Паттерны дизайна Python для ИИ
Репозиторий, демонстрирующий шаблоны проектирования Python, специально адаптированные для создания надежных и эффективных рабочих процессов ИИ. Эта коллекция служит практическим руководством по использованию моделей проектирования в разработке ИИ, предоставляя четкие, хорошо документированные примеры, которые помогут вам создать масштабируемые и обслуживаемые системы.
Обзор
Образоны проектирования являются повторно используемыми решениями для общих задач проектирования программного обеспечения. В разработке ИИ они неоценимы для структурирования кода, содействия повторному использованию и упрощения управления сложными системами. Применяя правильные шаблоны проектирования, вы можете повысить гибкость, масштабируемость и обслуживание рабочих процессов ИИ.
Зачем использовать шаблоны дизайна в ИИ?
- Масштабируемость: шаблоны проектирования помогают управлять сложностями масштабирования систем ИИ, гарантируя, что ваш код может обрабатывать увеличение нагрузки и дополнительные функции, не становясь громоздкими.
- Воспространенность: Следуя установленным шаблонам, вы можете создавать компоненты, которые легко использовать в разных частях ваших проектов ИИ или даже в разных проектах.
- Обслуживаемость: шаблоны проектирования поощряют создание четкого, модульного кода, что облегчает понимание, изменение и расширение ваших систем ИИ с течением времени.
- Эффективность: определенные шаблоны специально разработаны для оптимизации использования ресурсов, что имеет решающее значение в системах ИИ, где вычислительная мощность и память часто ограничивают факторы.
Запуск примеров
Чтобы запустить примеры, представленные в этом репозитории, выполните следующие действия:
$ 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
Ключевые шаблоны дизайна для ИИ
1. Одиночный рисунок
Обзор
Определение синглтона гарантирует, что у класса есть только один экземпляр и обеспечивает глобальную точку доступа к этому экземпляру. Это особенно полезно в системах искусственного интеллекта, где для координации действий в системе требуется один экземпляр ресурса или менеджера, таких как управление общими моделями, настройки конфигурации или доступ к вычислительным ресурсам.
Преимущества
- Контролируемый доступ к общим ресурсам: в системах искусственного интеллекта Singleton может использоваться для управления доступом к общим ресурсам, таким как предварительно обученные модели, обеспечение постоянного поведения и предотвращения накладных расходов моделей загрузки несколько раз.
- Эффективное управление ресурсами: ограничивая экземпляры, синглтонский паттерн помогает в эффективном управлении вычислительными ресурсами, что имеет решающее значение в средах искусственного интеллекта, где память и циклы процессора графического процессора драгоценны.
- Глобальный доступ: Singleton предоставляет глобальную точку доступа к ключевым компонентам ИИ, такими как модельный механизм вывода или менеджер Data Pipeline, гарантируя, что их можно легко использовать в различных модулях приложения.
Варианты использования
- Управление модели: Синглтон может управлять жизненным циклом моделей искусственного интеллекта, гарантируя, что только один экземпляр модели загружается в память, уменьшая накладные расходы, связанные с загрузкой и разгрузкой больших моделей.
- Двигатель вывода: Синглтонский механизм вывода может служить центральной точкой для обработки прогнозов, обеспечения согласованности и снижения риска загрузки нескольких экземпляров одной и той же модели.
- Управление конфигурацией. Системы ИИ часто требуют последовательной конфигурации в разных компонентах, и синглтон может гарантировать, что эти настройки находятся в центре управления и глобально доступны.
- Объединение ресурсов: Синглтон может управлять пулами ресурсов, таких как кластеры графических процессоров, гарантируя, что ресурсы оптимально используются без риска чрезмерного обеспечения или недостаточного использования.
Образец иллюстрация
2. Заводской шаблон
Обзор
Заводская шаблон - это структура создания дизайна, которая обеспечивает интерфейс для создания объектов в супер классе, но позволяет подклассам изменять тип объектов, которые будут созданы. Этот шаблон особенно полезен в системах ИИ, где создание объектов является сложным или требует обширной настройки, такой как настройка различных типов моделей или обработки трубопроводов.
