الگوهای طراحی در پایتون برای مهندسان هوش مصنوعی و LLM: راهنمای عملی

به عنوان مهندسان هوش مصنوعی، ایجاد کدهای تمیز، کارآمد و قابل نگهداری بسیار مهم است، به خصوص هنگام ساختن سیستم‌های پیچیده.

الگوهای طراحی راه حل های قابل استفاده مجدد برای مشکلات رایج در طراحی نرم افزار هستند. برای مهندسان هوش مصنوعی و مدل زبان بزرگ (LLM).، الگوهای طراحی به ساختن سیستم‌های قوی، مقیاس‌پذیر و قابل نگهداری کمک می‌کنند که گردش‌های کاری پیچیده را به طور کارآمد مدیریت می‌کنند. این مقاله به الگوهای طراحی در پایتون می پردازد و بر ارتباط آنها در هوش مصنوعی و LLMسیستم های مبتنی بر من هر الگو را با موارد کاربرد عملی هوش مصنوعی و نمونه کدهای پایتون توضیح خواهم داد.

بیایید برخی از الگوهای طراحی کلیدی را که به ویژه در زمینه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مفید هستند، همراه با مثال های پایتون بررسی کنیم.

چرا الگوهای طراحی برای مهندسان هوش مصنوعی مهم است؟

سیستم های هوش مصنوعی اغلب شامل موارد زیر است:

1. ایجاد شیء پیچیده (مثلاً بارگذاری مدل ها، خطوط لوله پیش پردازش داده).
2. مدیریت تعاملات بین اجزاء (به عنوان مثال، استنتاج مدل، به روز رسانی در زمان واقعی).
3. مدیریت مقیاس پذیری، قابلیت نگهداری و انعطاف پذیری برای تغییر نیازمندی ها.

الگوهای طراحی با ارائه یک ساختار واضح و کاهش اصلاحات موقت، این چالش ها را برطرف می کنند. آنها به سه دسته اصلی تقسیم می شوند:

• الگوهای خلاقیت: روی ایجاد شی تمرکز کنید. (سینگلتون، کارخانه، سازنده)
• الگوهای ساختاری: سازماندهی روابط بین اشیاء. (آداپتور، دکوراتور)
• الگوهای رفتاری: ارتباط بین اشیاء را مدیریت کنید. (استراتژی، ناظر)

1. الگوی تک تن

را الگوی سینگلتون اطمینان حاصل می کند که یک کلاس فقط یک نمونه دارد و یک نقطه دسترسی جهانی برای آن نمونه فراهم می کند. این امر به ویژه در جریان‌های کاری هوش مصنوعی ارزشمند است، جایی که منابع مشترک – مانند تنظیمات پیکربندی، سیستم‌های گزارش‌گیری یا نمونه‌های مدل – باید به طور مداوم و بدون افزونگی مدیریت شوند.

زمان استفاده

• مدیریت تنظیمات جهانی (به عنوان مثال، مدل هایپرپارامترها).
• به اشتراک گذاری منابع در چندین رشته یا فرآیند (به عنوان مثال، حافظه GPU).
• اطمینان از دسترسی مداوم به یک واحد موتور استنتاج یا اتصال به پایگاه داده

پیاده سازی

در اینجا نحوه پیاده سازی یک الگوی Singleton در پایتون برای مدیریت تنظیمات یک مدل هوش مصنوعی آورده شده است:

class ModelConfig:
    """
    A Singleton class for managing global model configurations.
    """
    _instance = None  # Class variable to store the singleton instance
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls._instance:
            # Create a new instance if none exists
            cls._instance = super().__new__(cls)
            cls._instance.settings = {}  # Initialize configuration dictionary
        return cls._instance
    def set(self, key, value):
        """
        Set a configuration key-value pair.
        """
        self.settings[key] = value
    def get(self, key):
        """
        Get a configuration value by key.
        """
        return self.settings.get(key)
# Usage Example
config1 = ModelConfig()
config1.set("model_name", "GPT-4")
config1.set("batch_size", 32)
# Accessing the same instance
config2 = ModelConfig()
print(config2.get("model_name"))  # Output: GPT-4
print(config2.get("batch_size"))  # Output: 32
print(config1 is config2)  # Output: True (both are the same instance)

توضیح

1. را __new__ روش: این تضمین می کند که فقط یک نمونه از کلاس ایجاد می شود. اگر نمونه ای از قبل وجود داشته باشد، نمونه موجود را برمی گرداند.
2. ایالت مشترک: هر دو config1 و config2 به یک نمونه اشاره کنید، و همه پیکربندی ها را در سطح جهانی قابل دسترسی و سازگار می کند.
3. مورد استفاده هوش مصنوعی: از این الگو برای مدیریت تنظیمات کلی مانند مسیرهای مجموعه داده ها، پیکربندی های گزارش یا متغیرهای محیطی استفاده کنید.

