Çərçivə konsolidasiyası: Dərin öyrənmə çərçivələrinin birləşməsinin vaxtıdırmı?

• Author:
• Author adı

  Quantumrun Uzaqgörməsi
• Yanvar 31, 2023

Süni intellektdən (AI) və maşın öyrənməsindən (ML) istifadə edən alətlər təşkilatlara daim böyüyən məlumat xəzinələrini daha effektiv şəkildə idarə etmək və təhlil etmək imkanı verir. Xüsusilə, dərin öyrənmə (DL) çərçivələri bir çox AI/ML innovasiyalarının tikinti bloklarına çevrilir. İndi problem tədqiqat və inkişafı sürətləndirmək üçün müxtəlif çərçivələri birləşdirməkdən ibarətdir.

Çərçivə konsolidasiyası konteksti

Proqramlaşdırma çərçivəsi tərtibatçılara yaxşı təşkil edilmiş və etibarlı proqram təminatı və sistemlər qurmağa kömək edən alətlər toplusudur. Proqramlaşdırmada çərçivə hazır komponentlər və ya ümumi problemlərə həll yolları təqdim edir ki, bu da tərtibatçıların daha sonra xüsusi ehtiyaclarına uyğun olaraq düzəldə bilər. Ənənəvi proqramlaşdırmada xüsusi kod təkrar istifadə edilə bilən koda daxil olmaq üçün kitabxanaya zəng edir. Nəzarətin tərsinə çevrilməsi (IoC) ilə çərçivə lazım olduqda xüsusi kod parçalarını çağırır.

DL-ə gəldikdə, çərçivələr dərin neyron şəbəkələrini dizayn etmək, öyrətmək və təsdiqləmək üçün asan bir yol təqdim edir. Bir çox DL çərçivələri PyTorch, TensorFlow, PyTorch Geometric və DGL daxil olmaqla təlimi sürətləndirmək üçün qrafik emal vahidlərindən (GPU) istifadə edir. Bu çərçivələr yüksək performans təmin etmək üçün cuDNN, NCCL və DALI kimi GPU-sürətləndirilmiş kitabxanalara əsaslanır. 

Tədqiqatçılar arasında müəyyən DL çərçivələrinin populyarlığı çox vaxt kommersiya tətbiqlərindəki tendensiyaları əks etdirir. Məsələn, Google-un TensorFlow və Meta-nın PyTorch ən populyarlarından ikisidir. Xüsusilə, PyTorch 2017-ci ildən bəri övladlığa götürmədə artım müşahidə edib. Süni intellektə yönəlmiş The Gradient jurnalına görə, 2019-cu ildə istifadə olunan çərçivədən bəhs edən konfrans məqalələrində 75 faiz PyTorch-a istinad edib, lakin TensorFlow-a deyil. PyTorch məqalələrindən daha çox TensorFlow məqaləsi dərc edən 161 tədqiqatçının 55 faizi Pytorch-a keçdi, yalnız 15 faizi isə bunun əksini etdi.

Dağıdıcı təsir

Ardıcıl nəticələr və keyfiyyətə nəzarət təmin etmək üçün şirkətlərin süni intellekt çərçivələrini konsolidasiya etmələrinə artan ehtiyac var. Süni intellekt layihələrinin tədqiqat-istehsalat boru kəmərinin keçmişdə yavaş və yorucu olduğu bilinirdi. Çox addımlar, istifadəsi çətin olan alətlər və standartlaşdırmanın olmaması hər şeyi izləməyi çətinləşdirdi. Tədqiqatçılar və mühəndislər tədqiqat və ya kommersiya istehsalı üçün yaxşı olan çərçivələr arasında seçim etməkdə çətinlik çəkdilər, lakin hər ikisi deyil.

2021-ci ildə Meta bütün süni intellekt sistemlərini PyTorch-a köçürməyə qərar verdi. Əvvəllər şirkət iki əsas çərçivədən-tədqiqat üçün açıq mənbəli PyTorch-dan (şirkət bunu Linux Fondu ilə birgə işləyib hazırlayıb) və kommersiya məqsədləri üçün istifadə edilən daxili çərçivə olan Caffe2-dən istifadə edirdi. Bu keçid təkcə texniki xidmət və inkişafa pula qənaət edəcək Meta üçün deyil, həm də bu açıq mənbə çərçivəsini istifadə edən tərtibatçılar üçün yaxşı xəbərdir. Meta, diqqətini PyTorch developer icması ilə işləməyə, ideyalar və potensial layihələr üzərində əməkdaşlığa yönəldəcəyini söylədi. 

Facebook-dakı PyTorch mühəndisləri tədricən AI/ML innovasiyalarının inkişafının hər bir mərhələsi üçün vacib olan müxtəlif alətlər, əvvəlcədən öyrədilmiş modellər, kitabxanalar və verilənlər dəstlərini təqdim ediblər. 2021-ci il yeniləmələri ilə əvvəlki versiyalarla müqayisədə 3,000-dən çox davamlı araşdırma aparılıb. Ümid edirik ki, texnoloji şirkətlər süni intellekt çərçivələrini azaltmaq və əməkdaşlığı və qəbulu təşviq edən qarşılıqlı işləyə bilən sistemlər yaratmaq üçün daha çox əməkdaşlıq edəcəklər.

Çərçivə konsolidasiyasının nəticələri

Çərçivə konsolidasiyasının daha geniş təsirlərinə aşağıdakılar daxil ola bilər: 

• Daha çox şirkət tədqiqat üçün bir əsas çərçivəni qəbul etdiyi üçün AI/ML məkanında daha sürətli innovasiya.
• Xüsusilə ağıllı ev və Əşyaların İnterneti (IoT) cihazları üçün eyni əsas infrastrukturdan istifadə edən müxtəlif proqram təminatı üzrə ardıcıl son istifadəçi təcrübəsi.
• Tədqiqatçılar bir ümumi çərçivədən istifadə edərkən alqoritm meylini və digər səhvləri/məsələləri dəqiq müəyyən edə bilirlər.
• Hər kəsin daxil ola biləcəyi və üzərində qura biləcəyi açıq mənbə çərçivələri yaratmaq üçün texnoloji firmalar və təşkilatlar arasında daha çox əməkdaşlıq.
• Əməkdaşlığa mane ola biləcək ən dominant çərçivəni yaratmaq üçün böyük texnoloji firmalar arasında rəqabətin artması.

Şərh etmək üçün suallar

• Əgər DL məkanında işləyirsinizsə, konsolidasiya çərçivələri işinizi necə asanlaşdırdı?
• Birlikdə yaxşı işləyən bir sıra çərçivələrin digər üstünlükləri nələrdir?