Преимущества
- Размещенное создание объекта: заводская шаблон отделяет процесс создания объекта из кода, который использует объекты, что приводит к более чистому, более поддерживаемому коду в системах искусственного интеллекта, где модели или компоненты могут часто меняться.
- Улучшенная гибкость: централизация логики создания, заводской шаблон позволяет легко обмениваться или обновлять модели искусственного интеллекта, процессоров данных или других компонентов без изменения существующей кодовой базы.
- Способность повторного использования: шаблон поощряет возможности повторного использования, предоставляя стандартный способ создания объектов, которые можно использовать повторно в разных частях системы ИИ, снижая избыточность и потенциальные ошибки.
Варианты использования
- Модельная экземпляра: заводская фабрика может использоваться для создания различных типов моделей искусственного интеллекта на основе входных параметров, что позволяет гибко развернуть модели, адаптированные к конкретным задачам.
- Создание конвейера данных: заводская шаблон может управлять созданием различных конвейеров обработки данных, гарантируя, что правильная серия процессоров применяется на основе типа входных данных.
- Выбор алгоритма: в сценариях, где доступны несколько алгоритмов, завод может выбрать и создавать создание наиболее подходящего алгоритма, основанного на контексте, таких как выбор между различными методами оптимизации или моделями обучения.
Образец иллюстрация
3. Образец наблюдателя
Обзор
Образец наблюдателя - это поведенческий шаблон проектирования, который позволяет объекту, известному как субъект, поддерживать список своих иждивенцев, называемых наблюдателями, и автоматически уведомлять их о любых изменениях состояния, обычно призывая один из их методов. Этот шаблон особенно полезен в системах ИИ, где необходимо обновить или информировать несколько компонентов об изменениях в состоянии, таких как обновления модели, изменения данных или статус системы.
Преимущества
- Разрушенная связь: шаблон наблюдателя способствует свободной связи между субъектом и наблюдателями, позволяя компонентам ИИ взаимодействовать без тесного интеграции, делая систему более модульной и проще в обслуживании.
- Обновления в режиме реального времени: этот шаблон идеально подходит для сценариев, где обновления в реальном времени имеют решающее значение, например, в системах мониторинга искусственного интеллекта, где изменения в входных данных или производительности модели должны быть мгновенно распространяться в различных частях системы.
- Масштабируемость: шаблон наблюдателя позволяет добавлять новых наблюдателей без изменения субъекта, повышая масштабируемость систем ИИ, которые могут потребовать мониторинга или динамического взаимодействия с различными компонентами.
Варианты использования
- Моделирование модели: шаблон наблюдателя может использоваться для мониторинга производительности модели искусственного интеллекта, где различные инструменты мониторинга (наблюдатели) уведомляются об изменениях в метриках модели, запуск оповещения или корректировок.
- Синхронизация состояния: в распределенных системах ИИ схема наблюдателя помогает синхронизировать состояние по разным узлам или компонентам, обеспечивая согласованность без прямой связи между ними.
- Обработка событий: шаблон эффективен в архитектурах, управляемых событиями, где различные компоненты системы ИИ должны реагировать на конкретные события, такие как проглатывание данных или завершение вывода модели.
Образец иллюстрация
4. Декоратор рисунок
Обзор
Узор декоратора представляет собой структурный дизайн, который позволяет добавлять поведение в отдельные объекты, либо статически, либо динамически, не влияя на поведение других объектов из одного и того же класса. Этот шаблон особенно полезен в системах искусственного интеллекта, где улучшения или модификации для конкретных компонентов, таких как модели или процессоры данных, должны применяться гибко без изменения структуры исходного объекта.
Преимущества
- Гибкие усовершенствования: шаблон декоратора позволяет динамическому добавлению обязанностей к объектам, позволяя обеспечить гибкие улучшения в системах искусственного интеллекта, такие как добавление этапов предварительной обработки или функциональности ведения ведения в конкретные модели или трубопроводы.
- Принцип единственной ответственности: придерживаясь принципа единой ответственности, шаблон позволяет каждому компоненту решать конкретную проблему, облегчая понимание, тестирование и поддержание системы ИИ.
- Способность повторного использования и расширяемость: декораторы могут быть повторно использованы по разным объектам или компонентам, обеспечивая модульный способ расширить функциональность моделей или процессоров ИИ без дублирования кода.
