Trong trung tâm của mọi ứng dụng AI đáng kinh ngạc, có một thành phần mạnh mẽ, nhưng thường bị bỏ qua — AI Frameworks . Tác phẩm này không chỉ đóng vai trò là nền tảng của các mô hình học máy và học sâu mà còn đóng vai trò là động lực thúc đẩy công nghệ hướng tới lãnh thổ đổi mới chưa được khám phá.
AI Frameworks là gì ?
Các AI Frameworks đại diện cho xương sống của trí tuệ nhân tạo. Chúng cung cấp một bộ sưu tập các thư viện và công cụ cho phép các nhà phát triển thiết kế, đào tạo và xác thực các mô hình AI phức tạp một cách tương đối dễ dàng và hiệu quả. Các khuôn khổ này đóng vai trò như một ‘ổ đĩa warp’ ẩn dụ thúc đẩy nghiên cứu và phát triển AI đến những biên giới mới.
Điều kỳ diệu trong các AI Frameworks này nằm ở khả năng trừu tượng hóa các quy trình phức tạp. Họ xử lý mọi thứ từ quản lý phân bổ bộ nhớ đến tối ưu hóa tài nguyên tính toán, để các nhà phát triển tự do tập trung vào khía cạnh sáng tạo của thiết kế AI.
Chọn AI Frameworks phù hợp
Chọn một AI Frameworks không phải là một quyết định phù hợp với tất cả. Nó phụ thuộc vào nhiều yếu tố:
– Độ phức tạp và quy mô của dự án của bạn- Thành thạo các ngôn ngữ lập trình khác nhau của nhóm bạn- Nhu cầu tối ưu hóa tốc độ và hiệu suất- Mức độ hỗ trợ cộng đồng và tài liệu
Ngày nay, các nhà phát triển ngày càng dựa vào các framework và thư viện tương ứng để tiết kiệm tiền bạc, thời gian và tài nguyên trong khi tạo ra phần mềm dựa trên AI. Hãy xem xét các Frameworks và thư viện AI là gì – một bộ sưu tập các công cụ và tài nguyên được xây dựng sẵn giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng ứng dụng trên cơ sở Trí tuệ nhân tạo. Các framework này cung cấp nền tảng để triển khai các thuật toán học máy và học sâu, giúp phát triển phần mềm thông minh dễ dàng hơn.
Bây giờ, chúng ta hãy khám phá thêm về lý do tại sao các framework AI được sử dụng để thúc đẩy quy trình phát triển phần mềm.
Chúng tiết kiệm chi phí cho các công ty CNTT
AI Frameworks cung cấp cho doanh nghiệp một cách hiệu quả về chi phí để phát triển các ứng dụng phần mềm tùy chỉnh. Bằng cách loại bỏ nhu cầu mã hóa thủ công và cho phép các nhà phát triển sử dụng các thành phần được xây dựng sẵn, các framework có thể giúp doanh nghiệp giảm đáng kể chi phí phát triển của họ. Sử dụng framework cũng cho phép doanh nghiệp nhanh chóng xây dựng các ứng dụng phức tạp phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ. Bằng cách tận dụng sức mạnh AI và ML, các công ty có thể phát triển các giải pháp phần mềm hiệu quả hơn so với các phương pháp phát triển phần mềm truyền thống.
Chúng tạo điều kiện thuận lợi cho quy trình phát triển ứng dụng
Khi lựa chọn framework, điều quan trọng là phải xem xét khả năng hợp lý hóa quy trình phát triển của chúng. Các framework này đi kèm với các thuật toán được triển khai sẵn, tiện ích xử lý dữ liệu và kỹ thuật tối ưu hóa, cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc giải quyết vấn đề cụ thể trước mắt thay vì bị cuốn vào các kỹ thuật của việc triển khai AI.
