AI의 파이썬 디자인 패턴
강력하고 효율적인 AI 워크 플로를 구축하기 위해 특별히 적합한 파이썬 디자인 패턴을 선보이는 저장소. 이 컬렉션은 AI 개발에서 설계 패턴을 활용하는 실용적인 가이드 역할을하며 확장 가능하고 유지 관리 가능한 시스템을 구축하는 데 도움이되는 명확하고 문서화 된 예제를 제공합니다.
개요
설계 패턴은 일반적인 소프트웨어 설계 문제에 대한 재사용 가능한 솔루션입니다. AI 개발에서는 코드를 구성하고 재사용 성을 촉진하며 복잡한 시스템 관리를 단순화하는 데 매우 중요합니다. 올바른 디자인 패턴을 적용하면 AI 워크 플로의 유연성, 확장 성 및 유지 보수 성을 향상시킬 수 있습니다.
AI에서 디자인 패턴을 사용하는 이유는 무엇입니까?
- 확장 성 : 설계 패턴은 AI 시스템 스케일링의 복잡성을 관리하여 코드가 다루기 힘들지 않고도 부하 및 추가 기능을 처리 할 수 있도록합니다.
- 재사용 성 : 확립 된 패턴을 따라 AI 프로젝트의 다른 부분 또는 다른 프로젝트에서 완전히 재사용하기 쉬운 구성 요소를 만들 수 있습니다.
- 유지 관리 : 설계 패턴은 명확하고 모듈 식 코드의 생성을 장려하여 시간이 지남에 따라 AI 시스템을 쉽게 이해, 수정 및 확장 할 수 있도록합니다.
- 효율성 : 특정 패턴은 자원 사용을 최적화하도록 특별히 설계되었으며, 이는 계산 능력과 메모리가 종종 요인을 제한하는 AI 시스템에서 중요합니다.
예제를 실행합니다
이 저장소에 제공된 예제를 실행하려면 다음을 수행하십시오.
$ 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
AI의 주요 설계 패턴
1. 싱글 톤 패턴
개요
싱글 톤 패턴은 클래스에 인스턴스가 하나만 있고 해당 인스턴스에 대한 글로벌 액세스 지점을 제공합니다. 이는 공유 모델 관리, 구성 설정 또는 계산 자원에 대한 액세스와 같은 시스템 전체의 동작을 조정하기 위해 단일 자원 또는 관리자 인스턴스가 필요한 AI 시스템에서 특히 유용합니다.
이익
- 공유 리소스에 대한 제어 액세스 : AI 시스템에서 Singleton은 미리 훈련 된 모델과 같은 공유 리소스에 대한 액세스를 관리하여 일관된 동작을 보장하고 모델의 오버 헤드를 여러 번 피할 수 있습니다.
- 효율적인 자원 관리 : 인스턴스를 제한함으로써 Singleton Pattern은 계산 자원을 효율적으로 관리하는 데 도움이되며, 이는 GPU 메모리 및 CPU 사이클이 소중한 AI 환경에서 중요합니다.
- Global Access : Singleton은 모델 추론 엔진 또는 데이터 파이프 라인 관리자와 같은 주요 AI 구성 요소에 대한 글로벌 액세스 포인트를 제공하여 애플리케이션의 다양한 모듈에서 쉽게 활용할 수 있도록합니다.
사용 사례
- 모델 관리 : 싱글 톤은 AI 모델의 수명주기를 관리하여 모델의 한 인스턴스 만 메모리에로드하여 대형 모델로드 및 언로드와 관련된 오버 헤드를 줄일 수 있습니다.
- 추론 엔진 : 싱글 톤 추론 엔진은 예측을 처리하기위한 중심점 역할을 할 수 있으며, 일관성을 보장하고 동일한 모델의 여러 인스턴스를로드 할 위험을 줄일 수 있습니다.
- 구성 관리 : AI 시스템은 종종 다른 구성 요소에 걸쳐 일관된 구성이 필요하며 싱글 톤은 이러한 설정이 중앙에서 관리되고 전 세계적으로 액세스 할 수 있도록 할 수 있습니다.
- 리소스 풀링 : Singleton은 GPU 클러스터와 같은 리소스 풀을 관리 할 수있어 과잉 프로비저닝 또는 활용률이 낮지 않고 리소스가 최적으로 사용되도록합니다.
