Чаҳорчӯбаи нармафзор барои AI чист?

Чаҳорчӯбаи нармафзор барои AI чист?

Чаҳорчӯбаи мустаҳкам ин бесарусомониро ба ҷараёни кори қобили истифода табдил медиҳад. Дар ин дастур, мо чаҳорчӯбаи нармафзор барои зеҳни сунъӣ чист , чаро он муҳим аст ва чӣ гуна онро бидуни дудилагӣ дар ҳар панҷ дақиқа интихоб кардан мумкин аст. Як қаҳва бихӯред; ҷадвалҳоро кушода нигоҳ доред. ☕️

Мақолаҳоеро, ки пас аз ин мақола хондан мехоҳед:

🔗 Омӯзиши мошинӣ ва зеҳни сунъӣ чист?
Фарқиятҳои асосии байни системаҳои омӯзиши мошинӣ ва зеҳни сунъиро фаҳмед.

🔗 AI фаҳмондашаванда чист
Бифаҳмед, ки чӣ тавр зеҳни сунъии фаҳмо моделҳои мураккабро шаффоф ва фаҳмо мегардонад.

🔗 Роботи инсонии AI чист?
Технологияҳои зеҳни сунъиро омӯзед, ки роботҳои ба инсон монанд ва рафторҳои интерактивиро тақвият медиҳанд.

🔗 Шабакаи нейрон дар AI чист
Бифаҳмед, ки чӣ гуна шабакаҳои асабӣ мағзи сари инсонро барои коркарди иттилоот тақлид мекунанд.

Чаҳорчӯбаи нармафзор барои зеҳни сунъӣ чист? Ҷавоби кӯтоҳ 🧩

Чаҳорчӯбаи нармафзор барои зеҳни сунъӣ маҷмӯи сохторёфтаи китобхонаҳо, ҷузъҳои вақти иҷро, абзорҳо ва конвенсияҳо мебошад, ки ба шумо дар сохтани, омӯзонидан, арзёбӣ ва татбиқи моделҳои омӯзиши мошинӣ ё омӯзиши амиқ зудтар ва боэътимодтар кӯмак мекунад. Ин бештар аз як китобхона аст. Онро ҳамчун як сохтори фикрӣ тасаввур кунед, ки ба шумо медиҳад:

  • Абстраксияҳои асосӣ барои тензорҳо, қабатҳо, сметасозҳо ё қубурҳо

  • Тафриқабандии худкор ва ядроҳои риёзии оптимизатсияшуда

  • Қубурҳои вуруди маълумот ва утилитаҳои пешкоркард

  • Ҳалқаҳои омӯзишӣ, метрикаҳо ва нуқтаҳои назоратӣ

  • Ҳамкорӣ бо суръатбахшҳо ба монанди GPU ва сахтафзори махсус

  • Бастабандӣ, хизматрасонӣ ва баъзан пайгирии таҷриба

Агар китобхона маҷмӯаи асбобҳо бошад, чаҳорчӯба як коргоҳ аст - бо равшанӣ, нишастгоҳҳо ва асбоби тамғасозӣ, шумо вонамуд мекунед, ки гӯё ба шумо лозим нест... то он даме, ки ин корро накунед. 🔧

Шумо хоҳед дид, ки ман ибораи дақиқи "Чӣ чаҳорчӯбаи нармафзор барои зеҳни сунъӣ аст"-ро чанд маротиба такрор мекунам. Ин қасдан аст, зеро ин саволест, ки аксари одамон дар асл вақте ки дар лабиринти асбобҳо гум мешаванд, мепурсанд.

 

Чаҳорчӯбаи нармафзори зеҳни сунъӣ

Чӣ чаҳорчӯбаи хуби нармафзорро барои зеҳни сунъӣ ташкил медиҳад? ✅

Ин аст рӯйхати кӯтоҳе, ки ман мехостам, агар аз сифр сар кунам:

  • Эргономикаи самаранок - API-ҳои тоза, танзимоти пешфарзии оқилона, паёмҳои хатогии муфид

  • Иҷрои кор - ядроҳои зуд, дақиқии омехта, тартиб додани график ё JIT, ки дар он кӯмак мекунад

  • Чуқурии экосистема - марказҳои моделсозӣ, дастурҳои дарсӣ, вазнҳои пешакӣ омӯзонидашуда, ҳамгироиҳо

