Bạn đã sẵn sàng tham gia một hành trình thú vị vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo chưa?
Chưa bao giờ có cơ hội tốt hơn để khám phá các khuôn khổ AI, nhờ vào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo.
Có một số giải pháp khả dụng, từ TensorFlow và PyTorch đến Keras và Caffe. Tùy thuộc vào mục tiêu của bạn, mỗi khung có những ưu điểm và nhược điểm riêng biệt.
Do đó, cho dù bạn là người mới hay nhà phát triển có kinh nghiệm, hãy bắt đầu và xem xét các khung AI tốt nhất hiện có.
1. Kim tự tháp
PyTorch là một framework máy học mã nguồn mở mạnh mẽ đã càn quét cộng đồng AI kể từ khi ra mắt vào năm 2016. Nó đã nhanh chóng trở thành một framework được ưa chuộng nhờ mạng tính toán động và giao diện thân thiện với người dùng.
Nhưng điều gì phân biệt PyTorch với đám đông? Để bắt đầu, nó có một bộ sưu tập các khả năng mạnh mẽ. Điều này làm cho nó hoàn hảo cho việc xây dựng và thực hiện mô hình học máy.
PyTorch là một khung sẵn sàng sản xuất có thể được tin cậy cho cả những ứng dụng đòi hỏi khắt khe nhất, nhờ khả năng chuyển đổi suôn sẻ giữa chế độ háo hức và chế độ biểu đồ bằng TorchScript và khả năng đẩy nhanh lộ trình sản xuất bằng TorchServe.
Ngoài ra, PyTorch có một hệ sinh thái công cụ và thư viện toàn diện. Những công cụ này giúp tạo ra thị giác máy tính, NLP và các ứng dụng khác.
Nó cũng được hỗ trợ rộng rãi trên các nền tảng đám mây lớn, cho phép dễ dàng phát triển và mở rộng quy mô.
Ưu điểm
- TorchScript cho phép bạn dễ dàng chuyển đổi giữa chế độ háo hức và đồ thị, trong khi TorchServe tăng tốc quá trình sản xuất.
- Một hệ sinh thái mạnh mẽ gồm các công cụ và khung mở rộng PyTorch và cho phép nghiên cứu về thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các lĩnh vực khác.
- Các nền tảng đám mây chính được hỗ trợ tốt, cho phép phát triển dễ dàng và mở rộng quy mô đơn giản.
Nhược điểm
- So với các khuôn khổ khác, nó có một cộng đồng phát triển nhỏ hơn.
- Thiếu các công cụ giám sát và trực quan hóa, chẳng hạn như bảng tensor.
2. Máy ảnh
Bạn đã chán ngấy với việc vấp phải các API khó hiểu và thông báo lỗi khi phát triển các mô hình học máy? Không cần tìm đâu xa hơn Keras, một khung học sâu được phát triển cho con người hơn là robot.
Keras nhấn mạnh sự đơn giản, dễ sử dụng và tài liệu toàn diện. Điều này làm cho nó trở thành lựa chọn phổ biến của các nhà phát triển đang cố gắng tạo và triển khai các sản phẩm hỗ trợ máy học.
Nhưng đó không phải là tất cả: Keras có một hệ sinh thái rộng lớn gồm các công cụ và tài nguyên bao gồm mọi phần của quy trình học máy.
Với khả năng linh hoạt triển khai các mô hình Keras ở mọi nơi, từ trình duyệt đến thiết bị di động đến hệ thống nhúng, bạn hoàn toàn có thể sử dụng khả năng của TensorFlow trong mọi tình huống.
Ưu điểm
- Được xây dựng với các API đơn giản và tài liệu toàn diện để con người dễ sử dụng.
