Workflow trong dự án GUI cho Deep Learning

Ví dụ, bạn đang là sinh viên năm ba ngành CNTT, thực tập tại một công ty và được giao nhiệm vụ phát triển Python GUI cho End-to-end Deep Learning Workflow. Dự án của bạn bao gồm các chức năng: augmentations, preprocessing images, train deep learning bằng cách tùy chỉnh parameters, với 3 usecases chính: classification, segmentation, và detection. Mục tiêu là giúp người dùng không cần code nhưng vẫn có thể tạo ra mô hình AI.

Bạn đã bắt đầu nghiên cứu và phát triển dự án trong vài tháng qua. Bạn đã chọn PyQt cho frontend và PyTorch cho backend, nhưng gặp khó khăn trong việc quản lý code và debug errors. Bạn đang phân vân liệu hướng phát triển GUI hiện tại có đúng hay không?

Hãy cùng tìm hiểu những lời khuyên từ các chuyên gia để đưa ra hướng đi phù hợp cho dự án của bạn.

1. GUI là gì?

GUI (Graphical User Interface) là giao diện người dùng đồ họa. Nó cho phép người dùng tương tác với máy tính bằng cách sử dụng các yếu tố đồ họa như nút bấm, thanh trượt, hộp văn bản, menu, v.v. thay vì nhập lệnh văn bản.

Ví dụ: Trong ứng dụng Spotify, bạn có thể sử dụng các nút bấm để phát nhạc, dừng nhạc, chuyển bài hát, điều chỉnh âm lượng. Đó là những ví dụ về các yếu tố đồ họa trong GUI.

2. Workflow chuyên nghiệp cho GUI/Desktop Application

Bạn muốn tìm kiếm workflow chuyên nghiệp cho dự án của mình, lấy cảm hứng từ những ứng dụng như Obs studio, Spotify, Microsoft Todo?

Theo Click Digital, workflow cho phát triển GUI/Desktop Application thường tuân theo các bước sau:

Bước	Mô tả
Bước 1	Xác định mục tiêu và chức năng của ứng dụng: Bạn cần hiểu rõ ứng dụng của bạn sẽ làm gì, phục vụ cho nhu cầu nào của người dùng. Ví dụ, ứng dụng của bạn sẽ giúp người dùng phân loại ảnh động vật, phân đoạn ảnh y tế, hay phát hiện đối tượng trong ảnh?
Bước 2	Thiết kế UI/UX: Giao diện phải trực quan, dễ sử dụng và phù hợp với đối tượng người dùng mục tiêu. Hãy thử đặt mình vào vị trí người dùng và tưởng tượng cách họ sẽ sử dụng ứng dụng của bạn. Ví dụ, bạn có thể sử dụng các biểu tượng dễ hiểu, bố cục đơn giản, và các chức năng dễ thao tác.
Bước 3	Xây dựng backend: Backend xử lý logic, dữ liệu và các thao tác chính của ứng dụng. Backend của bạn sẽ bao gồm các chức năng như xử lý hình ảnh, training model, và lưu trữ kết quả.
Bước 4	Phát triển frontend: Frontend kết nối với backend, hiển thị thông tin và cho phép người dùng tương tác. Frontend của bạn sẽ hiển thị các nút bấm, thanh trượt, các tùy chọn, và kết quả của các thao tác xử lý.
Bước 5	Kiểm thử và debug: Kiểm tra ứng dụng xem có lỗi hay hoạt động không đúng. Bạn cần kiểm tra kỹ càng các chức năng, đảm bảo ứng dụng hoạt động ổn định và không gặp lỗi.
Bước 6	Phát hành và cập nhật: Phát hành ứng dụng cho người dùng và cập nhật phiên bản mới khi cần thiết. Bạn có thể phát hành ứng dụng thông qua website, cửa hàng ứng dụng, hoặc các kênh khác.

Lưu ý: Workflow này có thể thay đổi tùy theo quy mô và đặc thù của dự án.

3. Lựa chọn công nghệ phù hợp

Bạn đã chọn PyQt cho frontend và PyTorch cho backend, tuy nhiên gặp khó khăn trong việc quản lý code. Bạn có thể xem xét những công nghệ khác phù hợp với dự án của mình.

