Ertu tilbúinn til að fara í spennandi ferð inn á svið gervigreindar?
Það hefur aldrei verið betra tækifæri til að kanna gervigreind ramma, þökk sé vexti gervigreindar.
Það eru nokkrar lausnir í boði, allt frá TensorFlow og PyTorch til Keras og Caffe. Það fer eftir markmiðum þínum, hver rammi hefur sérstaka kosti og galla.
Þannig, hvort sem þú ert nýliði eða reyndur verktaki, skulum við byrja og skoða bestu gervigreindarramma sem til eru í dag.
1. PyTorch
PyTorch er sterkur opinn uppspretta vélanámsrammi sem hefur sópað að gervigreindarsamfélaginu frá frumraun sinni árið 2016. Hann hefur fljótt orðið að uppspretta ramma þökk sé kraftmiklu reiknikerfi og notendavænu viðmóti.
En hvað aðgreinir PyTorch frá hópnum? Til að byrja með hefur það öflugt safn af getu. Þetta gerir það fullkomið til að smíða og framkvæma vélanáms módel.
PyTorch er framleiðslu-tilbúinn ramma sem hægt er að treysta fyrir jafnvel krefjandi forritum, þökk sé sléttum umskiptum á milli ákafa og grafhams með því að nota TorchScript og getu þess til að flýta leiðinni til framleiðslu með TorchServe.
Að auki hefur PyTorch alhliða vistkerfi af verkfærum og bókasöfnum. Þessi verkfæri hjálpa til við að búa til tölva sýn, NLP og önnur forrit.
Það er einnig mikið stutt á helstu skýjapöllum, sem gerir kleift að þróa og stækka auðveldlega.
Kostir
- TorchScript gerir þér kleift að skipta á áreynslulaust á milli ákafa og grafískrar stillingar á meðan TorchServe flýtir fyrir ferðalaginu í framleiðslu.
- Öflugt vistkerfi tækja og ramma eykur PyTorch og gerir rannsóknir á tölvusjón, náttúrulegri málvinnslu og öðrum sviðum kleift.
- Helstu skýjapallar eru vel studdir, sem gerir kleift að þróa núningslausa og einfalda stærðarstærð.
Gallar
- Í samanburði við aðra umgjörð hefur það minna þróunarsamfélag.
- Það er skortur á vöktunar- og sjónrænum verkfærum, svo sem tensortöflu.
2. Keras
Ertu leiður á því að hrasa yfir ruglingslegum API og villuboðum þegar þú þróar vélanámslíkön? Horfðu ekki lengra en Keras, a djúpnámsramma þróað fyrir menn frekar en vélmenni.
Keras leggur áherslu á einfaldleika, auðvelda notkun og alhliða skjöl. Þetta gerir það að vinsælu vali meðal þróunaraðila sem reyna að búa til og dreifa vélrænum vörum.
En það er ekki allt: Keras hefur mikið vistkerfi af verkfærum og auðlindum sem ná yfir alla hluta vinnuflæðis vélanáms.
Með sveigjanleika til að dreifa Keras módelum alls staðar, frá vafra til farsíma til innbyggðra kerfa, geturðu notað getu TensorFlow til fulls í hvaða atburðarás sem er.
Kostir
- Byggt með einföldum API og alhliða skjölum til að auðvelda notkun.
- Einstaklega fínstillt fyrir villuleitarhraða, glæsileika kóða og dreifingarhæfni
- Auðveldlega skalanlegt í yfirstigsstig vegna samskipta við TensorFlow vettvang
- Margir valmöguleikar fyrir uppsetningu, allt frá vöfrum til farsíma til innbyggðra kerfa
Gallar
- Minni aðlögunarhæfni en önnur djúpnámsramma
- Fyrir ákveðnar flóknar notkunaraðstæður gæti þurft aukasöfn eða verkfæri
- Ekki eins vel þekkt eða oft notuð og önnur umgjörð
3. TensorFlow
Búðu til vélanámslíkön sem henta til framleiðslu með TensorFlow! TensorFlow býður upp á þau úrræði sem þú þarft til að koma þínum áfram vélanámsverkefni, hvort sem þú ert sérfræðingur gagnafræðingur eða forvitinn nýliði.
Sama hversu reynslu þú hefur, þú getur einfaldlega byrjað með TensorFlow þökk sé forþjálfuðum gerðum og kennsluefni sem eru aðgengileg.
TensorFlow er ekki bara bókasafn fyrir vélanám. Þetta er heildarvélanámsvettvangur sem býður upp á valkosti fyrir hvert skref í ferlinu þínu, allt frá dreifingu líkana til undirbúnings gagna.
