টিএফজেএস-নোডের উপর ভিত্তি করে কীভাবে একটি উচ্চ-স্তরের ফ্রন্ট-এন্ড মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম তৈরি করবেন

পটভূমি

গভীর শিক্ষার বিকাশের সাথে বুদ্ধিবৃত্তিকরণ সর্বস্তরের ক্ষমতায়ন শুরু করেছে। ব্যবহারকারীদের নিকটতম অংশ হিসাবে, সামনের প্রান্ত বিকাশকারীরা এআই সক্ষমতার সাহায্যে দক্ষতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নতি করতে এবং শ্রমের ব্যয় হ্রাস করতে এবং ব্যবহারকারীদের জন্য আরও ভাল অভিজ্ঞতা তৈরি করার আশাবাদ ব্যক্ত করে। সুতরাং, ফ্রন্ট-এন্ড বুদ্ধিজীবীকরণকে ভবিষ্যতে ফ্রন্ট-এন্ডের গুরুত্বপূর্ণ দিক হিসাবেও বিবেচনা করা হয়।

যাইহোক, এই রাস্তায়, বৌদ্ধিককরণের বিকাশের পথে বাধা সৃষ্টি করেছে এমন বেশ কয়েকটি সমস্যা রয়েছে: 1. মেশিন লার্নিংয়ের সাথে পরিচিত মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারদের ফ্রন্ট-এন্ড ব্যবসায়ের বোধ হয় না, বা তারা যে তথ্য সংগ্রহ করে তা ডেটা বুঝতে পারে না do ফ্রন্ট-এন্ড এবং ডেটার সম্ভাব্য মান। সুতরাং, তাদের পক্ষে এই প্রক্রিয়াতে অংশ নেওয়া কঠিন। ২. চিরাচরিত ফ্রন্ট-এন্ড বিকাশকারীরা মেশিন লার্নিংয়ে সাধারণত পাইথন এবং সি ++ এর মতো ব্যবহৃত ভাষা সম্পর্কে বেশি জানেন না, তাই শিখতে এবং রূপান্তরকরণের ব্যয় খুব বেশি। ৩. ditionতিহ্যবাহী ফ্রন্ট-এন্ড ইঞ্জিনিয়াররা গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম এবং নীতিগুলি বুঝতে পারে না, যা প্রশিক্ষণের জন্য কিছু বিদ্যমান মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক (টেনসরফ্লো, পাইটরঞ্চ ইত্যাদি) সরাসরি ব্যবহার করা কঠিন করে তোলে।

এই সমস্যাগুলি সমাধান করতে এবং ফ্রন্ট-এন্ড বুদ্ধিমত্তার বিকাশকে উন্নত করতে আমরা পাইপক্ক তৈরি করেছি। পিপকুক একটি ফ্রন্টএন্ড বন্ধুত্বপূর্ণ জেএস পরিবেশ ব্যবহার করে এবং অন্তর্নিহিত অ্যালগরিদম ক্ষমতা হিসাবে tfjs ব্যবহার করে। এটি ফ্রন্ট-এন্ড ব্যবসায়িক পরিস্থিতির জন্য প্রাসঙ্গিক অ্যালগরিদমগুলিকে আবৃত করে, ফ্রন্ট-এন্ড ইঞ্জিনিয়ারদের দ্রুত এবং সহজেই মেশিন লার্নিং ক্ষমতা ব্যবহার করতে দেয়।

এই নিবন্ধটি মূলত টেન્સরফ্লো.জেএস সহ পিপকুক কীভাবে কাজ করে তা নিয়ে আলোচনা করবে। এটি উচ্চ-স্তরের মেশিন লার্নিং পাইপলাইন তৈরি করতে কীভাবে টিএফজেএস-নোডের অন্তর্নিহিত মডেল এবং কম্পিউটিং শক্তি ব্যবহার করবেন তার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। পাইপকুকের জন্য, আপনি এই নিবন্ধটি উল্লেখ করতে পারেন।