- Cực kỳ tối ưu hóa cho tốc độ gỡ lỗi, mã sang trọng và khả năng triển khai
- Dễ dàng mở rộng theo cấp độ exascale nhờ tương tác với nền tảng TensorFlow
- Nhiều lựa chọn triển khai, từ trình duyệt đến thiết bị di động đến hệ thống nhúng
Nhược điểm
- Ít thích ứng hơn các framework deep learning khác
- Đối với một số tình huống sử dụng phức tạp nhất định, có thể cần thêm thư viện hoặc công cụ
- Không nổi tiếng hoặc được sử dụng thường xuyên như các framework khác
3. TensorFlow
Tạo các mô hình học máy phù hợp cho sản xuất bằng TensorFlow! TensorFlow cung cấp các tài nguyên bạn cần để nâng cao khả năng của mình dự án máy học, cho dù bạn là chuyên gia khoa học dữ liệu hay người mới tò mò.
Bất kể mức độ kinh nghiệm của bạn là gì, bạn có thể dễ dàng bắt đầu với TensorFlow nhờ các mô hình và hướng dẫn được đào tạo trước có thể truy cập được.
TensorFlow không chỉ đơn thuần là một thư viện dành cho máy học. Đây là một nền tảng máy học hoàn chỉnh cung cấp các tùy chọn cho từng bước trong quy trình của bạn, từ triển khai mô hình đến chuẩn bị dữ liệu.
TensorFlow giúp việc triển khai các mô hình của bạn ở mọi nơi trở nên đơn giản, cho dù bạn đang phát triển ứng dụng web, ứng dụng dành cho thiết bị di động hay thiết bị nhúng.
Ưu điểm
- Nền tảng toàn diện cho máy học từ đầu đến cuối
- Có thể mở rộng và thích nghi
- Nó có sẵn trong một số phiên bản cho các trường hợp sử dụng khác nhau
- Một hệ sinh thái rộng lớn với các nguồn lực cộng đồng và các mô hình được đào tạo
Nhược điểm
- Có một đường cong học tập dốc cho những người mới bắt đầu
- Cần một lượng chuyên môn kỹ thuật và sự hiểu biết nhất định.
4. Caffe
Một khung học tập sâu có tên là Caffe đã được tạo ra với trọng tâm là tốc độ và tính mô-đun.
Do sử dụng đơn giản và xử lý dữ liệu nhanh chóng, Caffe, được phát triển bởi Trung tâm Học tập và Tầm nhìn Berkeley (BVLC), đã trở nên phổ biến trong giới nghiên cứu và doanh nghiệp.
Nó là một giải pháp thay thế hấp dẫn cho những người cần đào tạo và triển khai các mô hình trên nhiều loại phần cứng vì thiết kế hiệu năng cao, cho phép nó hoạt động trên cả CPU và GPU.
Ưu điểm
- Nó nhanh chóng và hiệu quả.
- Caffe có thể thích ứng với kiến trúc mô-đun.
- Hỗ trợ cộng đồng tốt có sẵn.
Nhược điểm
- Nó có thể không phải là lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng phức tạp do khả năng hạn chế của nó.
- Không giống như các khung khác, không thân thiện với người dùng
- Yêu cầu một số kinh nghiệm lập trình.
5. MX Net
Khung học sâu MXNet được tạo ra với lưu ý đến hiệu quả và khả năng thích ứng. Bạn có thể dễ dàng tạo và sử dụng mạng thần kinh với giao diện thân thiện với người dùng của họ cho nhiều mục đích.
Nó được phát triển có tính đến các trường hợp sử dụng sản xuất, bao gồm các khả năng như điểm kiểm tra mô hình, phân phát mô hình và hỗ trợ cho định dạng ONNX. Điều này giúp việc triển khai các mô hình của bạn ở một số vị trí trở nên đơn giản, bao gồm các thiết bị nhúng và môi trường đám mây.
Các tính năng và công cụ khác do MXNet cung cấp bao gồm trình tải dữ liệu tích hợp, mô hình được đào tạo trước và hỗ trợ phân biệt tự động. Học kĩ càng những người thực hành ở mọi cấp độ kỹ năng thường chọn nó vì cộng đồng sôi nổi và tài liệu kỹ lưỡng của nó.
Ưu điểm
- Có thể mở rộng: MXNet là một lựa chọn tuyệt vời cho các ứng dụng quy mô lớn vì nó hỗ trợ đào tạo phân tán trên nhiều GPU và CPU.
- MXNet rất đơn giản để kết hợp vào các quy trình hiện tại vì nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ máy tính, bao gồm Python, R, Julia, Scala, Perl và C++.
