パイソンによる機械学習エンジニアのためのデザインパターン：プロトタイプ

機械学習エンジニアのためのデザインパターン：Pythonによるプロトタイプ

プロトタイプデザインパターンを使ってコードを向上させる方法を学びましょう

はじめに

これはデザインパターンについての私の最初の投稿ではありません。最近の投稿では、このトピックについての肯定的なフィードバックをいただきました。なぜなら、Pythonの世界ではデザインパターンの使用は一般的ではないとのことです。コードの向上と改善のために、人々はこれらのパターンを学ぶべきだと思います。さらに、今日のAIソフトウェアはPythonに heavily 依存しているため、これらのチュートリアルはAIに関わる全ての人々に役立つと思います。私のコードはDeepnoteプラットフォームで実行します。

デザインパターンとは何ですか？

デザインパターンは、ソフトウェアを設計する際に頻繁に再発する問題に対する明確な解決策を提供します。同じ問題を何度も解決するのではなく、これらのパターンは再利用可能なソリューションを提供し、開発プロセスを加速させます。

デザインパターンは基本的には特定の問題に対する堅牢でテストされた設計図を提供し、私たちの生活をより簡単にします。

デザインパターンにはさまざまな種類があり、一般的に以下の3つのグループに分類されます：

• 「Pythonもしもでないの場合：コード内の条件文を簡素化する方法」
• 「みんなのためのLLM：ランニングLangChainとMistralAI 7BモデルをGoogle Colabで」
• 自律AIエージェント：データサイエンスと技術の未来を切り拓く先駆者

1. 生成パターン：オブジェクトの作成に焦点を当て、システムを柔軟かつ効率的に保ちながらオブジェクトの作成メカニズムを提供します。
2. 構造パターン：クラスとオブジェクトの構成を中心に、異なるコンポーネント間の関係を扱い、より大きな構造を形成します。
3. 振る舞いパターン：このカテゴリはクラスとオブジェクトの相互作用を管理し、それらの間の責任の分散を示します。ソフトウェアシステム内でのコミュニケーションや協力のためのプロトコルを定義します。

課題

Pythonを使って大規模なプロジェクトに取り組む場合、一般的にはコードをより読みやすくするためにオブジェクト指向プログラミングの方法論を採用します。通常、多くのクラスと多数のオブジェクトが存在します。

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