Варианты использования
- Предварительная обработка модели: шаблон декоратора можно использовать для добавления этапов предварительной обработки к моделям, таким как масштабирование, нормализация или расширение данных, без изменения класса основной модели.
- Регистрация и мониторинг: декораторы могут вводить функции ведения журнала и мониторинга в компоненты искусственного интеллекта, обеспечивая подробное отслеживание прогнозов моделей, этапов обработки данных или показателей производительности системы.
- Безопасность и валидация: в системах искусственного интеллекта декораторы могут обеспечить контроль за безопасностью или проверять входы перед передачей данных в базовую модель или процессор, обеспечивая надежность и правильность в операциях.
Образец иллюстрация
5. Стратегический шаблон
Обзор
Стратегический шаблон - это поведенческий шаблон дизайна, который определяет семейство взаимозаменяемых стратегий, инкапсулирует каждый из них и позволяет динамически выбирать их во время выполнения. Этот шаблон особенно полезен в системах ИИ, где различные стратегии, такие как методы вывода, методы обработки данных или даже стратегии управления ресурсами, должны применяться гибко на основе контекста или требований.
Преимущества
- Гибкий выбор стратегии: шаблон стратегии позволяет динамическому выбору стратегий во время выполнения, предлагая гибкость в системах искусственного интеллекта для адаптации к различным задачам, условиям данных или факторам окружающей среды, таким как задержка сети и доступность ресурсов.
- Способность повторного использования кода: инкапсулируя стратегии в отдельные классы, шаблон способствует повторному использованию в разных частях системы, снижая избыточность и улучшая общую обслуживаемость.
- Усовершенствованная обслуживание: паттерн стратегии сохраняет кодовую базу чистой и модульной, разделяя выбор и внедрение стратегий, что облегчает понимание, тестирование и расширение системы.
Варианты использования
- Методы вывода: в системах ИИ стратегическая шаблон может использоваться для переключения между различными методами вывода, такими как пакетный вывод или вывод потока, в зависимости от размера данных и ограничений системы.
- Методы обработки данных: шаблон позволяет динамическому выбору методов обработки данных, таких как нормализация, извлечение признаков или увеличение, на основе конкретных требований или характеристик данных.
- Управление ресурсами: шаблон стратегии может управлять такими ресурсами, как память и распределение процессоров, выбирая наиболее эффективную стратегию, основанную на текущей системной нагрузке и требованиях задачи.
Образец иллюстрация
6. Адаптер
Обзор
Адаптер -шаблон - это структурный дизайн, который позволяет несовместимым интерфейсам работать вместе. Он действует как мост между двумя несовместимыми интерфейсами путем преобразования интерфейса класса в другой интерфейс, который ожидает клиент. Этот шаблон особенно полезен в системах ИИ, где должны быть интегрированы различные компоненты, библиотеки или услуги, несмотря на несовместимые интерфейсы.
Преимущества
- Совместимость интерфейса: шаблон адаптера гарантирует, что компоненты с несовместимыми интерфейсами могут работать вместе, что обеспечивает бесшовную интеграцию различных моделей искусственного интеллекта, источников данных или внешних служб в единую систему.
- Способность повторного использования существующих компонентов: адаптируя существующие компоненты для работы с новыми интерфейсами, шаблон способствует повторному использованию существующего кода, уменьшая необходимость переписывания или дублирования функциональности.
- Гибкость в дизайне системы: шаблон адаптера обеспечивает гибкость в проектировании системы, позволяя интегрировать новые компоненты без изменения существующего кода, что облегчает расширение и поддержание системы.
Варианты использования
- Интеграция модели: шаблон адаптера может использоваться для интеграции моделей ИИ с различными форматами ввода/вывода в общий интерфейс, что позволяет им взаимозаменяемо в одной и той же системе.
- Интеграция источника данных: при интеграции нескольких источников данных с различными схемами или API -интерфейсом шаблон адаптера может стандартизировать формат данных, обеспечивая согласованную обработку данных по всей системе.
