एआय अभियंते काय करतात?

"एआय इंजिनिअर" या गूढ शब्दामागे काय लपले आहे याचा कधी विचार केला आहे का? मलाही ते आवडले. बाहेरून ते चमकदार वाटते, पण प्रत्यक्षात ते समान भागांचे डिझाइन काम आहे, गोंधळलेला डेटा गोंधळात टाकणे, सिस्टम एकत्र जोडणे आणि गोष्टी जे करायचे आहे ते करत आहेत की नाही हे उत्सुकतेने तपासणे. जर तुम्हाला एक-लाइन आवृत्ती हवी असेल तर: ते अस्पष्ट समस्यांना कार्यरत एआय सिस्टममध्ये बदलतात ज्या वास्तविक वापरकर्ते दिसतात तेव्हा कोलमडत नाहीत. जितका जास्त वेळ लागेल तितका गोंधळलेला - ते खाली आहे. कॅफिन घ्या. ☕

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 अभियंत्यांसाठी एआय टूल्स: कार्यक्षमता आणि नवोपक्रम वाढवणे
अभियांत्रिकी उत्पादकता आणि सर्जनशीलता वाढवणारी शक्तिशाली एआय साधने शोधा.

🔗 सॉफ्टवेअर अभियंत्यांची जागा एआय घेईल का?
ऑटोमेशनच्या युगात सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकीचे भविष्य एक्सप्लोर करा.

🔗 कृत्रिम बुद्धिमत्ता बदलणाऱ्या उद्योगांचे अभियांत्रिकी अनुप्रयोग
एआय औद्योगिक प्रक्रियांना कसे आकार देत आहे आणि नवोपक्रमांना कसे चालना देत आहे ते जाणून घ्या.

🔗 एआय इंजिनिअर कसे व्हावे
एआय अभियांत्रिकीमध्ये करिअर करण्यासाठी तुमचा प्रवास सुरू करण्यासाठी चरण-दर-चरण मार्गदर्शक.

थोडक्यात माहिती: एक एआय अभियंता खरोखर करतो 💡

सर्वात सोप्या पातळीवर, एक एआय अभियंता एआय सिस्टम डिझाइन, बांधणी, जहाजे आणि देखभाल करतो. दैनंदिन कामांमध्ये हे समाविष्ट असते:

अस्पष्ट उत्पादन किंवा व्यवसायाच्या गरजा अशा गोष्टीत रूपांतरित करणे ज्या मॉडेल्स प्रत्यक्षात हाताळू शकतात.
डेटा गोळा करणे, लेबल करणे, साफ करणे आणि - अपरिहार्यपणे - तो वाहून जाऊ लागल्यावर त्याची पुन्हा तपासणी करणे.
मॉडेल्स निवडणे आणि त्यांना प्रशिक्षण देणे, योग्य मापदंडांसह त्यांचे मूल्यांकन करणे आणि ते कुठे अपयशी ठरतील ते लिहिणे.
संपूर्ण गोष्ट MLOps पाइपलाइनमध्ये गुंडाळणे जेणेकरून त्याची चाचणी करता येईल, तैनात करता येईल, निरीक्षण करता येईल.
जंगलात ते पाहणे: अचूकता, सुरक्षितता, निष्पक्षता... आणि ते रुळावरून घसरण्यापूर्वी समायोजन.

जर तुम्ही "म्हणजे सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी आणि उत्पादन विचारसरणीचा थोडासा समावेश असलेले डेटा सायन्स" असा विचार करत असाल तर - हो, तेच त्याचे स्वरूप आहे.

चांगल्या एआय अभियंत्यांना इतरांपेक्षा वेगळे काय करते

२०१७ पासून प्रकाशित झालेल्या प्रत्येक आर्किटेक्चर पेपरबद्दल तुम्हाला माहिती असेल आणि तरीही ते एक नाजूक गोंधळ निर्माण करतात. या भूमिकेत भरभराटीला येणारे लोक सहसा:

सिस्टममध्ये विचार करा. त्यांना संपूर्ण चक्र दिसते: डेटा आत, निर्णय बाहेर, सर्वकाही ट्रॅक करण्यायोग्य.
आधी जादूचा पाठलाग करू नका. गुंतागुंत निर्माण करण्यापूर्वी बेसलाइन आणि सोप्या तपासण्या करा.
अभिप्राय मिळवा. पुन्हा प्रशिक्षण देणे आणि परत आणणे हे अतिरिक्त नाहीत, ते डिझाइनचा भाग आहेत.
गोष्टी लिहून ठेवा. तडजोड, गृहीतके, मर्यादा - कंटाळवाणे, पण नंतर सोनेरी.
जबाबदार एआयला गांभीर्याने घ्या. आशावादाने धोके कमी होत नाहीत, ते नोंदवले जातात आणि व्यवस्थापित केले जातात.

