Фреймворки и библиотеки
Немного терминологии:
- фреймворк (framework) — набор пакетов или модулей, который позволяет разработчикам писать приложения без необходимости обрабатывать такие низкоуровневые детали, как протоколы, сокеты или управление процессами. Фреймворк — это, например, Django, на котором можно создавать высокофункциональные веб-приложения с минимумом усилий. Django ориентирован на автоматизацию и следование принципу DRY (Don’t Repeat Yourself — «не повторяться»);
- библиотека (library) — это коллекция связанных модулей. Она содержит наборы кода, которые могут быть использованы многократно в различных программах. Они особенно популярны в таких областях, как машинное обучение, наука о данных, визуализация данных и т. д. Библиотека — это, например, TensorFlow. Она используется для проведения вычислений.
Фреймворк и библиотека — разные вещи. Первый — набор заранее написанного кода, который обеспечивает структуру для разработки приложений. Библиотека же представляет собой набор готового кода, который может быть использован для выполнения определенных конкретных задач. При этом задача обоих — упростить программисту жизнь. Как и задача нейросетей. Поэтому умножим полезность на два — разберем те фреймворки и библиотеки, которые так или иначе связаны с искусственным интеллектом.
10 лучших фреймворков и библиотек с ИИ
TensorFlow
Начнем с TensorFlow. Это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google и предназначенная для построения и обучения нейросетей. Она заточена на то, чтобы практически все делать автоматически, в том числе отыскивать и классифицировать объекты. TensorFlow — очень популярный инструмент в среде тех, кто интересуется машинным обучением, у него активное сообщество, подробная документация и много видеоуроков в интернете.
PyTorch
Невозможно говорить о библиотеках Python и не упомянуть PyTorch. Инструмент предназначен для работы с искусственным интеллектом, а его отличительной чертой является динамический вычислительный граф. На нем создают прототипы и проводятся эксперименты — да и в целом, все «пайтонисты», планирующие уйти в сторону машинного обучения и науки о данных, рано или поздно приходят к PyTorch. Большой плюс — открытый исходный код, так что использовать библиотеку можно как угодно без штрафных санкций от разработчиков.
LangChain
Если TensorFlow и PyTorch — классика, то фреймворк LangChain обрел популярность сравнительно недавно. Это связано с его специализацией: он создан для работы с большими языковыми моделями (LLM). С его помощью можно разрабатывать приложения, которые основаны на LLM, именно поэтому LangChain легко интегрируется с самыми популярными моделями, в том числе OpenAI и Hugging Face Transformers.
- Прямо в эфире решим типичные задачи программиста только с помощью ChatGPT
- Возможности Python — расскажем что можно делать и сколько на этом зарабатывать?
- Что ждет рынок программирования и почему мы решили сюда пойти
- Прямо в эфире решим типичные задачи программиста только с помощью ChatGPT
- Возможности Python — расскажем что можно делать и сколько на этом зарабатывать?
- Что ждет рынок программирования и почему мы решили сюда пойти
Подробности: «Что такое LangChain — фреймворк Python для ИИ».
Python и большие языковые модели — идеальный союз, который дополняет друг друга, а в прикладном смысле — сильно упрощает разработку. С помощью нейросети можно «хакнуть» программирование, и на бесплатном онлайн-практикуме мы расскажем, как именно это сделать.
Hugging Face
Компания Hugging Face специализируется на простых в использовании инструментах искусственного интеллекта, самый известный из которых — библиотека Transformers. Она помогает в решении сложных задач машинного обучения, таких как обработка языка и создание чат-ботов. Они предоставляют инструменты для генерации изображений и звуков, а также эффективные способы обработки данных в моделях ИИ. В основе «Трансформеров» лежат уже существующие библиотеки машинного обучения для Python — Jax, PyTorch и TensorFlow. Все с легкостью интегрируются между собой.
Keras
Keras — открытая библиотека машинного обучения. Она представляет из себя высокоуровневый API, работающий поверх других фреймворков. Отлично сочетается с TensorFlow. Преимущество инструмента — его простота, поэтому освоить работу с ним могут даже начинающие разработчики. Keras идеально подходит для быстрого создания прототипов, однако ему может не хватать некоторых продвинутых функций для решения сложных задач.
PyBrain
PyBrain — еще одна классическая библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для Python. Это простая и гибкая среда для экспериментов с различными алгоритмами, которая идеально подходит для исследователей, преподавателей и разработчиков, ищущих инструмент для изучения концепций машинного обучения. Библиотека PyBrain подходит для образовательных целей и быстрого создания прототипов.
Однако нужно учитывать, что у PyBrain ограниченная документация и сравнительно маленькое сообщество.
Scikit-Learn
Scikit-Learn — библиотека Python для машинного обучения. Инструмент хороший, он используется для анализа данных и машинного обучения, предлагает исчерпывающую документацию и учебные пособия, поэтому довольно дружественен к новичкам. Scikit-Learn хорошо подходит для небольших проектов и быстрого создания прототипов моделей, но может оказаться не лучшим выбором для сложных многокомпонентных проектов.
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
Microsoft Cognitive Toolkit, или CNTK, — бесплатный фреймворк с открытым исходным кодом от компании Microsoft. Он особенно хорош для систем с несколькими GPU и подходит как для исследовательских, так и для производственных развертываний. Его часто выбирают исследователи, специалисты по изучению данных и разработчики, поскольку он очень эффективен, особенно для обучения больших языковых моделей. Он также поддерживает множество типов нейросетей, включая фидфорвардные и рекуррентные; кроме того, он предоставляет API на языке Python. Минус — в освоении CNTK довольно сложен, особенно по сравнению с другими фреймворками и библиотеками.
XGBoost
XGBoost — это библиотека для градиентного бустинга с открытым исходным кодом. Она предназначена для специалистов, которые работают со структурированными данными и задачами по классификации и регрессии. Инструмент хорош в решении задач, связанных со структурированными данными, и широко используется в хакатонах по дата-сайенс. XGBoost известен своей исключительной производительностью при работе с табличными данными. Фреймворк поддерживает разные языки программирования, в том числе Python, и активно развивается.
Caffe
Caffe — фреймворк глубокого обучения с открытым исходным кодом, предназначенный в первую очередь для решения задач компьютерного зрения: то есть, обнаружения и классификации объектов. Отличается высокой скоростью и эффективностью в своей области, поддерживает различные архитектуры. Caffe легко развертывается на пограничных устройствах. Недостаток — ограниченная гибкость применительно к задачам, не связанным с компьютерным зрением.
Есть и другие инструменты — все-таки Python не зря считается основным языком для машинного обучения, нейросетей и искусственного интеллекта в целом. Если появляется запрос, возникает и инструмент: в этом плюс среды, которая активно поддерживается и регулярно обновляется. Сообщество «пайтонистов» огромно, многоязычно и всегда готово разработать что-нибудь новое.
- Создай и прокачай собственного чат-бота
- Подарим подборку бесплатных инструментов для написания кода