- Соединение устаревшей системы: шаблон полезен для интеграции устаревших систем с современными компонентами искусственного интеллекта, позволяя старым и новым системам работать вместе без обширного рефакторинга.
Образец иллюстрация
7. Образец застройщика
Обзор
Узор застройщика - это структура создания проектирования, которая позволяет построить сложные объекты шаг за шагом. Он отделяет конструкцию объекта от своего представления, позволяя одному и тому же процессу строительства создавать различные представления. Этот шаблон особенно полезен в системах искусственного интеллекта, где такие объекты, как модели машинного обучения, трубопроводы данных или настройки конфигурации, должны быть встроены гибким и контролируемым образом.
Преимущества
- Конструируемое строительство объекта: шаблон застройщика позволяет точно управлять процессом строительства, гарантируя, что сложные объекты, такие как модели ИИ или трубопроводы данных, собираются правильно со всеми необходимыми компонентами.
- Разделение проблем: отделяя процесс строительства от конечного продукта, шаблон строителя способствует более чистому коду и лучшей организации, облегчая управление и поддержание сложных систем.
- Гибкость в создании объектов: шаблон обеспечивает гибкость для создания различных представлений или конфигураций объекта с использованием того же процесса строительства, что особенно ценна в системах искусственного интеллекта, где настройка и изменения распространены.
Варианты использования
- Конструкция модели машинного обучения: шаблон застройщика может использоваться для создания моделей машинного обучения с различными конфигурациями (например, слоев, функций активации, методов оптимизации) при сохранении четкого и организованного процесса строительства.
- Настройка конвейера данных: в сложных системах обработки данных шаблон может помочь в создании трубопроводов данных шаг, что позволяет вариациям преобразования данных, проверки и механизмов хранения.
- Управление конфигурацией: шаблон застройщика может управлять конфигурациями для систем искусственного интеллекта, позволяя создавать различные настройки системы или среды путем сборки различных параметров конфигурации гибким образом.
Образец иллюстрация
8. Командный шаблон
Обзор
Узор команды - это поведенческий шаблон проектирования, который инкапсулирует запрос в качестве объекта, что позволяет параметризировать клиентов с очередями, запросами и операциями. Это также обеспечивает возможность отмены/повторно работы. Этот шаблон особенно полезен в системах искусственного интеллекта, где действия необходимо выполнять, очереди или динамически изменять, например, в планировании задач, модельных тренировочных операциях или автоматизации рабочих процессов.
Преимущества
- Инкапсуляция операций: шаблон команды инкапсулирует операции или запросы в качестве объектов, что облегчает управление и выполнение сложных действий в системах искусственного интеллекта, таких как задачи обучения модели или задачи обработки данных.
- Функциональность отмены/повторно: шаблон по своей сути поддерживает функциональность отмены и повторного заведения, что ценнее в сценариях, таких как итеративная модельная обучение или настройка, где может потребоваться возвращение к предыдущим состояниям.
- Размещение отправителя и приемника: шаблон отделяет отправителя запроса от его приемника, позволяя получить более гибкий и поддерживаемый код, особенно в системах, где необходимо выполнять команды в разных контекстах или в разных объектах.
Варианты использования
- Планирование задач: шаблон команды может использоваться для планирования задач в системе ИИ, таких как инициирование предварительной обработки данных, запуск обучения модели или выполнение заданий по выводу, все это управляется как команды, которые могут быть в очереди, выполнены или отменены.
- Модельные учебные операции: в рабочих процессах машинного обучения шаблон может инкапсулировать этапы обучения в качестве команд, обеспечивая легкое выполнение, изменение или изменение учебных процессов.
- Автоматизация рабочих процессов: шаблон команды может автоматизировать рабочие процессы в системах ИИ, где каждый шаг рабочего процесса (например, проглатывание данных, преобразование, развертывание модели) рассматривается как команда, что позволяет динамическому управлению и секвенированию.
Образец иллюстрация
9. Proxy Pattern
Обзор
Прокси -шаблон - это структурная структура, которая предоставляет суррогат или заполнитель для другого объекта для контроля доступа к нему. Этот шаблон особенно полезен в системах искусственного интеллекта, где прямой доступ к объекту может быть дорогостоящим, ограниченным или нуждаться в дополнительной функциональности, таких как кэширование, контроль доступа или ведение журнала. Прокси-шаблон может помочь оптимизировать производительность и повысить безопасность, управляя взаимодействием с ресурсными моделями ИИ.
