AI的Python設計模式
一個存儲庫展示了Python設計模式，專門適用於構建強大而有效的AI工作流程。該系列是利用AI開發中的設計模式的實用指南，提供了清晰，有據可查的示例，以幫助您構建可擴展和可維護的系統。
概述
設計模式是通用軟件設計問題的可重複使用解決方案。在AI開發中，它們對於構建代碼，促進可重複性和簡化複雜系統的管理是無價的。通過應用正確的設計模式，您可以增強AI工作流的靈活性，可伸縮性和可維護性。
為什麼在AI中使用設計模式？
- 可伸縮性：設計模式有助於管理擴展AI系統的複雜性，確保您的代碼可以處理增加的負載和其他功能而不會變得笨拙。
- 可重用性：通過遵循既定模式，您可以創建易於在AI項目甚至完全跨不同項目之間重複使用的組件。
- 可維護性：設計模式鼓勵創建清晰，模塊化的代碼，從而更容易理解，修改和擴展您的AI系統。
- 效率：某些模式是專門設計用於優化資源使用情況的，這在計算能力和內存通常是限制因素的AI系統中至關重要。
運行示例
要運行此存儲庫中提供的示例，請按照以下步驟：
$ 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
AI的關鍵設計模式
1。單例圖案
概述
單例模式可確保類只有一個實例，並提供了對該實例的全局訪問點。這在AI系統中特別有用，其中需要資源或管理器的單個實例來協調整個系統的操作，例如管理共享模型，配置設置或訪問計算資源。
好處
- 對共享資源的受控訪問：在AI系統中，Singleton可用於管理對共享資源（如預訓練模型）的訪問，確保行為一致並避免多次加載模型的開銷。
- 有效的資源管理：通過限制實例，Singleton模式有助於有效地管理計算資源，這在GPU內存和CPU週期是寶貴的AI環境中至關重要。
- 全局訪問： Singleton為關鍵AI組件（例如模型推理引擎或數據管道管理器）提供了一個全局訪問點，以確保可以在應用程序的各個模塊中輕鬆使用它們。
用例
- 模型管理：單身人士可以管理AI模型的生命週期，以確保僅將模型的一個實例加載到內存中，從而減少了與加載和卸載大型模型相關的開銷。
- 推理引擎：單身推理引擎可以作為處理預測的中心點，確保一致性並降低加載同一模型的多個實例的風險。
- 配置管理： AI系統通常需要在不同組件上進行一致的配置，並且單例可以確保對這些設置進行集中管理並在全球範圍內訪問。
- 資源池： Singleton可以管理諸如GPU群集之類的資源池，確保資源在沒有過度提供或利用不足的風險的情況下最佳地使用。
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2。工廠模式
概述
工廠模式是一種創建設計模式，它為在超級類中創建對象提供了一個接口，但允許子類更改將創建的對象的類型。此模式在對象創建複雜或需要廣泛設置的AI系統中特別有用，例如配置不同類型的模型或處理管道。
好處
- 解耦對象創建：工廠模式將對象創建過程與使用對象的代碼分離，從而在模型或組件可能經常更改的AI系統中導致更清潔，更可維護的代碼。
- 增強的靈活性：通過集中創建邏輯，工廠模式可以輕鬆地交換或升級AI模型，數據處理器或其他組件，而無需修改現有代碼庫。
- 可重用性：該模式通過提供創建對象的標準方法來鼓勵可重複使用，該對象可以在AI系統的不同部分重複使用，從而減少冗餘和潛在錯誤。
用例
- 模型實例化：工廠可根據輸入參數實例化不同類型的AI模型，從而可以靈活地部署針對特定任務的模型。
- 數據管道創建：工廠模式可以管理不同數據處理管道的創建，以確保根據輸入數據的類型應用正確的處理器系列。
- 算法選擇：在有多種算法可用的情況下，工廠可以根據上下文選擇和實例化最合適的算法，例如在不同的優化技術或學習模型之間選擇。
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3。觀察者模式
概述
觀察者模式是一種行為設計模式，它允許對象（稱為主題）維護其受撫養人的列表，稱為觀察者，並自動將任何狀態變化通知它們，通常是通過調用其一種方法之一。在AI系統中，此模式特別有用，在該系統中，需要更新或了解狀態的變化，例如模型更新，數據更改或系統狀態。