2. الگوی کارخانه

را الگوی کارخانه راهی برای واگذاری ایجاد اشیا به زیر کلاس ها یا روش های کارخانه اختصاصی ارائه می دهد. در سیستم‌های هوش مصنوعی، این الگو برای ایجاد انواع مختلف مدل‌ها، بارگذارهای داده یا خطوط لوله به صورت پویا بر اساس زمینه ایده‌آل است.

زمان استفاده

• ایجاد پویا مدل ها بر اساس ورودی کاربر یا الزامات وظیفه.
• مدیریت منطق ایجاد شیء پیچیده (مثلاً خطوط لوله پیش پردازش چند مرحله ای).
• جداسازی نمونه‌سازی شی از بقیه سیستم برای بهبود انعطاف‌پذیری.

پیاده سازی

بیایید یک کارخانه برای ایجاد مدل‌هایی برای کارهای مختلف هوش مصنوعی، مانند طبقه‌بندی متن، خلاصه‌سازی و ترجمه بسازیم:

class BaseModel:
    """
    Abstract base class for AI models.
    """
    def predict(self, data):
        raise NotImplementedError("Subclasses must implement the `predict` method")
class TextClassificationModel(BaseModel):
    def predict(self, data):
        return f"Classifying text: {data}"
class SummarizationModel(BaseModel):
    def predict(self, data):
        return f"Summarizing text: {data}"
class TranslationModel(BaseModel):
    def predict(self, data):
        return f"Translating text: {data}"
class ModelFactory:
    """
    Factory class to create AI models dynamically.
    """
    @staticmethod
    def create_model(task_type):
        """
        Factory method to create models based on the task type.
        """
        task_mapping = {
            "classification": TextClassificationModel,
            "summarization": SummarizationModel,
            "translation": TranslationModel,
        }
        model_class = task_mapping.get(task_type)
        if not model_class:
            raise ValueError(f"Unknown task type: {task_type}")
        return model_class()
# Usage Example
task = "classification"
model = ModelFactory.create_model(task)
print(model.predict("AI will transform the world!"))
# Output: Classifying text: AI will transform the world!

توضیح

1. کلاس پایه چکیده: BaseModel کلاس رابط را تعریف می کند (predict) که همه زیر کلاس ها باید اجرا کنند و از ثبات اطمینان حاصل کنند.
2. منطق کارخانه: ModelFactory به صورت پویا کلاس مناسب را بر اساس نوع کار انتخاب می کند و یک نمونه ایجاد می کند.
3. توسعه پذیری: افزودن یک نوع مدل جدید ساده است – فقط یک زیر کلاس جدید را پیاده سازی کنید و کارخانه را به روز کنید task_mapping.

مورد استفاده هوش مصنوعی

تصور کنید در حال طراحی سیستمی هستید که یک LLM متفاوت (مثلا BERT، GPT یا T5) را بر اساس وظیفه انتخاب می کند. الگوی Factory گسترش سیستم را آسان می کند زیرا مدل های جدید بدون تغییر کد موجود در دسترس هستند.

3. الگوی سازنده

را الگوی سازنده ساخت یک شی پیچیده را از نمایش آن جدا می کند. زمانی مفید است که یک شی شامل چندین مرحله برای مقداردهی اولیه یا پیکربندی باشد.

زمان استفاده

• ساخت خطوط لوله چند مرحله ای (به عنوان مثال، پیش پردازش داده ها).
• مدیریت تنظیمات برای آزمایش یا آموزش مدل.
• ایجاد اشیایی که به پارامترهای زیادی نیاز دارند، اطمینان از خوانایی و نگهداری.