Преимущества
- Контролируемый доступ. Прокси -шаблон позволяет контролируемому доступу к базовой модели ИИ, обеспечивая, чтобы происходили только авторизованные или оптимизированные взаимодействия, тем самым уменьшая ненужные вычисления и повышая безопасность.
- Кэширование и оптимизация производительности: в системах искусственного интеллекта прокси -шаблон может реализовать механизмы кэширования для хранения результатов дорогих операций, таких как прогнозы модели, тем самым улучшая время отклика для повторных запросов.
- Улучшенная функциональность: Proxy Pattern позволяет дополнительно функциональности, такими как ведение журнала или мониторинг, быть наложенными по операциям исходной модели без изменения базовой модели, способствуя модульности и обслуживаемости.
Варианты использования
- Кэширование прогнозирования: Proxy Pattern может использоваться для кэширования прогнозов из языковой модели, избегая избыточных вычислений для повторных входов, что имеет решающее значение в системах ИИ, где задержка и вычислительная эффективность являются ключевыми проблемами.
- Контроль доступа: прокси могут управлять доступом к моделям искусственного интеллекта, гарантируя обработку только аутентифицированных запросов, добавляя уровень безопасности в системах, в которых участвуют конфиденциальные данные или модели.
- Регистрация и мониторинг: прокси могут вводить ведение журнала и мониторинг взаимодействия с моделями ИИ, предоставляя представление о моделях использования и производительности системы, не изменяя логику основной модели.
Образец иллюстрация
10. Посредничество
Обзор
Паттерн медиатора - это поведенческий шаблон дизайна, который определяет объект, который инкапсулирует, как взаимодействует набор объектов. Вместо объектов, относящихся друг к другу напрямую, они относятся к посреднику, который обрабатывает связь между ними. Этот шаблон особенно полезен в системах искусственного интеллекта, где несколько компонентов или услуг должны взаимодействовать в скоординированном порядке, не связав их.
Преимущества
- Разрушенная связь: шаблон медиатора снижает зависимости между взаимодействующими компонентами, централизуя их общение, делая систему более модульной и легкой для поддержания.
- Упрощенное взаимодействие объекта: с помощью медиатора, шаблон упрощает взаимодействие между несколькими объектами, уменьшая сложность системы и облегчая расширение или изменение отдельных компонентов.
- Усовершенствованная обслуживание: централизованный контроль взаимодействий в схеме медиатора облегчает отладку, тестирование и поддержание системы, особенно в сложных системах ИИ, где многие компоненты должны работать вместе.
Варианты использования
- Органирующие трубопроводы ИИ: в системах ИИ схема медиатора может использоваться для организации различных стадий трубопровода машинного обучения, таких как предварительная обработка данных, обучение модели и оценка, обеспечение правильного взаимодействия каждого этапа с другими.
- Координация распределенных компонентов: для распределенных систем ИИ, шаблон медиатора может управлять коммуникацией между различными службами, такими как приглашение данных, обработка и хранение, гарантируя, что каждая функции обслуживания последовательны внутри системы.
- Управление взаимодействиями с пользователями: шаблон может быть применен для управления взаимодействиями пользователей в приложениях, управляемых искусственным интеллектом, где посредники координируют между различными компонентами пользовательского интерфейса, бэкэнд-службами и моделями искусственного интеллекта для обеспечения бесшовного пользовательского опыта.
Push vs. pull models
Push -модель
В модели PUSH посредник активно отправляет обновления или сообщения в компоненты, которые он управляет, как только посредник получает или генерирует новую информацию. Компоненты не запрашивают данные; Вместо этого они получают его автоматически от посредника. Данные или сообщение активно отталкиваются от посредника к компонентам, без явно компонентов.
Когда использовать:
- Системы в режиме реального времени: используйте модель Push в системах, где обновления в реальном времени имеют решающее значение, например, в живых каналах, мониторинге в реальном времени или архитектурах, управляемых событиями, где медиатор необходимо для того, чтобы обновлять обновления в компоненты, как только произойдут изменения.