Chúng là một cơ hội tiết kiệm thời gian
AI Frameworks là một công cụ tiết kiệm thời gian to lớn cho việc phát triển phần mềm hiện đại vì chúng đơn giản hóa việc tạo, thử nghiệm và triển khai ứng dụng. Chúng cũng cung cấp một môi trường phát triển hoàn chỉnh với các công cụ gỡ lỗi, khai thác thử nghiệm và khả năng trực quan hóa dữ liệu. Điều này giúp tăng tốc quá trình phát triển vì các nhà phát triển có thể hành động nhanh chóng mà không cần phải biên dịch và gỡ lỗi từng phần mã của họ theo cách thủ công. Ngoài ra, các AI Frameworks cung cấp nhiều mô hình được tạo sẵn.
Đây là những lý do phổ biến nhất để triển khai AI trong kinh doanh từ chính các bước phát triển phần mềm cho doanh nghiệp. Bây giờ, chúng ta hãy xem xét các yếu tố chính khi chọn Frameworks Trí tuệ nhân tạo cho một dự án CNTT.
Cách chọn AI Frameworks phù hợp với nhu cầu kinh doanh của bạn
Khi chọn AI Frameworks , điều cần thiết là phải xem xét một số yếu tố chính để đảm bảo nó phù hợp với yêu cầu của dự án và trình độ chuyên môn của bạn.
Hiệu năng
Hiệu suất nên là ưu tiên hàng đầu khi xem xét các framework. Nên chọn một framework có thể xử lý dữ liệu hiệu quả và cung cấp thời gian đào tạo và suy luận nhanh chóng. Hiệu suất của các framework khác nhau có thể được đánh giá bằng cách đánh giá các điểm chuẩn và các trường hợp sử dụng trong thế giới thực.
Hỗ trợ cộng đồng
Một cộng đồng tích cực và gắn bó là điều cần thiết tuyệt đối cho sự phát triển của các AI Frameworks . Nó cung cấp quyền truy cập không giới hạn vào một loạt các tài nguyên, hướng dẫn và plugin hướng đến cộng đồng, cùng với sự hỗ trợ vững chắc để triển khai các cải tiến và cập nhật liên tục cho Frameworks .
Linh hoạt
Khi làm việc trên các dự án AI, tính linh hoạt là vô cùng quan trọng. AI Frameworks tốt nhất cung cấp khả năng thử nghiệm các thuật toán khác nhau là điều cần thiết để đảm bảo thành công. Ngoài ra, framework sẽ có thể thích ứng với các loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và âm thanh, đồng thời tích hợp với các công nghệ khác mà không gặp bất kỳ vấn đề gì. Do đó, bạn có thể đảm bảo rằng các dự án AI của mình hiệu quả, chính xác và hiệu quả.
Dễ học
Điều quan trọng là chọn một khuôn khổ phù hợp với trình độ kỹ năng hiện tại của bạn khi bắt đầu với tư cách là một người thực hành dữ liệu có kinh nghiệm. Hãy chú ý đến các framework thân thiện hơn với người mới bắt đầu, cung cấp tài liệu và hướng dẫn chi tiết. Hơn nữa, hãy xem xét phong cách học tập của bạn và các tài nguyên có sẵn để hỗ trợ bạn bắt đầu.
Khi chọn một AI Frameworks , điều quan trọng là phải xem xét các yếu tố khác nhau, bao gồm hiệu suất, hỗ trợ cộng đồng, tính linh hoạt và dễ học. Bằng cách đó, bạn có thể đảm bảo rằng framework đáp ứng các yêu cầu của dự án và tương thích với trình độ kỹ năng của bạn. Xem xét các yếu tố này sẽ giúp bạn tìm ra khuôn khổ lý tưởng cho các dự án dữ liệu của mình.
AI Frameworks mã nguồn mở so với thương mại: Lợi ích và hạn chế
Khi nói đến việc chọn framework AI tốt nhất cho dự án phát triển của mình, bạn có hai tùy chọn chính: framework mã nguồn mở và framework thương mại. Mỗi tùy chọn có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Hiểu được sự khác biệt giữa chúng trước khi đưa ra quyết định là rất quan trọng.