好處
- 解耦通信：觀察者模式促進了主題和觀察者之間的鬆散耦合，從而使AI組件能夠相互作用而不會緊密地集成，從而使系統更加模塊化和更易於維護。
- 實時更新：此模式對於實時更新至關重要的方案是理想的選擇，例如在AI監視系統中，在該系統中，輸入數據或模型性能的變化需要立即在系統的各個部分中立即傳播。
- 可伸縮性：觀察者模式允許添加新的觀察者而不修改主題，從而增強了可能需要動態監視或與各種組件進行監視或交互的AI系統的可擴展性。
用例
- 模型監視：觀察者模式可用於監視AI模型性能，其中通知不同的監視工具（觀察者）模型指標的變化，觸發警報或調整。
- 狀態同步：在分佈式AI系統中，觀察者模式有助於在不同的節點或組件上同步狀態，從而確保沒有直接通信之間的一致性。
- 事件處理：該模式在事件驅動的體系結構中有效，其中AI系統的各個組件需要響應特定事件，例如數據攝入或模型推理完成。
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4。裝飾器圖案
概述
裝飾器模式是一種結構設計模式，可以靜態或動態地添加行為，而不會影響同一類中其他對象的行為。這種模式在AI系統中特別有用，在此系統中，需要靈活地應用對特定組件（例如模型或數據處理器）的增強或修改，而無需更改原始對象的結構。
好處
- 靈活的增強功能：裝飾器模式可以使對象的動態添加責任，從而使AI系統中的靈活增強功能，例如在特定模型或管道中添加預處理步驟或記錄功能。
- 單一責任原則：通過遵守單個責任原則，該模式允許每個組件處理特定的問題，從而使AI系統易於理解，測試和維護。
- 可重複性和可擴展性：可以在不同對像或組件上重複使用裝飾器，從而提供了一種模塊化的方式來擴展AI模型或處理器的功能而無需重複代碼。
用例
- 模型預處理：裝飾器模式可用於將預處理步驟添加到模型中，例如縮放，標準化或數據增強，而無需修改核心模型類。
- 日誌記錄和監視：裝飾人員可以將記錄和監視功能引入AI組件，從而詳細跟踪模型預測，數據處理步驟或系統性能指標。
- 安全性和驗證：在AI系統中，裝飾器可以在將數據傳遞給基礎模型或處理器之前執行安全檢查或驗證輸入，從而確保操作中的穩健性和正確性。
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5。策略模式
概述
策略模式是一種行為設計模式，它定義了一個可互換策略的家族，封裝了每個策略，並允許在運行時動態選擇它們。這種模式在AI系統中特別有用，在AI系統中，需要根據上下文或要求靈活地應用不同的推理方法，數據處理技術，甚至資源管理策略。
好處
- 靈活的策略選擇：策略模式可以在運行時進行動態選擇策略，從而在AI系統中提供靈活性，以適應各種任務，數據條件或環境因素，例如網絡延遲和資源可用性。
- 代碼可重複性：通過將策略封裝成單獨的類，該模式可以促進系統不同部分的可重複使用性，從而降低冗餘並提高整體可維護性。
- 增強的可維護性：策略模式通過將策略的選擇和實施分開，使系統更易於理解，測試和擴展，從而使代碼庫保持清潔和模塊化。
用例
- 推理方法：在AI系統中，策略模式可用於根據數據大小和系統約束在不同的推理方法（例如批處理推理或流推理）之間切換。
- 數據處理技術：該模式允許基於特定要求或數據特徵的數據處理技術的動態選擇，例如標準化，特徵提取或增強。
- 資源管理：策略模式可以通過基於當前系統負載和任務要求選擇最有效的策略來管理內存和CPU分配等資源。
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6。適配器圖案
概述
適配器模式是一種結構設計模式，可允許不兼容的接口一起工作。通過將類的接口轉換為客戶端期望的另一個接口，它充當兩個不兼容接口之間的橋樑。這種模式在AI系統中特別有用，儘管不兼容接口，但仍需要集成不同組件，庫或服務。
好處
- 接口兼容性：適配器模式可確保具有不兼容接口的組件可以一起工作，從而使不同的AI模型，數據源或外部服務無縫集成到統一系統中。
- 現有組件的可重複使用性：通過調整現有組件來處理新接口，該模式可以促進現有代碼的重複使用，從而減少了重寫或重複功能的需求。
