รูปแบบการออกแบบ Python สำหรับ AI
พื้นที่เก็บข้อมูลที่แสดงรูปแบบการออกแบบงูหลามที่ปรับเปลี่ยนเฉพาะสำหรับการสร้างเวิร์กโฟลว์ AI ที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพ คอลเลกชันนี้ทำหน้าที่เป็นแนวทางปฏิบัติในการใช้ประโยชน์จากรูปแบบการออกแบบในการพัฒนา AI ซึ่งเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนและมีเอกสารที่ดีเพื่อช่วยให้คุณสร้างระบบที่ปรับขนาดได้และบำรุงรักษาได้
ภาพรวม
รูปแบบการออกแบบเป็นวิธีแก้ปัญหาที่สามารถนำมาใช้ซ้ำได้สำหรับปัญหาการออกแบบซอฟต์แวร์ทั่วไป ในการพัฒนา AI พวกเขามีค่าสำหรับการจัดโครงสร้างรหัสส่งเสริมการใช้ซ้ำและทำให้การจัดการระบบที่ซับซ้อนง่ายขึ้น ด้วยการใช้รูปแบบการออกแบบที่เหมาะสมคุณสามารถเพิ่มความยืดหยุ่นความยืดหยุ่นและการบำรุงรักษาของเวิร์กโฟลว์ AI ของคุณ
ทำไมต้องใช้รูปแบบการออกแบบใน AI?
- ความสามารถในการปรับขนาด: รูปแบบการออกแบบช่วยจัดการความซับซ้อนของการปรับสเกลระบบ AI เพื่อให้มั่นใจว่ารหัสของคุณสามารถจัดการกับการโหลดที่เพิ่มขึ้นและคุณสมบัติเพิ่มเติมโดยไม่ต้องไม่สบาย
- ความสามารถในการนำกลับมาใช้ใหม่: โดยการติดตามรูปแบบที่กำหนดไว้คุณสามารถสร้างส่วนประกอบที่ง่ายต่อการใช้ซ้ำในส่วนต่าง ๆ ของโครงการ AI ของคุณหรือแม้กระทั่งในโครงการที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง
- การบำรุงรักษา: รูปแบบการออกแบบกระตุ้นให้เกิดการสร้างรหัสที่ชัดเจนและเป็นโมดูลทำให้ง่ายต่อการเข้าใจปรับเปลี่ยนและขยายระบบ AI ของคุณเมื่อเวลาผ่านไป
- ประสิทธิภาพ: รูปแบบบางอย่างได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในระบบ AI ที่พลังงานการคำนวณและหน่วยความจำมักจะ จำกัด ปัจจัย
รันตัวอย่าง
ในการเรียกใช้ตัวอย่างที่ให้ไว้ในที่เก็บนี้ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:
$ 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
รูปแบบการออกแบบที่สำคัญสำหรับ AI
1. รูปแบบซิงเกิลตัน
ภาพรวม
รูปแบบ Singleton ทำให้มั่นใจได้ว่าคลาสมีเพียงหนึ่งอินสแตนซ์และให้จุดเข้าถึงระดับโลกของการเข้าถึงอินสแตนซ์นั้น สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในระบบ AI ที่จำเป็นต้องมีอินสแตนซ์เดียวของทรัพยากรหรือตัวจัดการเพื่อประสานงานการกระทำทั่วทั้งระบบเช่นการจัดการโมเดลที่ใช้ร่วมกันการตั้งค่าการกำหนดค่าหรือการเข้าถึงทรัพยากรการคำนวณ
ประโยชน์
- การควบคุมการเข้าถึงทรัพยากรที่ใช้ร่วมกัน: ในระบบ AI สามารถใช้ Singleton เพื่อจัดการการเข้าถึงทรัพยากรที่ใช้ร่วมกันเช่นรุ่นที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนเพื่อให้มั่นใจว่าพฤติกรรมที่สอดคล้องกันและหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายในการโหลดแบบจำลองหลายครั้ง
- การจัดการทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพ: โดยการ จำกัด อินสแตนซ์รูปแบบ Singleton ช่วยในการจัดการทรัพยากรการคำนวณอย่างมีประสิทธิภาพซึ่งมีความสำคัญในสภาพแวดล้อม AI ที่หน่วยความจำ GPU และวงจร CPU มีค่า
- Global Access: Singleton จัดเตรียมจุดเชื่อมต่อระดับโลกให้กับส่วนประกอบ AI ที่สำคัญเช่นเอ็นจิ้นการอนุมานแบบจำลองหรือตัวจัดการข้อมูลท่อส่งข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าสามารถใช้งานได้ง่ายในโมดูลต่างๆของแอปพลิเคชัน
ใช้เคส
- การจัดการแบบจำลอง: ซิงเกิลสามารถจัดการวงจรชีวิตของโมเดล AI เพื่อให้มั่นใจว่ามีเพียงอินสแตนซ์เดียวของโมเดลที่โหลดลงในหน่วยความจำลดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการโหลดและขนถ่ายโมเดลขนาดใหญ่
- เอ็นจิ้นการอนุมาน: เครื่องยนต์การอนุมานแบบซิงเกิลสามารถทำหน้าที่เป็นจุดศูนย์กลางสำหรับการจัดการการทำนายทำให้มั่นใจได้ถึงความสอดคล้องและลดความเสี่ยงของการโหลดหลายกรณีของรุ่นเดียวกัน
- การจัดการการกำหนดค่า: ระบบ AI มักจะต้องมีการกำหนดค่าที่สอดคล้องกันในส่วนประกอบที่แตกต่างกันและ Singleton สามารถมั่นใจได้ว่าการตั้งค่าเหล่านี้ได้รับการจัดการจากส่วนกลางและเข้าถึงได้ทั่วโลก
- การรวมทรัพยากร: ซิงเกิลตันสามารถจัดการแหล่งทรัพยากรเช่นกลุ่ม GPU เพื่อให้มั่นใจว่าทรัพยากรจะถูกใช้อย่างเหมาะสมโดยไม่เสี่ยงต่อการจัดสรรมากเกินไปหรือใช้งานไม่ได้