TensorFlow gerir það einfalt að dreifa módelunum þínum alls staðar, hvort sem þú ert að þróa vefforrit, farsímaforrit eða innbyggt tæki.
Kostir
- Alhliða vettvangur fyrir vélanám frá upphafi til enda
- Skalanlegt og aðlögunarhæft
- Það er fáanlegt í nokkrum útgáfum fyrir mismunandi notkunartilvik
- Stórt vistkerfi með samfélagsauðlindum og þjálfuðum líkönum
Gallar
- Það er brattur námsferill fyrir þá sem eru að byrja
- Þarfnast ákveðinnar tækniþekkingar og skilnings.
4. Kaffi
Djúpnámsrammi sem kallast Caffe var búinn til með áherslu á hraða og máta.
Vegna einfaldleika þess í notkun og skjótrar gagnavinnslu hefur Caffe, þróað af Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), náð vinsældum meðal vísindamanna og fyrirtækja.
Það er aðlaðandi valkostur fyrir fólk sem þarf að þjálfa og dreifa gerðum á ýmsum vélbúnaði vegna afkastamikillar hönnunar, sem gerir það kleift að vinna á bæði örgjörva og GPU.
Kostir
- Það er fljótlegt og áhrifaríkt.
- Caffe er aðlögunarhæft með einingaarkitektúr.
- Góð samfélagsaðstoð er í boði.
Gallar
- Það er kannski ekki kjörinn kostur fyrir háþróuð forrit vegna takmarkaðrar getu.
- Ólíkt öðrum ramma, ekki eins notendavænt
- Krefst einhverrar reynslu í forritun.
5. MX net
Djúpnámsramminn MXNet var búinn til með skilvirkni og aðlögunarhæfni í huga. Þú getur auðveldlega búið til og notað taugakerfi með notendavænu viðmóti í ýmsum tilgangi.
Það er þróað með framleiðslutilvik í huga, þar á meðal möguleika eins og módeleftirlit, líkanaþjónustu og stuðning við ONNX sniðið. Þetta gerir það einfalt að dreifa gerðum þínum á nokkrum stöðum, þar á meðal innbyggðum tækjum og skýjaumhverfi.
Frekari eiginleikar og verkfæri sem MXNet býður upp á fela í sér innbyggða gagnahleðslutæki, fyrirfram þjálfaðar gerðir og aðstoð við sjálfvirka aðgreiningu. Djúpt nám Iðkendur á öllum færnistigum velja það oft vegna öflugs samfélags og ítarlegrar skjala.
Kostir
- Scalable: MXNet er dásamlegur valkostur fyrir stór forrit þar sem það styður dreifða þjálfun yfir fjölmarga GPU og örgjörva.
- MXNet er einfalt að fella inn í núverandi ferla þar sem það styður fjölbreytt úrval af tölvumálum, þar á meðal Python, R, Julia, Scala, Perl og C++.
- Það er samhæft við Linux, Windows, macOS, iOS og Android.
Gallar
- MXNet hefur mikla námsferil og gæti þurft smá tíma til að ná tökum á, svipað og annað djúpnámsramma.
- Minna vinsæll: Þó MXNet sé að fá viðurkenningu er það samt ekki eins oft notað og sum önnur djúpnámsramma eins og TensorFlow eða PyTorch, sem bendir til þess að það gæti verið færri samfélagsauðlindir aðgengilegar.
6. Theano
Öflugt tölulegt útreikningsverkfæri sem kallast Theano gerir notendum kleift að hanna, fínstilla og meta stærðfræðilegar tjáningar á áhrifaríkan hátt. Það býður upp á einfalt viðmót til að framkvæma stærðfræðilegar aðgerðir á risastórum gagnasöfnum og er þróað ofan á Python.
Sveigjanleiki Theano til að framkvæma útreikninga á bæði örgjörva og GPU er einn af helstu kostum þess. Þetta gerir það tilvalið fyrir djúpnámsforrit sem krefjast afkastamikilla vinnslu.
Þar að auki býður Theano upp á margs konar hagræðingargetu sem notendur geta notað til að bæta frammistöðu og nákvæmni líkana sinna.
Nú skulum við athuga kosti þess og galla.
Kostir
- Theano er ótrúlega árangursríkur við að gera tölulegar útreikningar þar sem það er smíðað til að fínstilla reiknigraf stærðfræðilegra tjáninga.
- Það er mjög aðlögunarhæfur rammi.
