AI Runtime Engineering

Module 1 – AI Runtime Engineering · 1

Page 2 of 3 · Mga 15 minuto bawat aralin, kasama ang pagsasanay.

Shape bago matrix multiplication

15-minutong sesyon: magbasa nang 3 minuto, mag-trace nang 3, mag-eksperimento nang 7, at sagutan ang check nang 2. Maglaan ng dagdag na oras kung kailangan.

Kung m×k ang A at k×n ang B, m×n ang resulta. Dapat magtugma ang inner dimension. Suriin ang empty at ragged input bago indexing. May error na napipigilan ng shape check ngunit hindi nito pinatutunayang tama ang kahulugan ng weight. CPU reference ang halimbawa, hindi trained language model.

Pagsasanay at ebidensiya: Hulaan ang halimbawa o iguhit ang pagbabago ng state. Baguhin ang isang palagay, subukan ang hangganan, at itala ang aktuwal na resulta. Ipaliwanag kung ano ang hindi napapatunayan ng maliit na modelo tungkol sa production system.

a=[[1,2],[3,4]]
b=[[5],[6]]
assert all(len(row)==len(b) for row in a)
out=[[sum(a[i][k]*b[k][j] for k in range(len(b))) for j in range(len(b[0]))] for i in range(len(a))]
print(out)

Inaasahang resulta: [[17], [39]]

Pagsasanay at ebidensiya

Itala ang hula, aktuwal na resulta, at dahilan ng pagtugma o pagkakaiba. Sinusukat ng completion check ang pag-unawa; hinahasa ng practice task ang kasanayan.

Sanggunian sa wika: git.agilaos.com

Sanggunian sa wika: onnx.ai

Halimbawang code sa Agila Forge ↗