অন্তর্নিহিত অ্যালগরিদম কাঠামো হিসাবে কেন টেনসরফ্লো.জেএস ব্যবহার করবেন

টেনসরফ্লো.জেএস ২০১৩ সালে গুগল দ্বারা প্রকাশিত একটি জেএস-ভিত্তিক মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক Google গুগল রিলেভেন্ট কোডগুলি ওপেন সোর্সও করেছে। পিপকুক তথ্য প্রক্রিয়াকরণ এবং মডেল প্রশিক্ষণের অন্তর্নিহিত নির্ভরতা কাঠামো হিসাবে tfjs-node ব্যবহার করে এবং টেনসরফ্লোতে পাইপকুক প্লাগ-ইন বিকাশ করে। জেএস এবং এটি একটি পাইপলাইনে একত্রিত করে। আমরা নিম্নলিখিত কারণগুলির জন্য টেনসরফ্লো.জেএস ব্যবহার করি:

  • পাইপকুক সামনের প্রান্তের ইঞ্জিনিয়ারদের পরিবেশন করার দিকে দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, তাই এটি মূলত জেএস ভাষায় উন্নত। অতএব, অন্যান্য ভাষা ব্রিজ করার কারণে কর্মক্ষমতা হ্রাস এবং ত্রুটির ঝুঁকি এড়াতে আমরা জেএস কম্পিউটিং কাঠামোটি ব্যবহার করতে পছন্দ করি।
  • অন্য কিছু জেএস মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কের সাথে তুলনা করে টেনস্রফ্লো নিজেই সি ++ এবং পাইথনে খুব জনপ্রিয়। জেএস সংস্করণটি সি ++ এবং অনেক অপারেটরের অন্তর্নিহিত ক্ষমতাগুলিও ব্যবহার করে, বিপুল সংখ্যক নেটওয়ার্ক স্তরকে সমর্থন করে, ক্রিয়াকলাপ, অনুকূলকরণ, এবং অন্যান্য উপাদানগুলিকে সমর্থন করে এবং ভাল পারফরম্যান্স এবং জিপিইউ সমর্থন সরবরাহ করে।
  • সরকারীভাবে, টিএফজেএস-রূপান্তরকারী হিসাবে সরঞ্জামগুলি সেভডমডেল বা কেরাস মডেলগুলিকে জেএস মডেলগুলিতে রূপান্তর করতে সরবরাহ করা হয়, আপনাকে অনেক পরিপক্ক পাইথন মডেল পুনরায় ব্যবহার করতে দেয়।
  • জেএস গাণিতিক কম্পিউটিংয়ের বাস্তুতন্ত্রে পরিপক্ক নয়। নমপির মতো কোন বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং লাইব্রেরি নেই এবং কিছু অনুরূপ লাইব্রেরি অন্যান্য কম্পিউটারের ফ্রেমওয়ার্কের সাথে নির্বিঘ্নে সংহত করা কঠিন। টিএফজেস নিজেই টেনসর এনক্যাপসুলেশন সরবরাহ করে, নমপি আ্যারি ক্ষমতার সমতুল্য এবং প্রশিক্ষণের জন্য সরাসরি টিএফজেএস মডেলটিতে যেতে পারে, এবং অভিনয়টি খুব ভাল।
  • Tfjs ডেটাসেট এপিআই সরবরাহ করে, যা ডেটা বিমূর্ত করতে পারে, ডেটার জন্য সহজ এবং দক্ষ ইন্টারফেসগুলি এবং একই সাথে ব্যাচ ডেটা প্রসেস করতে পারে। ডেটাসেট এপিআই এর ডেটা প্রবাহ পদ্ধতিটি কার্যকরভাবে পিপকুক পাইপলাইনের সাথে সংযুক্ত করা যেতে পারে।