AI Frameworks mã nguồn mở
Các framework mã nguồn mở là những framework được phát hành theo giấy phép mã nguồn mở, cho phép người dùng có cơ hội hoạt động với phần mềm cho bất kỳ mục đích nào.
Tại sao các framework mã nguồn mở lại có lợi?
- Chúng thường được sử dụng miễn phí, làm cho chúng thân thiện với ngân sách cho các dự án nhỏ và công ty khởi nghiệp.
- Họ thường có một cộng đồng mạnh mẽ và năng động, có thể được sử dụng như một nguồn tài nguyên quý giá để học hỏi và khắc phục sự cố.
- Bạn có thể kiểm tra mã nguồn của các Frameworks mã nguồn mở, cho phép bạn kiểm soát tốt hơn việc triển khai AI của mình.
Hạn chế của các AI Frameworks mã nguồn mở là gì?
- Hỗ trợ hạn chế. Mặc dù hỗ trợ cộng đồng rất hữu ích, nhưng nó có thể không đáp ứng hoặc toàn diện như hỗ trợ thương mại.
- Độ phức tạp. Một số framework mã nguồn mở có thể phức tạp và khó khăn đối với người mới bắt đầu nắm bắt đầy đủ.
AI Frameworks thương mại
Frameworks thương mại được phát triển bởi các công ty phát hành phần mềm của họ theo giấy phép độc quyền. Điều này có nghĩa là người dùng các framework này bị hạn chế về những gì họ có thể làm với phần mềm và cũng có thể phải trả thêm phí. Tuy nhiên, người dùng các framework thương mại có thể được hưởng lợi từ các tính năng bổ sung và hỗ trợ từ nhà cung cấp.
Lợi ích của các AI Frameworks thương mại
- Các khuôn khổ thương mại thường đi kèm với các nhóm hỗ trợ chuyên dụng, đảm bảo hỗ trợ kịp thời khi có vấn đề phát sinh.
- Họ thường tập trung vào tính thân thiện với người dùng, giúp các nhà phát triển ở mọi cấp độ kỹ năng dễ tiếp cận hơn.
- Hơn nữa, bạn có thể tìm thấy các tính năng nâng cao và tối ưu hóa trong các khuôn khổ thương mại phục vụ cho các trường hợp sử dụng cụ thể.
Khi tìm hiểu Cách học AI, bạn cần xem xét cả mặt tích cực và tiêu cực của các framework khác nhau.
Hạn chế của AI Frameworks thương mại
- Chúng có thể đắt tiền, có thể bị cấm đối với các dự án nhỏ hoặc khởi động.
- Sử dụng khuôn khổ thương mại có thể ràng buộc bạn với một nhà cung cấp cụ thể và hạn chế tính linh hoạt của bạn.
Chọn cái nào? Phản hồi phụ thuộc vào nhu cầu và yêu cầu cụ thể của dự án của bạn. Hơn nữa, khi lựa chọn Frameworks , bạn nên tính đến nguồn tài chính, chuyên môn cá nhân và các yếu tố khác.
Các Frameworks và thư viện AI hàng đầu
Phần mềm là một thành phần quan trọng trong việc hợp lý hóa hoạt động kinh doanh thông qua các Frameworks và thư viện AI. Bằng cách sử dụng phần mềm, doanh nghiệp có thể tự động hóa các tác vụ, giảm lao động thủ công, cải thiện độ chính xác, tiết kiệm thời gian và tiền bạc, tạo thông tin chi tiết từ dữ liệu, v.v.
Các AI Frameworks phổ biến như TensorFlow và PyTorch được sử dụng để phát triển các mô hình học máy. Các framework này cung cấp một bộ công cụ toàn diện cho phép các nhà phát triển dễ dàng tạo và triển khai các mô hình ML. Các thư viện AI hữu ích khác bao gồm Scikit-Learn, Keras và Caffe. Các thư viện này cung cấp một bộ API cho phép các nhà phát triển nhanh chóng phát triển ứng dụng mà không cần phải viết toàn bộ cơ sở mã từ đầu.