- Afkastamikil djúpnámsforrit njóta góðs af sterkri GPU fínstillingu Theano. Það er byggt til að virka auðveldlega með GPU.
Gallar
- Þeim sem ekki þekkja Python eða önnur töluleg útreikningasöfn gæti fundist erfitt að læra Theano.
- Theano getur ekki lengur fengið uppfærslur eða villuplástra vegna þess að þróun þess hefur hægt á nýlega.
- Ófullnægjandi skjöl: sumum notendum gæti fundist Theano krefjandi í notkun þar sem skjöl þess eru minna ítarleg en samkeppnissöfn fyrir tölulega útreikninga.
7. Microsoft vitræn tól
Við skulum skoða Microsoft Cognitive Toolkit, ókeypis og opinn uppspretta ramma til að þróa djúpnámslíkön. Það er ætlað til að þjálfa stórar gerðir á nokkrum GPU og vélum.
The Cognitive Toolkit er vinsæll kostur meðal gagnafræðinga og vélanámsrannsakenda með notendavæna API og framúrskarandi dreifða þjálfunargetu.
Eitt af mikilvægum eiginleikum Cognitive Toolkitsins er geta þess til að þjálfa og dreifa líkönum á ýmsum vélbúnaði, þar á meðal örgjörva, GPU og jafnvel FPGA.
Þetta gerir það að frábærum valkostum fyrir stofnanir sem reyna að fella djúpt nám inn í vörur sínar og þjónustu. Ennfremur inniheldur Cognitive Toolkit margs konar forsmíðaðar gerðir og dæmi um kóða, sem gerir það auðvelt fyrir nýliða að byrja.
Kostir
- Gerir kleift að dreifa þjálfun yfir nokkrar tölvur og GPU
- Veitir einföld samskipti við aðrar Microsoft vörur eins og Azure og Power BI
- Býður upp á fjölhæfan og aðlögunarhæfan ramma til að þróa og þjálfa djúpnámslíkön
Gallar
- Það gæti verið erfitt að setja upp og sérsníða fyrir nýja notendur
- Vantar innbyggðan stuðning fyrir nokkra vinsæla eiginleika eins og gagnaaukningu og flutningsnám
- Vantar innbyggðan stuðning fyrir nokkra vinsæla eiginleika eins og gagnaaukningu og flutningsnám
8. Shogun
Shogun er C++ vélanámspakki sem er vannýttur. Það inniheldur Python, Java og MATLAB tengi, sem gerir það að sveigjanlegu tæki fyrir vélanámsiðkendur.
Shogun er byggt til að vera stigstærð, fljótlegt og sveigjanlegt, sem gerir það hentugt fyrir mikið magn af gögnum og krefjandi vinnuálagi í vélanámi.
Einn af áberandi kostum Shogun er getu þess til að takast á við margs konar gagnasnið, þar á meðal tvöfalt, flokkað og samfellt.
Það felur einnig í sér mikið úrval af aðferðum fyrir flokkun, aðhvarf, víddarminnkun og þyrping, sem gerir það að fullkomnu vélanámstæki. Shogun styður bæði lotunám og netnám og það samþættist óaðfinnanlega öðrum vélanámssöfnum eins og TensorFlow og scikit-learn.
Kostir
- Það býður upp á fjölbreytt safn vélanámstækni og verkfæra, þar á meðal djúpnám, aðhvarf og flokkunarstuðning.
- Það er samhæft við margs konar forritunarmál, þar á meðal Python, C++ og Java.
Gallar
- Það kann að hafa færri úrræði og stuðning í boði þar sem það er kannski ekki eins vel þekkt eða vinsælt og sum önnur vélanámssöfn.
- Í samanburði við önnur bókasöfn sem þeir eru vanir, gæti sumum notendum fundist setningafræði og uppbygging þessa bókasafns vera minna skiljanleg.
- Til að ná sem bestum árangri gætu ákveðin bókasöfn þurft meiri handavinnu og fínstillingu en önnur.
9. ONNX
Opinn uppspretta vettvangur sem heitir Open Neural Network Exchange (ONNX) gerir kleift að breyta og deila vélanámslíkönum.
Það býður upp á aðferð til að flytja djúpnámslíkön á milli ýmissa ramma og vettvanga, sem einfaldar sköpun og uppsetningu vélanámslíkana.
Þú getur búið til líkön með ONNX með því að nota ákjósanlegan ramma og síðan sett þau í aðra keyrslutímastillingu.