پیاده سازی

در اینجا نحوه استفاده از الگوی Builder برای ایجاد خط لوله پیش پردازش داده آمده است:

class DataPipeline:
    """
    Builder class for constructing a data preprocessing pipeline.
    """
    def __init__(self):
        self.steps = []
    def add_step(self, step_function):
        """
        Add a preprocessing step to the pipeline.
        """
        self.steps.append(step_function)
        return self  # Return self to enable method chaining
    def run(self, data):
        """
        Execute all steps in the pipeline.
        """
        for step in self.steps:
            data = step(data)
        return data
# Usage Example
pipeline = DataPipeline()
pipeline.add_step(lambda x: x.strip())  # Step 1: Strip whitespace
pipeline.add_step(lambda x: x.lower())  # Step 2: Convert to lowercase
pipeline.add_step(lambda x: x.replace(".", ""))  # Step 3: Remove periods
processed_data = pipeline.run("  Hello World. ")
print(processed_data)  # Output: hello world

توضیح

1. روش های زنجیره ای: add_step روش اجازه می دهد تا برای یک نحو بصری و فشرده در هنگام تعریف خطوط لوله زنجیره ای ایجاد شود.
2. اجرای گام به گام: خط لوله داده ها را با اجرای هر مرحله به ترتیب پردازش می کند.
3. مورد استفاده هوش مصنوعی: از الگوی سازنده برای ایجاد خطوط لوله پیش پردازش داده پیچیده و قابل استفاده مجدد یا تنظیمات آموزشی مدل استفاده کنید.

4. الگوی استراتژی

را الگوی استراتژی خانواده‌ای از الگوریتم‌های قابل تعویض را تعریف می‌کند، هر کدام را کپسوله می‌کند و اجازه می‌دهد رفتار به صورت پویا در زمان اجرا تغییر کند. این امر به ویژه در سیستم‌های هوش مصنوعی که در آن فرآیندهای مشابه (مثلاً استنتاج یا پردازش داده) ممکن است بسته به زمینه نیاز به رویکردهای متفاوتی داشته باشد، مفید است.

زمان استفاده

• جابجایی بین مختلف استنتاج استراتژی ها (به عنوان مثال، پردازش دسته ای در مقابل جریان).
• استفاده از تکنیک های مختلف پردازش داده ها به صورت پویا
• انتخاب استراتژی های مدیریت منابع بر اساس زیرساخت های موجود.

پیاده سازی

بیایید از الگوی استراتژی برای اجرای دو استراتژی استنتاج متفاوت برای یک مدل هوش مصنوعی استفاده کنیم: استنتاج دسته ای و استنتاج جریان.

class InferenceStrategy:
    """
    Abstract base class for inference strategies.
    """
    def infer(self, model, data):
        raise NotImplementedError("Subclasses must implement the `infer` method")
class BatchInference(InferenceStrategy):
    """
    Strategy for batch inference.
    """
    def infer(self, model, data):
        print("Performing batch inference...")
        return [model.predict(item) for item in data]
class StreamInference(InferenceStrategy):
    """
    Strategy for streaming inference.
    """
    def infer(self, model, data):
        print("Performing streaming inference...")
        results = []
        for item in data:
            results.append(model.predict(item))
        return results
class InferenceContext:
    """
    Context class to switch between inference strategies dynamically.
    """
    def __init__(self, strategy: InferenceStrategy):
        self.strategy = strategy
    def set_strategy(self, strategy: InferenceStrategy):
        """
        Change the inference strategy dynamically.
        """
        self.strategy = strategy
    def infer(self, model, data):
        """
        Delegate inference to the selected strategy.
        """
        return self.strategy.infer(model, data)
# Mock Model Class
class MockModel:
    def predict(self, input_data):
        return f"Predicted: {input_data}"
# Usage Example
model = MockModel()
data = ["sample1", "sample2", "sample3"]
context = InferenceContext(BatchInference())
print(context.infer(model, data))
# Output:
# Performing batch inference...
# ['Predicted: sample1', 'Predicted: sample2', 'Predicted: sample3']
# Switch to streaming inference
context.set_strategy(StreamInference())
print(context.infer(model, data))
# Output:
# Performing streaming inference...
# ['Predicted: sample1', 'Predicted: sample2', 'Predicted: sample3']

توضیح

1. کلاس استراتژی انتزاعی: InferenceStrategy رابطی را تعریف می کند که همه استراتژی ها باید از آن پیروی کنند.
2. استراتژی های بتن: هر استراتژی (مثلا BatchInference، StreamInference) منطق خاص آن رویکرد را پیاده سازی می کند.
3. سوئیچینگ دینامیک: InferenceContext اجازه می دهد تا استراتژی های سوئیچینگ در زمان اجرا، ارائه انعطاف پذیری برای موارد استفاده مختلف.