ภาพประกอบรูปแบบ
2. รูปแบบโรงงาน
ภาพรวม
รูปแบบโรงงานเป็นรูปแบบการออกแบบที่สร้างขึ้นซึ่งให้อินเทอร์เฟซสำหรับการสร้างวัตถุในคลาส Super แต่อนุญาตให้ subclasses เปลี่ยนประเภทของวัตถุที่จะสร้างขึ้น รูปแบบนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในระบบ AI ที่การสร้างวัตถุมีความซับซ้อนหรือต้องการการตั้งค่าที่กว้างขวางเช่นการกำหนดค่าแบบจำลองประเภทต่าง ๆ หรือท่อประมวลผล
ประโยชน์
- การสร้างวัตถุที่แยกออก: รูปแบบของโรงงานจะแยกกระบวนการสร้างวัตถุจากรหัสที่ใช้วัตถุนำไปสู่การทำความสะอาดรหัสที่สามารถบำรุงรักษาได้มากขึ้นในระบบ AI ที่แบบจำลองหรือส่วนประกอบอาจเปลี่ยนแปลงได้บ่อยครั้ง
- ความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้น: โดยการรวมศูนย์ตรรกะการสร้างรูปแบบโรงงานช่วยให้การสลับหรืออัพเกรดแบบจำลอง AI, โปรเซสเซอร์ข้อมูลหรือส่วนประกอบอื่น ๆ โดยไม่ต้องแก้ไข codebase ที่มีอยู่
- ความสามารถในการนำกลับมาใช้ใหม่: รูปแบบส่งเสริมการใช้ซ้ำโดยให้วิธีมาตรฐานในการสร้างวัตถุซึ่งสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ในส่วนต่าง ๆ ของระบบ AI ลดความซ้ำซ้อนและข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น
ใช้เคส
- การสร้างอินสแตนซ์แบบจำลอง: โรงงานสามารถใช้ในการยกตัวอย่างแบบจำลอง AI ประเภทต่าง ๆ ตามพารามิเตอร์อินพุตเพื่อให้สามารถปรับใช้แบบจำลองที่ยืดหยุ่นได้อย่างยืดหยุ่น
- การสร้างท่อส่งข้อมูล: รูปแบบโรงงานสามารถจัดการการสร้างท่อส่งข้อมูลที่แตกต่างกันเพื่อให้มั่นใจว่าชุดโปรเซสเซอร์ที่ถูกต้องจะถูกนำไปใช้ตามประเภทของข้อมูลอินพุต
- การเลือกอัลกอริทึม: ในสถานการณ์ที่มีอัลกอริทึมหลายแห่งที่มีอยู่โรงงานสามารถเลือกและสร้างอินสแตนซ์อัลกอริทึมที่เหมาะสมที่สุดตามบริบทเช่นการเลือกระหว่างเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างกันหรือแบบจำลองการเรียนรู้
ภาพประกอบรูปแบบ
3. รูปแบบผู้สังเกตการณ์
ภาพรวม
รูปแบบผู้สังเกตการณ์เป็นรูปแบบการออกแบบพฤติกรรมที่อนุญาตให้วัตถุที่รู้จักกันในชื่อเรื่องเพื่อรักษารายชื่อผู้ติดตามที่เรียกว่าผู้สังเกตการณ์และแจ้งให้พวกเขาทราบโดยอัตโนมัติเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของรัฐใด ๆ รูปแบบนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในระบบ AI ที่ต้องมีการปรับปรุงหรือแจ้งการเปลี่ยนแปลงของสถานะเช่นการอัปเดตแบบจำลองการเปลี่ยนแปลงข้อมูลหรือสถานะระบบ
ประโยชน์
- การสื่อสารที่แยกออก: รูปแบบผู้สังเกตการณ์ส่งเสริมการมีเพศสัมพันธ์ที่หลวมระหว่างผู้เข้าร่วมและผู้สังเกตการณ์ทำให้ส่วนประกอบ AI สามารถโต้ตอบได้โดยไม่ต้องรวมเข้าด้วยกันอย่างแน่นหนาทำให้ระบบเป็นโมดูลมากขึ้นและง่ายต่อการบำรุงรักษา
- การอัปเดตแบบเรียลไทม์: รูปแบบนี้เหมาะสำหรับสถานการณ์ที่การอัปเดตแบบเรียลไทม์มีความสำคัญเช่นในระบบตรวจสอบ AI ซึ่งการเปลี่ยนแปลงข้อมูลอินพุตหรือประสิทธิภาพของโมเดลจำเป็นต้องเผยแพร่ทันทีในส่วนต่าง ๆ ของระบบ
- ความสามารถในการปรับขนาด: รูปแบบผู้สังเกตการณ์ช่วยเพิ่มผู้สังเกตการณ์ใหม่โดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนวัตถุเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดของระบบ AI ที่อาจต้องมีการตรวจสอบหรือโต้ตอบกับส่วนประกอบต่าง ๆ แบบไดนามิก
ใช้เคส
- การตรวจสอบแบบจำลอง: รูปแบบผู้สังเกตการณ์สามารถใช้ในการตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดล AI ซึ่งเครื่องมือตรวจสอบที่แตกต่างกัน (ผู้สังเกตการณ์) ได้รับแจ้งถึงการเปลี่ยนแปลงในตัวชี้วัดแบบจำลองการแจ้งเตือนหรือการปรับเปลี่ยน
- การซิงโครไนซ์ของรัฐ: ในระบบ AI แบบกระจายรูปแบบผู้สังเกตการณ์ช่วยซิงโครไนซ์สถานะในโหนดหรือส่วนประกอบที่แตกต่างกันเพื่อให้มั่นใจว่ามีความสอดคล้องโดยไม่ต้องสื่อสารโดยตรงระหว่างพวกเขา
- การจัดการเหตุการณ์: รูปแบบมีประสิทธิภาพในสถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ซึ่งส่วนประกอบต่าง ๆ ของระบบ AI จำเป็นต้องตอบสนองต่อเหตุการณ์เฉพาะเช่นการบริโภคข้อมูลหรือการอนุมานแบบจำลองเสร็จสิ้น