টেনসরফ্লো ব্যবহার করুন। জেএস ডেটা প্রক্রিয়া করতে

মেশিন লার্নিংয়ের জন্য, প্রচুর পরিমাণে ডেটা অ্যাক্সেস এবং প্রক্রিয়াজাতকরণ একটি মূল সমস্যা key প্রচলিত পরিস্থিতিতে যেখানে তথ্যের পরিমাণ বেশি নয়, আমরা অপারেশনের জন্য ডেটা মেমরিটিতে একবারে পড়তে পারি। তবে গভীর শিক্ষার জন্য, বেশিরভাগ সময় ডেটা মেমরির আকারের চেয়ে অনেক বেশি। অতএব, প্রয়োজন হিসাবে বিভাগ হিসাবে আমাদের ডেটা উত্স বিভাগ থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করার দক্ষতা প্রয়োজন। টিএফজেএস দ্বারা সরবরাহ করা ডেটাসেট এপিআই এই দৃশ্যের প্রসেসিংয়ের ক্ষমতা মোড়ানো করে।

ডেটা প্রক্রিয়া প্রবাহ

একটি স্ট্যান্ডার্ড পাইপকুক পাইপলাইনে, আমরা ডেটা প্যাকেজ এবং প্রক্রিয়া করার জন্য ডেটাসেট এপিআই ব্যবহার করি। চিত্রটিতে প্রদর্শিত হিসাবে, এটি ডেটা সংবহনগুলির একটি সাধারণ প্রক্রিয়া।

  • প্রথমে, কাঁচা প্রশিক্ষণ ডেটা সংগ্রহের প্লাগ-ইন মাধ্যমে পাইপলাইনে আমদানি করা হয়। কাঁচা ডেটা মেঘে সঞ্চিত কিছু স্থানীয় ফাইল বা ডেটা হতে পারে। প্লাগ-ইন পাইপলাইনে ডেটা পড়ে।
  • ডেটা পড়ার পরে, ডেটা-সংগ্রহের প্লাগ-ইন ডেটা ফর্ম্যাট নির্ধারণ করে এবং এটি একটি সম্পর্কিত টেনসারে অন্তর্ভুক্ত করে।
  • ডেটা অ্যাক্সেস প্লাগ-ইন ব্যাচ ডেটা প্রসেসিং এবং প্রশিক্ষণের পরে প্রশিক্ষণের সুবিধার্থে ডেটা অ্যাক্সেস এবং প্যাকেজিং টেনসরটিকে tf.Dataset এ অ্যাক্সেস করার জন্য দায়ী।
  • ডেটা-প্রক্রিয়া প্লাগ-ইনে, আমরা শিফেল, অগমেন্ট এবং অন্যান্য ক্রিয়াকলাপ সহ ডেটা সম্পর্কিত কিছু নির্দিষ্ট প্রসেসিং করব। এই অপারেশনগুলি অপারেটরগুলি ব্যবহার করবে যেমন ডেটাসেট দ্বারা এনক্যাপসুলেটেড মানচিত্র, ব্যাচ প্রসেসিং রিয়েল টাইমে ডেটা স্ট্রিমে সঞ্চালিত হয়।
  • তারপরে, মডেল লোডে, প্রশিক্ষণের জন্য ব্যাচের মধ্যে মডেলটিতে ডেটা পড়া হয়।

এই মুহুর্তে, আমরা নোড.জেএসএস স্ট্রিমের মতো, প্রশিক্ষণ ডেটার পুনরাবৃত্তযোগ্য সেট হিসাবে একটি ডেটাসেট কল্পনা করতে পারি যখনই কোনও ডেটাসেট থেকে পরবর্তী উপাদানটির জন্য অনুরোধ করা হয়, অভ্যন্তরীণ বাস্তবায়ন উপাদানটিকে প্রয়োজনীয় হিসাবে অ্যাক্সেস করে এবং প্রি-সেট ডেটা প্রসেসিং অপারেশন কার্য সম্পাদন করে। এই বিমূর্ততা মডেলটিকে সহজেই প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়। যখন আমাদের একাধিক ডেটাসেট থাকে, তখন ডেটাসেটগুলি সহজেই ভাগ করে নেওয়া যায় এবং একই বিমূর্ততার সেটগুলিতে সংগঠিত করা যায়।