- Nó tương thích với Linux, Windows, macOS, iOS và Android.
Nhược điểm
- MXNet có đường cong học tập cao và có thể cần một chút thời gian để thành thạo, tương tự như các khuôn khổ học tập sâu.
- Ít phổ biến hơn: Mặc dù MXNet đang được chấp nhận, nhưng nó vẫn không được sử dụng thường xuyên như một số khung học sâu khác như TensorFlow hoặc PyTorch, điều này cho thấy có thể có ít tài nguyên cộng đồng hơn có thể truy cập được.
6. Theano
Bộ công cụ tính toán số mạnh mẽ có tên Theano cho phép người dùng thiết kế, tối ưu hóa và đánh giá các biểu thức toán học một cách hiệu quả. Nó cung cấp một giao diện đơn giản để thực hiện các phép toán trên các bộ dữ liệu khổng lồ và được phát triển trên Python.
Tính linh hoạt của Theano để thực hiện các phép tính trên cả CPU và GPU là một trong những lợi thế chính của nó. Điều này làm cho nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng học sâu đòi hỏi xử lý hiệu năng cao.
Hơn nữa, Theano cung cấp nhiều khả năng tối ưu hóa mà người dùng có thể sử dụng để cải thiện hiệu suất và độ chính xác của mô hình.
Bây giờ, hãy kiểm tra ưu và nhược điểm của nó.
Ưu điểm
- Theano cực kỳ hiệu quả trong việc thực hiện các phép tính số vì nó được xây dựng để tối ưu hóa biểu đồ tính toán của các biểu thức toán học.
- Đó là một khuôn khổ rất dễ thích nghi.
- Các ứng dụng học sâu hiệu suất cao được hưởng lợi rất nhiều từ khả năng tối ưu hóa GPU mạnh mẽ của Theano. Nó được xây dựng để hoạt động dễ dàng với GPU.
Nhược điểm
- Những người không quen thuộc với Python hoặc các thư viện tính toán số khác có thể thấy khó học Theano.
- Theano có thể không còn nhận được các bản cập nhật hoặc bản vá lỗi vì quá trình phát triển của nó đã bị chậm lại trong thời gian gần đây.
- Tài liệu không đầy đủ: một số người dùng có thể thấy Theano khó sử dụng vì tài liệu của nó kém kỹ lưỡng hơn tài liệu của các thư viện cạnh tranh về tính toán số.
7. Bộ công cụ nhận thức của Microsoft
Hãy xem Bộ công cụ nhận thức của Microsoft, một khung mã nguồn mở và miễn phí để phát triển các mô hình học sâu. Nó được thiết kế để đào tạo các mô hình quy mô lớn trên một số GPU và máy móc.
Bộ công cụ nhận thức là lựa chọn phổ biến của các nhà khoa học dữ liệu và nhà nghiên cứu máy học nhờ API thân thiện với người dùng và khả năng đào tạo phân tán xuất sắc.
Một trong những đặc điểm quan trọng của Bộ công cụ nhận thức là khả năng đào tạo và triển khai các mô hình trên nhiều loại phần cứng, bao gồm CPU, GPU và thậm chí cả FPGA.
Điều này làm cho nó trở thành một giải pháp thay thế tuyệt vời cho các tổ chức đang cố gắng kết hợp deep learning vào hàng hóa và dịch vụ của họ. Hơn nữa, Bộ công cụ nhận thức bao gồm nhiều mô hình dựng sẵn và mã ví dụ, giúp người mới bắt đầu dễ dàng sử dụng.
Ưu điểm
- Cho phép đào tạo phân tán trên một số máy tính và GPU
- Cung cấp khả năng tương tác đơn giản với các sản phẩm khác của Microsoft như Azure và Power BI
- Cung cấp một khuôn khổ linh hoạt và dễ thích ứng để phát triển và đào tạo các mô hình học sâu
Nhược điểm
- Có thể khó thiết lập và tùy chỉnh cho người dùng mới
- Thiếu hỗ trợ tích hợp cho một số tính năng phổ biến như tăng cường dữ liệu và học chuyển giao
- Thiếu hỗ trợ tích hợp cho một số tính năng phổ biến như tăng cường dữ liệu và học chuyển giao
8. Shogun
Shogun là gói máy học C++ không được sử dụng đúng mức. Nó chứa các trình kết nối Python, Java và MATLAB, làm cho nó trở thành một công cụ linh hoạt cho những người thực hành máy học.