패턴 일러스트레이션
2. 공장 패턴
개요
공장 패턴은 슈퍼 클래스에서 객체를 생성하기위한 인터페이스를 제공하지만 서브 클래스가 생성 될 객체의 유형을 변경할 수 있도록하는 창조 설계 패턴입니다. 이 패턴은 객체 생성이 복잡하거나 다양한 유형의 모델 구성 또는 처리 파이프 라인과 같은 광범위한 설정이 필요한 AI 시스템에서 특히 유용합니다.
이익
- 분리 된 객체 생성 : 공장 패턴은 객체를 사용하는 코드에서 객체 생성 프로세스를 분리하여 모델이나 구성 요소가 자주 변경 될 수있는 AI 시스템에서 더 깨끗하고 유지 관리 가능한 코드로 이어집니다.
- 유연성 향상 : 생성 로직을 중앙 집중화함으로써 공장 패턴을 사용하면 기존 코드베이스를 수정하지 않고도 AI 모델, 데이터 프로세서 또는 기타 구성 요소를 쉽게 바꾸거나 업그레이드 할 수 있습니다.
- 재사용 성 : 이 패턴은 AI 시스템의 다른 부분에서 재사용 할 수있는 객체를 생성하는 표준 방법을 제공하여 재사용 성을 장려하여 중복성 및 잠재적 오류가 줄어 듭니다.
사용 사례
- 모델 인스턴스화 : 공장은 입력 매개 변수를 기반으로 다양한 유형의 AI 모델을 인스턴스화하는 데 사용하여 특정 작업에 맞춰진 모델을 유연하게 배포 할 수 있습니다.
- 데이터 파이프 라인 생성 : 공장 패턴은 다양한 데이터 처리 파이프 라인의 생성을 관리하여 입력 데이터 유형에 따라 올바른 일련의 프로세서가 적용되도록합니다.
- 알고리즘 선택 : 여러 알고리즘을 사용할 수있는 시나리오에서 공장은 다양한 최적화 기술 또는 학습 모델을 선택하는 것과 같은 컨텍스트를 기반으로 가장 적절한 알고리즘을 선택하고 인스턴스화 할 수 있습니다.
패턴 일러스트레이션
3. 관찰자 패턴
개요
관찰자 패턴은 피험자로 알려진 물체가 관찰자라고 불리는 부양 가족 목록을 유지하고 일반적으로 메소드 중 하나를 호출하여 모든 상태 변경을 자동으로 알리는 행동 설계 패턴입니다. 이 패턴은 모델 업데이트, 데이터 변경 또는 시스템 상태와 같은 상태의 변경 사항을 업데이트하거나 알리는 AI 시스템에서 특히 유용합니다.
이익
- 분리 된 의사 소통 : 관찰자 패턴은 피사체와 관찰자 사이의 느슨한 커플 링을 촉진하여 AI 구성 요소가 엄격하게 통합되지 않고 상호 작용할 수 있도록하여 시스템을보다 모듈화하고 유지 관리하기 쉽게 만듭니다.
- 실시간 업데이트 : 이 패턴은 AI 모니터링 시스템과 같이 실시간 업데이트가 중요한 시나리오에 이상적이며, 입력 데이터 또는 모델 성능 변경이 시스템의 다양한 부분에서 즉시 전파되어야합니다.
- 확장 성 : 관찰자 패턴을 사용하면 다양한 구성 요소와 동적으로 모니터링하거나 상호 작용할 수있는 AI 시스템의 확장 성을 향상시킬 수있는 새로운 관찰자를 추가 할 수 있습니다.
사용 사례
- 모델 모니터링 : 옵저버 패턴을 사용하여 AI 모델 성능을 모니터링 할 수 있으며, 다른 모니터링 도구 (관찰자)에게 모델 메트릭의 변경, 경고 또는 조정의 변화가 알림을받습니다.
- 상태 동기화 : 분산 AI 시스템에서 관찰자 패턴은 다른 노드 나 구성 요소에서 상태를 동기화하여 직접 통신없이 일관성을 보장합니다.
- 이벤트 처리 : 패턴은 AI 시스템의 다양한 구성 요소가 데이터 수집 또는 모델 추론 완료와 같은 특정 이벤트에 응답 해야하는 이벤트 중심의 아키텍처에서 효과적입니다.