- Требования с низкой задержкой: модель Push идеально подходит, когда требуется низкая задержка, так как она устраняет необходимость в компонентах для запроса данных, сокращая время отклика.
- Обновления с большим объемом: в сценариях, в которых компоненты должны немедленно реагировать на большой объем обновлений, например, в платформах торговли акциями или сенсорными сетями, модель Push обеспечивает своевременную доставку информации.
Потянуть модель
В модели тяги компоненты запрашивают информацию у посредника, когда они нуждаются в этом. Посредник не отправляет обновления; Вместо этого он ждет, пока компоненты запрашивают данные. Компоненты явно запрашивают данные или информацию от посредника, а посредник предоставляет данные только при задании.
Когда использовать:
- Поиск данных по требованию: модель тяги подходит, когда компонентам нуждаются данные только изредка или когда крайне важно для уменьшения ненужного трафика данных, например, в системах переработки пакетной или аналитической платформы, где данные получены по требованию.
- Оптимизация ресурсов. Используйте модель PULL, когда необходимо сохранить системные ресурсы, так как она уменьшает нагрузку на посредника и сети, избегая непрерывных нажатий данных.
- Асинхронная обработка: в системах, где компоненты обрабатывают данные асинхронно, модель тяги позволяет им получать данные в своем собственном темпе, что полезно в сценариях, таких как обработка фоновых данных или периодическая синхронизация данных.
Образец иллюстрация
Потянуть модель
Push -модель
11. Установка состояния
Обзор
Паттерн состояний - это поведенческий шаблон дизайна, который позволяет объекту изменять его поведение при изменении его внутреннего состояния. Эта модель особенно актуальна в системах искусственного интеллекта, где различные состояния или фазы модели, набора данных или трубопровода ИИ могут потребовать различного поведения или этапов обработки. Инкапсулируя поведение на основе состояний в отдельных классах состояний, шаблон состояния облегчает управление сложной, зависимой от состояния логика, не загрязняя основные компоненты системы ИИ.
Преимущества
- Улучшенная обслуживаемость: шаблон состояния помогает управлять поведением, специфичным для состояния, инкапсулируя его в различных классах. Это улучшает читабельность и обслуживаемость кода, что облегчает обновление или расширение логики, зависящей от состояния по мере развития моделей ИИ или трубопроводов.
- Четкие переходы состояния: путем явного определения состояний и их переходов, шаблон привносит ясность в рабочие процессы ИИ, такие как модельные обучения, этапы оценки и развертывания, или обработка различных этапов предварительной обработки данных.
- Гибкость и расширяемость: шаблон позволяет легко модифицировать или добавлять новые состояния и соответствующие поведения, не влияя на другие части системы. Это особенно полезно в ИИ, где модели могут переходить через различные этапы, такие как обучение, валидация или вывод, каждая из которых требует разных действий.
Варианты использования
- Управление жизненным циклом модели: шаблон состояния может быть применен для управления различными этапами жизненного цикла модели машинного обучения, такими как обучение, валидация и развертывание. Каждый этап может иметь конкретные действия (например, ведение журнала, сохранение модели, настройка параметров), которые инкапсулируются в классах состояний, позволяя бесшовным переходам и модификациям.
- Стадии трубопровода данных: в конвейере данных AI шаблон может управлять различными этапами, такими как загрузка данных, предварительная обработка, увеличение и извлечение функций. Каждый этап можно рассматривать как отдельное состояние с собственной логикой обработки, позволяющей чистой и модульной конструкции трубопровода.
- Адаптивные системы обучения: шаблон ценен в адаптивных системах обучения, где модель может изменить свою стратегию обучения на основе состояния окружающей среды или данных. Различные состояния могут представлять различные режимы обучения, такие как разведка, эксплуатация или тонкая настройка, каждый с конкретными алгоритмами или параметрами.
Образец иллюстрация
12. Цепочка ответственности (COR)
Обзор
Цепочка ответственности - это поведенческий дизайн, который позволяет передавать запрос вдоль цепочки обработчиков, где каждый обработчик может либо обработать запрос, либо передавать его следующему обработчику в цепочке. Этот шаблон особенно полезен в системах искусственного интеллекта, где необходимо выполнять несколько этапов обработки, проверки или операций на модели, наборе данных или запросе, с возможностью динамической настройки последовательности обработки.