Shogun được xây dựng để có thể mở rộng, nhanh chóng và linh hoạt, khiến nó phù hợp với lượng dữ liệu lớn và khối lượng công việc học máy đầy thách thức.
Một trong những lợi thế đáng chú ý nhất của Shogun là khả năng xử lý nhiều định dạng dữ liệu, bao gồm nhị phân, phân loại và liên tục.
Nó cũng bao gồm một loạt các phương pháp để phân loại, hồi quy, giảm kích thước và phân cụm, làm cho nó trở thành một công cụ học máy hoàn chỉnh. Shogun hỗ trợ cả học hàng loạt và học trực tuyến, đồng thời nó tích hợp hoàn hảo với các thư viện học máy khác như TensorFlow và scikit-learning.
Ưu điểm
- Nó cung cấp một tập hợp đa dạng các kỹ thuật và công cụ học máy, bao gồm hỗ trợ học sâu, hồi quy và phân loại
- Nó tương thích với nhiều loại ngôn ngữ lập trình, bao gồm Python, C++ và Java.
Nhược điểm
- Nó có thể có ít tài nguyên và hỗ trợ hơn vì nó có thể không nổi tiếng hoặc phổ biến như một số thư viện máy học khác.
- So với các thư viện khác mà họ quen dùng, một số người dùng có thể thấy cú pháp và cấu trúc của thư viện này khó hiểu hơn.
- Để đạt được kết quả tốt nhất, một số thư viện nhất định có thể cần nhiều công việc thủ công và tinh chỉnh hơn những thư viện khác.
9. ONNX
Một nền tảng mã nguồn mở có tên Open Neural Network Exchange (ONNX) cho phép chuyển đổi và chia sẻ các mô hình học máy.
Nó cung cấp một phương pháp để chuyển các mô hình học sâu giữa các khung và nền tảng khác nhau, giúp đơn giản hóa việc tạo và triển khai các mô hình học máy.
Bạn có thể tạo các mô hình với ONNX bằng cách sử dụng khung ưa thích, sau đó triển khai chúng trong một cài đặt thời gian chạy khác.
Kiến trúc có thể tùy chỉnh của ONNX cho phép người dùng chọn các công cụ lý tưởng cho công việc hiện tại. Nó hỗ trợ khả năng tương thích trên một số khung học sâu, chẳng hạn như PyTorch, TensorFlow và Caffe2. Bạn có thể tận dụng lợi thế của từng khung bằng cách nhanh chóng chuyển đổi các mô hình giữa chúng.
Ưu điểm
- Khả năng tương tác có thể thực hiện được trên một số khung học tập sâu.
- Miễn phí sử dụng và mã nguồn mở.
- Một loạt các môi trường phần cứng và thời gian chạy được hỗ trợ.
Nhược điểm
- Hiệu suất của các mô hình ONNX đôi khi có thể kém hơn so với các mô hình được triển khai nguyên bản trong một khung nhất định.
- Đôi khi, việc chuyển đổi giữa các khung khác nhau có thể gây ra sự cố tương thích khó khắc phục.
10. Apache Spark
Apache Spark là một hệ thống điện toán phân tán nhanh và linh hoạt, có thể dễ dàng xử lý xử lý dữ liệu quy mô lớn. Nó là một lựa chọn phổ biến cho các ứng dụng dữ liệu lớn do khả năng phân tích khối lượng lớn dữ liệu nhanh chóng.
Spark không chỉ có tốc độ nhanh mà còn có khả năng mở rộng, nghĩa là nó có thể quản lý số lượng dữ liệu ngày càng tăng mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.
Gói MLlib đi kèm với Apache Spark đặc biệt đáng chú ý. Nó bao gồm các phương pháp học máy hiệu quả và có thể mở rộng như phân loại, hồi quy, phân cụm và lọc cộng tác.
