Faʻafefea ona avea ma AI Developer. Le Lowdown.

E te le'i sau i'inei mo le fa'afefe. E te manaʻo i se auala manino mo le Faʻafefea ona avea ma AI Developer e aunoa ma le malemo i faʻamaufaʻailoga e le iʻu, soup jargon, poʻo suʻega suʻega. Lelei. O lenei taʻiala e tuʻuina atu ia te oe le faʻafanua o tomai, o meafaigaluega e taua moni, o galuega faatino e maua ai le toe foʻi mai, ma mausa e vavaeeseina ai le tinkering mai le felauaiga. Se'i e fau oe.

Tala atonu e te mana'o e faitau pe a mae'a lenei:

🔗 Auala e amata ai se kamupani AI
Laasaga taʻitasi taʻiala ile fausiaina, faʻatupeina, ma le faʻalauiloaina o lau amataga AI.

🔗 Auala e fai ai se AI i lau komepiuta
A'oa'o e fai, toleni, ma fa'ata'ita'i fa'ata'ita'iga AI i le lotoifale ma faigofie.

🔗 Faʻafefea ona fai se faʻataʻitaʻiga AI
Fa'ato'a fa'avasegaina o fa'ata'ita'iga fa'ata'ita'iga AI mai le fa'ata'ita'iga i le fa'atinoina.

🔗 O le a le fa'atusa AI
Saili pe fa'afefea ona galue fa'atusa AI ma pe aisea e taua ai pea i aso nei.

O le a le mea e sili atu ai le AI Developer✅

O se AI dev lelei e le o le tagata e taulotoina mea uma e sili ona lelei. O le tagata e mafai ona ave se fa'afitauli le mautonu, fa'ava'a , su'i fa'atasi fa'amaumauga ma fa'ata'ita'iga, lafo se mea e aoga, fua fa'amaoni, ma fa'ata'ita'i e aunoa ma se tala fa'atino. O nai faailoga:

• Fa'amafanafana i le matasele atoa: fa'amaumauga → fa'ata'ita'iga → eval → fa'apipi'i → mata'itu.

• Fa'aituau mo fa'ata'ita'iga vave i a'oa'oga fa'amama... ma lava le a'oa'oga e 'alofia mailei manino.

• O se faila e faʻamaonia ai e mafai ona e tuʻuina atu taunuʻuga, e le gata o api.

• Ose mafaufau fa'atatau ile tulaga lamatia, fa'alilolilo, ma le sa'o - e le fa'atinoina, fa'atino. Fa'ata'ita'iga tau alamanuia e pei ole NIST AI Risk Management Framework ma le OECD AI Principles e fesoasoani ia te oe e tautala ai i le gagana lava e tasi e pei o tagata su'esu'e ma paaga. [1][2]

Ta'utinoga la'ititi: o nisi taimi e te fa'atauina ai se fa'ata'ita'iga ona e iloa ai lea e manumalo le laina fa'avae. O lena lotomaualalo - uiga ese - o se malosiaga sili.

Vinette vave: na fausia e se 'au se fa'avasegaga fa'apitoa mo le su'ega lagolago; o tulafono autu autu e sasa i le taimi muamua-tali. Sa latou tausia tulafono, faʻaaoga le faʻataʻitaʻiga mo pusa pito, ma lafo uma. Fa'aitiitia fa'amaneta, tele i'uga.

Le faʻafanua auala mo le faʻafefea ona avea ma AI Developer 🗺️

O se ala la'ititi, fa'asolosolo. Fa'ata'amilo i ni nai taimi a'o e fa'aa'e i luga:

1. Polokalama lelei i le Python fa'atasi ai ma le DS libs autu: NumPy, pandas, scikit-learn. Fa'asolo i ta'iala aloa'ia ona fai lea o ni nai tusitusiga se'ia iloa e ou tamatamai lima. O le scikit-Learn User Guide e fa'aluaina o se tusi aoga fa'ate'ia. [3]

2. ML faʻavae e ala i se faʻatulagaga faʻatulagaina: faʻataʻitaʻiga laina, faʻasalalauga, faʻamaufaʻailoga, metrics. O fa'amatalaga masani o tautalaga ma se tu'ufa'atasiga o kosi fa'alavelave fa'ato'aga e aoga lelei.