  • Қобилияти интиқол - роҳҳои содиротӣ ба монанди ONNX, вақти иҷроиши мобилӣ ё канорӣ, мувофиқии контейнер

  • Мушоҳидашавандагӣ - метрикаҳо, сабти ном, профилсозӣ, пайгирии таҷриба

  • Миқёспазирӣ - бисёркоркардкунанда, омӯзиши тақсимшуда, хидматрасонии эластикӣ

  • Идоракунӣ - хусусиятҳои амниятӣ, версияҳо, насл ва ҳуҷҷатҳое, ки шуморо намешиносанд

  • Ҷомеа ва дарозумрӣ - нигоҳдорандагони фаъол, қабули воқеӣ, харитаҳои боэътимоди роҳ

Вақте ки ин қисмҳо пахш мекунанд, шумо рамзи камтари часпак менависед ва зеҳни сунъии воқеиро бештар иҷро мекунед. Нукта дар ҳамин аст. 🙂

Намудҳои чаҳорчӯбаҳое, ки шумо бо онҳо дучор мешавед 🗺️

На ҳар чаҳорчӯба кӯшиш мекунад, ки ҳама чизро анҷом диҳад. Дар категорияҳо фикр кунед:

  • Чаҳорчӯбаҳои омӯзиши амиқ : амалиёти тензорӣ, дифференсиатсияи худкор, шабакаҳои асабӣ

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Чаҳорчӯбаҳои классикии ML : қубурҳо, табдилдиҳии хусусиятҳо, ҳисобкунакҳо

    • scikit-learn, XGBoost

  • Марказҳои модел ва стекҳои NLP : моделҳои пешакӣ омӯзонидашуда, токенизаторҳо, танзими дақиқ

    • Трансформерҳои чеҳраи оғӯшгирифта

  • Вақти иҷрои хидматрасонӣ ва хулосабарорӣ : ҷойгиркунии оптимизатсияшуда

    • ONNX Runtime, NVIDIA Triton Inference Server, Ray Serve

  • MLOps ва давраи ҳаёт : пайгирӣ, бастабандӣ, қубурҳо, CI барои ML

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Канор ва мобилӣ : масофаҳои хурд, барои сахтафзор мувофиқ

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • Чаҳорчӯбҳои хатар ва идоракунӣ : раванд ва назорат, на рамз

    • Чаҳорчӯбаи идоракунии хавфҳои NIST AI

Ҳеҷ як стек ба ҳар даста мувофиқ нест. Ин мушкиле надорад.

Ҷадвали муқоиса: вариантҳои маъмул дар як нигоҳ 📊

Камбудиҳои хурд дохил карда шудаанд, зеро ҳаёти воқеӣ бетартиб аст. Нархҳо тағйир меёбанд, аммо бисёре аз қисмҳои асосӣ манбаи кушода мебошанд.

Восита / Stack Беҳтарин барои Нархдор Чаро он кор мекунад
PyTorch Тадқиқотчиён, таҳиягарони Pythonic Манбаи кушода Графикҳои динамикӣ табиӣ ба назар мерасанд; ҷомеаи бузург. 🙂
TensorFlow + Keras Истеҳсол дар миқёси васеъ, дар платформаҳои гуногун Манбаи кушода Реҷаи графикӣ, TF Serving, TF Lite, абзорҳои мустаҳкам.
JAX Истифодабарандагони қудрат, табдилоти функсияҳо Манбаи кушода Маҷмӯаи XLA, фазои тозаи математика-аввал.
scikit-learn ML-и классикӣ, маълумоти ҷадвалӣ Манбаи кушода Қубурҳо, метрикаҳо, API-и сметатор танҳо клик мекунанд.
XGBoost Маълумоти сохторӣ, хатҳои асосии ғолиб Манбаи кушода Афзоиши муқаррарӣ, ки аксар вақт танҳо пирӯз мешавад.
Трансформерҳои чеҳраи оғӯшгирифта NLP, биниш, паҳншавӣ бо дастрасӣ ба марказ Асосан кушода Моделҳои пешакӣ омӯзонидашуда + токенизаторҳо + ҳуҷҷатҳо, воҳ.
Вақти иҷрои ONNX Қобилияти сайёр будан, чаҳорчӯбаҳои омехта Манбаи кушода Як маротиба содир кунед, дар бисёр қисматҳои пуштибонӣ зуд кор кунед. [4]
MLflow Пайгирии таҷриба, бастабандӣ Манбаи кушода Такрорпазирӣ, феҳристи моделҳо, API-ҳои оддӣ.
Сервировкаи Рей + Рей Омӯзиши тақсимшуда + хизматрасонӣ Манбаи кушода Сарбориҳои кории Python-ро миқёспазир мекунад; ба микробачинг хизмат мерасонад.
NVIDIA Triton Хулосаи баландсифат Манбаи кушода Чаҳорчӯбаҳои бисёрфреймворк, пакеткунии динамикӣ, GPU-ҳо.
Кубефлов Қубурҳои ML-и Kubernetes Манбаи кушода Дар K8s аз аввал то охир, баъзан нозук, вале қавӣ.
Ҷараёни ҳаво ё Префект Оркестратсия дар атрофи машқҳои шумо Манбаи кушода Банақшагирӣ, кӯшишҳои такрорӣ, намоёнӣ. Хуб кор мекунад.

