🦜🔗Создание надежных ML бэкэндов с использованием Pydantic и Langchain

🦜🔗Создание надежных ML бэкэндов с Pydantic и Langchain

Узнайте, как предотвратить ошибки пользователей и LLMs в вашем коде

Введение

Хорошо известно, что ученые-данные обычно не являются лучшими программистами. Довольно часто у них есть продвинутые теоретические навыки, и они хорошо разбираются в математике и статистике, но они не способны самостоятельно разрабатывать полноценное приложение стека, даже простое.

Я первый, кто пишет такие статьи, чтобы улучшить свои программные навыки. Сегодня я расскажу вам о Pydantic – библиотеке, которая является стандартом в программировании на Python и используется в основном для валидации данных, а также о том, как это можно использовать для создания более надежных приложений на языке программирования Langchain.

Начните работу с Pydantic

Давайте быстро рассмотрим пример использования Pydantic, который может быть полезен для ученого-данных. Когда мы создаем модель машинного обучения или глубокого обучения, например, с использованием PyTorch или Tensorflow, мы знаем, что качество модели будет зависеть от множества гиперпараметров, которые нам нужно настроить.

Представьте, что вы работаете в большой команде, и вы хотите позволить кому-то запускать множество экспериментов и просматривать результаты. Для этого вы можете создать простой интерфейс, чтобы тот, кто запускает эксперименты, мог просто использовать графический пользовательский интерфейс вместо того, чтобы писать код на Python.

• Проверка формы на клиентской стороне с использованием JavaScript
• 10 лучших генераторов AI-аватаров в 2023 году
• Наискорейший спуск и метод Ньютона на языке Python, с нуля Сравнение

Очевидно, что при получении входных параметров от пользователя вам придется выполнить много проверок, потому что если ваша функция ожидает целое число в качестве входных данных, а пользователь вместо 1 вводит 1.0, ваш код, вероятно, сломается.

Давайте теперь рассмотрим практический пример. Здесь мы создаем очень простую модель PyTorch, для инициализации которой требуются некоторые гиперпараметры.

import torchimport torch.nn as nnclass SimpleModel(nn.Module):    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, activation):        super(SimpleModel, self).__init__()        self.input_size = input_size        self.hidden_size = hidden_size        self.output_size = output_size        self.activation = activation        # Определение слоев        self.fc1 = nn.Linear(self.input_size, self.hidden_size)        self.activation_func =…