ภาพประกอบรูปแบบ
4. รูปแบบมัณฑนากร
ภาพรวม
รูปแบบการตกแต่งเป็นรูปแบบการออกแบบโครงสร้างที่ช่วยให้พฤติกรรมถูกเพิ่มเข้าไปในวัตถุแต่ละชิ้นไม่ว่าจะแบบคงที่หรือแบบไดนามิกโดยไม่ส่งผลกระทบต่อพฤติกรรมของวัตถุอื่น ๆ จากคลาสเดียวกัน รูปแบบนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในระบบ AI ที่การปรับปรุงหรือการดัดแปลงส่วนประกอบเฉพาะเช่นแบบจำลองหรือตัวประมวลผลข้อมูลจำเป็นต้องใช้อย่างยืดหยุ่นโดยไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างของวัตถุดั้งเดิม
ประโยชน์
- การปรับปรุงที่ยืดหยุ่น: รูปแบบมัณฑนากรเปิดใช้งานการเพิ่มความรับผิดชอบในการทำงานให้กับวัตถุช่วยให้การปรับปรุงที่ยืดหยุ่นในระบบ AI เช่นการเพิ่มขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าหรือฟังก์ชันการบันทึกไปยังโมเดลหรือท่อเฉพาะ
- หลักการความรับผิดชอบเดี่ยว: โดยการปฏิบัติตามหลักการความรับผิดชอบเดี่ยวรูปแบบช่วยให้แต่ละองค์ประกอบสามารถจัดการกับข้อกังวลเฉพาะทำให้ระบบ AI เข้าใจทดสอบและบำรุงรักษาได้ง่ายขึ้น
- ความสามารถในการนำกลับมาใช้ใหม่และการขยายได้: นักตกแต่งสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ในวัตถุหรือส่วนประกอบที่แตกต่างกันซึ่งเป็นวิธีแบบแยกส่วนเพื่อขยายการทำงานของโมเดล AI หรือโปรเซสเซอร์โดยไม่ต้องใช้รหัสซ้ำ
ใช้เคส
- การประมวลผลแบบจำลองแบบจำลอง: รูปแบบมัณฑนากรสามารถใช้เพื่อเพิ่มขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าให้กับรุ่นเช่นการปรับขนาดการทำให้เป็นมาตรฐานหรือการเพิ่มข้อมูลโดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนคลาสโมเดลหลัก
- การบันทึกและการตรวจสอบ: นักตกแต่งสามารถแนะนำคุณสมบัติการบันทึกและการตรวจสอบลงในส่วนประกอบ AI ช่วยให้สามารถติดตามการคาดการณ์แบบจำลองได้อย่างละเอียดขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลหรือการวัดประสิทธิภาพของระบบ
- ความปลอดภัยและการตรวจสอบ: ในระบบ AI นักตกแต่งสามารถบังคับใช้การตรวจสอบความปลอดภัยหรือตรวจสอบอินพุตก่อนที่จะส่งข้อมูลไปยังโมเดลหรือโปรเซสเซอร์พื้นฐานเพื่อให้มั่นใจถึงความทนทานและความถูกต้องในการดำเนินงาน
ภาพประกอบรูปแบบ
5. รูปแบบกลยุทธ์
ภาพรวม
รูปแบบกลยุทธ์เป็นรูปแบบการออกแบบพฤติกรรมที่กำหนดตระกูลของกลยุทธ์ที่ใช้แทนกันได้ห่อหุ้มแต่ละอันและช่วยให้พวกเขาได้รับการคัดเลือกแบบไดนามิกที่รันไทม์ รูปแบบนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในระบบ AI ที่มีกลยุทธ์ที่แตกต่างกันเช่นวิธีการอนุมานเทคนิคการประมวลผลข้อมูลหรือแม้แต่กลยุทธ์การจัดการทรัพยากรจำเป็นต้องใช้อย่างยืดหยุ่นตามบริบทหรือข้อกำหนด
ประโยชน์
- การเลือกกลยุทธ์ที่ยืดหยุ่น: รูปแบบกลยุทธ์ช่วยให้การเลือกกลยุทธ์แบบไดนามิกที่รันไทม์นำเสนอความยืดหยุ่นในระบบ AI เพื่อปรับให้เข้ากับงานต่างๆเงื่อนไขข้อมูลหรือปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมเช่นความล่าช้าของเครือข่ายและความพร้อมใช้งานของทรัพยากร
- Code Reusability: โดยการห่อหุ้มกลยุทธ์ในชั้นเรียนแยกต่างหากรูปแบบจะส่งเสริมการใช้ซ้ำในส่วนต่าง ๆ ของระบบลดความซ้ำซ้อนและปรับปรุงการบำรุงรักษาโดยรวม
- การบำรุงรักษาที่ได้รับการปรับปรุง: รูปแบบกลยุทธ์ช่วยให้ Codebase สะอาดและเป็นโมดูลาร์โดยแยกการเลือกและการใช้กลยุทธ์ทำให้ระบบเข้าใจทดสอบและขยายได้ง่ายขึ้น
ใช้เคส
- วิธีการอนุมาน: ในระบบ AI รูปแบบกลยุทธ์สามารถใช้เพื่อสลับระหว่างวิธีการอนุมานที่แตกต่างกันเช่นการอนุมานแบบแบทช์หรือการอนุมานสตรีมขึ้นอยู่กับขนาดของข้อมูลและข้อ จำกัด ของระบบ
- เทคนิคการประมวลผลข้อมูล: รูปแบบอนุญาตให้เลือกเทคนิคการประมวลผลข้อมูลแบบไดนามิกเช่นการทำให้เป็นมาตรฐานการสกัดคุณลักษณะหรือการเพิ่มขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะหรือลักษณะของข้อมูล
- การจัดการทรัพยากร: รูปแบบกลยุทธ์สามารถจัดการทรัพยากรเช่นหน่วยความจำและการจัดสรร CPU โดยการเลือกกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดตามการโหลดระบบปัจจุบันและข้อกำหนดของงาน
ภาพประกอบรูปแบบ
6. รูปแบบอะแดปเตอร์
ภาพรวม