Агар ба шумо ҷавобҳои яксатра лозим бошанд: PyTorch барои тадқиқот, TensorFlow барои истеҳсоли масофаҳои дур, scikit-learn барои ҷадвалбандӣ, ONNX Runtime барои интиқолпазирӣ, MLflow барои пайгирӣ. Агар лозим бошад, ман дертар бармегардам.

Дар зери капот: чӣ гуна чаҳорчӯбаҳо воқеан математикаи шуморо иҷро мекунанд ⚙️

Аксари чаҳорчӯбаҳои омӯзиши амиқ се чизи муҳимро якҷоя мекунанд:

  1. Тензорҳо - массивҳои бисёрченака бо қоидаҳои ҷойгиркунии дастгоҳ ва пахш.

  2. Autodiff - дифференсиатсияи режими баръакс барои ҳисоб кардани градиентҳо.

  3. Стратегияи иҷро - режими дилчасп vs режими графикӣ ва тартибдиҳии JIT.

  • PyTorch пешфарз ба иҷрои боғайратона мегузарад ва метавонад графикҳоро бо torch.compile , то амалиётҳоро муттаҳид кунад ва корҳоро бо тағйироти ҳадди ақали код суръат бахшад. [1]

  • TensorFlow бо пешфарз бо шавқ кор мекунад ва аз tf.function барои саҳнагузории Python ба графикҳои ҷараёни додаҳои сайёр, ки барои содироти SavedModel заруранд ва аксар вақт самаранокиро беҳтар мекунанд, истифода мебарад. [2]

  • JAX ба табдилҳои композитсионӣ ба монанди jit , grad , vmap ва pmap ва тавассути XLA барои суръатбахшӣ ва параллелизм компиляция мекунад. [3]

Ин ҷоест, ки самаранокӣ зиндагӣ мекунад: ядроҳо, омехтаҳо, тарҳбандии хотира, дақиқии омехта. На ҷодугарӣ - танҳо муҳандисие, ки ҷодугарӣ ба назар мерасад. ✨

Машқ ва хулосабарорӣ: ду варзиши гуногун 🏃♀️🏁

  • Омӯзиш ба самаранокӣ ва устуворӣ таъкид мекунад. Шумо истифодаи хуб, миқёси градиент ва стратегияҳои тақсимшударо мехоҳед.

  • Хулосабарорӣ таъхир, арзиш ва ҳамзамониро пайгирӣ мекунад. Шумо ба партиякунӣ, квантизатсия ва баъзан якҷоякунии операторҳо ниёз доред.

Ҳамгироӣ дар ин ҷо муҳим аст:

  • ONNX ҳамчун формати маъмулии мубодилаи модел амал мекунад; ONNX Runtime моделҳоро аз чаҳорчӯбаҳои сершумори манбаъҳо дар байни CPU, GPU ва дигар суръатбахшҳо бо пайвандҳои забонӣ барои стекҳои маъмулии истеҳсолӣ иҷро мекунад. [4]

Кванткунонӣ, буридан ва дистилятсия аксар вақт пирӯзиҳои калон меоранд. Баъзан хеле калон - ки ба фиреб монанд аст, гарчанде ки ин тавр нест. 😉