PyTorch
Torch là một thư viện học máy mã nguồn mở được biết đến với đồ thị tính toán động và được các nhà nghiên cứu ưa chuộng. Frameworks này rất tuyệt vời để tạo mẫu và thử nghiệm. Hơn nữa, nó được trao quyền bởi sự hỗ trợ ngày càng tăng của cộng đồng, với các công cụ như PyTorch được xây dựng trên thư viện. PyTorch đã nhanh chóng trở thành một trong những framework được sử dụng rộng rãi nhất hiện có, hữu ích trong tất cả các loại ứng dụng.
Scikit
Scikit-Learn là một thư viện Python dành cho học máy. Đây là một công cụ mã nguồn mở và thân thiện với người mới bắt đầu, cung cấp khả năng khai thác dữ liệu và học máy, cũng như tài liệu và hướng dẫn toàn diện. Scikit-Learn rất phù hợp cho các dự án nhỏ hơn và tạo mẫu mô hình nhanh chóng nhưng có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho các tác vụ học sâu.
TensorFlow
TensorFlow là một framework deep learning mã nguồn mở do Google phát triển. Nó nổi tiếng với tính linh hoạt và khả năng mở rộng, phù hợp với nhiều ứng dụng AI. Framework này có một cộng đồng lớn và tích cực và được trang bị tài liệu và hướng dẫn phong phú.
Nó cũng hỗ trợ triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau. Tuy nhiên, đường cong học tập của TensorFlow có thể dốc đối với người mới bắt đầu.
Keras
Keras là một API mạng nơ-ron cấp cao mã nguồn mở chạy trên TensorFlow hoặc các Frameworks khác. Nó thân thiện với người dùng và dễ học, đơn giản hóa quá trình hoạt động với các mô hình học sâu. Hơn nữa, nó lý tưởng để tạo mẫu nhanh. Bạn chỉ nên nhớ rằng Keras có thể thiếu một số tính năng nâng cao cho các tác vụ phức tạp.
LangChain
LangChain gần đây đã trở nên phổ biến như một khuôn khổ cho các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng bằng LLM với các tính năng như I/O mô hình, kết nối dữ liệu, chuỗi, bộ nhớ, tác nhân và lệnh gọi lại. LangChain tích hợp với nhiều công cụ khác nhau, bao gồm OpenAI và Hugging Face Transformers, đồng thời được sử dụng cho các ứng dụng đa dạng như chatbot, tóm tắt tài liệu và tương tác với API.
Hugging Face
Hugging Face chuyên về các công cụ AI dễ sử dụng, chủ yếu được biết đến với thư viện “Transformers”, giúp các tác vụ học máy nâng cao như xử lý ngôn ngữ và tạo chatbot. Họ cũng cung cấp các công cụ để tạo hình ảnh và âm thanh, cách hiệu quả để xử lý dữ liệu trong các mô hình AI và các phương pháp đơn giản để cập nhật các mô hình AI lớn. Ngoài ra, họ cung cấp các phiên bản thân thiện với web của các công cụ này, giúp người mới bắt đầu cũng như các chuyên gia thử nghiệm AI trong các lĩnh vực khác nhau dễ dàng hơn, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính.
OpenNN
OpenNN là một công cụ được sử dụng để tạo mạng nơ-ron, một loại AI bắt chước cách hoạt động của bộ não con người. Nó được viết bằng C++ và được biết đến là nhanh chóng và hiệu quả. OpenNN được sử dụng chủ yếu để nghiên cứu và tạo ra AI có thể học hỏi và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
OpenAI
OpenAI cung cấp một loạt các công cụ cho các tác vụ AI khác nhau, bao gồm tạo hình ảnh hoặc chuyển đổi văn bản thành giọng nói. Nó được biết đến với các mô hình ngôn ngữ GPT mạnh mẽ có thể hiểu và tạo văn bản giống con người. Nền tảng của OpenAI thân thiện với người dùng, giúp mọi người dễ dàng sử dụng AI nâng cao trong các dự án của riêng họ, đặc biệt là để tạo trợ lý AI hoặc công cụ tương tác với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên. Điều đáng chú ý là một số tính năng yêu cầu đăng ký trả phí trả phí.