मिनी-स्टोरी: एका सपोर्ट टीमने सुरुवात केली ती एका मूर्ख नियम + पुनर्प्राप्ती बेसलाइनने. त्यामुळे त्यांना स्पष्ट स्वीकृती चाचण्या मिळाल्या, म्हणून जेव्हा त्यांनी नंतर मोठ्या मॉडेलमध्ये बदल केले तेव्हा त्यांच्याकडे स्पष्ट तुलना होती - आणि जेव्हा ते चुकीचे वर्तन करत होते तेव्हा त्यांना सहज परतफेड करता आली.

जीवनचक्र: गोंधळलेले वास्तव विरुद्ध नीटनेटके आकृत्या 🔁

समस्येची चौकट तयार करा. ध्येये, कार्ये आणि "पुरेसे चांगले" कसे दिसते ते परिभाषित करा.
डेटा ग्राइंड करा. साफ करा, लेबल करा, विभाजित करा, आवृत्ती करा. स्कीमा ड्रिफ्ट पकडण्यासाठी अविरतपणे प्रमाणित करा.
मॉडेल प्रयोग. सोप्या वापरून पहा, बेसलाइन तपासा, पुनरावृत्ती करा, दस्तऐवजीकरण करा.
पाठवा. CI/CD/CT पाइपलाइन, सेफ डिप्लॉय, कॅनरी, रोलबॅक.
लक्ष ठेवा. अचूकता, विलंब, प्रवाह, निष्पक्षता, वापरकर्त्याचे परिणाम यांचे निरीक्षण करा. नंतर पुन्हा प्रशिक्षण द्या.

स्लाईडवर हे एका व्यवस्थित वर्तुळासारखे दिसते. प्रत्यक्षात ते झाडूने स्पॅगेटी हाताळण्यासारखे आहे.

रबर रस्त्यावर आदळल्यावर जबाबदार एआय 🧭

हे सुंदर स्लाईड डेकबद्दल नाही. अभियंते जोखीम वास्तविक करण्यासाठी फ्रेमवर्कवर अवलंबून असतात:

NIST AI RMF डिप्लॉयमेंटद्वारे डिझाइनमध्ये जोखीम ओळखण्यासाठी, मोजण्यासाठी आणि हाताळण्यासाठी रचना देते [1].
OECD तत्त्वे एका होकायंत्रासारखी कार्य करतात - अनेक संस्था [2] शी जुळणारे व्यापक मार्गदर्शक तत्वे आहेत.

या जीवनचक्रांनुसार मॅप केलेल्या अनेक संघ त्यांच्या स्वतःच्या चेकलिस्ट (गोपनीयता पुनरावलोकने, मानवी-इन-लूप गेट्स) देखील तयार करतात.

पर्यायी वाटत नसलेले दस्तऐवज: मॉडेल कार्ड आणि डेटाशीट 📝

दोन कागदपत्रे ज्यांसाठी तुम्ही नंतर स्वतःचे आभार मानाल:

मॉडेल कार्ड्स → हेतू वापर, मूल्यांकन संदर्भ, चेतावणी स्पष्ट करतात. असे लिहिलेले आहे जेणेकरून उत्पादन/कायदेशीर लोक देखील अनुसरण करू शकतील [3].
डेटासेट्ससाठी डेटाशीट्स → डेटा का अस्तित्वात आहे, त्यात काय आहे, संभाव्य पूर्वाग्रह आणि सुरक्षित विरुद्ध असुरक्षित वापर स्पष्ट करतात [4].

भविष्यातील - तुम्ही (आणि भविष्यातील सहकारी) ते लिहिल्याबद्दल शांतपणे तुमचे कौतुक कराल.

खोलवर जाणे: डेटा पाइपलाइन, करार आणि आवृत्ती 🧹📦

डेटा अनियंत्रित होतो. स्मार्ट एआय अभियंते करारांची अंमलबजावणी करतात, तपास करतात आणि आवृत्त्या कोडशी बांधून ठेवतात जेणेकरून तुम्ही नंतर रिवाइंड करू शकाल.

प्रमाणीकरण → स्कीमा, श्रेणी, ताजेपणा कोडिफाय करा; दस्तऐवज स्वयंचलितपणे तयार करा.
आवृत्ती → डेटासेट आणि मॉडेल्सना गिट कमिट्ससह संरेखित करा, जेणेकरून तुमच्याकडे खरोखर विश्वास ठेवता येईल असा बदल लॉग असेल.

