ਸਮੱਗਰੀ 'ਤੇ ਜਾਓ

ਬਲੌਗ

ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ: ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਬ੍ਰੀਫ

ਰਿਪਰੈਜ਼ੈਂਟੇਸ਼ਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਡਿਸਕ੍ਰਿਮਿਨੇਟਿਵ ਬਨਾਮ ਜੈਨਰੇਟਿਵ ਰਾਹ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ buy/build ਰਾਊਟਿੰਗ — ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਮੁੜ-ਲਿਖੀਆਂ AWS ਧਾਰਨਾਵਾਂ

  • Balinder Walia
  • 1 ਮਿੰਟ ਦੀ ਪੜ੍ਹਤ
  • Updated

ਤਕਨੀਕੀ ਡਾਈਜੈਸਟ: ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਬਹੁ-ਪਰਤ ਨਿਊਰਲ ਅਨੁਕੂਲਨ, ਡਿਸਕ੍ਰਿਮਿਨੇਟਿਵ ਬਨਾਮ ਜੈਨਰੇਟਿਵ ਰਾਹ, ਅਤੇ classic ML, ਟ੍ਰੇਨਡ DL ਜਾਂ foundation-model APIs ਵੱਲ ਕੰਮ ਰਾਊਟ ਕਰਨ ਵਜੋਂ ਸਮਝੋ। ਪੂਰੇ ਸਮੀਕਰਨ, ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਲੰਬੇ ਲੇਖ ਵਿੱਚ।

ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਤਕਨੀਕੀ ਬ੍ਰੀਫ — ਟ੍ਰੇਨ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ, ਸਰਵ

ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ। ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਗਹਿਰੀਆਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਸ ਦਾ ਗ੍ਰੇਡੀਐਂਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ f_θ(x) ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ x ਤੋਂ ਪਦਾਨੁਕ੍ਰਮਿਕ ਫੀਚਰ ਸਿੱਖੇ। ਇਹ ਆਧੁਨਿਕ vision/ASR/NLP ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ ਅਤੇ generative AI (transformers / diffusion) ਦਾ ਸਬਸਟ੍ਰੇਟ। ਲਾਗਤ ਚਾਲਕ: ਸਾਫ਼ ਡਾਟਾ ਵਾਲੀਅਮ, ਐਕਸੈਲਰੇਟਰ ਸਮਾਂ, ਅਤੇ inference OpEx — ਸਲਾਈਡਵੇਅਰ ਨਹੀਂ।
ਏਜੰਟ ਡਾਈਜੈਸਟ। DL ⊂ ML। Discriminative = p(y|x)। Generative = sample x ਜਾਂ x|c। ਮਜ਼ਬੂਤ tabular ਫੀਚਰਾਂ ਲਈ GBM ਚੁਣੋ; perception ਲਈ DL ਟ੍ਰੇਨ ਕਰੋ; ਭਾਸ਼ਾ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ Bedrock/vLLM। GitOps serving; money/auth/prod ਗੇਟ ਕਰੋ।

AWS ਤੋਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ — What is Deep Learning? — TenthMatrix ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਲਈ।

ਸਮਰੱਥਾ ਵੰਡ

ML ਬਨਾਮ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਬਨਾਮ generative AI ਸਟੈਕ

  • Classic ML — engineered features; trees/linear ਮਾਡਲ; ਸੰਘਣੇ tabular SLAs ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡਿਫਾਲਟ।
  • Deep learning — images/text/audio ਉੱਤੇ end-to-end ਨੈੱਟਸ; backprop + GPUs; Triton/KServe/SageMaker ਰਾਹੀਂ serve।
  • Generative AI — ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ sample ਕਰੋ; LLMs/diffusion + RAG/tools; Bedrock API ਜਾਂ open-weight inference।

ਟਾਸਕ ਪਰਿਵਾਰ (ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ)

ਪਰਿਵਾਰ ਆਮ ਉਦੇਸ਼ / ਮੈਟ੍ਰਿਕ
Visiondetect/classify — mAP, IoU, p99 latency
SpeechASR/TTS — WER, real-time factor
NLPclassify / generate — F1, exact-match, groundedness
Recommendrank — NDCG, CTR/CVR
Gen AI agentstask success + safety + $/request

ਪਾਬੰਦੀਆਂ

  • Data — ਲੇਬਲ ਸ਼ੋਰ ਅਤੇ shift ਹਾਵੀ; datasets ਵਰਜਨ ਕਰੋ।
  • Compute — training ਅਤੇ LLM decode ਐਕਸੈਲਰੇਟਰ-ਬਾਊਂਡ ਹਨ।
  • Ops — eval harness, drift, cost, ਵਿਆਪਕ promote ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ GitOps rollback।

Train ਬਨਾਮ buy ਬਨਾਮ hybrid ਫੈਸਲਾ ਪ੍ਰਵਾਹ

TenthMatrix ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼

ਪਹਿਲਾਂ discriminative ਬਨਾਮ generative ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ। residency/cost ਖੁੱਲ੍ਹੇ weights ਨਾ ਥੋਪਣ ਤਾਂ ਭਾਸ਼ਾ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ managed foundation models ਚੁਣੋ। tabular ਲਈ classic ML ਰੱਖੋ। ਵੇਰਵੇ, ਲੇਅਰ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਅਤੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟ: ਲੰਬੇ ਲੇਖ। ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ TenthMatrix ਵੱਲੋਂ।