微信关注，获取更多 当AI模型如ChatGPT、Alpaca、ChatGLM和Bloom等大模型成为热门话题的同时，许多人可能感到时间紧迫，想要跟上AI时代的步伐。然而，对于一般人来说，进入AI领域似乎需要大量资源和知识。本文将以工程师的视角，从零开始搭建和运行一个小型AI模型，以便更接地气地理解AI的工作原理。
开篇故事
假设你是一位普通的工程师，对AI领域充满好奇心，但你认为学习AI需要庞大的算力和海量的数据，感到无从下手。然而，你相信时代不会放弃那些跟不上它步伐的人，而是会压倒他们，因此，你决定学习一些AI知识，以便更好地适应这个新时代。
AI模型的工作原理
首先，我们需要了解AI模型是如何工作的。神经网络是AI的核心计算模型，而深度学习则通过神经网络实现特征学习和模式分析，广泛应用于图像识别等领域。为了更好地理解，我们以最基础的手写数字识别为例，看看一个神经网络的AI模型是如何工作的。
MNIST（Modified National Institute of Stands and Technology）是一个开源的数据集，包含了6万个手写数字图像，每个图像都是28x28的黑底白字。有了这个开源数据集，我们可以训练一个识别手写数字的AI模型，这个练习被称为AI领域的"Hello, world"。
编写AI模型
要编写这个AI模型，我们需要使用一种称为卷积神经网络（CNN）的神经网络结构，具体到代码层面，我们需要使用PyTorch这样的训练框架。PyTorch底层使用C++开发，外部用Python调用，非常方便易用。
下面是一个简单的手写数字识别神经网络模型的Python代码示例：
import torch.nn as nn
class NeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
self.fc1 = nn.Linear(in_features=64 * 5 * 5, out_features=128)
self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10)
def forward(self, x):
x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
x = nn.functional.max_pool2d(x, kernel_size=2)
x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
x = nn.functional.max_pool2d(x, kernel_size=2)
x = x.view(-1, 64 * 5 * 5)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x这个神经网络模型包含了两个卷积层和两个全连接层，用于输入1通道的手写数字图片，经过卷积、池化和全连接层后，输出10个数字的分类结果。
训练AI模型
接下来，我们需要使用MNIST数据集来训练这个模型。PyTorch框架已经集成了MNIST数据集，可以轻松地进行下载、加载和训练。
以下是一个简单的AI模型训练的Python代码示例：
from time import time
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.transforms import ToTensor
from model import NeuralNetwork # 引用前面定义的神经网络模型
# ...代码细节略...
if __name__ == '__main__':
main()这段代码完成了数据集的准备、模型的训练和模型的保存。训练结果表明，经过5轮训练，准确率可以达到99%以上。
使用AI模型
现在我们已经有了一个预训练的模型，可以用于手写数字识别。我们可以用实际的手写数字图片来测试模型。
以下是一个用于测试AI模型的Python代码示例：
import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image, ImageOps
from model import NeuralNetwork # 引用前面定义的神经网络模型
# ...代码细节略...
if __name__ == '__main__':
main()这段代码实际上将输入的手写数字图片转换成模型可接受的参数，然后用模型进行识别，输出识别结果和概率。
将AI模型产品化
虽然我们已经有了预训练的模型，并且可以用于手写数字识别，但是要让用户能够方便地使用这个模型，我们需要进一步优化，至少需要提供一个用户界面。以下是一个简单的Web界面，允许用户在页面上用鼠标手写数字，然后通过API获取识别结果的示例：
<!-- HTML代码 -->
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>手写数字识别</title>
</head>
<body>
<canvas id="drawing-canvas" width="200" height="200"></canvas>
<button id="recognize-button">识别</button>
<p id="result-text"></p>
<script src="main.js"></script>
</body>
</html>// JavaScript代码（main.js文件）
// ...代码细节略...# Python代码（Flask API
服务）
# ...代码细节略...这个简单的Web界面允许用户在画布上手写数字，然后点击“识别”按钮，通过API获取识别结果。
思考
AI模型和传统程序有哪些不同之处？让我们来总结一下：
-
代码量：AI模型的代码相对较少，通常只有数十到数百行，而传统程序可能需要数千行甚至数十万行代码。
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输入参数：传统程序通常有较少的输入参数，例如用户注册信息，而AI模型的输入参数通常是复杂的图像、文本或数据。
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输出结果：传统程序的输出结果是精确的，而AI模型的输出是概率形式的，具有一定的不确定性。
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代码参数：传统程序的代码参数是由开发者硬编码的，而AI模型的参数是通过训练数据确定的，开发者无法事先知道每个参数的具体含义。
-
执行层次：传统程序的执行路径复杂，需要经过多层函数调用，而AI模型通常只有几层网络。
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执行路径：传统程序的执行路径可以精确跟踪，而AI模型的执行路径无法事先确定，只能通过训练来评估。
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并行性：AI模型具有大规模的并行性，通常使用GPU进行加速，而传统程序的并行性较低。
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计算资源：AI模型主要依赖GPU进行计算，而传统程序主要依赖CPU。
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开发时间：传统程序的开发时间主要消耗在编写代码上，而AI模型的开发时间主要消耗在训练模型上。
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数据需求：AI模型需要大量的训练数据来调整模型参数，而传统程序主要依赖用户产生的数据。
-
程序质量：传统程序的质量取决于设计架构和代码优化，而AI模型的质量取决于神经网络模型和训练数据的质量。
总的来说，虽然AI模型的代码相对较少，但其复杂性在于模型参数的数量和训练过程的复杂性。AI模型是一种黑盒逻辑，输出结果具有一定的不确定性，需要通过训练和调整来提高准确性。与传统程序相比，AI模型更侧重于数据和模型的质量。
结语
尽管AI模型可能看起来复杂，但我们可以从零开始构建和训练一个小型的AI模型，以更好地理解其工作原理。AI时代已经到来，即使作为普通人，也有机会学习和应用AI知识，适应这个新时代的发展。
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