- 系統設計中的靈活性：適配器模式通過允許在不修改現有代碼的情況下集成新組件，從而為系統設計提供了靈活性，從而更容易擴展和維護系統。
用例
- 模型集成：適配器模式可用於將具有不同輸入/輸出格式的AI模型集成到公共接口中，從而使它們可以在同一系統中互換使用。
- 數據源集成：將多個數據源與不同的模式或API集成時，適配器模式可以標準化數據格式，從而使整個系統中的數據處理能夠一致。
- 傳統系統接口：該模式對於將舊系統與現代AI組件集成在一起很有用，使舊系統可以在不進行大量重構的情況下一起工作。
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7。建築商模式
概述
構建器模式是一種創建設計模式，可以逐步構建複雜對象。它將對象的構造與其表示形式分開，從而使相同的構造過程可以創建不同的表示形式。這種模式在AI系統中特別有用，在該系統中，需要靈活和控制的方式構建機器學習模型，數據管道或配置設置之類的對象。
好處
- 受控的對象構建：構建器模式允許對構造過程進行精確的控制，從而確保將AI模型或數據管道等複雜的對象與所有必需的組件正確組裝在一起。
- 關注點的分離：通過將施工過程與最終產品分開，建築商模式可以促進清潔器代碼和更好的組織，從而更容易管理和維護複雜的系統。
- 對象創建中的靈活性：模式提供了使用相同的施工過程創建對象的不同表示或配置的靈活性，這在自定義和變化很常見的AI系統中特別有價值。
用例
- 機器學習模型構建：建築商模式可用於建立具有不同配置（例如，層，激活功能，優化技術）的機器學習模型，同時保持清晰且有條理的施工過程。
- 數據管道設置：在復雜的數據處理系統中，該模式可以逐步構建數據管道，從而允許數據轉換，驗證和存儲機制的變化。
- 配置管理：構建器模式可以管理AI系統的配置，通過以靈活的方式組裝各種配置選項來創建不同的系統設置或環境。
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8。命令模式
概述
命令模式是一種行為設計模式，該模式將請求封裝為對象，從而允許以隊列，請求和操作為參數化。它還提供了撤銷/重做操作的能力。這種模式在AI系統中特別有用，在AI系統中，需要動態執行，排隊或逆轉操作，例如在任務調度，模型培訓操作或工作流動自動化中。
好處
- 操作的封裝：命令模式將操作或請求封裝為對象，使在AI系統（例如模型培訓或數據處理任務）中管理和執行複雜的操作變得更加容易。
- 撤消/重做功能：該模式固有地支持撤消和重做功能，這在迭代模型培訓或調整等場景中很有價值，在這種情況下可能需要恢復到以前的狀態。
- 發件人和接收器的解耦：模式將請求的發件人從其接收器中解散，從而允許更靈活，可維護的代碼，尤其是在需要在不同上下文或不同對像上執行命令的系統。
用例
- 任務計劃：命令模式可用於在AI系統中安排任務，例如啟動數據預處理，觸發模型培訓或運行推理作業，所有這些都被視為可以排隊，執行或取消的命令。
- 模型培訓操作：在機器學習工作流程中，該模式可以將培訓步驟封裝為命令，從而實現訓練過程的輕鬆執行，修改或逆轉。
- 工作流程自動化：命令模式可以在AI系統中自動化工作流，其中工作流程的每個步驟（例如，數據攝入，轉換，模型部署）被視為命令，允許動態控制和測序。
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9。代理模式
概述
代理模式是一種結構性設計模式，為另一個對象提供了控制訪問它的替代或占位符。這種模式在AI系統中特別有用，在AI系統中，直接訪問對象可能是昂貴，有限或需要其他功能（例如緩存，訪問控製或日誌記錄）。代理模式可以通過管理與資源密集型AI模型的交互來幫助優化性能並提高安全性。
好處
- 受控訪問：代理模式允許對基礎AI模型的控制訪問，以確保僅發生授權或優化的交互作用，從而減少不必要的計算並增強安全性。
- 緩存和性能優化：在AI系統中，代理模式可以實現緩存機制來存儲昂貴操作的結果，例如模型預測，從而改善了重複請求的響應時間。
- 增強功能：代理模式可以將其他功能（例如記錄或監視）進行分層，而無需更改基礎模型，從而促進模塊化和可維護性。