Преимущества
- Размещенные шаги обработки: Цепочка ответственности разворачивает шаги или операции в трубопроводе ИИ, что позволяет каждому обработчику сосредоточиться на конкретной задаче. Это разделение делает трубопровод более модульным и проще в управлении, с возможностью добавлять, удалять или перестраивать обработчики, не влияя на общий поток.
- Гибкая обработка: шаблон допускает динамическую настройку последовательности обработки. В системах искусственного интеллекта эта гибкость имеет решающее значение при применении ряда преобразований, проверки или оценок, где порядок или включение шагов могут изменяться на основе контекста или требований.
- Повышенная способность повторного использования: путем инкапсуляции логики обработки в отдельных обработчиках, шаблон способствует повторному использованию в разных рабочих процессах искусственного интеллекта. Каждый обработчик может быть независимо разработан и протестирован, что позволяет легко использовать их в разных частях системы или в совершенно разных проектах.
Варианты использования
- Попроекты Data Preprocessing Pipelines: цепочка схемы ответственности может использоваться для реализации трубопроводов предварительной обработки данных, где каждый обработчик выполняет определенное преобразование, такое как нормализация, удаление выбросов или кодирование элементов. Обработчики могут быть добавлены или удалены на основе характеристик данных или требований модели.
- Проверка и тестирование модели: в ИИ этот шаблон эффективен для последовательного применения ряда проверки или тестов проверки на модели до его развертывания. Каждый обработчик может выполнять такие проверки, как перекрестная проверка, сравнительный анализ производительности или тестирование устойчивости, гарантируя, что модель соответствует всем необходимым критериям.
- Обработка запросов в системах искусственного интеллекта: шаблон хорошо подходит для систем искусственного интеллекта, которые должны обрабатывать запросы, включающие несколько этапов, такие как обработка запроса на вывод. Каждый обработчик в цепочке может выполнять такие задачи, как проверка ввода, вывод модели, результат после обработки и ведение журнала, с гибкостью для изменения последовательности по мере необходимости.
Образец иллюстрация
13. Образец посетителей
Обзор
Паттерн посетителей - это поведенческий шаблон проектирования, который позволяет добавлять дополнительные операции в объекты без изменения их структуры. Это достигает этого, отделяя алгоритм от объектов, на которых он работает. В системах ИИ эта шаблона особенно полезна, когда различные операции, такие как модельные объяснения, оценки или преобразования, должны применяться к моделям или наборам данных без изменения их основной структуры.
Преимущества
- Разделение проблем: шаблон посетителя отделяет операции, такие как методы объяснения или оценки, от моделей, на которых они работают. Это разделение делает систему более модульной, что позволяет практикующим специалистам по ИИ добавлять новые аналитические операции без изменения базовой структуры модели.
- Расширение: шаблон позволяет легко ввести новые операции, такие как различные методы объяснения или показатели оценки, для существующих моделей без необходимости менять сами классы модели. Это особенно ценно в ИИ, где часто возникает необходимость применения разнообразных методов для моделей.
- Централизованная логика: централизация логики операций в классах для посетителей, шаблон посетителей упрощает код в моделях ИИ и облегчает управление, расширение и отладка комплексных рабочих процессов ИИ.
Варианты использования
- Методы объяснения моделей: шаблон посетителей может использоваться для применения различных методов объяснения, таких как Shap (Additive Addities) или извести (локально интерпретируемая модель-агентские объяснения), к моделям машинного обучения без модификации внутренней структуры моделей.
- Оценка модели: она может облегчить применение различных показателей оценки или алгоритмов к моделям, таким как перекрестная проверка, анализ матрицы путаницы или оценка производительности, сохраняя при этом модельный код чистым и сфокусированным на задачах прогнозирования.
- Преобразование данных: в трубопроводах искусственного интеллекта шаблон можно использовать для применения различных преобразований данных или этапов инженерии функций к наборам данных, что позволяет получить гибкую и многоразовую логику обработки.
Образец иллюстрация