Sérhannaðar arkitektúr ONNX gerir notendum kleift að velja ákjósanleg verkfæri fyrir þá vinnu sem fyrir hendi er. Það auðveldar eindrægni milli nokkurra djúpnámsramma, svo sem PyTorch, TensorFlow og Caffe2. Þú getur nýtt þér kosti hvers ramma með því að breyta líkönum fljótt á milli þeirra.
Kostir
- Samvirkni er möguleg á milli nokkurra djúpnámsramma.
- Ókeypis í notkun og opinn uppspretta.
- Fjölbreytt úrval af vélbúnaði og keyrsluumhverfi er stutt.
Gallar
- Frammistaða ONNX líkana getur stundum verið verri en líkana sem eru innbyggð í tiltekinn ramma.
- Stundum gæti skipt á milli ýmissa ramma valdið samhæfisvandamálum sem erfitt er að laga.
10. Apache Spark
Apache Spark er hraðvirkt og fjölhæft dreifð tölvukerfi sem getur auðveldlega séð um stórfellda gagnavinnslu. Það er vinsælt val fyrir stór gagnaforrit vegna getu þess til að greina mikið magn gagna hratt.
Spark er ekki aðeins ætlað að vera hratt, heldur er það einnig skalanlegt, sem þýðir að það getur stjórnað auknu gagnamagni án þess að skerða frammistöðu.
MLlib pakkinn sem fylgir Apache Spark er sérstaklega merkilegur. Það felur í sér stigstærðar og skilvirkar vélanámsaðferðir eins og flokkun, aðhvarf, þyrping og samvinnusíun.
Vegna þess að MLlib tengist öðrum íhlutum Spark er einfalt að búa til end-to-end gagnavinnsluleiðslur.
Þess vegna, ef þú þarft sterkt og aðlögunarhæft tæki fyrir stóra gagnavinnslu og vélanám, ætti Apache Spark að vera á listanum þínum.
Kostir
- Vegna dreifðrar tölvuhönnunar getur það séð um stór gagnasöfn fljótt
- Samþætting við aðra stóra gagnatækni eins og Hadoop, Hive og Cassandra er einföld.
- Nokkrar aðferðir við flokkun, aðhvarf, þyrping og samvinnusíun eru veittar
Gallar
- Vegna þess hve dreifður tölvuarkitektúr er flókinn er námsferillinn brattur
- Keyrir á miklu magni af auðlindum og innviðum
- Stuðningur við rauntíma vinnslu og streymi gagna er takmarkaður
11. mlpakki
mlpack er opinn C++ vélanámsverkfærasett sem miðar að því að bjóða upp á skjót, stigstærð og einföld reiknirit fyrir margs konar forrit.
Það býður upp á fjölbreytt sett af vélrænum reikniritum eins og þyrping, aðhvarf, flokkun, víddarminnkun og tauganet.
Kostir
- Árangursrík útfærsla á mörgum reikniritum
- Samþætting við önnur bókasöfn og tungumál er einföld.
- Býður upp á skipanalínu og C++ API viðmót
Gallar
- Skjalagerð mætti bæta
- Nokkrar reiknirit hafa ekki enn verið innleiddar
- Byrjendur geta átt erfitt með notkun
12. Azure ML stúdíó
Azure Machine Learning (Azure ML) er vélanámsvettvangur í skýinu. Þú færð að hanna, dreifa og stjórna vélanámslíkönum í stærðargráðu.
Það býður upp á margs konar verkfæri og þjónustu til að aðstoða gagnafræðinga og þróunaraðila við að hagræða vinnuflæði vélanáms frá enda til enda. Þú getur einfaldlega stjórnað gögnunum þínum, þjálfað líkönin þín og sett þau í framleiðslu. Og þú getur fylgst með frammistöðu þeirra með því að nota Azure ML—allt úr einu samþættu umhverfi.
Vettvangurinn styður nokkur tölvutungumál, þar á meðal Python, R og SQL, og kemur með nokkrum forsmíðuðum sniðmátum og reikniritum til að hjálpa þér að byrja fljótt.
Ennfremur, vegna sveigjanlegrar og stigstærðrar hönnunar, getur Azure ML auðveldlega stjórnað bæði litlum prófunum og stórum vélanámsforritum.
Kostir
- Býður upp á auðvelt í notkun grafískt viðmót til að þróa og nota vélanámslíkön
- Tengist öðrum Microsoft þjónustum eins og Azure Storage og Power BI.