用例
- 預測緩存：代理模式可用於從語言模型中緩存預測，避免重複輸入的冗餘計算，這在延遲和計算效率是關鍵問題的AI系統中至關重要。
- 訪問控制：代理可以管理對AI模型的訪問，以確保僅處理認證的請求，從而在涉及敏感數據或模型的系統中添加了一層安全性。
- 日誌記錄和監視：代理可以引入與AI模型交互的記錄和監視，從而提供了對使用模式和系統性能的見解，而無需修改核心模型邏輯。
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10。中介圖案
概述
調解器模式是一種行為設計模式，該模式定義了一個對象，該對象封裝了一組對象相互作用的方式。它們不是直接互相引用的對象，而是指調解器，該調解員處理它們之間的通信。這種模式在AI系統中特別有用，在AI系統中，多個組件或服務需要以協調方式進行交互而無需緊密耦合。
好處
- 解耦通信：調解器模式通過集中交流來減少相互作用組件之間的依賴關係，從而使系統更易於模塊化和更易於維護。
- 簡化的對象交互：通過使用調解器，該模式簡化了多個對象之間的交互，從而降低了系統的複雜性並更容易擴展或修改單個組件。
- 增強的可維護性：對中介模式中相互作用的集中控制使系統更易於調試，測試和維護，尤其是在許多組件需要無縫合作的複雜AI系統中。
用例
- 編排AI管道：在AI系統中，調解器模式可用於協調機器學習管道的各個階段，例如數據預處理，模型培訓和評估，以確保每個階段與其他階段正確交互。
- 協調分佈式組件：對於分佈式AI系統，調解器模式可以管理不同服務（例如數據攝入，處理和存儲）之間的通信，從而確保每個服務在系統中均勻地發揮作用。
- 管理用戶交互：該模式可以應用於在AI驅動的應用程序中管理用戶交互，其中調解員在不同的UI組件，後端服務和AI模型之間坐標以提供無縫的用戶體驗。
推與拉模型
推動模型
在推送模型中，調解員在調解員接收或生成新信息後立即將更新或消息發送給其管理的組件。組件不請求數據；相反，他們會自動從調解員那裡收到它。數據或消息將從中介器中積極推動到組件，而沒有明確要求的組件。
何時使用：
- 實時系統：在實時更新至關重要的系統中使用推送模型，例如在實時數據供稿，實時監視或事件驅動的體系結構中，調解員需要在發生變化後立即將更新推向組件。
- 低延遲要求：當需要低延遲時，推動模型是理想的選擇，因為它消除了組件要求數據並減少響應時間的需求。
- 大量更新：在組件需要立即對大量更新（例如在庫存交易平台或傳感器網絡中）做出反應的方案，推動模型可確保及時提供信息。
拉模型
在拉動模型中，組件在需要時請求信息。調解員不會積極發送更新；相反，它等待組件請求數據。該組件明確地從調解人那裡請求數據或信息，並且調解員僅在詢問時才能提供數據。
何時使用：
- 按需數據檢索：當組件僅偶爾需要數據或減少不必要的數據流量至關重要時，例如在批處理處理系統或分析平台中，PURT模型是合適的。
- 資源優化：在需要保存系統資源時，請使用拉動模型，因為它通過避免連續數據推動來減少調解人和網絡上的負載。
- 異步處理：在組件異步處理數據的系統中，拉動模型允許它們以自己的節奏獲取數據，這在背景數據處理或定期數據同步等方案中很有用。
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拉模型
推動模型
11。狀態模式
概述
狀態模式是一種行為設計模式，允許對像在內部狀態發生變化時改變其行為。這種模式在AI系統中尤其重要，在AI系統中，模型，數據集或AI管道的不同狀態或階段可能需要不同的行為或處理步驟。通過將基於狀態的行為封裝在單獨的狀態類中，狀態模式使管理複雜的，與狀態有關的邏輯更容易，而無需使AI系統的核心組件混亂。
好處
- 提高的可維護性：狀態模式通過將其封裝在不同的類別中來幫助管理特定的行為。這可以提高代碼的可讀性和可維護性，從而更容易隨著AI模型或管道的發展更新或擴展狀態依賴性邏輯。
- 清晰的狀態轉換：通過明確定義狀態及其過渡，該模式為AI工作流程帶來了清晰度，例如模型培訓，評估和部署階段，或處理不同數據預處理步驟。
- 靈活性和可擴展性：該模式允許輕鬆修改或添加新狀態和相應的行為，而不會影響系統的其他部分。這在AI中特別有用，在AI中，模型可以通過各個階段過渡，例如培訓，驗證或推斷，每個階段需要不同的動作。
用例
- 模型生命週期管理：可以應用狀態模式來管理機器學習模型的生命週期的不同階段，例如培訓，驗證和部署。每個階段都可能具有特定的操作（例如記錄，模型保存，參數調整），這些操作封裝在狀態類中，從而允許無縫過渡和修改。
- 數據管道階段：在AI數據管道中，模式可以管理不同階段，例如數據加載，預處理，增強和特徵提取。每個階段都可以用自己的處理邏輯將其視為獨特的狀態，從而實現了乾淨和模塊化的管道設計。
- 自適應學習系統：該模式在自適應學習系統中很有價值，該系統可能會根據環境狀況或數據來改變其學習策略。不同的狀態可以代表不同的學習模式，例如探索，開發或微調，每種都具有特定的算法或參數。
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12。責任鏈（COR）模式
概述
責任鏈模式是一種行為設計模式，允許沿一系列處理程序傳遞請求，每個處理程序都可以處理請求或將其傳遞給鏈中的下一個處理程序。此模式在AI系統中特別有用，在AI系統中，需要在模型，數據集或請求上執行多個處理步驟，驗證或操作，並能夠動態自定義處理序列。
好處
- 解耦處理步驟：責任鏈模式將AI管道中的步驟或操作解開，使每個處理程序都可以專注於特定任務。這種分離使管道更加模塊化，更易於管理，並且能夠添加，刪除或重新排列處理程序而不會影響整體流程。
- 靈活處理：模式允許動態調整處理序列。在AI系統中，在應用一系列轉換，驗證或評估時，這種靈活性至關重要，在這種轉換，驗證或評估中，步驟的順序或包含在上下文或要求中可能會更改。
- 增強的可重複性：通過將處理邏輯封裝在各個處理程序內，該模式可促進不同AI工作流程的可重複使用性。每個處理程序都可以獨立開發和測試，從而可以輕鬆地在系統的不同部分或完全不同的項目中重用它們。
用例
- 數據預處理管道：責任模式鏈可用於實現數據預處理管道，在該管道中，每個處理程序都執行特定的轉換，例如歸一化，離群刪除或特徵編碼。可以根據數據的特徵或模型的要求添加或刪除處理程序。
- 模型驗證和測試：在AI中，此模式可有效在部署模型之前對模型進行一系列驗證檢查或測試。每個處理程序都可能執行諸如交叉驗證，性能基準測試或穩健性測試之類的檢查，以確保模型符合所有必要的標準。
- AI系統中的請求處理：該模式非常適合AI系統，這些系統需要處理涉及多個步驟的請求，例如處理推理請求。鏈中的每個處理程序都可以執行諸如輸入驗證，模型推理，後處理和記錄之類的任務，並具有根據需要修改序列的靈活性。
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13。訪客模式
概述
訪問者模式是一種行為設計模式，可讓您在不修改其結構的情況下向對象添加進一步的操作。它通過將算法與操作的對象分開來實現這一目標。在AI系統中，當不同的操作（例如模型說明，評估或轉換）需要將其應用於模型或數據集時，而無需更改其核心結構時，這種模式特別有用。
好處
- 關注點的分離：訪問者模式將操作（例如說明或評估方法）與他們操作的模型分開。這種分離使系統更具模塊化，使AI從業人員可以在不修改基礎模型結構的情況下添加新的分析操作。
- 可擴展性：該模式使引入新操作（例如不同的解釋技術或評估指標）輕鬆地向現有模型引入，而無需更改模型類本身。這在AI中特別有價值，在AI中，需要將各種技術應用於模型經常出現。
- 集中式邏輯：通過集中訪客類中的操作邏輯，訪問者模式簡化了AI模型中的代碼，並使管理，擴展和調試複雜的AI工作流程更易於。
用例
- 模型說明技術：訪問者模式可用於應用不同的解釋技術，例如Shap（Shapley添加說明）或Lime（Lime）（本地可解釋的模型 - 靜態解釋），而無需修改模型的內部結構。
- 模型評估：它可以促進將各種評估指標或算法應用於模型，例如交叉驗證，混亂矩陣分析或性能評分，同時保持模型代碼清潔並專注於預測任務。
- 數據轉換：在AI管道中，該模式可用於將不同的數據轉換或功能工程步驟應用於數據集，從而允許靈活和可重複使用的處理邏輯。
圖案插圖