패턴 일러스트레이션
4. 데코레이터 패턴
개요
데코레이터 패턴은 동일한 클래스의 다른 물체의 동작에 영향을 미치지 않으면 서 정적으로 또는 동적으로 행동을 추가 할 수있는 구조 설계 패턴입니다. 이 패턴은 모델 또는 데이터 프로세서와 같은 특정 구성 요소에 대한 향상 또는 수정이 원래 오브젝트의 구조를 변경하지 않고 유연하게 적용 해야하는 AI 시스템에서 특히 유용합니다.
이익
- 유연한 개선 사항 : 데코레이터 패턴을 사용하면 객체에 책임을 동적으로 추가 할 수 있으므로 사전 처리 단계를 추가하거나 특정 모델 또는 파이프 라인에 기능을 기록하는 것과 같은 AI 시스템에서 유연한 향상이 가능합니다.
- 단일 책임 원칙 : 단일 책임 원칙을 준수함으로써 패턴은 각 구성 요소가 특정 문제를 처리 할 수 있도록하여 AI 시스템을 쉽게 이해하고 테스트하고 유지할 수 있도록합니다.
- 재사용 및 확장 성 : 데코레이터는 다른 객체 나 구성 요소에서 재사용 될 수있어 코드를 복제하지 않고 AI 모델 또는 프로세서의 기능을 확장하는 모듈 식 방법을 제공합니다.
사용 사례
- 모델 전처리 : 데코레이터 패턴을 사용하여 핵심 모델 클래스를 수정하지 않고 스케일링, 정규화 또는 데이터 증강과 같은 모델에 전처리 단계를 추가 할 수 있습니다.
- 로깅 및 모니터링 : 데코레이터는 AI 구성 요소에 로깅 및 모니터링 기능을 소개하여 모델 예측, 데이터 처리 단계 또는 시스템 성능 메트릭을 자세히 추적 할 수 있습니다.
- 보안 및 유효성 검사 : AI 시스템에서 데코레이터는 데이터를 기본 모델 또는 프로세서로 전달하기 전에 보안 검사를 강화하거나 입력을 검증하여 작동의 견고성과 정확성을 보장 할 수 있습니다.
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5. 전략 패턴
개요
전략 패턴은 교환 가능한 전략의 패밀리를 정의하고 각 전략을 캡슐화하며 런타임에 동적으로 선택할 수있는 행동 설계 패턴입니다. 이 패턴은 추론 방법, 데이터 처리 기술 또는 자원 관리 전략과 같은 다양한 전략이 컨텍스트 또는 요구 사항에 따라 유연하게 적용 해야하는 AI 시스템에서 특히 유용합니다.
이익
- 유연한 전략 선택 : 전략 패턴을 사용하면 런타임시 동적 전략을 선택할 수있어 AI 시스템의 유연성을 제공하여 다양한 작업, 데이터 조건 또는 네트워크 대기 시간 및 리소스 가용성과 같은 환경 요소에 적응할 수 있습니다.
- 코드 재사용 성 : 전략을 별도의 클래스로 캡슐화함으로써 패턴은 시스템의 여러 부분에 걸쳐 재사용 성을 촉진하여 중복성을 줄이고 전반적인 유지 보수 성을 향상시킵니다.
- 향상된 유지 관리 : 전략 패턴은 전략의 선택 및 구현을 분리하여 코드베이스를 깨끗하고 모듈화하여 시스템을 쉽게 이해하고 테스트하고 확장 할 수 있도록합니다.
사용 사례
- 추론 방법 : AI 시스템에서 전략 패턴은 데이터 크기 및 시스템 제약에 따라 배치 추론 또는 스트림 추론과 같은 다른 추론 방법을 전환하는 데 사용될 수 있습니다.
- 데이터 처리 기술 : 패턴은 특정 요구 사항 또는 데이터 특성에 기초하여 정규화, 기능 추출 또는 증강과 같은 데이터 처리 기술의 동적 선택을 허용합니다.
- 자원 관리 : 전략 패턴은 현재 시스템 부하 및 작업 요구 사항을 기반으로 가장 효율적인 전략을 선택하여 메모리 및 CPU 할당과 같은 리소스를 관리 할 수 있습니다.