زمان استفاده

• جابجایی بین استنتاج دسته ای برای پردازش آفلاین و استنتاج جریان برای برنامه های بلادرنگ
• به صورت پویا تکنیک های تقویت یا پیش پردازش داده ها را بر اساس فرمت کار یا ورودی تنظیم کنید.

5. الگوی مشاهده گر

را الگوی مشاهده گر یک رابطه یک به چند بین اشیا برقرار می کند. هنگامی که یک شی (موضوع) تغییر حالت می دهد، تمام وابستگان آن (ناظران) به طور خودکار مطلع می شوند. این به ویژه در سیستم های هوش مصنوعی برای نظارت در زمان واقعی، مدیریت رویداد یا همگام سازی داده ها مفید است.

زمان استفاده

• نظارت بر معیارهایی مانند دقت یا از دست دادن در طول آموزش مدل.
• به روز رسانی در زمان واقعی برای داشبورد یا سیاهههای مربوط.
• مدیریت وابستگی بین اجزاء در گردش کار پیچیده

پیاده سازی

بیایید از الگوی Observer برای نظارت بر عملکرد یک مدل هوش مصنوعی در زمان واقعی استفاده کنیم.

class Subject:
    """
    Base class for subjects being observed.
    """
    def __init__(self):
        self._observers = []
    def attach(self, observer):
        """
        Attach an observer to the subject.
        """
        self._observers.append(observer)
    def detach(self, observer):
        """
        Detach an observer from the subject.
        """
        self._observers.remove(observer)
    def notify(self, data):
        """
        Notify all observers of a change in state.
        """
        for observer in self._observers:
            observer.update(data)
class ModelMonitor(Subject):
    """
    Subject that monitors model performance metrics.
    """
    def update_metrics(self, metric_name, value):
        """
        Simulate updating a performance metric and notifying observers.
        """
        print(f"Updated {metric_name}: {value}")
        self.notify({metric_name: value})
class Observer:
    """
    Base class for observers.
    """
    def update(self, data):
        raise NotImplementedError("Subclasses must implement the `update` method")
class LoggerObserver(Observer):
    """
    Observer to log metrics.
    """
    def update(self, data):
        print(f"Logging metric: {data}")
class AlertObserver(Observer):
    """
    Observer to raise alerts if thresholds are breached.
    """
    def __init__(self, threshold):
        self.threshold = threshold
    def update(self, data):
        for metric, value in data.items():
            if value > self.threshold:
                print(f"ALERT: {metric} exceeded threshold with value {value}")
# Usage Example
monitor = ModelMonitor()
logger = LoggerObserver()
alert = AlertObserver(threshold=90)
monitor.attach(logger)
monitor.attach(alert)
# Simulate metric updates
monitor.update_metrics("accuracy", 85)  # Logs the metric
monitor.update_metrics("accuracy", 95)  # Logs and triggers alert

1. موضوع: فهرستی از ناظران را مدیریت می کند و در صورت تغییر وضعیت به آنها اطلاع می دهد. در این مثال، ModelMonitor معیارهای ردیابی کلاس
2. ناظران: در صورت اطلاع، اقدامات خاصی را انجام دهید. به عنوان مثال، LoggerObserver سیاهههای مربوط به سنجه ها، در حالی که AlertObserver در صورت شکسته شدن یک آستانه، هشدارها را افزایش می دهد.
3. طراحی جدا شده: مشاهده‌کنندگان و سوژه‌ها به‌طور ضعیفی جفت می‌شوند و سیستم را ماژولار و قابل توسعه می‌کنند.

چگونه الگوهای طراحی برای مهندسان هوش مصنوعی در مقابل مهندسان سنتی متفاوت است

الگوهای طراحی، در حالی که به طور جهانی قابل اجرا هستند، هنگامی که در مهندسی هوش مصنوعی در مقایسه با مهندسی نرم افزار سنتی پیاده سازی می شوند، ویژگی های منحصر به فردی پیدا می کنند. تفاوت در چالش‌ها، اهداف و جریان‌های کاری ذاتی سیستم‌های هوش مصنوعی نهفته است، که اغلب خواستار انطباق یا گسترش الگوها فراتر از کاربردهای متعارف خود هستند.