প্রশিক্ষণ মডেল

মডেল ট্রেন আর্কিটেকচার

টেনসরফ্লো.জেগুলি এপিআই-এর দুটি গ্রুপে বিভক্ত: নিম্ন-স্তরের এবং উচ্চ-স্তরের। নিম্ন-স্তরের এপিআইটি গভীরতর.জেএস ডেরিভেশন দ্বারা তৈরি করা হয়েছে, মডেলটি তৈরি করতে প্রয়োজনীয় অপারেটর (ওপি) সহ যা গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলি মোকাবেলায় আমাদের সহায়তা করতে লিনিয়ার বীজগণিতের মতো কিছু নিম্ন-অর্ডার ডেটা অপারেশন প্রক্রিয়াকরণের জন্য দায়ী is মেশিন লার্নিং উচ্চ-স্তরের স্তরগুলির এপিআই কিছু সাধারণভাবে ব্যবহৃত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে মোড়ানোর জন্য ব্যবহৃত হয় এবং প্রশিক্ষিত মডেলগুলি যেমন কেরাসের দ্বারা শিখানো মডেলগুলি লোড করার অনুমতি দেয়।

পাইপকুকগুলি মডেলগুলি বিকাশ করতে এবং চালাতে প্লাগ-ইন ব্যবহার করে। প্রতিটি মডেল একটি নির্দিষ্ট মডেলের সাথে প্লাগ-ইন লোড করে। বেশিরভাগ মডেল tfjs এর উপর ভিত্তি করে প্রয়োগ করা হয়। মডেল প্রশিক্ষণ উন্নত করতে টিফজেএস-নোড জিপিইউ ত্বরণ এবং অন্যান্য ফাংশনও সরবরাহ করে। অবশ্যই, এই পর্যায়ে বাস্তুশাস্ত্র এবং অন্যান্য কারণে, টিএফজেএসে কিছু নির্দিষ্ট মডেলের বাস্তবায়ন ব্যয় তুলনামূলকভাবে বেশি। এই ইস্যুটির জন্য, পাইপকুক অজগর সেতু এবং অন্যান্য পদ্ধতি সরবরাহ করে, আপনি প্রশিক্ষণের জন্য জেএস রানটাইম পরিবেশে সরাসরি পাইথন কল করতে পারেন। সেতুর এই বিভাগটির বিশদটি নিম্নলিখিত অধ্যায়গুলিতে বিশদভাবে বর্ণিত হবে।

বিস্তৃতি

একটি শিল্প মেশিন লার্নিং পাইপলাইনের জন্য, মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার পরে, আপনার মডেলটিকে এমনভাবে মোতায়েন করা দরকার যা মডেলটিকে আসল ব্যবসায়ের পরিবেশন করতে দেয়। বর্তমানে, পাইপকুকটি মোডেল-মোতায়েন প্লাগইনগুলির মাধ্যমে মোতায়েন করা হয়েছে।