Деҳаи MLOps: берун аз чаҳорчӯбаи асосӣ 🏗️

Ҳатто беҳтарин графикаи ҳисоббарорӣ давраи ҳаёти бесарусомонро наҷот дода наметавонад. Дар ниҳоят, шумо мехоҳед:

  • Пайгирии таҷриба ва феҳрист : бо MLflow оғоз кунед, то параметрҳо, метрикаҳо ва артефактҳоро сабт кунед; тавассути феҳрист таблиғ кунед

  • Оркестратсияи лӯлаҳо ва ҷараёни кор : Kubeflow дар Kubernetes, ё генералистҳо ба монанди Airflow ва Prefect

  • Версияи маълумот : DVC маълумот ва моделҳоро дар баробари код версияшуда нигоҳ медорад

  • Контейнерҳо ва ҷойгиркунӣ : Тасвирҳои Docker ва Kubernetes барои муҳитҳои пешгӯишаванда ва миқёспазир

  • Марказҳои модел : пешакӣ омӯзонида, сипас дақиқ танзим карда мешаванд ва аксар вақт дар майдони сабз мегузаранд

  • Мониторинг : таъхир, фосила ва санҷиши сифат пас аз ба истеҳсолот баромадани моделҳо

Як қиссаи кӯтоҳ: як гурӯҳи хурди тиҷорати электронӣ ҳар рӯз "як озмоиши дигар" мехост, аммо баъд наметавонист дар хотир дошта бошад, ки кадом версия аз кадом хусусиятҳо истифода кардааст. Онҳо MLflow ва қоидаи оддии "танҳо аз феҳрист таблиғ кардан"-ро илова карданд. Ногаҳон, баррасиҳои ҳафтаина дар бораи қарорҳо буданд, на дар бораи бостоншиносӣ. Ин намуна дар ҳама ҷо намоён аст.

Ҳамкорӣ ва сайёрӣ: имконоти худро кушода нигоҳ доред 🔁

Қулфбандӣ оҳиста-оҳиста ба амал меояд. Аз ин бо банақшагирии зерин канорагирӣ кунед:

  • Роҳҳои содирот : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Чандирии вақти иҷро : ONNX Runtime, TF Lite, Core ML барои мобилӣ ё edge

  • Контейнеризатсия : қубурҳои сохтмонии пешгӯишаванда бо тасвирҳои Docker

  • Хизматрасонии бетарафӣ : мизбонии PyTorch, TensorFlow ва ONNX паҳлӯ ба паҳлӯи шумо ростқавлиро нигоҳ медорад

Иваз кардани қабати хидматрасонӣ ё тартиб додани модел барои дастгоҳи хурдтар бояд як мушкил бошад, на аз нав навиштан.

Суръатбахшӣ ва миқёси сахтафзор: онро бе кандашавӣ зуд кунед ⚡️

  • Ба шарофати ядроҳои хеле оптимизатсияшуда (cUDNN-ро фикр кунед), GPU-ҳо

  • Омӯзиши тақсимшуда вақте пайдо мешавад, ки як GPU-и ягона наметавонад ба он мувофиқат кунад: мувозинатии додаҳо, мувозинатии моделҳо, оптимизаторҳои тақсимшуда.

  • Дақиқии омехта ҳангоми истифодаи дуруст хотира ва вақтро бо талафоти ҳадди ақали дақиқӣ сарфа мекунад.

Баъзан рамзи зудтарин рамзест, ки шумо нанавиштаед: аз моделҳои пешакӣ омӯзонидашуда истифода баред ва танзими дақиқ кунед. Ҷиддӣ. 🧠

Идоракунӣ, бехатарӣ ва хатар: на танҳо корҳои коғазӣ 🛡️

Интиқоли зеҳни сунъӣ дар ташкилотҳои воқеӣ маънои фикр кардан дар бораи инҳоро дорад:

  • Насаб : маълумот аз куҷо пайдо шудааст, чӣ гуна коркард шудааст ва кадом версияи модел фаъол аст

  • Такрорпазирӣ : сохторҳои детерминистӣ, вобастагиҳои пиндоршуда, анборҳои артефактҳо

  • Шаффофият ва ҳуҷҷатгузорӣ : кортҳои намунавӣ ва изҳороти маълумот

  • Идоракунии хатарҳо Чаҳорчӯбаи идоракунии хатарҳои NIST харитаи амалии роҳро барои харитасозӣ, андозагирӣ ва идоракунии системаҳои боэътимоди AI дар тамоми давраи ҳаёт пешниҳод мекунад. [5]

Инҳо дар соҳаҳои танзимшаванда ихтиёрӣ нестанд. Ҳатто берун аз онҳо, онҳо аз қатъшавии печида ва вохӯриҳои ногувор пешгирӣ мекунанд.

