Ontwerppatronen in Python voor AI- en LLM-ingenieurs: een praktische gids

Voor AI-engineers is het van cruciaal belang om schone, efficiënte en onderhoudbare code te schrijven, vooral bij het bouwen van complexe systemen.

Ontwerp patronen zijn herbruikbare oplossingen voor veelvoorkomende problemen in softwareontwerp. Voor AI- en grote taalmodellen (LLM)-ingenieurs, ontwerppatronen helpen bij het bouwen van robuuste, schaalbare en onderhoudbare systemen die complexe workflows efficiënt verwerken. Dit artikel duikt in ontwerppatronen in Python, met de nadruk op hun relevantie in AI en LLM-gebaseerde systemen. Ik zal elk patroon uitleggen met praktische AI-use cases en Python-codevoorbeelden.

Laten we eens kijken naar enkele belangrijke ontwerppatronen die met name handig zijn in AI- en machine learning-contexten, samen met Python-voorbeelden.

Waarom ontwerppatronen belangrijk zijn voor AI-ingenieurs

AI-systemen omvatten vaak:

1. Het creëren van complexe objecten (bijvoorbeeld het laden van modellen, data-preprocessing-pipelines).
2. Interacties tussen componenten beheren (bijvoorbeeld modelinferentie, realtime-updates).
3. Zorgen voor schaalbaarheid, onderhoudbaarheid en flexibiliteit bij veranderende vereisten.

Design patterns pakken deze uitdagingen aan, bieden een duidelijke structuur en verminderen ad-hoc fixes. Ze vallen in drie hoofdcategorieën:

• Creatieve patronen: Focus op het creëren van objecten. (Singleton, Factory, Builder)
• Structurele patronen: Organiseer de relaties tussen objecten. (Adapter, Decorator)
• Gedragspatronen: Beheer communicatie tussen objecten. (Strategie, Observer)

1. Singleton-patroon

Ocuco's Medewerkers Singleton-patroon zorgt ervoor dat een klasse slechts één exemplaar heeft en biedt een wereldwijd toegangspunt tot dat exemplaar. Dit is vooral waardevol in AI-workflows waarbij gedeelde bronnen, zoals configuratie-instellingen, logsystemen of modelexemplaren, consistent moeten worden beheerd zonder redundantie.

Wanneer te gebruiken

• Globale configuraties beheren (bijvoorbeeld modelhyperparameters).
• Het delen van bronnen over meerdere threads of processen (bijv. GPU-geheugen).
• Zorgen voor consistente toegang tot één enkel inferentiemachine of databaseverbinding.

Implementatie

Hier leest u hoe u een Singleton-patroon in Python implementeert om configuraties voor een AI-model te beheren:

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)

Uitleg

1. Ocuco's Medewerkers __new__ Methode: Dit zorgt ervoor dat er maar één exemplaar van de klasse wordt gemaakt. Als er al een exemplaar bestaat, wordt het bestaande exemplaar geretourneerd.
2. Gedeelde staat: Beide config1 en config2 verwijzen naar hetzelfde exemplaar, waardoor alle configuraties wereldwijd toegankelijk en consistent zijn.
3. AI-gebruiksscenario: Gebruik dit patroon om globale instellingen te beheren, zoals paden naar datasets, logboekconfiguraties of omgevingsvariabelen.

2. Fabriekspatroon

Ocuco's Medewerkers Fabriekspatroon biedt een manier om de creatie van objecten te delegeren aan subklassen of speciale fabrieksmethoden. In AI-systemen is dit patroon ideaal voor het dynamisch creëren van verschillende typen modellen, dataloaders of pipelines op basis van context.

Wanneer te gebruiken

• Dynamisch modellen maken op basis van gebruikersinvoer of taakvereisten.
• Het beheren van complexe logica voor het maken van objecten (bijvoorbeeld preprocessing-pipelines met meerdere stappen).
• Het loskoppelen van objectinstantiatie van de rest van het systeem om de flexibiliteit te verbeteren.

Implementatie

Laten we een fabriek bouwen voor het maken van modellen voor verschillende AI-taken, zoals tekstclassificatie, samenvatting en vertaling:

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!