  • দ্রুত বৈধকরণের সমাধান: অনেক ক্ষেত্রে আপনি আপনার ডেটা এবং মডেলগুলিতে দ্রুত পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে চাইতে পারেন, যেমন ছোট ছোট ব্যাচের ডেটা এবং অল্প পরিমাণে ডেটা ব্যবহার করা। এই দৃশ্যে, আমাদের যাচাইয়ের জন্য মডেলটিকে রিমোটে স্থাপন করার দরকার নেই। এর জন্য, পাইপকুকটিতে স্থানীয়ভাবে অন্তর্নির্মিত প্লাগ-ইন রয়েছে। মেশিনে প্রশিক্ষণ শেষ হওয়ার পরে, পিপকুক স্থানীয়ভাবে পূর্বাভাস পরিষেবাগুলির জন্য একটি পূর্বাভাস সার্ভার শুরু করে।
  • সার্ভার ডকার চিত্র: পাইপকুক একটি অফিসিয়াল চিত্র সরবরাহ করে যা পাইপকুক প্রশিক্ষণ এবং পূর্বাভাসের জন্য প্রয়োজনীয় পরিবেশ ধারণ করে। আপনি এই ইমেজটিকে সরাসরি আপনার স্থাপনার হোস্ট মেশিনে স্থাপন করতে পারেন, ডকারের চিত্রগুলি পরিচালনা করতে আপনি কে 8 এস এবং অন্যান্য ক্লাস্টার সলিউশনও ব্যবহার করতে পারেন।
  • ক্লাউড পরিষেবা সংযোগ: পিপকুক ধীরে ধীরে পরবর্তী বিকাশে ক্লাউড পরিষেবা সরবরাহকারীদের মেশিন লার্নিং ডিপ্লোমেন্ট পরিষেবাগুলিকে সংযুক্ত করবে। এই পর্যায়ে, গ্লকাউড ইতিমধ্যে tfjs এবং অটোমেলের সংমিশ্রণ সরবরাহ করেছে, পাইপকুক ধীরে ধীরে ভবিষ্যতে আলিবাবা ক্লাউড, এডাব্লুএস এবং অন্যান্য পরিষেবাগুলিকে সমর্থন করবে।

টিএফএক্সের সাথে তুলনা (টেনসরফ্লো প্রসারিত)

আমাদের চূড়ান্ত লক্ষ্যটি একটি পরিপক্ক শিল্প-স্তরের মেশিন লার্নিং পাইপলাইন যা উত্পাদন পরিবেশে দুর্দান্ত মডেল প্রয়োগ করতে পারে। আসলে, এই চাহিদা মেটাতে, গুগল দীর্ঘমেয়াদী অনুশীলনের উপর ভিত্তি করে টিএফএক্স আনুষ্ঠানিকভাবে প্রকাশ করেছে এবং ওপেন সোর্স প্রকল্প চালু করেছে। তারপরে আমরা কী করছি এবং টিএফএক্সের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে কিছু প্রশ্ন থাকতে পারে। প্রকৃতপক্ষে, পাইপকুকের মূলটি অন্য কোনও ফ্রেমওয়ার্কগুলি প্রতিস্থাপন করা নয়, বিশেষত পাইথন ইকোসিস্টেমের উপর ভিত্তি করে পণ্যগুলি, কারণ পাইপকুকের মিশনটি সামনের প্রান্তের বুদ্ধিমান বিকাশকে প্রচার করা, পিপককের দ্বারা গৃহীত প্রযুক্তি স্ট্যাক এবং উত্পাদনশীলকরণের পদ্ধতিগুলি সমস্ত সামনের দিকে ওরিয়েন্টেড

  • টিএফএক্স DAG ব্যবহার করে কারণ এতে ডেটা জেনারেশন, পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ, ডেটা বৈধকরণ, ডেটা রূপান্তর এবং অন্যান্য ক্রিয়াকলাপ জড়িত। এই অপারেশনগুলি অবাধে সংহত করা যেতে পারে। আসলে, অনেক ফ্রন্ট-এন্ড ডোমেন পরিস্থিতিগুলির জন্য, আমাদের অনেকগুলি জটিল সংমিশ্রণ ক্রিয়াকলাপের প্রয়োজন হয় না। অতএব, পাইপকুকটি পাইপলাইন পদ্ধতিটি ব্যবহার করে সরল পাইপলাইন প্লাগইনগুলিতে ডেটা ক্রিয়াকলাপকে বিমূর্ত করার জন্য, যাতে ফ্রন্ট-এন্ড ইঞ্জিনিয়ারদের ব্যয় হ্রাস করা যায়।
  • টিএফএক্স সময়সূচির জন্য অ্যাপাচি এয়ারফো ব্যবহার করে, যখন পাইপকুক এই জাতীয় ক্রিয়াকলাপের জন্য ফ্রন্ট-এন্ড প্রযুক্তি স্ট্যাক ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, আমরা বিভিন্ন প্লাগইনগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানাতে এবং সংযুক্ত করতে সুবিধাজনক ফ্রন্ট-এন্ড বোঝাপড়া এবং কোড অবদানের জন্য প্রতিক্রিয়াশীল ফ্রেমওয়ার্কগুলি ব্যবহার করি যেমন Rxjs
  • একই সাথে, আমরা যে এপিআই ডিজাইন করেছি সেটিও জেএসের অভ্যাসের উপর ভিত্তি করে এবং সামনের শেষের জন্য শেখার এবং শুরু করার ব্যয় কম।