Чӣ тавр интихоб кардан мумкин аст: рӯйхати санҷиши қарорҳои зуд 🧭

Агар шумо ҳоло ҳам ба панҷ ҷадвал нигоҳ мекунед, инро санҷед:

  1. Забони асосӣ ва заминаи дастаӣ

    • Гурӯҳи тадқиқотии Python-first: бо PyTorch ё JAX оғоз кунед

    • Таҳқиқот ва истеҳсоли омехта: TensorFlow бо Keras як гарави бехатар аст

    • Таҳлили классикӣ ё тамаркузи ҷадвалӣ: scikit-learn plus XGBoost

  2. Ҳадафи ҷойгиркунӣ

    • Хулосаи абрӣ дар миқёс: ONNX Runtime ё Triton, контейнерӣ

    • Мобилӣ ё дарунсохт: TF Lite ё Core ML

  3. Эҳтиёҷоти миқёсӣ

    • Як GPU ё як истгоҳи корӣ: ҳама гуна чаҳорчӯбаи асосии DL кор мекунад

    • Омӯзиши тақсимшуда: стратегияҳои дарунсохтро тасдиқ кунед ё аз Ray Train истифода баред

  4. камолоти MLOps

    • Рӯзҳои аввал: MLflow барои пайгирӣ, тасвирҳои Docker барои бастабандӣ

    • Дастаи рушдёбанда: барои лӯлаҳо Kubeflow ё Airflow/Prefect илова кунед

  5. Талаботи сайёрӣ

    • Нақша барои содироти ONNX ва қабати хидматрасонии бетараф

  6. Мавқеи хавф

    • Бо дастури NIST мувофиқат кунед, хатти ҳуҷҷатгузорӣ кунед, баррасиҳоро татбиқ кунед [5]

Агар саволе дар сари шумо боқӣ монад, ки чаҳорчӯбаи нармафзор барои зеҳни сунъӣ чист , маҷмӯи интихобҳо ин унсурҳои рӯйхати санҷишро дилгиркунанда мекунанд. Дилгиркунанда хуб аст.

Хатогиҳои маъмулӣ ва афсонаҳои сабук 😬

  • Афсона: як чаҳорчӯба ҳамаи онҳоро идора мекунад. Воқеият: шумо омехта ва мувофиқат мекунед. Ин солим аст.

  • Афсона: суръати омӯзиш ҳама чиз аст. Арзиши тахминӣ ва эътимоднокӣ аксар вақт муҳимтар аст.

  • Фаҳмидам: қубурҳои додаҳоро фаромӯш кардаам. Вуруди нодуруст моделҳои хубро фурӯ мебарад. Аз боркунакҳои дуруст ва тасдиқ истифода баред.

  • Фаҳмидам: аз пайгирии таҷриба гузашта истодаам. Шумо фаромӯш мекунед, ки кадомаш беҳтарин буд. Дар оянда шумо асабонӣ мешавед.

  • Афсона: қобилияти интиқол ба таври худкор аст. Содирот баъзан дар амалиётҳои фармоишӣ вайрон мешавад. Барвақт санҷед.

  • Фаҳмидам: MLOp-ҳои аз ҳад зиёд тарҳрезишуда хеле барвақтанд. Онро содда нигоҳ доред, сипас вақте ки дард пайдо мешавад, оркестратсияро илова кунед.

  • Ибораи каме ноқис : чаҳорчӯбаи худро мисли кулоҳи велосипед барои модели худ тасаввур кунед. Услубӣ нест? Шояд. Аммо вақте ки роҳрав салом медиҳад, шумо онро пазмон мешавед.

Саволҳои кӯтоҳмуддат дар бораи чаҳорчӯбаҳо ❓

С: Оё чаҳорчӯба аз китобхона ё платформа фарқ мекунад?

  • Китобхона : функсияҳо ё моделҳои мушаххасе, ки шумо даъват мекунед.

  • Чаҳорчӯба : сохтор ва давраи ҳаётиро муайян мекунад, китобхонаҳоро пайваст мекунад.