एक छोटेसे उदाहरण: एका किरकोळ विक्रेत्याने पुरवठादाराच्या फीडमध्ये भरलेल्या शून्य गोष्टी ब्लॉक करण्यासाठी स्कीमा चेक इन केले. ग्राहकांना लक्षात येण्यापूर्वीच त्या एकाच ट्रिपवायरने recall@k मध्ये वारंवार होणारे ड्रॉप थांबवले.

खोलवर जाणे: शिपिंग आणि स्केलिंग 🚢

prod मध्ये मॉडेल चालवणे म्हणजे फक्त model.fit() . येथे टूलबेल्टमध्ये हे समाविष्ट आहे:

सुसंगत पॅकेजिंगसाठी डॉकर
ऑर्केस्ट्रेशन, स्केलिंग आणि सुरक्षित रोलआउटसाठी कुबर्नेट्स
कॅनरीज, ए/बी स्प्लिट्स, आउटलायर डिटेक्शनसाठी एमएलओपीएस फ्रेमवर्क

पडद्यामागे आरोग्य तपासणी, ट्रेसिंग, CPU विरुद्ध GPU वेळापत्रक, टाइमआउट ट्यूनिंग आहे. आकर्षक नाही, अगदी आवश्यक आहे.

खोलवर जा: GenAI सिस्टीम आणि RAG 🧠📚

जनरेटिव्ह सिस्टीममध्ये आणखी एक ट्विस्ट येतो - रिट्रीव्हल ग्राउंडिंग.

एम्बेडिंग्ज + वेगात समानता शोधण्यासाठी वेक्टर शोध.
साखळी पुनर्प्राप्ती, साधन वापर, पोस्ट-प्रोसेसिंगसाठी ऑर्केस्ट्रेशन

चंकिंग, री-रँकिंग, इव्हलमधील पर्याय - हे छोटे कॉल ठरवतात की तुम्हाला एक क्लिष्ट चॅटबॉट मिळेल की उपयुक्त सह-पायलट.

कौशल्ये आणि साधने: स्टॅकमध्ये प्रत्यक्षात काय आहे 🧰

क्लासिक एमएल आणि सखोल शिक्षण उपकरणांची मिश्रित पिशवी:

फ्रेमवर्क: पायटॉर्च, टेन्सरफ्लो, सायकिट-लर्न.
पाईपलाईन: नियोजित कामांसाठी वायुप्रवाह इ.
उत्पादन: डॉकर, K8s, सर्व्हिंग फ्रेमवर्क.
निरीक्षणक्षमता: ड्रिफ्ट मॉनिटर्स, लेटन्सी ट्रॅकर्स, फेअरनेस चेक.

कोणीही सर्वकाही . संपूर्ण जीवनचक्रात समजूतदारपणे तर्क करण्यासाठी पुरेसे ज्ञान असणे ही युक्ती आहे.

टूल्स टेबल: अभियंते खरोखर काय साध्य करतात 🧪

साधन	प्रेक्षक	किंमत	ते का उपयुक्त आहे?
पायटॉर्च	संशोधक, अभियंते	मुक्त स्रोत	लवचिक, अजगरीय, प्रचंड समुदाय, कस्टम नेट.
टेन्सरफ्लो	उत्पादनाकडे झुकणारे संघ	मुक्त स्रोत	परिसंस्थेची खोली, टीएफ सर्व्हिंग आणि तैनातीसाठी लाइट.
सायकिट-लर्न	क्लासिक एमएल वापरकर्ते	मुक्त स्रोत	उत्तम बेसलाइन, नीटनेटके API, प्रीप्रोसेसिंग बेक्ड.
एमएलफ्लो	अनेक प्रयोगांसह संघ	मुक्त स्रोत	धावा, मॉडेल्स, कलाकृती व्यवस्थित ठेवतो.
हवेचा प्रवाह	पाईपलाईन लोकांनो	मुक्त स्रोत	डीएजी, वेळापत्रक, निरीक्षणक्षमता पुरेशी चांगली आहे.
डॉकर	मुळात प्रत्येकजण	मोफत कोर	सारखेच वातावरण (बहुतेक). "फक्त माझ्या लॅपटॉपवर काम करते" अशा कमी लढाया.
कुबर्नेट्स	इन्फ्रा-हेवी संघ	मुक्त स्रोत	ऑटोस्केलिंग, रोलआउट्स, एंटरप्राइझ-ग्रेड मसल.
K8s वर सर्व्ह करणारी मॉडेल	K8s मॉडेल वापरकर्ते	मुक्त स्रोत	मानक सर्व्हिंग, ड्रिफ्ट हुक, स्केलेबल.
वेक्टर शोध लायब्ररी	आरएजी बिल्डर्स	मुक्त स्रोत	जलद समानता, GPU-अनुकूल.
व्यवस्थापित वेक्टर स्टोअर्स	एंटरप्राइझ आरएजी टीम्स	सशुल्क स्तर	सर्व्हरलेस इंडेक्स, फिल्टरिंग, प्रमाणानुसार विश्वासार्हता.