Uitleg

1. Abstracte basisklasseDe BaseModel klasse definieert de interface (predict) die alle subklassen moeten implementeren, om consistentie te garanderen.
2. FabriekslogicaDe ModelFactory selecteert dynamisch de juiste klasse op basis van het taaktype en maakt een instantie.
3. rekbaarheid:Het toevoegen van een nieuw modeltype is eenvoudig: implementeer gewoon een nieuwe subklasse en werk de fabriek bij task_mapping.

AI-gebruiksscenario

Stel je voor dat je een systeem ontwerpt dat een andere LLM selecteert (bijv. BERT, GPT of T5) op basis van de taak. Het Factory-patroon maakt het eenvoudig om het systeem uit te breiden naarmate er nieuwe modellen beschikbaar komen zonder bestaande code te wijzigen.

3. Bouwpatroon

Ocuco's Medewerkers Bouwer patroon scheidt de constructie van een complex object van de representatie ervan. Het is handig wanneer een object meerdere stappen vereist om te initialiseren of configureren.

Wanneer te gebruiken

• Het bouwen van meerstaps-pijplijnen (bijvoorbeeld datavoorverwerking).
• Configuraties beheren voor experimenten of modeltraining.
• Het creëren van objecten die veel parameters nodig hebben, waarbij de leesbaarheid en onderhoudbaarheid gewaarborgd worden.

Implementatie

Hier ziet u hoe u het Builder-patroon kunt gebruiken om een ​​data-preprocessing-pijplijn te maken:

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

Uitleg

1. Gekoppelde methodenDe add_step methode maakt het mogelijk om aaneen te schakelen voor een intuïtieve en compacte syntaxis bij het definiëren van pijplijnen.
2. Stapsgewijze uitvoering:De pijplijn verwerkt gegevens door deze stap voor stap uit te voeren.
3. AI-gebruiksscenario: Gebruik het Builder-patroon om complexe, herbruikbare data-preprocessing-pipelines of modeltrainingsinstellingen te maken.

4. Strategiepatroon

Ocuco's Medewerkers Strategiepatroon definieert een familie van uitwisselbare algoritmen, waarbij elk algoritme wordt ingekapseld en het gedrag dynamisch kan veranderen tijdens runtime. Dit is vooral handig in AI-systemen waarbij hetzelfde proces (bijv. inferentie of gegevensverwerking) verschillende benaderingen kan vereisen, afhankelijk van de context.

Wanneer te gebruiken

• Wisselen tussen verschillende gevolgtrekking strategieën (bijvoorbeeld batchverwerking versus streaming).
• Verschillende gegevensverwerkingstechnieken dynamisch toepassen.
• Het kiezen van strategieën voor resourcebeheer op basis van de beschikbare infrastructuur.

Implementatie

Laten we het strategiepatroon gebruiken om twee verschillende inferentiestrategieën voor een AI-model te implementeren: batchinferentie en streaminginferentie.

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']

Uitleg

1. Abstracte Strategie KlasseDe InferenceStrategy definieert de interface die alle strategieën moeten volgen.
2. Concrete strategieën: Elke strategie (bijv. BatchInference, StreamInference) implementeert de logica die specifiek is voor die aanpak.
3. Dynamisch schakelenDe InferenceContext maakt het mogelijk om tijdens runtime van strategie te wisselen, wat flexibiliteit biedt voor verschillende gebruiksgevallen.

Wanneer te gebruiken

• Wisselen tussen batch gevolgtrekking voor offline verwerking en streaming-inferentie voor realtimetoepassingen.
• Pas dynamisch gegevensuitbreidings- of voorverwerkingstechnieken aan op basis van de taak of invoerindeling.

5. Waarnemerspatroon

Ocuco's Medewerkers Waarnemer patroon stelt een one-to-many-relatie tussen objecten vast. Wanneer één object (het subject) van status verandert, worden al zijn afhankelijken (observers) automatisch op de hoogte gebracht. Dit is met name handig in AI-systemen voor realtime monitoring, event handling of datasynchronisatie.

Wanneer te gebruiken

• Het bewaken van statistieken zoals nauwkeurigheid of verlies tijdens het trainen van het model.
• Realtime-updates voor dashboards of logboeken.
• Afhankelijkheden tussen componenten in complexe workflows beheren.

Implementatie

Laten we het Observer-patroon gebruiken om de prestaties van een AI-model in realtime te bewaken.