3. Mea faigaluega loloto aʻoaʻoga : filifili PyTorch poʻo TensorFlow ma aʻoaʻo naʻo le aʻoaʻoina, faʻapolopolo, ma utaina faʻataʻitaʻiga; taulimaina faʻamaumauga; ma debug fa'aletonu foliga masani. Amata i le PyTorch Tutorials pe a e fiafia i le "faʻailoga muamua." [4]

4. Poloketi o loʻo vaʻaia moni : afifi ma Docker, taʻavale (e oʻo lava i le CSV log e leai se mea), ma faʻapipiʻi sina API. A'oa'o Kubernetes pe a e fa'atuputeleina le fa'aogaina o atigipusa tasi; Docker muamua. [5]

5. Laega AI fa'atatau : fa'aaoga se lisi siaki mama mama na fa'aosofia e le NIST/OECD (fa'amaoni, fa'amaoni, manino, sa'o). E fa'amausaliina talanoaga ma su'etusi le manaia (i se auala lelei). [1][2]

6. Faʻapitoa faʻapitoa : NLP ma Transformers, vaʻaiga faʻatasi ma convs / ViTs faʻaonaponei, faʻatonu, poʻo LLM polokalama ma sui. Filifili se laina se tasi, fausia ni galuega laiti se lua, ona sosoo ai lea ma le lala.

E te toe asia Laasaga 2–6 e faavavau. O le mea moni, o le galuega lena.

Skills stack e te fa'aaogaina le tele o aso 🧰

• Python + Femisaa'i fa'amaumauga : fa'apipi'i fa'asologa, fa'atasi, fa'a-vaega, fa'a-veta. Afai e mafai ona e faia siva panda, e faigofie aʻoaʻoga ma e mama le iloiloga.

• Autu ML : vaeluaga o nofoaafi-su'ega, aloese mai le tafe, metric literacy. O le scikit-Learn guide o se tasi lea o tusitusiga sili ona lelei i luga o le auala. [3]

• DL framework : filifili se tasi, maua le galuega pito i luga, ona tilotilo lea i le isi mulimuli ane. O fa'amaumauga a PyTorch e fa'amanino ai le fa'ata'ita'iga o le mafaufau. [4]

• Fa'ata'ita'i le tumama : ta'aloga ta'avale, params, ma mea fa'apitoa. Lumanai-e te inoino i su'esu'ega.

• Containerization & orchestration : Docker e afifi lau faaputuga; Kubernetes pe a e manaʻomia ni faʻataʻitaʻiga, autoscaling, ma faʻafouga taʻavale. Amata iinei. [5]

• Fa'avae GPU : iloa le taimi e totogi ai se tasi, pe fa'afefea ona a'afia le tele o le vaega, ma pe aisea e fa'amaumau ai nisi o mea.

• AI fa'atatau : fa'amaumauga fa'amaumauga, iloilo tulaga lamatia, ma fuafua fa'aititia e fa'aaoga ai meatotino manino (fa'amaoni, fa'amaoni, manino, sa'o). [1]

A'oa'oga amata: o nai so'oga e sili atu i lo latou mamafa 🔗

• Fa'avae ML : o se seti o fa'amatalaga mamafa fa'ata'ita'i + a'oa'oga fa'alavelave fa'ato'aga. Fa'atasi ma fa'ata'ita'iga ile scikit-Learn. [3]

• Frameworks : le PyTorch Tutorials (poʻo le TensorFlow Guide pe a e manaʻo i Keras). [4]

• Fa'amatalaga fa'asaienisi taua : scikit-learn's User Guide e fa'aulufaleina metrics, paipa, ma iloiloga. [3]

• Va'a Amata a Docker ina ia "galue i la'u masini" liliu atu i le "galue i soo se mea." [5]

Faailoga mea nei. A pipii, faitau le itulau e tasi, taumafai se mea se tasi, toe fai.

E tolu galuega faatino e maua ai faatalanoaga 📁

1. Toe fa'aopoopo-fa'aopoopo fesili tali i lau oe lava fa'amaumauga

   • Su'e / fa'aulufale mai se fa'avae malamalama fa'apitoa, fausia mea fa'apipi'i + toe maua mai, fa'aopoopo se UI mama.

   • Su'esu'e le taofiofia, sa'o i luga o se seti Q&A taofia, ma tali mai tagata faaaoga.

   • Fa'aaofia se vaega pu'upu'u "fa'aletonu" vaega.

2. Fa'ata'ita'iga Va'aiga fa'atasi ai ma fa'alavelave fa'apipi'i moni

   • A'oa'o se fa'avasega po'o se su'esu'e, tautua e ala i le FastAPI, fa'apipi'i ma Docker, tusi i lalo pe fa'apefea ona e fuaina. [5]

   • Su'esu'ega fe'avea'i o fa'amaumauga (fa'amatalaga faigofie o le faitau aofa'i i luga o foliga o se amataga lelei).