- Samstarf við liðsmenn er mögulegt með útgáfustýringu og sameiginlegum vinnusvæðum
- Sveigjanleiki til að takast á við gríðarlegt magn gagna og vinnsluorku
Gallar
- Lágmarks aðlögunarvalkostir fyrir reiknirit og gerðir
- Vegna verðstefnunnar getur það verið minna hagkvæmt fyrir smærri fyrirtæki eða einstaklinga
13. Sonnet
DeepMind vísindamenn hönnuðu og smíðuðu Sonnet, gervigreind ramma sem styður þróun tauganeta fyrir margs konar forrit. Þetta felur í sér nám undir eftirliti og án eftirlits, svo og styrking nám.
Forritunararkitektúr Sonnet er byggður á snt.Module, sem getur geymt ábendingar um breytur, aðrar einingar og aðferðir. Ramminn kemur með nokkrum forstilltum einingum og netum, en notendur eru einnig hvattir til að búa til sínar eigin.
Kostir
- Einfalt og öflugt forritunarlíkan
- Notendur eru hvattir til að búa til einingar sínar.
- Kóði sem er hnitmiðaður og einbeittur
Gallar
- Það er engin þjálfunaráætlun innifalin
- Byrjendur gætu staðið frammi fyrir bröttum námsferil
14. GluonCV
Viltu læra meira um tölvusjón?
Við kynnum GluonCV!
Þetta frábæra bókasafn inniheldur háþróaða reiknirit fyrir djúpnám, fyrirfram þjálfuð líkön og ofgnótt af efni til að aðstoða verkfræðinga, rannsakendur og nemendur við að sannreyna hugmyndir sínar, búa til frumgerðir og læra meira um svæðið.
GluonCV gerir það einfalt að byrja og ná SOTA árangri með vel hönnuðum API, einföldum útfærslum og samfélagsaðstoð.
Það sem meira er, fínasti hlutinn?
Það er einstaklega aðlögunarhæft og einfalt að fínstilla og setja upp! GluonCV inniheldur allt sem þú þarft til að færa tölvusjónhæfileika þína á næsta stig, hvort sem þú ert vanur atvinnumaður eða nýbyrjaður.
Kostir
- Einföld uppsetning og notkun
- Stórt safn af forþjálfuðum gerðum
- Djúpt nám reiknirit sem eru í fremstu röð
- Útfærslur sem auðvelt er að skilja
- Einföld hagræðing og dreifing
Gallar
- Minni aðlögun og eftirlit en aðrar rammar
- Stuðningur við starfsemi utan tölvusjónar er takmarkaður
- Notkun í atvinnuskyni gæti verið takmörkuð vegna takmarkana á leyfi
15. H2O
H2O er opinn uppspretta gagnagreiningar- og vélanámsvettvangur sem miðar að því að gera það einfalt fyrir stofnanir að nota gervigreind (AI) til að stýra starfsemi sinni.
AI Cloud frá H2O.ai gerir það enn auðveldara að byrja með H2O, með drag-and-drop viðmóti til að þróa vélanámslíkön án nokkurrar kóðunarfærni.
Pallurinn býður einnig upp á umfangsmikla sjónsköpun gagna og greiningargetu, svo og lagfæringar og uppsetningu líkana. Fyrirtæki geta notað H2O.ai til að smíða og dreifa gervigreindum líkönum á fljótlegan og einfaldan hátt til að takast á við krefjandi viðskiptaáskoranir.
Kostir
- Dragðu og slepptu viðmóti til að búa til vélanámslíkön
- Alhliða gagnasýn og greiningartæki, svo og líkanastilling og uppsetning
- Opinn uppspretta vettvangur með stórum notenda- og þátttakendasamfélagi
- Stuðningur við nokkra reiknirit og gagnategundir
Gallar
- Ákveðnir eiginleikar eru aðeins aðgengilegir í úrvalsútgáfu pallsins
- Í samanburði við aðra vettvang gæti verið erfiðara að setja upp og stilla.
Lokaðu, hver er bestur?
Að velja hinn fullkomna gervigreindarramma eða vettvang er háð því hvað þú vilt gera við hann. Ef þú vilt ramma sem er einfaldur í notkun og hefur risastórt samfélag getur TensorFlow eða PyTorch verið hentugur kostur.
Ef þú vilt vettvang sem einbeitir þér meira að vélanámslíkönum gæti Azure ML Studio eða H2O.ai verið besti kosturinn.
Og ef þú vilt ramma sem er einfalt að sérsníða og stilla, gæti Sonnet eða GluonCV verið leiðin til að fara. Að lokum ræðst viðeigandi umgjörð fyrir þig af einstökum kröfum þínum og smekk.
Skildu eftir skilaboð