Vì MLlib giao tiếp với các thành phần khác của Spark nên việc tạo các quy trình xử lý dữ liệu đầu cuối rất đơn giản.
Do đó, nếu bạn cần một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để xử lý dữ liệu lớn và máy học, thì Apache Spark nên nằm trong danh sách của bạn.
Ưu điểm
- Do thiết kế điện toán phân tán, nó có thể xử lý các tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng
- Việc tích hợp với các công nghệ Dữ liệu lớn khác như Hadoop, Hive và Cassandra rất đơn giản.
- Một số kỹ thuật để phân loại, hồi quy, phân cụm và lọc cộng tác được cung cấp
Nhược điểm
- Do sự phức tạp của kiến trúc điện toán phân tán, đường cong học tập rất dốc
- Chạy trên một lượng lớn tài nguyên và cơ sở hạ tầng
- Hỗ trợ xử lý thời gian thực và truyền dữ liệu bị hạn chế
11. mlpack
mlpack là bộ công cụ học máy C++ mã nguồn mở nhằm mục đích cung cấp các thuật toán đơn giản, có thể mở rộng và nhanh chóng cho nhiều ứng dụng.
Nó cung cấp một bộ thuật toán học máy đa dạng như phân cụm, hồi quy, phân loại, giảm kích thước và mạng lưới thần kinh.
Ưu điểm
- Triển khai hiệu quả nhiều thuật toán
- Tích hợp với các thư viện và ngôn ngữ khác rất đơn giản.
- Cung cấp giao diện API dòng lệnh và C++
Nhược điểm
- Tài liệu có thể được cải thiện
- Một số thuật toán chưa được thực hiện
- Người mới bắt đầu có thể thấy khó sử dụng
12. Studio Azure ML
Azure Machine Learning (Azure ML) là một nền tảng máy học trên đám mây. Bạn có thể thiết kế, triển khai và quản lý các mô hình máy học trên quy mô lớn.
Nó cung cấp nhiều công cụ và dịch vụ để hỗ trợ các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu hợp lý hóa quy trình học máy từ đầu đến cuối. Bạn có thể chỉ cần quản lý dữ liệu của mình, đào tạo các mô hình của mình và triển khai chúng vào sản xuất. Và bạn có thể theo dõi hiệu suất của chúng bằng Azure ML—tất cả từ một môi trường tích hợp duy nhất.
Nền tảng này hỗ trợ một số ngôn ngữ máy tính, bao gồm Python, R và SQL, đồng thời đi kèm với một số mẫu và thuật toán dựng sẵn để giúp bạn bắt đầu nhanh chóng.
Hơn nữa, nhờ thiết kế linh hoạt và có thể mở rộng, Azure ML có thể dễ dàng quản lý cả thử nghiệm quy mô nhỏ và ứng dụng máy học quy mô lớn.
Ưu điểm
- Cung cấp giao diện đồ họa dễ sử dụng để phát triển và triển khai các mô hình máy học
- Kết nối với các dịch vụ khác của Microsoft như Azure Storage và Power BI.
- Có thể cộng tác với các thành viên trong nhóm thông qua kiểm soát phiên bản và không gian làm việc chung
- Khả năng mở rộng để xử lý khối lượng lớn dữ liệu và sức mạnh xử lý
Nhược điểm
- Tùy chọn tùy chỉnh tối thiểu cho các thuật toán và mô hình
- Do chiến lược giá, nó có thể ít hiệu quả hơn đối với các doanh nghiệp hoặc cá nhân nhỏ hơn
13. Bài thơ mười bốn câu
Các nhà nghiên cứu của DeepMind đã thiết kế và xây dựng Sonnet, một khung AI hỗ trợ phát triển mạng thần kinh cho nhiều ứng dụng. Chúng bao gồm học tập có giám sát và không giám sát, cũng như học tăng cường.
Kiến trúc lập trình của Sonnet được xây dựng trên snt.Module, có thể lưu trữ các con trỏ tới các tham số, các mô-đun khác và các phương thức. Khung đi kèm với một số mô-đun và mạng cài sẵn, nhưng người dùng cũng được khuyến khích tạo mạng của riêng họ.