รูปแบบอะแดปเตอร์เป็นรูปแบบการออกแบบโครงสร้างที่ช่วยให้อินเทอร์เฟซที่เข้ากันไม่ได้ทำงานร่วมกัน มันทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างอินเทอร์เฟซที่เข้ากันไม่ได้สองตัวโดยการแปลงอินเทอร์เฟซของคลาสเป็นอินเทอร์เฟซอื่นที่ไคลเอนต์คาดหวัง รูปแบบนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในระบบ AI ที่ส่วนประกอบที่แตกต่างกันห้องสมุดหรือบริการจำเป็นต้องรวมเข้าด้วยกันแม้จะมีอินเทอร์เฟซที่เข้ากันไม่ได้
ประโยชน์
- ความเข้ากันได้ของอินเตอร์เฟส: รูปแบบอะแดปเตอร์ทำให้มั่นใจได้ว่าส่วนประกอบที่มีอินเตอร์เฟสที่เข้ากันไม่ได้สามารถทำงานร่วมกันได้เปิดใช้งานการรวมแบบจำลอง AI ที่แตกต่างกันแหล่งข้อมูลหรือบริการภายนอกเข้ากับระบบแบบครบวงจร
- ความสามารถในการนำกลับมาใช้ใหม่ของส่วนประกอบที่มีอยู่: โดยการปรับส่วนประกอบที่มีอยู่ให้ทำงานกับอินเทอร์เฟซใหม่รูปแบบจะส่งเสริมการใช้รหัสที่มีอยู่ใหม่ลดความจำเป็นในการเขียนใหม่หรือฟังก์ชั่นซ้ำซ้อน
- ความยืดหยุ่นในการออกแบบระบบ: รูปแบบอะแดปเตอร์ให้ความยืดหยุ่นในการออกแบบระบบโดยอนุญาตให้ส่วนประกอบใหม่รวมเข้าด้วยกันโดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนรหัสที่มีอยู่ทำให้ง่ายต่อการขยายและบำรุงรักษาระบบ
ใช้เคส
- การรวมโมเดล: รูปแบบอะแดปเตอร์สามารถใช้ในการรวมโมเดล AI เข้ากับรูปแบบอินพุต/เอาต์พุตที่แตกต่างกันในอินเทอร์เฟซทั่วไปช่วยให้พวกเขาสามารถใช้แทนกันได้ในระบบเดียวกัน
- การรวมแหล่งข้อมูล: เมื่อรวมแหล่งข้อมูลหลายแหล่งเข้ากับ schemas หรือ API ที่แตกต่างกันรูปแบบอะแดปเตอร์สามารถสร้างมาตรฐานรูปแบบข้อมูลทำให้การประมวลผลข้อมูลที่สอดคล้องกันทั่วทั้งระบบ
- การเชื่อมต่อระบบดั้งเดิม: รูปแบบมีประโยชน์สำหรับการรวมระบบมรดกเข้ากับส่วนประกอบ AI ที่ทันสมัยช่วยให้ระบบเก่าและใหม่ทำงานร่วมกันได้โดยไม่ต้องทำการปรับโครงสร้างใหม่อย่างกว้างขวาง
ภาพประกอบรูปแบบ
7. รูปแบบผู้สร้าง
ภาพรวม
รูปแบบการสร้างเป็นรูปแบบการออกแบบที่สร้างขึ้นซึ่งช่วยให้การสร้างวัตถุที่ซับซ้อนทีละขั้นตอน มันแยกการก่อสร้างวัตถุออกจากการเป็นตัวแทนทำให้กระบวนการก่อสร้างเดียวกันเพื่อสร้างการเป็นตัวแทนที่แตกต่างกัน รูปแบบนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในระบบ AI ที่วัตถุเช่นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องท่อข้อมูลหรือการตั้งค่าการกำหนดค่าจำเป็นต้องสร้างขึ้นในลักษณะที่ยืดหยุ่นและควบคุมได้
ประโยชน์
- การสร้างวัตถุที่ควบคุม: รูปแบบตัวสร้างช่วยให้สามารถควบคุมกระบวนการก่อสร้างได้อย่างแม่นยำเพื่อให้มั่นใจว่าวัตถุที่ซับซ้อนเช่นโมเดล AI หรือท่อข้อมูลจะถูกประกอบอย่างถูกต้องกับส่วนประกอบที่จำเป็นทั้งหมดทั้งหมด
- การแยกข้อกังวล: โดยการแยกกระบวนการก่อสร้างออกจากผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายรูปแบบผู้สร้างจะส่งเสริมรหัสที่สะอาดและองค์กรที่ดีขึ้นทำให้ง่ายต่อการจัดการและดูแลระบบที่ซับซ้อน
- ความยืดหยุ่นในการสร้างวัตถุ: รูปแบบให้ความยืดหยุ่นในการสร้างการเป็นตัวแทนหรือการกำหนดค่าที่แตกต่างกันของวัตถุโดยใช้กระบวนการก่อสร้างเดียวกันซึ่งมีค่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบ AI ที่การปรับแต่งและการเปลี่ยนแปลงเป็นเรื่องปกติ
ใช้เคส
- การสร้างรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่อง: รูปแบบตัวสร้างสามารถใช้ในการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องด้วยการกำหนดค่าที่แตกต่างกัน (เช่นเลเยอร์, ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งาน, เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ) ในขณะที่ยังคงกระบวนการก่อสร้างที่ชัดเจนและเป็นระเบียบ
- การตั้งค่าไปป์ไลน์ข้อมูล: ในระบบการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนรูปแบบสามารถช่วยในการสร้างท่อข้อมูลทีละขั้นตอนช่วยให้สามารถเปลี่ยนแปลงการแปลงข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องและกลไกการจัดเก็บ
- การจัดการการกำหนดค่า: รูปแบบตัวสร้างสามารถจัดการการกำหนดค่าสำหรับระบบ AI ทำให้สามารถสร้างการตั้งค่าระบบหรือสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันโดยการประกอบตัวเลือกการกำหนดค่าต่างๆในลักษณะที่ยืดหยุ่น