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6. 어댑터 패턴
개요
어댑터 패턴은 호환되지 않는 인터페이스가 함께 작동 할 수있는 구조 설계 패턴입니다. 클래스의 인터페이스를 클라이언트가 기대하는 다른 인터페이스로 변환하여 두 호환되지 않는 인터페이스 사이의 브리지 역할을합니다. 이 패턴은 호환되지 않는 인터페이스가 있어도 다른 구성 요소, 라이브러리 또는 서비스를 통합 해야하는 AI 시스템에서 특히 유용합니다.
이익
- 인터페이스 호환성 : 어댑터 패턴을 사용하면 호환되지 않는 인터페이스가있는 구성 요소가 함께 작동하여 다양한 AI 모델, 데이터 소스 또는 외부 서비스를 통합 시스템에 원활하게 통합 할 수 있습니다.
- 기존 구성 요소의 재사용 성 : 기존 구성 요소를 새 인터페이스로 작동하도록 조정하여 패턴은 기존 코드의 재사용을 촉진하여 기능을 다시 작성하거나 복제 할 필요성을 줄입니다.
- 시스템 설계의 유연성 : 어댑터 패턴은 기존 코드를 수정하지 않고 새로운 구성 요소를 통합하여 시스템 설계의 유연성을 제공하여 시스템을 쉽게 확장하고 유지 관리 할 수 있습니다.
사용 사례
- 모델 통합 : 어댑터 패턴을 사용하여 AI 모델을 다른 입력/출력 형식의 공통 인터페이스에 통합하여 동일한 시스템에서 상호 교환 적으로 사용할 수 있습니다.
- 데이터 소스 통합 : 다양한 데이터 소스를 다양한 스키마 또는 API와 통합 할 때 어댑터 패턴은 데이터 형식을 표준화하여 시스템 전체의 일관된 데이터 처리를 가능하게 할 수 있습니다.
- 레거시 시스템 인터페이스 : 패턴은 레거시 시스템을 최신 AI 구성 요소와 통합하는 데 유용하여 구식 및 새로운 시스템이 광범위한 리팩토링없이 함께 작동 할 수 있습니다.
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7. 빌더 패턴
개요
빌더 패턴은 복잡한 물체를 단계별로 구성 할 수있는 창조 설계 패턴입니다. 그것은 객체의 구성을 표현에서 분리하여 동일한 구성 프로세스가 다른 표현을 생성 할 수있게합니다. 이 패턴은 기계 학습 모델, 데이터 파이프 라인 또는 구성 설정과 같은 객체를 유연하고 제어 된 방식으로 구축 해야하는 AI 시스템에서 특히 유용합니다.
이익
- 제어 된 객체 구성 : 빌더 패턴을 통해 건축 공정을 정확하게 제어 할 수있어 AI 모델 또는 데이터 파이프 라인과 같은 복잡한 객체가 필요한 모든 구성 요소와 함께 올바르게 조립됩니다.
- 문제의 분리 : 건설 프로세스를 최종 제품과 분리함으로써 Builder Pattern은 클리너 코드와 더 나은 조직을 촉진하여 복잡한 시스템을보다 쉽게 관리하고 유지 관리 할 수 있습니다.
- 객체 생성의 유연성 : 패턴은 동일한 구조 공정을 사용하여 객체의 다양한 표현 또는 구성을 생성 할 수있는 유연성을 제공하며, 이는 사용자 정의 및 변형이 일반적인 AI 시스템에서 특히 가치가 있습니다.
사용 사례
- 머신 러닝 모델 구성 : 빌더 패턴은 명확하고 체계적인 구성 프로세스를 유지하면서 다른 구성 (예 : 레이어, 활성화 기능, 최적화 기술)으로 기계 학습 모델을 구축하는 데 사용될 수 있습니다.
- 데이터 파이프 라인 설정 : 복잡한 데이터 처리 시스템에서 패턴은 데이터 파이프 라인을 단계별로 구성하는 데 도움이되어 데이터 변환, 유효성 검사 및 스토리지 메커니즘의 변화가 가능합니다.
- 구성 관리 : 빌더 패턴은 AI 시스템에 대한 구성을 관리 할 수있어 다양한 구성 옵션을 유연한 방식으로 조립하여 다양한 시스템 설정 또는 환경을 생성 할 수 있습니다.
