面向 AI 和 LLM 工程师的 Python 设计模式：实用指南

作为 AI 工程师，编写干净、高效且可维护的代码至关重要，尤其是在构建复杂系统时。

设计模式是软件设计中常见问题的可重用解决方案。 对于 AI 和大型语言模型 (LLM) 工程师来说，设计模式有助于构建强大、可扩展且可维护的系统，以高效处理复杂的工作流程。 本文深入探讨 Python 中的设计模式，重点介绍它们在 AI 和基于 LLM 的系统中的重要性。 我将使用实际的 AI 用例和 Python 代码示例来解释每个模式。

设计模式 AI 和大型语言模型 (LLM) 工程师 LLM

让我们探索一些在 AI 和机器学习环境中特别有用的关键设计模式，以及 Python 示例。

为什么设计模式对 AI 工程师很重要

为什么设计模式对 AI 工程师很重要

AI 系统通常涉及：

复杂对象创建（例如，加载模型、数据预处理管道）。管理组件之间的交互（例如，模型推理、实时更新）。处理可扩展性、可维护性和灵活性以适应不断变化的需求。

复杂对象创建（例如，加载模型、数据预处理管道）。

管理组件之间的交互（例如，模型推理、实时更新）。

处理可扩展性、可维护性和灵活性以适应不断变化的需求。

设计模式解决了这些挑战，提供了清晰的结构并减少了临时修复。它们分为三大类：

创建模式：专注于对象创建。 （单例、工厂、建造者）结构模式：组织对象之间的关系。（适配器、装饰器）行为模式：管理对象之间的通信。（策略、观察者）

创建模式：专注于对象创建。（单例、工厂、建造者）

创建模式

结构模式：组织对象之间的关系。（适配器、装饰器）

结构模式

行为模式：管理对象之间的通信。（策略、观察者）

何时使用