ภาพประกอบรูปแบบ
8. รูปแบบคำสั่ง
ภาพรวม
รูปแบบคำสั่งเป็นรูปแบบการออกแบบพฤติกรรมที่ห่อหุ้มคำขอเป็นวัตถุดังนั้นจึงช่วยให้การกำหนดพารามิเตอร์ของลูกค้าด้วยคิวคำขอและการดำเนินงาน นอกจากนี้ยังให้ความสามารถในการยกเลิกการดำเนินการ/ทำซ้ำ รูปแบบนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในระบบ AI ที่จำเป็นต้องดำเนินการดำเนินการจัดคิวหรือย้อนกลับแบบไดนามิกเช่นในการจัดตารางงานการดำเนินการฝึกอบรมแบบจำลองหรือระบบอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์
ประโยชน์
- การห่อหุ้มการดำเนินงาน: รูปแบบคำสั่งสรุปการดำเนินงานหรือการร้องขอเป็นวัตถุทำให้ง่ายต่อการจัดการและดำเนินการการกระทำที่ซับซ้อนในระบบ AI เช่นการฝึกอบรมแบบจำลองหรืองานประมวลผลข้อมูล
- ฟังก์ชั่นการเลิกทำ/ทำซ้ำ: รูปแบบสนับสนุนฟังก์ชั่นการเลิกทำและทำซ้ำโดยเนื้อแท้ซึ่งมีค่าในสถานการณ์เช่นการฝึกอบรมแบบจำลองซ้ำหรือการปรับแต่งซึ่งอาจจำเป็นต้องกลับไปสู่สถานะก่อนหน้านี้
- decoupling ของผู้ส่งและตัวรับสัญญาณ: รูปแบบ decouples ผู้ส่งของคำขอจากตัวรับสัญญาณช่วยให้รหัสที่ยืดหยุ่นและบำรุงรักษาได้มากขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบที่จำเป็นต้องดำเนินการคำสั่งในบริบทที่แตกต่างกันหรือบนวัตถุที่แตกต่างกัน
ใช้เคส
- การกำหนดเวลางาน: รูปแบบคำสั่งสามารถใช้ในการกำหนดเวลางานในระบบ AI เช่นการเริ่มต้นการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าการฝึกอบรมแบบจำลองหรือการใช้งานการอนุมานทั้งหมดได้รับการจัดการเป็นคำสั่งที่สามารถเข้าคิวดำเนินการหรือยกเลิก
- การดำเนินการฝึกอบรมแบบจำลอง: ในเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่องรูปแบบสามารถห่อหุ้มขั้นตอนการฝึกอบรมเป็นคำสั่งเปิดใช้งานการดำเนินการปรับเปลี่ยนหรือกลับกระบวนการฝึกอบรมได้ง่าย
- การทำงานอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์: รูปแบบคำสั่งสามารถทำให้เวิร์กโฟลว์ในระบบ AI โดยอัตโนมัติซึ่งแต่ละขั้นตอนของเวิร์กโฟลว์ (เช่นการบริโภคข้อมูลการแปลงการปรับใช้แบบจำลอง) จะถือว่าเป็นคำสั่งเพื่อให้การควบคุมและการเรียงลำดับแบบไดนามิก
ภาพประกอบรูปแบบ
9. รูปแบบพร็อกซี
ภาพรวม
รูปแบบพร็อกซีเป็นรูปแบบการออกแบบโครงสร้างที่ให้ตัวแทนหรือตัวยึดตำแหน่งสำหรับวัตถุอื่นเพื่อควบคุมการเข้าถึง รูปแบบนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในระบบ AI ที่การเข้าถึงวัตถุโดยตรงอาจมีราคาแพง จำกัด หรือต้องการฟังก์ชั่นเพิ่มเติมเช่นการแคชการควบคุมการเข้าถึงหรือการบันทึก รูปแบบพร็อกซีสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงความปลอดภัยโดยการจัดการการโต้ตอบกับโมเดล AI ที่ใช้ทรัพยากรมาก
ประโยชน์
- การเข้าถึงการควบคุม: รูปแบบพร็อกซีช่วยให้สามารถควบคุมการเข้าถึงโมเดล AI พื้นฐานเพื่อให้มั่นใจว่ามีเพียงการโต้ตอบที่ได้รับอนุญาตหรือปรับให้เหมาะสมเท่านั้นซึ่งจะช่วยลดการคำนวณที่ไม่จำเป็นและเพิ่มความปลอดภัย
- การแคชและการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพ: ในระบบ AI รูปแบบพร็อกซีสามารถใช้กลไกการแคชเพื่อจัดเก็บผลลัพธ์ของการดำเนินงานที่มีราคาแพงเช่นการทำนายแบบจำลองซึ่งจะเป็นการปรับปรุงเวลาตอบสนองสำหรับคำขอซ้ำ
- ฟังก์ชั่นที่ได้รับการปรับปรุง: รูปแบบพร็อกซีช่วยให้สามารถใช้งานได้เพิ่มเติมเช่นการบันทึกหรือการตรวจสอบเพื่อให้เป็นชั้นเหนือการดำเนินงานของโมเดลดั้งเดิมโดยไม่ต้องเปลี่ยนรูปแบบพื้นฐานส่งเสริมการเป็นโมดูลาร์และการบำรุงรักษา
ใช้เคส
- การทำนายการแคช: รูปแบบพร็อกซีสามารถใช้ในการทำนายการทำนายจากแบบจำลองภาษาหลีกเลี่ยงการคำนวณซ้ำซ้อนสำหรับอินพุตซ้ำซึ่งมีความสำคัญในระบบ AI ที่ความหน่วงและประสิทธิภาพการคำนวณเป็นข้อกังวลสำคัญ
- การควบคุมการเข้าถึง: พร็อกซีสามารถจัดการการเข้าถึงโมเดล AI เพื่อให้มั่นใจว่ามีการประมวลผลคำขอที่ผ่านการรับรองความถูกต้องเท่านั้นเพิ่มเลเยอร์ของความปลอดภัยในระบบที่มีข้อมูลหรือโมเดลที่มีความละเอียดอ่อน