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8. 명령 패턴
개요
명령 패턴은 객체로서 요청을 캡슐화하여 대기열, 요청 및 운영으로 클라이언트의 매개 변수화를 허용하는 행동 설계 패턴입니다. 또한 운영을 취소/재조정 할 수있는 기능을 제공합니다. 이 패턴은 작업 스케줄링, 모델 교육 작업 또는 워크 플로 자동화와 같이 동작을 실행, 대기 또는 역동화 해야하는 AI 시스템에서 특히 유용합니다.
이익
- 운영 캡슐화 : 명령 패턴은 운영 또는 요청을 객체로 캡슐화하여 모델 교육 또는 데이터 처리 작업과 같은 AI 시스템에서 복잡한 작업을보다 쉽게 관리하고 실행할 수 있도록합니다.
- UNDO/REDO 기능 : 패턴은 본질적으로 UNDO 및 REDO 기능을 지원합니다.이 기능은 반복 모델 교육 또는 튜닝과 같은 시나리오에서 유용합니다.
- 발신자 및 수신기의 디커플링 : 패턴은 수신기의 요청 발송자를 분리하여, 특히 다른 컨텍스트 또는 다른 개체에서 명령을 실행 해야하는 시스템에서보다 유연하고 유지 관리 가능한 코드를 허용합니다.
사용 사례
- 작업 스케줄링 : 명령 패턴은 데이터 전처리 시작, 모델 교육 트리거링 또는 추론 작업 실행과 같은 AI 시스템에서 작업을 예약하는 데 사용될 수 있습니다.
- 모델 교육 작업 : 기계 학습 워크 플로에서 패턴은 교육 단계를 명령으로 캡슐화하여 교육 프로세스의 쉬운 실행, 수정 또는 반전을 가능하게 할 수 있습니다.
- 워크 플로 자동화 : 명령 패턴은 AI 시스템에서 워크 플로우를 자동화 할 수 있으며, 여기서 워크 플로의 각 단계 (예 : 데이터 수집, 변환, 모델 배포)가 명령으로 취급되어 동적 제어 및 시퀀싱을 허용합니다.
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9. 프록시 패턴
개요
프록시 패턴은 다른 개체에 대한 대리 또는 자리 표시자를 제공하는 구조 설계 패턴입니다. 이 패턴은 객체에 대한 직접 액세스가 비싸거나 제한되거나 캐싱, 액세스 제어 또는 로깅과 같은 추가 기능이 필요한 AI 시스템에서 특히 유용합니다. 프록시 패턴은 리소스 집약적 인 AI 모델과의 상호 작용을 관리하여 성능을 최적화하고 보안을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
이익
- 제어 된 액세스 : 프록시 패턴을 사용하면 기본 AI 모델에 대한 제어 액세스가 허용되어 승인되거나 최적화 된 상호 작용 만 발생하여 불필요한 계산을 줄이고 보안을 향상시킵니다.
- 캐싱 및 성능 최적화 : AI 시스템에서 프록시 패턴은 캐싱 메커니즘을 구현하여 모델 예측과 같은 고가의 작업 결과를 저장하여 반복 요청에 대한 응답 시간을 개선 할 수 있습니다.
- 향상된 기능 : 프록시 패턴을 사용하면 로깅 또는 모니터링과 같은 추가 기능이 기본 모델을 변경하지 않고 원래 모델 작업을 통해 계층화되어 모듈성 및 유지 관리를 촉진 할 수 있습니다.
사용 사례
- 예측 캐싱 : 프록시 패턴을 사용하여 언어 모델의 예측을 캐시하는 데 사용될 수 있으며, 대기 시간과 계산 효율성이 핵심 관심사 인 AI 시스템에서 중요한 반복 입력에 대한 중복 계산을 피할 수 있습니다.
- 액세스 제어 : 프록시는 AI 모델에 대한 액세스를 관리하여 인증 된 요청 만 처리되도록하여 민감한 데이터 또는 모델이 관련된 시스템에서 보안 계층을 추가 할 수 있습니다.
- 로깅 및 모니터링 : 프록시는 AI 모델과의 상호 작용에 대한 로깅 및 모니터링을 도입하여 핵심 모델 로직을 수정하지 않고 사용 패턴 및 시스템 성능에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
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10. 중재자 패턴
개요
중재자 패턴은 객체 세트가 상호 작용하는 방식을 캡슐화하는 객체를 정의하는 행동 설계 패턴입니다. 서로를 직접 언급하는 물체 대신 중재자를 참조하여 중재자 간의 의사 소통을 처리합니다. 이 패턴은 여러 구성 요소 또는 서비스가 단단히 결합하지 않고 조정 된 방식으로 상호 작용 해야하는 AI 시스템에서 특히 유용합니다.
