau persyaratan.
- Peningkatan Kembali Kembali: Dengan merangkum logika pemrosesan dalam penangan individu, pola tersebut mempromosikan penggunaan kembali di berbagai alur kerja AI. Setiap penangan dapat dikembangkan dan diuji secara mandiri, membuatnya mudah untuk menggunakannya kembali di berbagai bagian sistem atau dalam proyek yang sama sekali berbeda.
Menggunakan kasus
- Data Preprocessing Pipelines: Pola rantai tanggung jawab dapat digunakan untuk mengimplementasikan saluran pipa preprocessing data, di mana masing -masing penangan melakukan transformasi spesifik, seperti normalisasi, penghapusan outlier, atau pengkodean fitur. Penangan dapat ditambahkan atau dihapus berdasarkan karakteristik data atau persyaratan model.
- Validasi dan Pengujian Model: Dalam AI, pola ini efektif untuk secara berurutan menerapkan serangkaian pemeriksaan atau tes validasi pada model sebelum digunakan. Setiap penangan dapat melakukan pemeriksaan seperti validasi silang, pembandingan kinerja, atau pengujian ketahanan, memastikan model memenuhi semua kriteria yang diperlukan.
- Penanganan Permintaan dalam Sistem AI: Pola ini sangat cocok untuk sistem AI yang perlu menangani permintaan yang melibatkan banyak langkah, seperti memproses permintaan inferensi. Setiap penangan dalam rantai dapat melakukan tugas-tugas seperti validasi input, inferensi model, hasil pasca pemrosesan, dan penebangan, dengan fleksibilitas untuk memodifikasi urutan sesuai kebutuhan.
Ilustrasi pola
13. Pola Pengunjung
Ringkasan
Pola pengunjung adalah pola desain perilaku yang memungkinkan Anda untuk menambahkan operasi lebih lanjut ke objek tanpa memodifikasi strukturnya. Ini mencapai ini dengan memisahkan algoritma dari objek tempat ia beroperasi. Dalam sistem AI, pola ini sangat berguna ketika operasi yang berbeda, seperti penjelasan model, evaluasi, atau transformasi, perlu diterapkan pada model atau set data tanpa mengubah struktur inti mereka.
Manfaat
- Pemisahan Kekhawatiran: Pola pengunjung memisahkan operasi, seperti metode penjelasan atau evaluasi, dari model yang mereka operasikan. Pemisahan ini membuat sistem lebih modular, memungkinkan praktisi AI untuk menambahkan operasi analitik baru tanpa memodifikasi struktur model yang mendasarinya.
- Extensibility: Pola ini memudahkan untuk memperkenalkan operasi baru, seperti teknik penjelasan yang berbeda atau metrik evaluasi, ke model yang ada tanpa perlu mengubah kelas model sendiri. Ini sangat berharga di AI, di mana kebutuhan untuk menerapkan beragam teknik pada model sering muncul.
- Logika terpusat: Dengan memusatkan logika operasi di kelas pengunjung, pola pengunjung menyederhanakan kode dalam model AI dan membuatnya lebih mudah untuk mengelola, memperluas, dan men -debug alur kerja AI kompleks.
Menggunakan kasus
- Teknik Penjelasan Model: Pola pengunjung dapat digunakan untuk menerapkan teknik penjelasan yang berbeda, seperti Shap (penjelasan aditif Shapley) atau kapur (penjelasan agnostik model yang dapat ditafsirkan lokal), untuk model pembelajaran mesin tanpa memodifikasi struktur internal model.
- Evaluasi Model: Ini dapat memfasilitasi penerapan berbagai metrik evaluasi atau algoritma pada model, seperti validasi silang, analisis matriks kebingungan, atau penilaian kinerja, sambil menjaga kode model tetap bersih dan fokus pada tugas prediksi.
- Transformasi Data: Dalam jaringan pipa AI, pola ini dapat digunakan untuk menerapkan transformasi data yang berbeda atau langkah -langkah rekayasa fitur ke set data, memungkinkan logika pemrosesan yang fleksibel dan dapat digunakan kembali.
Ilustrasi pola
