Evaluating the Application of SOLID Principles in Modern AI Framework Architectures

要約

この研究では、最新のAIフレームワーク、特にTensorflowとScikit -Learnが、単一の責任、オープン/クローズド、リスコフの代替、インターフェースの分離、依存関係の固体の原則を遵守する程度を評価します。
Frameworks Architectural Documentation and Design Philosophiesの分析では、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスとAI固有のニーズのバランスをとる際のアーキテクチャトレードオフを調査します。
これらの原則への順守を評価するために、各フレームワークのドキュメント、ソースコード、およびアーキテクチャコンポーネントを調べました。
結果は、両方のフレームワークが固体設計原則の特定の側面を採用しているが、AI開発のパフォーマンス、スケーラビリティ、および実験的性質に対処するための意図的なトレードオフを行うことを示しています。
Tensorflowは、パフォーマンスとスケーラビリティに焦点を当て、単一の責任やインターフェースの分離などの原則への厳格な順守を犠牲にすることがあります。
Scikit-Learns Design Philosophyは、一貫したインターフェースと構成原理を通じて、確固たる原則とより密接に一致しており、確固たるガイドラインに近づいていますが、パフォーマンスの最適化とスケーラビリティに関する逸脱が時折逸脱しています。
この調査では、AIフレームワークに強固な原則を適用することは、パフォーマンス、スケーラビリティ、および柔軟性が従来のソフトウェアエンジニアリングの原則からの逸脱が必要になるため、コンテキストに依存することが発見されました。
この研究は、ドメイン固有の制約が最新のAIフレームワークにおける建築上の決定にどのように影響し、これらのフレームワークがこれらの矛盾する要件を効果的にバランスさせるために設計の選択を戦略的に適合させた方法を理解することに貢献します。

要約(オリジナル)

This research evaluates the extent to which modern AI frameworks, specifically TensorFlow and scikit-learn, adhere to the SOLID design principles – Single Responsibility, Open/Closed, Liskov Substitution, Interface Segregation, and Dependency Inversion. Analyzing the frameworks architectural documentation and design philosophies, this research investigates architectural trade-offs when balancing software engineering best practices with AI-specific needs. I examined each frameworks documentation, source code, and architectural components to evaluate their adherence to these principles. The results show that both frameworks adopt certain aspects of SOLID design principles but make intentional trade-offs to address performance, scalability, and the experimental nature of AI development. TensorFlow focuses on performance and scalability, sometimes sacrificing strict adherence to principles like Single Responsibility and Interface Segregation. While scikit-learns design philosophy aligns more closely with SOLID principles through consistent interfaces and composition principles, sticking closer to SOLID guidelines but with occasional deviations for performance optimizations and scalability. This research discovered that applying SOLID principles in AI frameworks depends on context, as performance, scalability, and flexibility often require deviations from traditional software engineering principles. This research contributes to understanding how domain-specific constraints influence architectural decisions in modern AI frameworks and how these frameworks strategically adapted design choices to effectively balance these contradicting requirements.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google