- การบันทึกและการตรวจสอบ: พร็อกซีสามารถแนะนำการบันทึกและการตรวจสอบสำหรับการโต้ตอบกับโมเดล AI ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบการใช้งานและประสิทธิภาพของระบบทั้งหมดโดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนตรรกะของโมเดลหลัก
ภาพประกอบรูปแบบ
10. รูปแบบคนกลาง
ภาพรวม
รูปแบบสื่อกลางเป็นรูปแบบการออกแบบพฤติกรรมที่กำหนดวัตถุที่สรุปว่าชุดของวัตถุมีปฏิสัมพันธ์กันอย่างไร แทนที่จะเป็นวัตถุที่อ้างถึงซึ่งกันและกันโดยตรงพวกเขาอ้างถึงผู้ไกล่เกลี่ยซึ่งจัดการการสื่อสารระหว่างพวกเขา รูปแบบนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในระบบ AI ที่ส่วนประกอบหรือบริการหลายอย่างจำเป็นต้องมีปฏิสัมพันธ์ในลักษณะที่ประสานงานโดยไม่ต้องมีเพศสัมพันธ์อย่างแน่นหนา
ประโยชน์
- การสื่อสารแบบแยกส่วน: รูปแบบสื่อกลางช่วยลดการพึ่งพาระหว่างส่วนประกอบที่มีปฏิสัมพันธ์โดยการรวมศูนย์การสื่อสารของพวกเขาทำให้ระบบเป็นโมดูลมากขึ้นและง่ายต่อการบำรุงรักษา
- การโต้ตอบของวัตถุที่ง่ายขึ้น: โดยการใช้สื่อกลางรูปแบบจะทำให้การโต้ตอบระหว่างวัตถุหลายชิ้นง่ายขึ้นลดความซับซ้อนของระบบและทำให้ง่ายต่อการขยายหรือแก้ไขส่วนประกอบแต่ละตัว
- การบำรุงรักษาที่ได้รับการปรับปรุง: การควบคุมการโต้ตอบจากส่วนกลางในรูปแบบคนกลางทำให้ระบบง่ายต่อการดีบักทดสอบและบำรุงรักษาโดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบ AI ที่ซับซ้อนซึ่งส่วนประกอบจำนวนมากจำเป็นต้องทำงานร่วมกันอย่างราบรื่น
ใช้เคส
- การจัดทำท่อ AI: ในระบบ AI รูปแบบสื่อกลางสามารถใช้ในการปรับแต่งขั้นตอนต่าง ๆ ของการเรียนรู้ของเครื่องจักรไปป์ไลน์เช่นการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าการฝึกอบรมแบบจำลองและการประเมินผลเพื่อให้แน่ใจว่าแต่ละขั้นตอนมีปฏิสัมพันธ์กับผู้อื่นอย่างถูกต้อง
- การประสานงานส่วนประกอบแบบกระจาย: สำหรับระบบ AI แบบกระจายรูปแบบสื่อกลางสามารถจัดการการสื่อสารระหว่างบริการที่แตกต่างกันเช่นการบริโภคข้อมูลการประมวลผลและการจัดเก็บเพื่อให้แน่ใจว่าแต่ละฟังก์ชั่นบริการแต่ละอย่างสอดคล้องกันภายในระบบ
- การจัดการการโต้ตอบของผู้ใช้: รูปแบบสามารถนำไปใช้ในการจัดการการโต้ตอบของผู้ใช้ในแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งผู้ไกล่เกลี่ยประสานงานระหว่างส่วนประกอบ UI ที่แตกต่างกันบริการแบ็กเอนด์และโมเดล AI เพื่อมอบประสบการณ์การใช้งานที่ไร้รอยต่อ
กดกับโมเดลดึง
รุ่นผลักดัน
ในรูปแบบการผลักดันผู้ไกล่เกลี่ยจะส่งการอัปเดตหรือข้อความไปยังส่วนประกอบที่จัดการทันทีที่ผู้ไกล่เกลี่ยได้รับหรือสร้างข้อมูลใหม่ ส่วนประกอบไม่ขอข้อมูล แต่พวกเขาจะได้รับมันโดยอัตโนมัติจากผู้ไกล่เกลี่ย ข้อมูลหรือข้อความถูกผลักจากผู้ไกล่เกลี่ยไปยังส่วนประกอบอย่างแข็งขันโดยไม่มีส่วนประกอบขออย่างชัดเจน
เมื่อใดควรใช้:
- ระบบเรียลไทม์: ใช้รูปแบบการผลักดันในระบบที่การอัปเดตแบบเรียลไทม์มีความสำคัญเช่นในฟีดข้อมูลสดการตรวจสอบแบบเรียลไทม์หรือสถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ที่ผู้ไกล่เกลี่ยต้องการผลักดันการอัปเดตไปยังส่วนประกอบทันทีที่มีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้น
- ข้อกำหนดด้านความหน่วงต่ำ: แบบจำลองการผลักดันนั้นเหมาะเมื่อต้องการเวลาแฝงต่ำเนื่องจากไม่จำเป็นต้องใช้ส่วนประกอบเพื่อขอข้อมูลลดเวลาตอบสนอง
- การอัปเดตที่มีปริมาณมาก: ในสถานการณ์ที่ส่วนประกอบจำเป็นต้องตอบสนองต่อการอัปเดตในปริมาณมากเช่นในแพลตฟอร์มการซื้อขายหุ้นหรือเครือข่ายเซ็นเซอร์
ดึงโมเดล
ในรูปแบบการดึงส่วนประกอบขอข้อมูลจากผู้ไกล่เกลี่ยเมื่อพวกเขาต้องการ ผู้ไกล่เกลี่ยไม่ได้ส่งการอัปเดตอย่างแข็งขัน แต่จะรอให้ส่วนประกอบขอข้อมูล ส่วนประกอบขอข้อมูลหรือข้อมูลจากผู้ไกล่เกลี่ยอย่างชัดเจนและผู้ไกล่เกลี่ยให้ข้อมูลเฉพาะเมื่อถูกถาม
เมื่อใดควรใช้:
- การดึงข้อมูลตามความต้องการ: โมเดลการดึงนั้นเหมาะสมเมื่อส่วนประกอบต้องการข้อมูลเป็นครั้งคราวหรือเมื่อมีความสำคัญอย่างยิ่งที่จะลดการรับส่งข้อมูลที่ไม่จำเป็นเช่นในระบบการประมวลผลแบบแบตช์หรือแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่ข้อมูลถูกเรียกใช้ตามความต้องการ
- การเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร: ใช้โมเดลการดึงเมื่อจำเป็นต้องได้รับการอนุรักษ์ทรัพยากรระบบเนื่องจากจะช่วยลดภาระของผู้ไกล่เกลี่ยและเครือข่ายโดยหลีกเลี่ยงการผลักดันข้อมูลอย่างต่อเนื่อง
- การประมวลผลแบบอะซิงโครนัส: ในระบบที่ส่วนประกอบประมวลผลข้อมูลแบบอะซิงโครนัสโมเดลการดึงช่วยให้พวกเขาสามารถดึงข้อมูลด้วยความเร็วของตนเองซึ่งมีประโยชน์ในสถานการณ์เช่นการประมวลผลข้อมูลพื้นหลังหรือการซิงโครไนซ์ข้อมูลเป็นระยะ
ภาพประกอบรูปแบบ
ดึงโมเดล
รุ่นผลักดัน
11. รูปแบบของรัฐ
ภาพรวม
รูปแบบของรัฐเป็นรูปแบบการออกแบบพฤติกรรมที่ช่วยให้วัตถุสามารถเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของมันได้เมื่อสถานะภายในเปลี่ยนแปลง รูปแบบนี้มีความเกี่ยวข้องโดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบ AI ที่สถานะหรือเฟสที่แตกต่างกันของแบบจำลองชุดข้อมูลหรือไปป์ไลน์ AI อาจต้องใช้พฤติกรรมหรือขั้นตอนการประมวลผลที่แตกต่างกัน ด้วยการห่อหุ้มพฤติกรรมตามสถานะในชั้นเรียนที่แยกต่างหากรูปแบบสถานะทำให้ง่ายต่อการจัดการตรรกะที่ซับซ้อนและขึ้นอยู่กับสถานะโดยไม่ทำให้ส่วนประกอบหลักของระบบ AI
ประโยชน์
- ปรับปรุงความสามารถในการบำรุงรักษา: รูปแบบของรัฐช่วยจัดการพฤติกรรมเฉพาะของรัฐโดยการห่อหุ้มในชั้นเรียนที่แตกต่างกัน สิ่งนี้จะช่วยปรับปรุงความสามารถในการอ่านรหัสและการบำรุงรักษาทำให้ง่ายต่อการอัปเดตหรือขยายตรรกะที่ขึ้นกับสถานะเป็นแบบจำลอง AI หรือท่อส่งผ่าน
- การเปลี่ยนแปลงของรัฐที่ชัดเจน: โดยการกำหนดสถานะและการเปลี่ยนแปลงอย่างชัดเจนรูปแบบจะนำความชัดเจนมาสู่เวิร์กโฟลว์ AI เช่นการฝึกอบรมแบบจำลองการประเมินผลและขั้นตอนการปรับใช้หรือการจัดการขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลที่แตกต่างกัน
- ความยืดหยุ่นและความสามารถในการขยาย: รูปแบบช่วยให้สามารถปรับเปลี่ยนได้ง่ายหรือเพิ่มสถานะใหม่และพฤติกรรมที่สอดคล้องกันโดยไม่ส่งผลกระทบต่อส่วนอื่น ๆ ของระบบ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งใน AI ที่แบบจำลองอาจเปลี่ยนแปลงผ่านขั้นตอนต่าง ๆ เช่นการฝึกอบรมการตรวจสอบหรือการอนุมานแต่ละครั้งต้องมีการกระทำที่แตกต่างกัน
ใช้เคส
- การจัดการวงจรชีวิตแบบจำลอง: รูปแบบของรัฐสามารถนำไปใช้ในการจัดการขั้นตอนที่แตกต่างกันของวงจรชีวิตการเรียนรู้ของเครื่องจักรเช่นการฝึกอบรมการตรวจสอบและการปรับใช้ แต่ละขั้นตอนอาจมีการกระทำที่เฉพาะเจาะจง (เช่นการบันทึกการบันทึกแบบจำลองการปรับพารามิเตอร์) ที่ถูกห่อหุ้มภายในคลาสสถานะช่วยให้การเปลี่ยนและการดัดแปลงอย่างราบรื่น
- ขั้นตอนการส่งข้อมูล: ในท่อข้อมูล AI รูปแบบสามารถจัดการขั้นตอนที่แตกต่างกันเช่นการโหลดข้อมูลการประมวลผลล่วงหน้าการเพิ่มและการสกัดคุณลักษณะ แต่ละขั้นตอนสามารถถือว่าเป็นสถานะที่แตกต่างด้วยตรรกะการประมวลผลของตัวเองทำให้สามารถออกแบบท่อส่งที่สะอาดและเป็นโมดูลาร์
- ระบบการเรียนรู้แบบปรับตัว: รูปแบบมีค่าในระบบการเรียนรู้แบบปรับตัวซึ่งแบบจำลองอาจเปลี่ยนกลยุทธ์การเรียนรู้ตามสถานะของสภาพแวดล้อมหรือข้อมูล รัฐที่แตกต่างกันสามารถเป็นตัวแทนของโหมดการเรียนรู้ที่แตกต่างกันเช่นการสำรวจการเอารัดเอาเปรียบหรือการปรับแต่งแต่ละรายการมีอัลกอริทึมหรือพารามิเตอร์เฉพาะ
ภาพประกอบรูปแบบ
12. รูปแบบห่วงโซ่ความรับผิดชอบ (COR)
ภาพรวม
รูปแบบของห่วงโซ่ความรับผิดชอบเป็นรูปแบบการออกแบบพฤติกรรมที่อนุญาตให้มีการร้องขอไปตามห่วงโซ่ของตัวจัดการซึ่งผู้ดูแลแต่ละคนสามารถประมวลผลคำขอหรือส่งผ่านไปยังตัวจัดการถัดไปในห่วงโซ่ รูปแบบนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในระบบ AI ที่จำเป็นต้องดำเนินการตามขั้นตอนการประมวลผลการตรวจสอบหรือการดำเนินการหลายอย่างในรูปแบบชุดข้อมูลหรือคำขอด้วยความสามารถในการปรับแต่งลำดับการจัดการแบบไดนามิก
ประโยชน์
- ขั้นตอนการประมวลผลแบบแยกส่วน: ห่วงโซ่ของรูปแบบความรับผิดชอบจะแยกขั้นตอนหรือการดำเนินการในท่อ AI ทำให้ผู้ดูแลแต่ละคนมุ่งเน้นไปที่งานเฉพาะ การแยกนี้ทำให้ท่อส่งข้อมูลมากขึ้นและจัดการได้ง่ายขึ้นด้วยความสามารถในการเพิ่มลบหรือจัดเรียงตัวจัดการใหม่โดยไม่ส่งผลกระทบต่อการไหลโดยรวม