PyBrain
PyBrain là một thư viện ML mã nguồn mở cho Python. Nó cung cấp một môi trường đơn giản và linh hoạt để thử nghiệm các thuật toán học máy khác nhau và hoàn hảo cho các nhà nghiên cứu, nhà giáo dục và nhà phát triển đang tìm kiếm một khuôn khổ dựa trên Python nhẹ để khám phá các khái niệm học máy.
Nó nhẹ và dễ sử dụng để thử nghiệm, hỗ trợ một loạt các thuật toán học máy. Hơn nữa, thư viện AI của PyBrain rất tốt cho mục đích giáo dục và tạo mẫu nhanh.
Tuy nhiên, bạn nên lưu ý rằng PyBrain có tài liệu hạn chế và cộng đồng nhỏ hơn so với các thư viện chính thống. Nó cũng có thể thiếu một số tính năng nâng cao được tìm thấy trong các framework khác.
IBM Watson
IBM Watson là một bộ dịch vụ AI và máy học do IBM cung cấp. Nó cung cấp các công cụ và giải pháp để xây dựng và triển khai các ứng dụng hỗ trợ AI, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và phân tích dự đoán.
Nó có thể dễ dàng tích hợp với IBM Cloud để triển khai liền mạch. Hơn nữa, các khả năng AI mạnh mẽ trong bộ IBM Watson được hỗ trợ bởi chuyên môn của IBM. Tuy nhiên, giá cả có thể là mối quan tâm đối với các doanh nghiệp nhỏ hơn đang tìm kiếm các giải pháp AI toàn diện và dịch vụ tư vấn.
Bộ công cụ nhận thức của Microsoft (CNTK)
Bộ công cụ nhận thức của Microsoft, hay CNTK, là một AI Frameworks học sâu mã nguồn mở và miễn phí do Microsoft phát triển. Nó được biết đến với hiệu quả, đặc biệt là trên các hệ thống nhiều GPU và phù hợp cho cả triển khai nghiên cứu và sản xuất.
Nó được nhiều nhà nghiên cứu, nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển làm việc trong các dự án học sâu có quyền truy cập vào phần cứng mạnh mẽ ưa thích vì nó có hiệu quả cao, đặc biệt là để đào tạo các mô hình lớn. Nó cũng hỗ trợ nhiều loại mạng nơ-ron, bao gồm mạng chuyển tiếp và mạng định kỳ; ngoài ra, nó cung cấp API Python để dễ sử dụng.
Nhưng bạn nên lưu ý rằng Microsoft CNTK có thể sở hữu đường cong học tập dốc hơn so với các framework thân thiện với người mới bắt đầu hơn.
DL4J (Học sâu 4j)
Deeplearning4j, thường được viết tắt là DL4J, ngụ ý một framework deep learning mã nguồn mở được thiết kế đặc biệt cho các nhà phát triển Java và Scala. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện để xây dựng và triển khai mạng nơ-ron sâu trong các ứng dụng dựa trên Java.
DL4J được thiết kế cho Java và Scala, phù hợp với các ứng dụng cấp doanh nghiệp. Framework cũng cung cấp hỗ trợ cho điện toán phân tán, cho phép mở rộng. Nền tảng này bao gồm một loạt các loại mạng nơ-ron và các công cụ tiền xử lý. Tuy nhiên, nó có một cộng đồng nhỏ hơn so với các framework dựa trên Python.
Các Frameworks và thư viện AI khác cần xem xét
Theano
Theano là một thư viện AI tính toán số mã nguồn mở dành cho Python. Mặc dù nó không còn tích cực phát triển, nhưng nó đã đóng một vai trò quan trọng trong những ngày đầu của học sâu.
Tại sao vậy? Đối với những người mới bắt đầu, nó có một thư viện toán học biểu tượng hiệu quả. Theano cũng thích hợp cho mục đích giáo dục. Mặc dù một số dự án hiện có có thể vẫn sử dụng nó, nhưng nó không còn được duy trì hoặc cập nhật tích cực nữa.