  • Платформа : муҳити васеътар бо инфрасохтор, UX, биллинг ва хидматҳои идорашаванда.

С: Оё ман метавонам зеҳни сунъиро бе чаҳорчӯба созам?

Аз ҷиҳати техникӣ, бале. Дар амал, ин мисли навиштани компилятори худ барои як пости блог аст. Шумо метавонед, аммо чаро.

С: Оё ба ман ҳам чаҳорчӯбаҳои омӯзишӣ ва ҳам хидматрасонӣ лозиманд?

Аксар вақт ҳа. Дар PyTorch ё TensorFlow омӯзед, ба ONNX содир кунед, бо Triton ё ONNX Runtime хизмат расонед. Дарзҳо қасдан дар он ҷо ҳастанд. [4]

С: Амалияҳои беҳтарини бонуфуз дар куҷо зиндагӣ мекунанд?

RMF-и зеҳни сунъии NIST барои амалияҳои хавф; ҳуҷҷатҳои фурӯшандагон барои меъморӣ; дастурҳои ML-и провайдерҳои абрӣ санҷишҳои муфиди байниҳамдигарӣ мебошанд. [5]

Шарҳи мухтасари калимаи калидӣ барои равшанӣ 📌

Одамон аксар вақт меҷӯянд, ки чаҳорчӯбаи нармафзор барои зеҳни сунъӣ чист, зеро онҳо кӯшиш мекунанд, ки нуқтаҳоро байни рамзи тадқиқотӣ ва чизе, ки ҷойгиршаванда аст, пайваст кунанд. Пас, чаҳорчӯбаи нармафзор барои зеҳни сунъӣ дар амал чист ? Ин маҷмӯи интихобшудаи ҳисобҳо, абстраксияҳо ва конвенсияҳо мебошад, ки ба шумо имкон медиҳад моделҳоро бо камтарин сюрпризҳо омӯзонед, арзёбӣ кунед ва ҷойгир кунед, дар ҳоле ки бо лӯлаҳои додаҳо, сахтафзор ва идоракунӣ хуб бозӣ кунед. Ана, се маротиба гуфтам. 😅

Шарҳҳои ниҳоӣ - Хеле дароз аст, ки ман онро нахондам 🧠➡️🚀

  • Чаҳорчӯбаи нармафзор барои зеҳни сунъӣ ба шумо сохтори андешамандона медиҳад: тензорҳо, фарқи худкор, омӯзиш, ҷойгиркунӣ ва абзорҳо.

  • Аз рӯи забон, ҳадафи ҷойгиркунӣ, миқёс ва умқи экосистема интихоб кунед.

  • Интизор шавед, ки стекҳоро омехта кунед: PyTorch ё TensorFlow барои омӯзиш, ONNX Runtime ё Triton барои хидмат, MLflow барои пайгирӣ, Airflow ё Prefect барои оркестрсозӣ. [1][2][4]

  • Дар амалияҳои сайёрӣ, мушоҳидашавандагӣ ва хатарӣ барвақттар омӯзед. [5]

  • Ва бале, қисмҳои дилгиркунандаро қабул кунед. Дилгиркунӣ устувор аст ва киштиҳо устуворанд.

Чаҳорчӯбаҳои хуб мураккабиро бартараф намекунанд. Онҳо онро танзим мекунанд, то дастаи шумо бо лаҳзаҳои камтари "ups-moments" зудтар ҳаракат кунад. 🚢

Иқтибосҳо

[1] PyTorch - Муқаддима ба torch.compile (ҳуҷҷатҳои расмӣ): бештар хонед

[2] TensorFlow - Иҷрои беҳтар бо tf.function (дастури расмӣ): бештар хонед

[3] JAX - Оғози фаврӣ: Чӣ тавр дар JAX фикр кардан мумкин аст (ҳуҷҷатҳои расмӣ): бештар хонед

[4] Вақти иҷрои ONNX - Вақти иҷрои ONNX барои хулосабарорӣ (ҳуҷҷатҳои расмӣ): бештар хонед

[5] NIST - Чаҳорчӯбаи идоракунии хатарҳои зеҳни сунъӣ (AI RMF 1.0) : бештар хонед

Дар Дӯкони расмии AI Assistant AI-и навтаринро пайдо кунед

Дар бораи мо

Бозгашт ба блог