3. Su'esu'ega fa'atatau AI

   • Filifili se fa'amaumauga fa'alaua'itele ma uiga ma'ale'ale. Faia se metrics-and-mitigations writeup e ogatusa ma NIST meatotino (fa'amaoni, fa'amaoni, sa'o). [1]

E manaʻomia e poloketi taʻitasi: se README itulau e 1, se ata, faʻamaumauga e mafai ona toe faʻaleleia, ma se faʻasologa o suiga. Faʻaopoopo nisi faʻailoga emoji aua, lelei, e faitau foi e tagata nei mea 🙂

MLOps, deployment, ma le vaega e leai se tasi e aʻoaʻoina oe 🚢

O le felauaiga o se tomai. Laiti tafe:

• Tu'u lau app ma Docker so dev ≈ prod. Amata i pepa aloaia o le Amataina; fa'asolo ile Tusi mo fa'atonuga e tele auaunaga. [5]

• Su'e su'ega (tusa lava ile lotoifale). Params, metrics, artifacts, ma le "manumalo" tag e faʻamaonia ai faʻamaoni ma mafai ona galulue faʻatasi.

• Fa'atasi ma Kubernetes pe a e mana'omia le fua po'o le tu'ufua. A'oa'o Fa'agaioiga, Au'aunaga, ma fa'asalalauga fa'ailoa muamua; tetee atu i le manao e sele yak.

• Taimi o ao : Colab mo fa'ata'ita'iga; fa'atonu tulaga (SageMaker/Azure ML/Vertex) pe a e pasia meataalo.

• GPU faitautusi : e te le manaʻomia le tusiaina o fatu CUDA; e tatau ona e iloa pe o le a le dataloader o lau bottleneck.

Fa'ata'ita'iga tama'i sese: mafaufau i MLOps e pei o se paluga fa'amamafa - fafaga i masini ma mata'itū, pe e manogi.

AI fa'atatau o lau va'a fa'atauva 🛡️

O 'au o lo'o i lalo o le mamafa e fa'amaonia le fa'atuatuaina. Afai e mafai ona e talanoa saʻo e uiga i lamatiaga, faʻamaumauga, ma pulega, e avea oe ma tagata e manaʻo ai tagata i totonu o le potu.

• Fa'aoga se fa'avae fa'avae : fa'afanua mana'oga i meatotino a le NIST (fa'amaoni, fa'amaoni, manino, sa'o), ona fa'aliliu lea i aitema lisi siaki ma ta'iala talia i PRs. [1]

• Fa'amau au fa'avae : o le OECD AI Principles o lo'o fa'amamafa ai aia tatau a tagata ma tulaga fa'atemokalasi - fa'aoga lelei pe a talanoaina fefa'ataua'iga. [2]

• Fa'ata'ita'iga fa'apolofesa : o se luelue pu'upu'u i se tulafono fa'ata'ita'i i fa'ata'ita'iga e masani lava o le eseesega i le va o le "matou mafaufau i ai" ma le "tatou fa'apa'au."

E le o se lipine mumu. O le faiva.

Fa'apitoa teisi: filifili se laina ma a'oa'o ana meafaigaluega 🛣️

• LLMs & NLP : faʻailoga faʻailoga, faʻamalama faʻamatalaga, RAG, iloiloga i tua atu o BLEU. Amata i paipa maualuga, ona fa'avasega lea.

• Va'aiga : fa'aopoopoina o fa'amaumauga, fa'aigoaina o le tumama, ma le fa'apipi'iina i le pito o masini e fai ai le masiofo.

• Fautuaga : fa'amatalaga fa'aalia manino, fuafuaga amata malulu, ma KPI pisinisi e le fetaui ma le RMSE.

• Sui & mea faigaluega fa'aoga : vala'au fa'atino, fa'atulafonoina fa'atulafonoina, ma alavai saogalemu.

Fa'amaoni, filifili le vaega e te fia iloa ai i taeao o Aso Sa.

Fa'atusatusaga laulau: auala mo le auala e avea ai ma AI Developer 📊

Ioe, o le avanoa e fai si le tutusa. O laulau moni e seasea atoatoa.

Suesue matasele e pipii moni 🔁

• Ta'amilosaga e lua itula : 20 minute faitau tusi, 80 minute coding, 20 minute tusi i lalo mea na gau.

• Tusitusi tasi-pepa : pe a uma galuega laiti taʻitasi, faʻamatala le faʻapipiʻiina o faʻafitauli, laina faʻavae, metrics, ma auala faʻaletonu.

• Fa'atonuga fa'agata : toleni na'o luga ole PPU, pe leai ni libs fafo mo le fa'agaioia, po'o le paketi tonu 200 laina. O fa'alavelave e fa'atupuina ai le fatufatua'i, i se isi itu.

• Pepa sprints : fa'atino na'o le leiloa po'o le fa'amaumauga. E te le manaʻomia le SOTA e aʻoaʻo ai se tone.