이익
- 분리 된 통신 : 중재자 패턴은 통신을 중앙 집중화하여 상호 작용 구성 요소 간의 종속성을 줄여 시스템을보다 모듈화하고 유지 관리하기 쉽게 만듭니다.
- 단순화 된 객체 상호 작용 : 중재자를 사용하여 패턴은 여러 객체 간의 상호 작용을 단순화하여 시스템의 복잡성을 줄이고 개별 구성 요소를 쉽게 확장하거나 수정할 수 있도록합니다.
- 향상된 유지 관리 가능성 : 중재자 패턴에서 중앙 집중식 상호 작용 제어를 통해 시스템은 특히 많은 구성 요소가 원활하게 함께 작동 해야하는 복잡한 AI 시스템에서 디버깅, 테스트 및 유지 관리를보다 쉽게 디버깅하고 테스트하고 유지할 수 있습니다.
사용 사례
- AI 파이프 라인 오케스트레이션 : AI 시스템에서 중재자 패턴을 사용하여 데이터 전처리, 모델 교육 및 평가와 같은 기계 학습 파이프 라인의 다양한 단계를 조정하여 각 단계가 다른 단계와 올바르게 상호 작용하도록합니다.
- 분산 구성 요소 조정 : 분산 AI 시스템의 경우 중재자 패턴은 데이터 수집, 처리 및 스토리지와 같은 다양한 서비스 간의 통신을 관리하여 각 서비스가 시스템 내에서 공동으로 기능 할 수 있도록합니다.
- 사용자 상호 작용 관리 : 패턴은 AI 중심 애플리케이션에서 사용자 상호 작용을 관리하기 위해 적용될 수 있으며, 여기서 중재자는 다양한 UI 구성 요소, 백엔드 서비스 및 AI 모델간에 조정되어 원활한 사용자 경험을 제공합니다.
푸시 대 풀 모델
푸시 모델
푸시 모델에서 중재자는 중재자가 새로운 정보를 수신하거나 생성하자마자 업데이트 또는 메시지를 구성 요소에 적극적으로 보냅니다. 구성 요소는 데이터를 요청하지 않습니다. 대신, 그들은 중재자로부터 자동으로 그것을받습니다. 데이터 또는 메시지는 구성 요소가 명시 적으로 요구하지 않고 중재자에서 구성 요소로 적극적으로 푸시됩니다.
사용시기 :
- 실시간 시스템 : 라이브 데이터 피드, 실시간 모니터링 또는 중재자가 변경이 발생하자마자 업데이트를 푸시 해야하는 이벤트 중심 아키텍처와 같이 실시간 업데이트가 중요한 시스템에서 푸시 모델을 사용하십시오.
- 낮은 기간 요구 사항 : 푸시 모델은 데이터를 요청하기 위해 구성 요소가 필요하지 않아 응답 시간을 줄이므로 낮은 대기 시간이 필요할 때 이상적입니다.
- 대량 업데이트 : 구성 요소가 주식 거래 플랫폼 또는 센서 네트워크와 같은 많은 양의 업데이트에 즉시 반응 해야하는 시나리오에서 푸시 모델은 적시에 정보를 전달할 수 있도록합니다.
풀 모델
풀 모델에서 구성 요소는 필요할 때 중재자에게 정보를 요청합니다. 중재자는 적극적으로 업데이트를 보내지 않습니다. 대신, 구성 요소가 데이터를 요청하기를 기다립니다. 구성 요소는 중재자에게 데이터 또는 정보를 명시 적으로 요청하고 중재자는 요청시 데이터 만 제공합니다.
사용시기 :
- 주문형 데이터 검색 : 컴포넌트에 데이터가 가끔 데이터가 필요하거나 배치 프로세싱 시스템 또는 요구에 따라 데이터가 가져 오는 분석 플랫폼과 같은 불필요한 데이터 트래픽을 줄이는 데 중요한 경우 풀 모델이 적합합니다.
- 리소스 최적화 : 지속적인 데이터 푸시를 피함으로써 중재자 및 네트워크의 부하를 줄이기 때문에 시스템 리소스를 보존해야 할 때 풀 모델을 사용하십시오.