• Backend: Ngoài PyTorch, bạn có thể sử dụng TensorFlow, Keras, hoặc các framework khác để phát triển backend deep learning.
• Frontend: Ngoài PyQt, bạn có thể sử dụng Tkinter, Kivy, hoặc các GUI toolkit khác. Lưu ý, PyQt và Tkinter là những lựa chọn phổ biến cho việc phát triển GUI desktop. Kivy thì phù hợp với các ứng dụng đa nền tảng (cross-platform).
• Tools hỗ trợ phát triển: Bạn nên sử dụng các công cụ hỗ trợ như Git để quản lý code, Docker để đóng gói ứng dụng, và các công cụ debug để tìm lỗi. Git giúp bạn quản lý code theo phiên bản, Docker giúp bạn đóng gói ứng dụng thành một container độc lập, và các công cụ debug giúp bạn tìm và sửa lỗi hiệu quả hơn.

4. Hướng phát triển backend trước, frontend sau?

Đây là một lựa chọn hợp lý.

• Xây dựng backend trước: Bạn có thể tập trung vào việc phát triển backend, đảm bảo các chức năng deep learning hoạt động ổn định. Bạn có thể thử nghiệm và tối ưu hóa các mô hình deep learning của bạn, sau đó mới tập trung vào việc phát triển frontend.
• Phát triển frontend sau: Sau khi backend đã hoàn thành, bạn có thể bắt đầu thiết kế và phát triển frontend, kết nối với backend thông qua API. Backend sẽ cung cấp các API để frontend có thể truy cập và xử lý dữ liệu.

5. Lời khuyên từ các chuyên gia

Dưới đây là một số lời khuyên từ các chuyên gia AI, software engineer có kinh nghiệm phát triển GUI/Desktop Application:

• Gradio: Công cụ này giúp bạn tạo GUI đơn giản và nhanh chóng, phù hợp cho dự án no-code. Gradio cho phép bạn tạo giao diện cho các mô hình deep learning một cách dễ dàng, thậm chí không cần code.
• Streamlit: Tương tự Gradio, streamlit cũng là một framework phổ biến cho việc phát triển GUI nhanh chóng. Streamlit là một framework mã nguồn mở, cho phép bạn tạo các ứng dụng web tương tác với deep learning một cách dễ dàng.
• Microservices: Phát triển ứng dụng theo kiến trúc microservices giúp dễ dàng quản lý code, dễ dàng sửa chữa và nâng cấp. Microservices cho phép bạn chia nhỏ ứng dụng thành các dịch vụ độc lập, giúp bạn dễ dàng quản lý và phát triển từng phần.
• API: Sử dụng API để kết nối frontend và backend, giúp code dễ quản lý hơn. API là một phương thức giao tiếp giữa frontend và backend, cho phép hai phần này trao đổi dữ liệu một cách hiệu quả.
• Docker: Docker giúp đóng gói ứng dụng, giúp bạn dễ dàng deploy ứng dụng trên nhiều máy khác nhau. Docker cho phép bạn đóng gói ứng dụng và các phụ thuộc của nó vào một container độc lập, giúp bạn dễ dàng triển khai ứng dụng trên các môi trường khác nhau.

Hãy thử áp dụng những lời khuyên này để cải thiện workflow phát triển GUI của bạn.

Nhận xét

Workflow trong dự án GUI cho Deep Learning là một quá trình phức tạp, đòi hỏi sự kết hợp hài hòa giữa kiến thức về AI, software engineering và thiết kế UI/UX. Điều này tạo nên những thách thức nhất định cho các nhà phát triển, đặc biệt là những người mới bắt đầu. Tuy nhiên, việc áp dụng một workflow khoa học và chuyên nghiệp sẽ giúp tối ưu hóa quá trình phát triển, đảm bảo chất lượng sản phẩm, và giảm thiểu rủi ro.

Kết luận

Để thành công trong dự án GUI cho Deep Learning, việc lựa chọn workflow phù hợp là vô cùng quan trọng. Bên cạnh việc nắm vững kiến thức về AI và software engineering, bạn cần trau dồi kỹ năng thiết kế UI/UX, quản lý code, và debug. Hãy dành thời gian nghiên cứu, thử nghiệm và tìm ra workflow tối ưu cho riêng mình.

[++++]

• Đọc thêm kiến thức về AI, Machine Learning
• Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
• Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
• Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
• Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
• Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/

• Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
• Backed by Click Digital Company
• Enhancing AI + Machine Learning knowledge
• BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/