हो, वाक्यरचना असमान वाटते. साधन निवडी सहसा असतात.

संख्येत न बुडता यशाचे मोजमाप करणे 📏

महत्त्वाचे मेट्रिक्स संदर्भावर अवलंबून असतात, परंतु सहसा याचे मिश्रण असते:

भाकित गुणवत्ता: अचूकता, आठवण, F1, कॅलिब्रेशन.
सिस्टम + वापरकर्ता: विलंब, p95/p99, रूपांतरण लिफ्ट, पूर्णता दर.
निष्पक्षता निर्देशक: समता, विषम प्रभाव - काळजीपूर्वक वापरलेले [1][2].

पृष्ठभागावरील तडजोडींसाठी मेट्रिक्स अस्तित्वात आहेत. जर ते नसतील तर ते बदला.

सहकार्याचे नमुने: हा एक सांघिक खेळ आहे 🧑🤝🧑

एआय अभियंते सहसा चौकात बसतात:

उत्पादन आणि डोमेन लोकांनो (यशाची व्याख्या करा, रेलिंग).
डेटा अभियंते (स्रोत, स्कीमा, एसएलए).
सुरक्षा/कायदेशीर (गोपनीयता, अनुपालन).
डिझाइन/संशोधन (वापरकर्ता चाचणी, विशेषतः GenAI साठी).
ऑप्स/एसआरई (अपटाइम आणि अग्निशमन कवायती).

स्क्रिबलने झाकलेले व्हाईटबोर्ड आणि कधीकधी गरमागरम मेट्रिक वादविवाद अपेक्षित आहेत - ते आरोग्यदायी आहे.

अडचणी: तांत्रिक कर्जाचा बोजवारा 🧨

एमएल सिस्टीम लपलेले कर्ज आकर्षित करतात: गुंतागुंतीचे कॉन्फिगरेशन, नाजूक अवलंबित्व, विसरलेले ग्लू स्क्रिप्ट. दलदल वाढण्यापूर्वी साधक रेलिंग सेट करतात - डेटा चाचण्या, टाइप केलेले कॉन्फिगरेशन, रोलबॅक. [5]

आरोग्य राखणारे: मदत करणारे उपाय 📚

लहान सुरुवात करा. मॉडेल्स गुंतागुंतीचे करण्यापूर्वी पाइपलाइन काम करते हे सिद्ध करा.
एमएलओपीएस पाइपलाइन. डेटा/मॉडेल्ससाठी सीआय, सेवांसाठी सीडी, पुनर्प्रशिक्षणासाठी सीटी.
जबाबदार एआय चेकलिस्ट. मॉडेल कार्ड आणि डेटाशीट्स [1][3][4] सारख्या कागदपत्रांसह तुमच्या संस्थेशी मॅप केलेले.

जलद वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न पुन्हा करा: एका वाक्याचे उत्तर 🥡

एआय अभियंते एंड-टू-एंड सिस्टम तयार करतात जे उपयुक्त, चाचणी करण्यायोग्य, तैनात करण्यायोग्य आणि काही प्रमाणात सुरक्षित असतात - त्याच वेळी ते स्पष्टपणे तडजोड करतात जेणेकरून कोणीही अंधारात राहू नये.

टीएल; डॉ 🎯

ते डेटा वर्क, मॉडेलिंग, एमएलओपीएस, मॉनिटरिंग याद्वारे अस्पष्ट समस्या → विश्वासार्ह एआय सिस्टम घेतात.
सर्वात चांगले म्हणजे आधी ते सोपे ठेवा, अथकपणे मोजमाप करा आणि गृहीतके नोंदवा.
उत्पादन एआय = पाइपलाइन + तत्वे (सीआय/सीडी/सीटी, आवश्यकतेनुसार निष्पक्षता, जोखीम विचारसरणी).
साधने ही फक्त साधने असतात. ट्रेन → ट्रॅक → सर्व्ह → निरीक्षण यातून जाण्यासाठी कमीत कमी वापर करा.

संदर्भ दुवे

NIST AI RMF (1.0). लिंक
ओईसीडी एआय तत्त्वे. लिंक
मॉडेल कार्ड्स (मिशेल आणि इतर, २०१९). लिंक
डेटासेट्ससाठी डेटाशीट्स (गेब्रू आणि इतर, २०१८/२०२१). लिंक
लपलेले तांत्रिक कर्ज (स्कली आणि इतर, २०१५). लिंक

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा.

आमच्याबद्दल

ब्लॉगवर परत

देश/प्रदेश