উপরের ডিজাইনগুলির উপর ভিত্তি করে, আমরা আমাদের প্রত্যাশা এবং লক্ষ্য অর্জনের জন্য ফ্রন্ট-এন্ড বন্ধুত্বপূর্ণ মেশিন লার্নিং পরিবেশ তৈরি করার জন্য যথাসাধ্য চেষ্টা করি।

ভবিষ্যত ভাবনা

পাইপকুক এক মাস ধরে ওপেন সোর্স। এই সময়কালে, এটি কিছু ব্যবহারকারীর কাছ থেকে প্রতিক্রিয়াও পেয়েছে। আমাদের পরিকল্পনা অনুসারে, আমাদের এখনও অনেক কিছু করার আছে, আমরা আশা করি যে ফ্রন্ট-এন্ড বুদ্ধিমত্তাকে সত্যই সহায়তা করতে ওপেন সোর্স সম্প্রদায়ের সহায়তায় পাইপকুকটি ধারাবাহিকভাবে উন্নত করা যেতে পারে।

  • ক্লাউড পরিষেবা সরবরাহকারীদের সাথে আলিবাবা ক্লাউড, এডাব্লুএস এবং গ্লকউড) পিপকুকটি মেশিন লার্নিং মোতায়েনের সাথে সংযোগ স্থাপনের জন্য কাজ করুন।
  • নিখুঁত বাস্তুশাস্ত্র, ব্যবহারকারীদের প্রারম্ভিক ব্যয় হ্রাস করার জন্য পাইপকুকের পরীক্ষামূলক স্কয়ার তৈরি করুন build
  • বিতরণ প্রশিক্ষণের জন্য আরও ভাল সমর্থন
  • সমৃদ্ধ প্লাগইন এবং নিখুঁত মডেলগুলির সাথে এটি আরও পাইপলাইন সমর্থন করে

ভবিষ্যতে, আমরা আলিবাবার অভ্যন্তরীণ ফ্রন্ট-এন্ড গোয়েন্দা দল এবং পুরো ওপেন সোর্স সম্প্রদায়কে পিপকুক এবং পিপকুক দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করে ফ্রন্ট-এন্ড গোয়েন্দা প্রচারকে ধারাবাহিকভাবে উন্নত করার জন্য একত্রিত করার আশাবাদী, যাতে ফ্রন্ট-এন্ড গোয়েন্দা প্রযুক্তি তৈরি করা যায় সমাধানগুলি অন্তর্ভুক্ত করে, আরও প্রতিযোগিতামূলক নমুনা এবং মডেলগুলি বর্ষণ করে এবং উচ্চতর নির্ভুলতা এবং উপলভ্যতার সাথে বুদ্ধিমান কোড জেনারেশন পরিষেবা সরবরাহ করে; ফ্রন্ট-এন্ড আর অ্যান্ড ডি কার্যক্ষমতা কার্যকরভাবে উন্নত করুন, সাধারণ পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ হ্রাস করুন, এবং অতিরিক্ত সময় কাজ করবেন না, আসুন আরও চ্যালেঞ্জিং কাজের দিকে ফোকাস করুন!

কীভাবে অবদান রাখবেন?

আপনি যদি আমাদের প্রকল্পে আগ্রহী হন এবং ফ্রন্ট-এন্ড বুদ্ধিমত্তায় অবদান রাখতে চান, আমাদের গিথুব ওপেন সোর্স সংগ্রহস্থলটিতে আপনাকে স্বাগতম