Afai e se'e le taulaiga, e masani lava. E fememea'i tagata uma. Savalivali, toe fo'i mai, lafo se mea itiiti.

Fa'atalanoaga sauniuni, toese le tala fa'atino 🎯

• Fa'atosina muamua : fa'ato'a fa'ato'a fa'ato'a solo fa'ase'e. Fa'atino ia le itiiti ifo ma le tasi le fa'aaliga laiti.

• Fa'amatala fefa'ataua'iga : sauni e savali i filifiliga fa'atatau ma pe fa'afefea ona e fa'avasegaina se fa'aletonu.

• Fa'atonuga fa'aletino : tusi se fa'amaumauga → fa'ata'ita'iga → API → mata'i ata ma fa'amatala.

• AI fa'atatau : tausia se lisi siaki faigofie e fa'aoga i le NIST AI RMF - e fa'ailo ai le matua, ae le o le fa'aupuga. [1]

• Fa'atonuga lelei : filifili se fa'ava'a se tasi ma e mata'utia i ai. O fa'amaumauga aloa'ia ose ta'aloga talafeagai i fa'atalanoaga. [4]

Laiti tusi kuka: o lau galuega fa'ai'u muamua i le fa'ai'uga o le vaiaso 🍳

1. Fa'amatalaga : filifili se fa'amaumauga mama.

2. Fa'avae : fa'ata'ita'iga scikit-a'oa'o fa'atasi ai ma fa'amaufa'ailoga; fa'amaufa'ailoga masani. [3]

3. DL pasi : galuega tutusa i PyTorch poʻo TensorFlow; faatusatusa apu i apu. [4]

4. Su'esu'ega : fa'amaumauga e tamo'e (tusa lava i se CSV faigofie + fa'ailoga taimi). Tag le ua manumalo.

5. Auauna : afifi valo'aga i se auala FastAPI, fa'amau, tamo'e i le lotoifale. [5]

6. Manatunatu : o le a le metric e taua mo le tagata faʻaoga, o a ni lamatiaga o loʻo i ai, ma mea e te mataʻituina pe a maeʻa le faʻalauiloaina - nono mai upu mai le NIST AI RMF e faʻatumauina ai. [1]

E atoatoa lenei mea? Leai. Pe e sili atu ea na i lo le faatalitali mo le ala lelei atoatoa? E matua'i.

Mailei masani e mafai ona e alo vave ⚠️

• Ova le fa'aogaina o lau a'oa'oga i a'oa'oga : lelei e amata, ae sui loa ile fa'afitauli-muamua mafaufauga.

• Fa'ase'e le mamanu o iloiloga : fa'amatala le manuia a'o le'i a'oa'oina. Sefe itula.

• Le amana'ia konekarate fa'amaumauga : fa'a'ese'ese fuafuaga e malepe le tele o faiga nai lo fa'ata'ita'iga.

• Fefe i le faʻapipiʻiina : Docker e sili atu le faauo nai lo foliga. Amata laiti; talia le fausia muamua o le a clunky. [5]

• Fa'ata'ita'iga mulimuli : fa'amau mulimuli ane ma avea ma galuega fa'atino. Tao i le mamanu - mama, sili atu. [1][2]

Le TL;DR 🧡

Afai e te manatua se mea se tasi: Faʻafefea ona avea ma AI Developer e le o le faʻaputuina o manatu poʻo le tulituliloaina o faʻataʻitaʻiga susulu. E fa'atatau i le fo'ia fa'afia o fa'afitauli moni i se matasele fufusi ma se mafaufau fa'atatau. A'oa'o le fa'aputuga o fa'amaumauga, filifili se auivi DL se tasi, lafo mea laiti ma Docker, siaki mea e te faia, ma taula au filifiliga i ta'iala fa'aaloalogia e pei o le NIST ma le OECD. Fausia ni galuega laiti laiti se tolu, ma talanoa e uiga ia i latou e pei o se uo, ae le o se taulaitu. O le mea lena - tele lava.

Ma ioe, fai leotele le fuaitau pe a fesoasoani: Ou te iloa le auala e avea ai ma AI Developer . Ona alu lea e faʻamaonia i le tasi itula o le faʻatulagaina o le fale i le asō.

Fa'asinomaga

[1] NIST. Fa'ata'ita'iga Fa'ata'ita'iga Fa'atonu Fa'atonu (AI RMF 1.0) . (PDF) - So'oga
[2] OECD. OECD AI Principles - Va'aiga lautele - So'oga
[3] scikit-learn. Ta'iala mo Tagata Fa'aoga (stable) - So'oga
[4] PyTorch. A'oa'oga (A'oa'o Fa'avae, ma isi) - So'oga
[5] Docker. Amata - So'oga