1. ایجاد شی: نیازهای ایستا در مقابل پویا

• مهندسی سنتی: الگوهای ایجاد شی مانند Factory یا Singleton اغلب برای مدیریت پیکربندی ها، اتصالات پایگاه داده یا وضعیت های جلسه کاربر استفاده می شوند. اینها به طور کلی ثابت هستند و در طول طراحی سیستم به خوبی تعریف می شوند.
• مهندسی هوش مصنوعی: ایجاد شی اغلب شامل گردش کار پویا، مانند:
  • ایجاد مدل‌ها در لحظه بر اساس ورودی کاربر یا نیازهای سیستم.
  • بارگیری پیکربندی های مختلف مدل برای کارهایی مانند ترجمه، خلاصه سازی یا طبقه بندی.
  • نمونه سازی خطوط لوله پردازش داده های متعدد که بر اساس ویژگی های مجموعه داده متفاوت است (به عنوان مثال، جدولی در مقابل متن بدون ساختار).

مثال: در هوش مصنوعی، یک الگوی کارخانه ممکن است به صورت پویا یک مدل یادگیری عمیق بر اساس نوع کار و محدودیت‌های سخت‌افزاری ایجاد کند، در حالی که در سیستم‌های سنتی، ممکن است به سادگی یک مؤلفه رابط کاربری ایجاد کند.

2. محدودیت های عملکرد

• مهندسی سنتی: الگوهای طراحی معمولاً برای تأخیر و توان عملیاتی در برنامه هایی مانند وب سرورها، پرس و جوهای پایگاه داده یا رندر رابط کاربری بهینه می شوند.
• مهندسی هوش مصنوعی: الزامات عملکرد در هوش مصنوعی گسترش می یابد تأخیر استنتاج مدل، GPU/TPU استفاده، و بهینه سازی حافظه. الگوها باید شامل موارد زیر باشند:
  • کش کردن نتایج میانی برای کاهش محاسبات اضافی (الگوهای Decorator یا Proxy).
  • تغییر الگوریتم ها به صورت پویا (الگوی استراتژی) برای متعادل کردن تاخیر و دقت بر اساس بار سیستم یا محدودیت های زمان واقعی.

3. طبیعت داده محور

• مهندسی سنتی: الگوها اغلب بر روی ساختارهای ورودی-خروجی ثابت (مانند فرم ها، پاسخ های REST API) عمل می کنند.
• مهندسی هوش مصنوعی: الگوها باید رسیدگی کنند تنوع داده ها در هر دو ساختار و مقیاس، از جمله:
  • جریان داده برای سیستم های بلادرنگ
  • داده های چندوجهی (مانند متن، تصاویر، فیلم ها) که به خطوط لوله با مراحل پردازش انعطاف پذیر نیاز دارند.
  • مجموعه داده های در مقیاس بزرگ که نیاز به پیش پردازش و خطوط لوله تقویت کارآمد دارند، اغلب از الگوهایی مانند Builder یا Pipeline استفاده می کنند.

4. آزمایش در مقابل ثبات

• مهندسی سنتی: تأکید بر ایجاد سیستم‌های پایدار و قابل پیش‌بینی است که در آن الگوها عملکرد و قابلیت اطمینان ثابت را تضمین می‌کنند.
• مهندسی هوش مصنوعی: گردش کار هوش مصنوعی اغلب است تجربی و شامل:
  • تکرار بر روی معماری مدل های مختلف یا تکنیک های پیش پردازش داده ها.
  • به روز رسانی پویا اجزای سیستم (به عنوان مثال، مدل های بازآموزی، الگوریتم های تعویض).
  • گسترش گردش کار موجود بدون شکستن خطوط لوله تولید، اغلب با استفاده از الگوهای توسعه پذیر مانند Decorator یا Factory.

مثال: یک کارخانه در هوش مصنوعی نه تنها می‌تواند یک مدل را نمونه‌سازی کند، بلکه وزن‌های از پیش بارگذاری‌شده را نیز متصل می‌کند، بهینه‌سازها را پیکربندی می‌کند و تماس‌های آموزشی را پیوند می‌دهد – همه به صورت پویا.