Ưu điểm
- Một mô hình lập trình đơn giản và mạnh mẽ
- Người dùng được khuyến khích tạo các mô-đun của họ.
- Mã ngắn gọn và tập trung
Nhược điểm
- Không có chương trình đào tạo đi kèm
- Người mới bắt đầu có thể phải đối mặt với một đường cong học tập dốc
14. GlamonCV
Bạn có muốn tìm hiểu thêm về tầm nhìn máy tính?
Giới thiệu GluonCV!
Thư viện tuyệt vời này chứa các thuật toán học sâu tiên tiến, các mô hình được đào tạo trước và rất nhiều tài liệu để hỗ trợ các kỹ sư, nhà nghiên cứu và sinh viên xác thực ý tưởng của họ, tạo mẫu sản phẩm và tìm hiểu thêm về lĩnh vực này.
GluonCV giúp việc bắt đầu và đạt được kết quả SOTA trở nên đơn giản với các API được thiết kế tốt, triển khai đơn giản và hỗ trợ cộng đồng.
Hơn nữa, phần tốt nhất?
Nó cực kỳ thích ứng và đơn giản để tối ưu hóa và cài đặt! GluonCV chứa mọi thứ bạn cần để đưa tài năng thị giác máy tính của bạn lên một tầm cao mới, cho dù bạn là một chuyên gia dày dạn kinh nghiệm hay mới bắt đầu.
Ưu điểm
- Cài đặt và sử dụng đơn giản
- Bộ sưu tập lớn các mô hình được đào tạo trước
- Thuật toán học sâu đó là tiên tiến
- Triển khai đơn giản dễ hiểu
- Tối ưu hóa và triển khai đơn giản
Nhược điểm
- Ít tùy chỉnh và kiểm soát hơn các khung thay thế
- Hỗ trợ cho các hoạt động thị giác phi máy tính bị hạn chế
- Việc sử dụng thương mại có thể bị hạn chế do hạn chế giấy phép
15. H2O
H2O là một nền tảng máy học và phân tích dữ liệu nguồn mở nhằm mục đích giúp các tổ chức sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để thúc đẩy hoạt động của họ trở nên đơn giản.
Đám mây AI của H2O.ai giúp việc bắt đầu với H2O trở nên dễ dàng hơn, với giao diện kéo và thả để phát triển các mô hình máy học mà không cần bất kỳ kỹ năng viết mã nào.
Nền tảng này cũng cung cấp rộng rãi trực quan hóa dữ liệu và khả năng phân tích, cũng như điều chỉnh và triển khai mô hình. Các doanh nghiệp có thể sử dụng H2O.ai để xây dựng và triển khai các mô hình AI một cách nhanh chóng và đơn giản nhằm giải quyết các thách thức kinh doanh đầy thách thức.
Ưu điểm
- Giao diện kéo và thả để tạo mô hình máy học
- Các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu toàn diện, cũng như điều chỉnh và triển khai mô hình
- Nền tảng nguồn mở với cộng đồng người dùng và cộng tác viên lớn
- Hỗ trợ một số thuật toán và kiểu dữ liệu
Nhược điểm
- Một số tính năng chỉ có thể truy cập được trong phiên bản cao cấp của nền tảng
- So với các nền tảng khác, việc thiết lập và định cấu hình có thể khó khăn hơn.
Kết thúc, cái nào là tốt nhất?
Việc chọn khung hoặc nền tảng AI lý tưởng phụ thuộc vào những gì bạn muốn làm với nó. Nếu bạn muốn một framework đơn giản để sử dụng và có một cộng đồng lớn, thì TensorFlow hoặc PyTorch có thể là một lựa chọn phù hợp.
Nếu bạn muốn một nền tảng tập trung hơn vào các mô hình máy học, Azure ML Studio hoặc H2O.ai có thể là lựa chọn tốt nhất.
Và, nếu bạn muốn một khung đơn giản để tùy chỉnh và định cấu hình, Sonnet hoặc GluonCV có thể là cách phù hợp. Cuối cùng, khuôn khổ phù hợp với bạn được xác định bởi nhu cầu và thị hiếu riêng của bạn.
Bình luận