MXNet
MXNet là một framework deep learning mã nguồn mở được biết đến với hiệu quả và khả năng mở rộng. Ngoài ra, MXNet còn hiệu quả cho cả nghiên cứu và sản xuất. Nó có sự hỗ trợ của cộng đồng và ngành ngày càng tăng, nhưng cộng đồng của nó nhỏ hơn so với TensorFlow và PyTorch.
Caffe
Caffe là một Frameworks học sâu mã nguồn mở. Nó được biết đến với tốc độ và hiệu quả trong các tác vụ thị giác máy tính, hỗ trợ nhiều kiến trúc học sâu. Caffe được tối ưu hóa cho các ứng dụng thị giác máy tính và tuyệt vời để triển khai trên các thiết bị biên. Nhưng khi lựa chọn nó, bạn nên xem xét tính linh hoạt hạn chế của nó đối với các nhiệm vụ phi thị lực.
XGBoost
Đây là một framework tăng cường gradient mã nguồn mở được biết đến với hiệu quả và hiệu suất của nó. Những người thực hành dữ liệu làm việc với dữ liệu có cấu trúc và các vấn đề phân loại/hồi quy thường chọn nó.
AI Frameworks này vượt trội trong các nhiệm vụ dữ liệu có cấu trúc và được sử dụng rộng rãi trong các cuộc thi khoa học dữ liệu. XGBoost được biết đến với hiệu suất vượt trội đối với dữ liệu dạng bảng. Framework hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình khác nhau được duy trì tốt và phát triển tích cực. Tuy nhiên, bạn nên hiểu rằng XGBoost không được thiết kế cho các tác vụ deep learning.
Kết luận
Chúng tôi đã đề cập đến một số Frameworks , thư viện AI phổ biến nhất và các công cụ khác để bạn xem xét. Bạn cũng có thể xem danh sách 5 công cụ AI hàng đầu cho khoa học dữ liệu của chúng tôi để biết thêm về cách tăng năng suất của quy trình xử lý dữ liệu của bạn.
Là một người thực hành dữ liệu có kinh nghiệm, việc chọn một trong những Frameworks hoặc thư viện AI phù hợp là rất quan trọng đối với sự phát triển nghề nghiệp và thành công của dự án của bạn. Mặc dù không có giải pháp phù hợp với tất cả, nhưng hãy xem xét các yêu cầu của dự án, sự quen thuộc của bạn với khuôn khổ và các tài nguyên có sẵn trong cộng đồng.
Tóm lại, PyTorch và TensorFlow là những lựa chọn tuyệt vời cho các dự án học sâu, với TensorFlow cung cấp khả năng mở rộng và PyTorch nhấn mạnh tính linh hoạt. Scikit-Learn là một ứng dụng cho các tác vụ học máy truyền thống, trong khi Keras cung cấp một điểm vào học sâu thân thiện với người dùng. XGBoost vượt trội trong các vấn đề dữ liệu có cấu trúc, Caffe là lựa chọn hàng đầu cho thị giác máy tính và MXNet mang lại hiệu quả và khả năng mở rộng. Hãy nhớ rằng Theano, mặc dù không còn tích cực phát triển, nhưng vẫn có thể tìm thấy việc sử dụng nó trong một số bối cảnh giáo dục nhất định. Các công cụ gần đây hơn như LangChain và OpenAI cung cấp các tùy chọn tuyệt vời cho LLM, trong khi Hugging Face rất hữu ích cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên nói chung.
Cuối cùng, Frameworks hoặc thư viện AI tốt nhất là Frameworks phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn và giúp bạn đạt được mục tiêu của mình với tư cách là một người thực hành dữ liệu. Vì vậy, hãy xắn tay áo lên, đi sâu vào thế giới AI và bắt đầu xây dựng phần mềm thông minh hơn với các công cụ phù hợp.
Nguồn : 16 khung và thư viện AI hàng đầu: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu |
