Не претендуя на то, что удастся рассмотреть все нюансы по планированию, разработке и тестированию ИИ-приложений, считаем, что полезные позиции в лонгриде-инструкции и примеры найдут как опытные разработчики, так и начинающие. Ареал внедрения технологий, основанных на применении нейронных сетей, огромен: начиная с упрощенного бота-информатора и заканчивая приложением, оснащенным функционалом для планирования объемов торговых операций, доставки, расчета и прогнозирования прибыли, контроля сотрудников и взаимодействия с клиентами. Примеры удачных внедрений ИИ, начинавшихся с минимальных вложений – Grammarly и Duolingo, сервисы Waze и Canva, фоторедактор FaceApp.
Обзор сфер для применения ИИ-приложений
Функционирование ИИ проходит в прокрустовом ложе нескольких правил и категорий, включая:
- наличие мощных графических процессоров, тысячегигового объема данных и оперативной памяти из нескольких узлов, соединенных в сеть для обучения модели;
- встраивание в ИИ-модели Интернета вещей и алгоритмов объединения информации с нескольких уровней;
- прогнозирование событий, понимание парадоксальных ситуаций и координацию работы высокоточных систем;
- внедрение API для генерации новых протоколов и шаблонов взаимодействия.
Стандартное машинное обучение ML заменяет оператора в начале общения с центром поддержки, базово уточняя вопросы. При глубоком формате, когда задействованы VCA, происходит персонализация запросов, повышается безопасность контактов благодаря распознаванию речи и психологического статуса клиентов. Автоматизация выполнения текущих задач – поиск билетов, заказ товаров, выбор точек маршрута – входит в функции виртуальных операторов. Поэтому выбор ML или VCA зависит от решаемых вопросов.
Логистика, оценка клиентов и подбор персонала
Поставки и логистика, координируемые ИИ, упрощают ведение бизнеса, так как показывают наличие позиций на складе, указывают на резервы, прогнозируют эффективность и сроки окупаемости. Это работа ИИ-приложений и сервисов высокого уровня, с ценой от $100.000. Аудит статей доходов и расходов, выявление трендов по сегментации прибыли – пример применения ИИ в финансовой отрасли. Аналогично действует приложение, персонализируя каждого клиента и анализируя эффективность продаж: медиастратегии продвижения улучшают маркетинговые позиции.
NLP-возможности ИИ обеспечивают первичный поиск сотрудников и определение их профессиональных навыков. В процессе работы AI-кадровик рекомендует изменить должностные обязанности персонала, если видит прогрессивное усвоение навыков и доведение до автоматизма, что способствует карьерному росту.
Фундамент: правильные задачи и точные данные
Первые два этапа по планированию организационных и технологических операций для разработки ИИ-приложения представляют собой фундаментально обоснованную программу с несколькими шагами. Наглядно видно на схеме, что в первую часть входят постановка проблемы, подбор инструментов, ожидаемые затраты и прибыль, нужные ресурсы. Второй этап отвечает за формирование проверенных и точных баз данных, готовых к обучению модели.
По такой схеме начинают работать разработчики кроссплатформенного ИИ-приложения. Цепочка «требования – цели – согласование видения – единый стиль» продумывается согласно структуре SMART и разбивается поэтапно на категории в Scrum либо Agile. Задачи и наличие ресурсов определяют, какие объемы услуг и товаров можно предоставить в планируемом режиме и сократить либо расширить при дефиците или обилии фондов.
Сервис Common Crawl, платформы типа Kaggle либо AWS в случае нехватки исходного цифрового и графического материала предоставляют базы данных, проверенные на предмет точности, информативности, без повторов и ошибок. Чтобы проверить собственную базу данных, пропускают через утилиту Tibco Clarity (запуск с 1997 года) или ПО OpenRefine.
Постоянное совершенствование и мультимодальные решения
Востребованный язык программирования, который одновременно представляет основу для создания ИИ-приложений ввиду простоты команд – Python. Кейсы продуктовых разработчиков пестрят ИИ-решениями для Google и Netflix,
видеохостингов и крупных
стриминговых сервисов. AI-приложения нужно постоянно совершенствовать:
- обучать анализировать секретную и конфиденциальную информацию;
- удалять неприемлемые и жуткие элементы из сгенерированных фото и видео;
- формировать алгоритмы с шифрованием баз данных клиентов и компаний, с которыми подписаны договора о сотрудничестве;
- проводить детекцию на предмет наличия аномалий в предлагаемых решениях, разработанных ИИ.
Обработка модальных данных по типу действия модели Chameleon приближает AI к парадоксально-исключающему формату размышления человека. Авторегрессия по протоколу 34B прошла обучение на 10T токенов данных, поэтому мультимодальность модели обеспечивает генерацию контента и картинок с реалистичными параметрами.
4D в модели PSG4DFormer и развитие во временном диапазоне
Обучение согласно правилам 4D – с учетом времени – интерпретирует информацию (данные, аудиовизуальный контент, видео) по временной шкале. Динамичность 4D – это понимание текущих процессов во времени. Модель PSD-4D формирует объемные узлы, на ребрах которых расположены изучаемые объекты.
Затем модель путем применения базы аннотированных данных с 4D-масками проводит сегментацию и детализированно разрабатывает ситуации в определенном временном диапазоне. Это сходно с раскадровкой фильма, когда режиссер поминутно распределяет сцены и события. Модель PSG4DFormer прогнозирует создание масок и последующее развитие по временной шкале. Такие компоненты представляют собой основу для генерации будущих сцен и событий.
Тестирование перед запуском
Ускорение тестирования приложений осуществляется путем интеграции пакета Python с фреймворком Django. Python- и веб-разработчики, DevOps-инженеры для этого используют встроенные инструменты Django, пишут тест-кейсы под юнит-проверки и затем встраивают пакет в фреймворк.
В библиотеке Featuretools фичи для ML-моделей разрабатываются автоматически: для этого из базы переменных выбирают те, которые станут основой обучающей матрицы. Данные во временном формате и из реляционных баз в процессе генерации становятся обучающими панелями.
Библиотеки, платформы и языки – элементы стека
В перечне фреймворков, улучшающих производительность ИИ-моделей, отмечаем библиотеку с открытым кодом TensorFlow и платформу TFX, ускоряющую развертывание готового проекта. Они заточены под изображения. Модуль PyTorch написан на нескольких языках, куда входят Python, базисная версия C++ и архитектура CUDA, придуманная под процессоры и видеокарты NVIDIA.
При недостатке физических сред для хранения и развертывания информации применяют облачные решения SageMaker, Azure и Google. В число востребованных новых языков для генерации ИИ-приложения вошла Julia: при использовании команд, написанных на ней, больше 81 % команд выполняются быстро, четко и с минимумом ошибок. JavaScript и Python, R тоже показывают неплохие результаты с точностью 75+ %.
В стек для приложения добавляем среду JupyterLab, библиотеку NumPy для многомерных массивов или вариант попроще Pandas. Библиотека Dask предназначена для анализа больших баз данных с кластерами, визуализации и распараллеливания, интеграции со средами и системами, с целью снижения затрат на аппаратное обслуживание.
Особенности XGBoost, TensorFlow, FastAPI
XGBoost 2.0 работает по принципу многофакторной и квантильной регрессии, включая множество признаков в дерево операций. В новом функционале улучшено ранжирование и оптимизированы размеры гистограмм, стал понятнее интерфейс PySpark. Если сравнить MXNet и TensorFlow, то лучше выбрать последнюю платформу ввиду лучшей обучаемости, отладки и скорости загрузки данных.
Асинхронность и быстрота операций FastAPI делает фреймворк предпочтительнее Django, на котором на серверах стандарт WSGI нужно конфигурировать к новому асинхронному ASGI. Ввиду того, что интерфейсу 6 лет, у него ограничен объем данных для JWT-токенов и хранилища S3. Принимаем во внимание, что асинхронные библиотеки часто имеют проблемы с нечитаемостью информации и иногда приходится делать записи, задействуя execute() после передачи SQL-запроса и материалов. Примечание: атрибут root_path не меняется на “/api”, что создает неудобства.
Контейнеризация, деплой и архитектура ИИ-модели
Когда компоненты для создания ИИ-приложения собраны вместе (код и библиотеки с фреймворками), запускают процесс контейнеризации. Автономный контейнер абстрагируется от хоста и без перекомпиляции переносится в другую среду. Docker Engine и Kubernetes – пионеры этого сегмента, востребованная ОС – Linux (облачная либо локальная), OCI работают в режиме чтения, без изменения. В этом списке VMware и LXC. Контейнеры иногда хранят на платформе GitHub: особенно когда идет совместная работа над проектом.
Инструменты для деплоя включают проприентарную платформу Heroku, работающую по протоколу PaaS, более сложную Elastic Beanstalk и Qovery, взявшую лучшее у обоих ресурсов. Для тестирования используют:
- Selenium с тремя видами сервисов WebDriver, IDE и Grid;
- платформу PyTest с масштабируемыми тестами на версиях Python 3.8+ либо PyPy3;
- Locust с нагрузочными тестами.
Архитектура модели |
Назначение |
Особенности |
Сверточная (CNN) |
Видео и изображения |
Точная идентификация, устранение шумов и ошибок |
Рекуррентная (RNN) |
Цифровые данные и язык |
Обработка последовательностей |
Генеративно-состязательная (GAN) |
Генерация новых данных и картинок |
Имитация с генерацией новых данных, в качестве баз для обучения |
После этого идёт тонкая, филигранная настройка обучения ИИ-модели. Если в сценарий заложены высокие требования с точными параметрами, обучение продолжается с наблюдением – такие условия дороже. Чтобы найти артефакты и закономерности в кластеризации, предпочтительно сделать выбор самостоятельного обучения. Для проектов в робототехнике и простых
игр в Телеграм или сложных приложениях на iOS/Android применяют подкрепление (поощрение или наказание – метод «кнута и пряника»).
Тайминг разработки, проверка на ошибки
Временные затраты на разработку, тестирование и запуск ИИ-модели выглядят примерно так, как на диаграмме. Алгоритм требует точного описания выполнения задач – таким образом, чтобы в результате вышло новое решение для обнаружения закономерностей. Цепочку «итерации – прогнозы – коррекция» завершают гиперпараметры, введенные вручную перед началом перекрестной проверки в подмножествах.
Чтобы в условиях реальных сценариев модель продуктивно работала, нужно оценить правильность и скорость ответа. Поэтому в параметры измерения включают прецизионность и повторяемость, метрики ROC-AUC, где нет необходимости отсечения порога (для несбалансированной базы данных), F-score, уточняющего долю положительных решений, среднеквадратичную ошибку MSE и коэффициент детерминации R-квадрат. Ошибку в пределах 5 % считают допустимой, при уменьшении до 1 и 0,1 % результат относят к высокоточным.
RAG и настройка, интеграция в бэкенд или фронтенд, тестирование
Метод RAG применяется для разработки генеративных моделей, когда векторы и семантика приближены друг к другу по сегментам, исходя из контекста и релевантности. Основа RAG – извлечение информации из объемных баз данных и последующая генерация в модели для получения точного ответа. В тонкую настройку для специализированных экспериментов входят нормализация (приведение к единым параметрам) и, после адаптации,
токеинизация. Чтобы ИИ-модель продуктивно работала, интеграция проводится, в зависимости от задачи, в бэкенд или фронтенд. Языковую модель лучше встроить в серверную часть, для работы с клиентами – в интерфейс.