Patrones de diseño con Python para ingenieros de aprendizaje automático Prototipo

Patrones de diseño en Python para ingenieros de machine learning Prototipos

Aprende cómo usar el patrón de diseño del prototipo para mejorar tu código

Introducción

Este no es el primer blog que escribo sobre patrones de diseño. En mis publicaciones recientes, he recibido comentarios positivos sobre este tema porque aparentemente el uso de patrones de diseño no es una práctica común en el mundo de Python. Creo que las personas deberían aprender estos patrones para mejorar y optimizar su código. Además, hoy en día el software de IA se basa en gran medida en Python, por lo que creo que estos tutoriales son útiles para todas las personas que trabajan con IA. Ejecutaré mi código en la plataforma Deepnote.

¿Qué es un patrón de diseño?

Los patrones de diseño proporcionan soluciones bien definidas a problemas que ocurren con frecuencia al diseñar software. En lugar de resolver el mismo problema una y otra vez, estos patrones ofrecen soluciones reutilizables, acelerando todo el proceso de desarrollo.

Los patrones de diseño básicamente proporcionan un plan robusto y probado para abordar problemas específicos de manera óptima, facilitando nuestras vidas.

Existen varios tipos de patrones de diseño, generalmente categorizados en tres grupos:

• LLMs para todos Ejecutando LangChain y un modelo MistralAI 7B en Google Colab
• Revolucionando el Aprendizaje Automático Logrando el Top 4% en Kaggle con AutoGluon en solo 7 líneas de código
• 7 Razones por las que no deberías convertirte en un científico de datos

1. Patrones de Creación: Estos se centran en la creación de objetos, proporcionando mecanismos para la creación de objetos al mismo tiempo que mantienen el sistema flexible y eficiente.
2. Patrones Estructurales: Giran en torno a la composición de clases y objetos, tratando las relaciones entre diferentes componentes para formar estructuras más grandes.
3. Patrones de Comportamiento: Esta categoría gobierna cómo interactúan las clases y objetos, delineando la distribución de responsabilidades entre ellos. Define protocolos para la comunicación y colaboración dentro de un sistema de software.

El Problema

Cuando trabajamos en proyectos grandes utilizando Python, generalmente adoptamos una metodología de programación orientada a objetos para hacer que el código sea más legible. Por lo general, terminamos teniendo muchas clases y toneladas de objetos.

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