- การประมวลผลที่ยืดหยุ่น: รูปแบบช่วยให้การปรับลำดับการประมวลผลแบบไดนามิก ในระบบ AI ความยืดหยุ่นนี้มีความสำคัญเมื่อใช้ชุดของการแปลงการตรวจสอบหรือการประเมินผลซึ่งการสั่งซื้อหรือการรวมขั้นตอนอาจเปลี่ยนแปลงตามบริบทหรือข้อกำหนด
- ความสามารถในการนำกลับมาใช้ใหม่ได้: โดยการห่อหุ้มตรรกะการประมวลผลภายในตัวจัดการแต่ละตัวรูปแบบจะส่งเสริมการใช้ซ้ำในเวิร์กโฟลว์ AI ที่แตกต่างกัน ตัวจัดการแต่ละตัวสามารถพัฒนาและทดสอบได้อย่างอิสระทำให้ง่ายต่อการนำกลับมาใช้ใหม่ในส่วนต่าง ๆ ของระบบหรือในโครงการที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง
ใช้เคส
- Data Preprocessing Pipelines: รูปแบบของห่วงโซ่ความรับผิดชอบสามารถใช้ในการใช้ท่อประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าซึ่งตัวจัดการแต่ละตัวทำการแปลงเฉพาะเช่นการทำให้เป็นมาตรฐานการกำจัดค่าผิดปกติหรือการเข้ารหัสคุณลักษณะ ตัวจัดการสามารถเพิ่มหรือลบได้ตามลักษณะของข้อมูลหรือข้อกำหนดของโมเดล
- การตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองและการทดสอบ: ใน AI รูปแบบนี้มีประสิทธิภาพสำหรับการใช้ชุดของการตรวจสอบการตรวจสอบความถูกต้องหรือการทดสอบในแบบจำลองก่อนที่จะมีการปรับใช้ ตัวจัดการแต่ละตัวอาจทำการตรวจสอบเช่นการตรวจสอบข้ามการเปรียบเทียบประสิทธิภาพหรือการทดสอบความทนทานเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลตรงตามเกณฑ์ที่จำเป็นทั้งหมด
- การร้องขอการจัดการในระบบ AI: รูปแบบเหมาะสำหรับระบบ AI ที่ต้องการจัดการคำขอที่เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนเช่นการประมวลผลคำขออนุมาน ตัวจัดการแต่ละตัวในห่วงโซ่สามารถทำงานได้เช่นการตรวจสอบความถูกต้องของอินพุตการอนุมานแบบจำลองผลลัพธ์หลังการประมวลผลและการบันทึกด้วยความยืดหยุ่นในการปรับเปลี่ยนลำดับตามต้องการ
ภาพประกอบรูปแบบ
13. รูปแบบของผู้เยี่ยมชม
ภาพรวม
รูปแบบของผู้เยี่ยมชมเป็นรูปแบบการออกแบบพฤติกรรมที่ช่วยให้คุณเพิ่มการดำเนินการเพิ่มเติมกับวัตถุโดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนโครงสร้าง มันประสบความสำเร็จโดยการแยกอัลกอริทึมออกจากวัตถุที่ทำงาน ในระบบ AI รูปแบบนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อการดำเนินการที่แตกต่างกันเช่นคำอธิบายแบบจำลองการประเมินหรือการแปลงต้องใช้กับแบบจำลองหรือชุดข้อมูลโดยไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างหลักของพวกเขา
ประโยชน์
- การแยกข้อกังวล: รูปแบบของผู้เข้าชมแยกการดำเนินงานเช่นคำอธิบายหรือวิธีการประเมินผลจากแบบจำลองที่พวกเขาทำงาน การแยกนี้ทำให้ระบบเป็นแบบแยกส่วนมากขึ้นทำให้ผู้ปฏิบัติงาน AI สามารถเพิ่มการดำเนินการวิเคราะห์ใหม่โดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนโครงสร้างโมเดลพื้นฐาน
- Extensibility: รูปแบบทำให้ง่ายต่อการแนะนำการดำเนินงานใหม่เช่นเทคนิคการอธิบายที่แตกต่างกันหรือตัวชี้วัดการประเมินผลไปยังโมเดลที่มีอยู่โดยไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนคลาสโมเดลด้วยตนเอง สิ่งนี้มีค่าเป็นพิเศษใน AI ซึ่งความต้องการใช้เทคนิคที่หลากหลายกับโมเดลเกิดขึ้นบ่อยครั้ง
- ตรรกะส่วนกลาง: โดยการรวมกลุ่มตรรกะของการดำเนินงานในชั้นเรียนของผู้เยี่ยมชมรูปแบบของผู้เข้าชมจะทำให้รหัสภายในโมเดล AI ง่ายขึ้นและทำให้ง่ายต่อการจัดการขยายและแก้ไขปัญหาเวิร์กโฟลว์ AI ที่ซับซ้อน
ใช้เคส
- เทคนิคการอธิบายแบบจำลอง: รูปแบบของผู้เข้าชมสามารถใช้ในการใช้เทคนิคการอธิบายที่แตกต่างกันเช่น SHAP (คำอธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับ shapley) หรือมะนาว
- การประเมินแบบจำลอง: มันสามารถอำนวยความสะดวกในการใช้ตัวชี้วัดการประเมินผลหรืออัลกอริทึมต่างๆกับแบบจำลองเช่นการตรวจสอบข้ามการวิเคราะห์เมทริกซ์ความสับสนหรือการให้คะแนนประสิทธิภาพในขณะที่รักษารหัสโมเดลทำความสะอาดและมุ่งเน้นไปที่งานการทำนาย
- การแปลงข้อมูล: ในท่อ AI รูปแบบสามารถใช้ในการใช้การแปลงข้อมูลที่แตกต่างกันหรือขั้นตอนทางวิศวกรรมคุณลักษณะกับชุดข้อมูลทำให้สามารถใช้ตรรกะการประมวลผลที่ยืดหยุ่นและนำกลับมาใช้ใหม่ได้
ภาพประกอบรูปแบบ