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. Onderwerp: Beheert een lijst met waarnemers en informeert hen wanneer de status verandert. In dit voorbeeld is de ModelMonitor klasse houdt statistieken bij.
2. Waarnemers: Voer specifieke acties uit wanneer u op de hoogte wordt gebracht. Bijvoorbeeld de LoggerObserver registreert statistieken, terwijl de AlertObserver genereert waarschuwingen als een drempelwaarde wordt overschreden.
3. Ontkoppeld ontwerp:Waarnemers en proefpersonen zijn losjes gekoppeld, waardoor het systeem modulair en uitbreidbaar is.

Hoe ontwerppatronen verschillen voor AI-ingenieurs versus traditionele ingenieurs

Hoewel ontwerppatronen universeel toepasbaar zijn, krijgen ze unieke kenmerken wanneer ze worden geïmplementeerd in AI-engineering in vergelijking met traditionele software-engineering. Het verschil zit in de uitdagingen, doelen en workflows die inherent zijn aan AI-systemen, die vaak vereisen dat patronen worden aangepast of uitgebreid buiten hun conventionele toepassingen.

1. Objectcreatie: statische versus dynamische behoeften

• Traditionele techniek: Object creation patterns zoals Factory of Singleton worden vaak gebruikt om configuraties, databaseverbindingen of gebruikerssessiestatussen te beheren. Deze zijn over het algemeen statisch en goed gedefinieerd tijdens het systeemontwerp.
• AI-techniek:Bij het maken van objecten is vaak sprake van Dynamische workflowsZoals:
  • Het direct creëren van modellen op basis van gebruikersinvoer of systeemvereisten.
  • Verschillende modelconfiguraties laden voor taken zoals vertaling, samenvatting of classificatie.
  • Instantiëren van meerdere gegevensverwerkingspijplijnen die variëren op basis van de kenmerken van de dataset (bijvoorbeeld tabelvorm versus ongestructureerde tekst).

Voorbeeld:In AI kan een fabriekspatroon dynamisch een deep learning-model genereren op basis van het taaktype en hardwarebeperkingen, terwijl het in traditionele systemen simpelweg een gebruikersinterfacecomponent genereert.

2. Prestatiebeperkingen

• Traditionele techniek:Ontwerppatronen zijn doorgaans geoptimaliseerd voor latentie en doorvoer in toepassingen zoals webservers, databasequery's of UI-rendering.
• AI-techniek: Prestatievereisten in AI worden uitgebreid tot model inferentie latentie, GPU/TPU gebruik, en geheugen optimalisatiePatronen moeten voldoen aan:
  • Tussentijdse resultaten cachen om redundante berekeningen te verminderen (Decorator- of Proxy-patronen).
  • Dynamisch schakelen tussen algoritmen (strategiepatroon) om latentie en nauwkeurigheid in evenwicht te brengen op basis van systeembelasting of realtimebeperkingen.

3. Datacentrische aard

• Traditionele techniek:Patronen werken vaak op vaste invoer-uitvoerstructuren (bijvoorbeeld formulieren, REST API-reacties).
• AI-techniek: Patronen moeten kunnen omgaan met variabiliteit van gegevens in zowel structuur als omvang, waaronder:
  • Streaminggegevens voor realtimesystemen.
  • Multimodale gegevens (bijvoorbeeld tekst, afbeeldingen, video's) waarvoor pijplijnen met flexibele verwerkingsstappen nodig zijn.
  • Grote datasets die efficiënte preprocessing- en uitbreidingspipelines nodig hebben, vaak met behulp van patronen zoals Builder of Pipeline.

4. Experimenteren versus stabiliteit

• Traditionele techniek:De nadruk ligt op het bouwen van stabiele, voorspelbare systemen waarbij patronen zorgen voor consistente prestaties en betrouwbaarheid.
• AI-techniek:AI-workflows zijn vaak experimenteel en omvatten:
  • Itereren op verschillende modelarchitecturen of data-voorverwerkingstechnieken.
  • Dynamisch updaten van systeemcomponenten (bijvoorbeeld modellen opnieuw trainen, algoritmen verwisselen).
  • Bestaande workflows uitbreiden zonder de productiepijplijnen te verstoren, vaak met behulp van uitbreidbare patronen zoals Decorator of Factory.

Voorbeeld:Een fabriek in AI kan niet alleen een model instantiëren, maar ook vooraf geladen gewichten koppelen, optimizers configureren en trainingscallbacks koppelen, allemaal dynamisch.