- 비동기 처리 : 구성 요소가 데이터를 비동기로 처리하는 시스템에서 풀 모델을 사용하면 자체 속도로 데이터를 가져올 수 있으며, 이는 백그라운드 데이터 처리 또는주기적인 데이터 동기화와 같은 시나리오에 유용합니다.
패턴 일러스트레이션
풀 모델
푸시 모델
11. 상태 패턴
개요
상태 패턴은 내부 상태가 변경 될 때 객체가 동작을 변경할 수있는 행동 설계 패턴입니다. 이 패턴은 특히 모델, 데이터 세트 또는 AI 파이프 라인의 다른 상태 또는 단계가 다른 동작 또는 처리 단계가 필요할 수있는 AI 시스템에서 관련이 있습니다. 별도의 상태 클래스에서 상태 기반 동작을 캡슐화함으로써 상태 패턴은 AI 시스템의 핵심 구성 요소를 어지럽히지 않고 복잡한 상태 의존적 논리를 더 쉽게 관리 할 수 있도록합니다.
이익
- 유지 관리 가능성 : 상태 패턴은 별개의 클래스로 캡슐화하여 상태 별 행동을 관리하는 데 도움이됩니다. 이를 통해 코드 가독성 및 유지 관리 가능성이 향상되어 AI 모델 또는 파이프 라인이 발전함에 따라 상태 의존적 논리를보다 쉽게 업데이트하거나 확장 할 수 있습니다.
- 명확한 상태 전환 : 상태와 전환을 명시 적으로 정의함으로써 패턴은 모델 교육, 평가 및 배포 단계와 같은 AI 워크 플로에 명확성을 가져다 주거나 다양한 데이터 전처리 단계의 처리를 제공합니다.
- 유연성 및 확장 성 : 패턴을 사용하면 시스템의 다른 부분에 영향을 미치지 않고 새로운 상태와 해당 동작을 쉽게 수정하거나 추가 할 수 있습니다. 이것은 모델이 훈련, 검증 또는 추론과 같은 다양한 단계를 통해 서로 다른 행동이 필요한 AI에서 특히 유용합니다.
사용 사례
- 모델 라이프 사이클 관리 : 상태 패턴은 교육, 검증 및 배포와 같은 기계 학습 모델 라이프 사이클의 다양한 단계를 관리하기 위해 적용될 수 있습니다. 각 단계에는 주 클래스 내에 캡슐화 된 특정 조치 (예 : 로깅, 모델 저장, 매개 변수 튜닝)가있어 원활한 전환 및 수정이 가능할 수 있습니다.
- 데이터 파이프 라인 단계 : AI 데이터 파이프 라인에서 패턴은 데이터로드, 전처리, 증강 및 기능 추출과 같은 다양한 단계를 관리 할 수 있습니다. 각 단계는 자체 처리 로직과 함께 뚜렷한 상태로 취급 될 수있어 깨끗하고 모듈 식 파이프 라인 설계를 가능하게합니다.
- 적응 학습 시스템 : 이 패턴은 모델이 환경 상태 또는 데이터에 따라 학습 전략을 변경할 수있는 적응 형 학습 시스템에서 가치가 있습니다. 각기 다른 상태는 각각 특정 알고리즘 또는 매개 변수를 갖춘 탐사, 착취 또는 미세 조정과 같은 다른 학습 모드를 나타낼 수 있습니다.
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12. 책임의 사슬 (COR) 패턴
개요
책임 패턴의 체인은 핸들러 체인을 따라 요청을 전달할 수있는 행동 설계 패턴이며, 각 핸들러는 요청을 처리하거나 체인의 다음 핸들러로 전달할 수 있습니다. 이 패턴은 처리 시퀀스를 동적으로 사용자 정의 할 수있는 능력으로 모델, 데이터 세트 또는 요청에서 다중 처리 단계, 검증 또는 작업을 수행 해야하는 AI 시스템에서 특히 유용합니다.
이익
- 분리 된 처리 단계 : 책임 패턴 체인은 AI 파이프 라인의 단계 또는 작업을 분리하여 각 처리기가 특정 작업에 집중할 수 있도록합니다. 이 분리는 전반적인 흐름에 영향을 미치지 않고 핸들러를 추가, 제거 또는 재 배열 할 수 있도록 파이프 라인을보다 모듈화하고 관리하기 쉽습니다.
- 유연한 처리 : 패턴은 처리 시퀀스의 동적 조정을 허용합니다. AI 시스템 에서이 유연성은 일련의 변환, 검증 또는 평가를 적용 할 때 중요합니다. 여기서 단계의 순서 또는 포함이 상황 또는 요구 사항에 따라 변경 될 수 있습니다.
- 향상된 재사용 성 : 개별 핸들러 내에서 처리 로직을 캡슐화함으로써 패턴은 다양한 AI 워크 플로에서 재사용 성을 촉진합니다. 각 핸들러는 독립적으로 개발 및 테스트 될 수 있으므로 시스템의 다른 부분이나 완전히 다른 프로젝트에서 쉽게 재사용 할 수 있습니다.
사용 사례
- 데이터 전처리 파이프 라인 : 책임 패턴의 체인은 데이터 전처리 파이프 라인을 구현하는 데 사용될 수 있으며, 여기서 각 핸들러는 정규화, 특이 치 제거 또는 기능 인코딩과 같은 특정 변환을 수행합니다. 데이터의 특성 또는 모델의 요구 사항에 따라 핸들러를 추가하거나 제거 할 수 있습니다.
- 모델 검증 및 테스트 : AI 에서이 패턴은 배치되기 전에 모델에 일련의 검증 검사 또는 테스트를 순차적으로 적용하는 데 효과적입니다. 각 핸들러는 교차 검증, 성능 벤치마킹 또는 견고성 테스트와 같은 점검을 수행하여 모델이 필요한 모든 기준을 충족하도록 할 수 있습니다.
- AI 시스템의 요청 처리 : 추론 요청 처리와 같은 여러 단계와 관련된 요청을 처리 해야하는 AI 시스템에 패턴이 적합합니다. 체인의 각 핸들러는 필요에 따라 시퀀스를 수정하는 유연성으로 입력 검증, 모델 추론, 결과 후 처리 및 로깅과 같은 작업을 수행 할 수 있습니다.
패턴 일러스트레이션
13. 방문자 패턴
개요
방문자 패턴은 행동 설계 패턴으로 구조를 수정하지 않고 개체에 추가 작업을 추가 할 수 있습니다. 알고리즘을 작동하는 객체에서 분리하여이를 달성합니다. AI 시스템 에서이 패턴은 모델 설명, 평가 또는 변환과 같은 다양한 작업이 핵심 구조를 변경하지 않고 모델 또는 데이터 세트에 적용해야 할 때 특히 유용합니다.
이익
- 문제의 분리 : 방문자 패턴은 설명 또는 평가 방법과 같은 작업을 수행하는 모델에서 분리합니다. 이러한 분리는 시스템을보다 모듈화하여 AI 실무자가 기본 모델 구조를 수정하지 않고 새로운 분석 작업을 추가 할 수있게 해줍니다.
- 확장 성 : 이 패턴을 사용하면 모델 클래스 자체를 변경할 필요없이 다양한 설명 기술이나 평가 메트릭과 같은 새로운 작업을 쉽게 도입 할 수 있습니다. 이것은 다양한 기술을 모델에 적용 할 필요성이 자주 발생하는 AI에서 특히 가치가 있습니다.
- 중앙화 로직 : 방문자 클래스에서 작업 논리를 중앙 집중화함으로써 방문자 패턴은 AI 모델 내에서 코드를 단순화하고 복잡한 AI 워크 플로우를보다 쉽게 관리, 확장 및 디버그 할 수 있습니다.
사용 사례
- 모델 설명 기술 : 방문자 패턴은 모델의 내부 구조를 수정하지 않고 기계 학습 모델에 SHAP (Shapley additive explanations) 또는 라임 (로컬 해석 가능한 모델 공유 설명)과 같은 다양한 설명 기술을 적용하는 데 사용될 수 있습니다.
- 모델 평가 : 모델 코드를 깨끗하게 유지하고 예측 작업에 중점을 두는 동시에 다양한 평가 메트릭 또는 알고리즘을 모델에 적용 할 수 있습니다.
- 데이터 변환 : AI 파이프 라인에서 패턴을 사용하여 다양한 데이터 변환 또는 기능 엔지니어링 단계를 데이터 세트에 적용하여 유연하고 재사용 가능한 처리 로직을 허용 할 수 있습니다.
패턴 일러스트레이션
