Tôi đã xây dựng các ứng dụng AI được một thời gian và tin tôi đi, những công cụ phù hợp sẽ tạo nên sự khác biệt. AI rất ấn tượng nhưng các khuôn khổ đằng sau hậu trường là thứ mà các nhà phát triển của chúng tôi sử dụng để biến tiềm năng đó thành hiện thực. Trong bài viết này, tôi sẽ chia nhỏ các khung AI hàng đầu cho năm 2024 sẽ giúp chúng ta xây dựng các ứng dụng AI tuyệt vời hơn và mạnh mẽ hơn nữa. Những thứ này cung cấp nhiều tính năng, hoạt động linh hoạt và có thể xử lý các công việc lớn, vì vậy hãy sẵn sàng nâng cấp trò chơi AI của bạn!
Khung AI
Khung AI giống như hộp công cụ của tôi để xây dựng các ứng dụng thông minh. Họ cung cấp cho tôi các công cụ và hướng dẫn tạo sẵn (thư viện và API) để tiết kiệm thời gian và công sức. Ngoài ra, họ còn ẩn những nội dung (thuật toán) siêu phức tạp để tôi có thể tập trung vào việc cải tiến AI của mình thậm chí còn tốt hơn nữa.
Các khung AI thúc đẩy môi trường hợp tác, cung cấp một bộ công cụ chung và ngôn ngữ mã hóa dùng chung. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc trao đổi ý tưởng và cùng nhau tạo ra các ứng dụng AI đáng chú ý. Cuối cùng, các khung AI sẽ xúc tác cho các nhà phát triển như tôi hiện thực hóa AI mạnh mẽ và sáng tạo!
Vai trò của AI Framework trong việc phát triển ứng dụng
Là một nhà phát triển AI, tôi nhận thấy các framework như TensorFlow và PyTorch là vũ khí bí mật của mình! Chúng cung cấp một môi trường có cấu trúc để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình của tôi. Thay vì sa lầy vào mã hóa phức tạp, các khung này cung cấp các công cụ và thư viện dựng sẵn để chuẩn bị dữ liệu, tạo mô hình và tối ưu hóa.
Họ thậm chí còn xử lý những thứ phức tạp như điện toán phân tán để đào tạo trên các tập dữ liệu lớn nhanh hơn. Khung AI xử lý các chi tiết thực tế để tôi có thể tập trung vào những gì quan trọng: tạo ra các giải pháp AI mạnh mẽ và sáng tạo!
Lợi ích của việc sử dụng AI Framework để tạo ứng dụng
Xây dựng ứng dụng thông minh có thể là một thách thức! Có rất nhiều điều cần xem xét, từ các thuật toán phức tạp đến bộ dữ liệu khổng lồ. Nhưng đó chính là lúc các framework trở thành vũ khí bí mật của tôi. Đây là cách các framework giúp việc phát triển ứng dụng thông minh mượt mà hơn:
- Phát triển hợp lý: Các khung đi kèm với các công cụ và mẫu dựng sẵn, cho phép phát triển nhanh hơn và hiệu quả hơn. Nhà phát triển không cần phải bắt đầu lại từ đầu và có thể tập trung vào các tính năng độc đáo của ứng dụng.
- Tăng khả năng mở rộng: Khung cho phép xây dựng ứng dụng xử lý lượng lớn dữ liệu. Họ có thể nhanh chóng tăng hoặc giảm quy mô dựa trên nhu cầu, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng thông minh có nhu cầu xử lý dữ liệu phức tạp. Các khung cung cấp cơ sở hạ tầng cho các nhà phát triển để xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ và có thể mở rộng.
- Cải thiện chất lượng và độ tin cậy: Các khung thúc đẩy các ứng dụng có cấu trúc tốt, có thể bảo trì và an toàn bằng cách tuân theo các nguyên tắc đã được thiết lập và các phương pháp hay nhất. Các công cụ kiểm tra và gỡ lỗi tích hợp sẵn giúp xác định và khắc phục sự cố sớm, giúp tạo ra các ứng dụng có chất lượng cao hơn và ít lỗi hơn.
10 khung AI hàng đầu
Các khuôn khổ mà chúng ta sẽ nói đến có thể tự động hóa các tác vụ, cắt giảm công việc thủ công, tăng cường độ chính xác, tiết kiệm thời gian và tiền bạc, đồng thời mở khóa những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu. Chúng ta hãy nhìn vào họ.
Dòng chảy căng
TensorFlow là một khung nguồn mở mạnh mẽ được Google phát triển để xây dựng và triển khai các mô hình học máy. Nó hoạt động như một nền tảng, cung cấp một môi trường có cấu trúc với các công cụ và thư viện để đơn giản hóa các tác vụ phức tạp như xử lý dữ liệu, tạo mô hình và đào tạo. TensorFlow trao quyền cho các nhà phát triển tập trung vào trí thông minh độc đáo mà họ muốn thêm vào ứng dụng của mình, thay vì sa lầy vào các chi tiết thực tế của mã hóa cấp thấp.
Các tính năng chính
- Tạo nguyên mẫu nhanh
- Triển khai linh hoạt
- Đào tạo có thể mở rộng
- Cộng đồng lớn
- Thuật toán dựng sẵn
- Công cụ trực quan
- Kiến trúc có thể tùy chỉnh
- Mã nguồn mở & miễn phí
Scikit-tìm hiểu
Scikit-learn không hẳn là một khung AI chính thức như TensorFlow hay PyTorch, nhưng nó đóng vai trò như một thư viện mạnh mẽ và dễ tiếp cận trong hệ sinh thái Python. Được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ học máy, Scikit-learn cung cấp giao diện thân thiện với người dùng và bộ sưu tập thuật toán toàn diện cho các tác vụ khác nhau. Chúng bao gồm phân loại (ví dụ như lọc thư rác hoặc nhận dạng hình ảnh), hồi quy (được sử dụng để dự đoán các giá trị liên tục như giá cổ phiếu), phân cụm (hữu ích cho phân khúc khách hàng) và giảm kích thước (hữu ích cho việc trực quan hóa dữ liệu).
Vẻ đẹp của Scikit-learn nằm ở sự đơn giản và dễ sử dụng. Mặc dù nó có thể không lý tưởng để xây dựng các mô hình học sâu phức tạp nhưng nó lại vượt trội trong việc tạo nguyên mẫu và giải quyết các vấn đề phổ biến về học máy. Hãy cùng khám phá một số lợi ích chính khiến Scikit-learn trở thành một công cụ có giá trị cho các nhà phát triển.
Các tính năng chính
- Dễ học
- Tạo nguyên mẫu nhanh
- Thuật toán đa dạng
- Sức mạnh tiền xử lý
- Đánh giá mô hình
- Khả năng mở rộng
- Tài liệu tốt
- Cộng đồng nguồn mở
cà phê
Caffe là một khung học sâu nguồn mở được biết đến với tốc độ và hiệu quả vượt trội. Nó đặc biệt phù hợp cho các tác vụ thị giác máy tính và triển khai các mô hình trên các thiết bị có nguồn lực hạn chế. Caffe cung cấp kiến trúc mô-đun cho phép các nhà phát triển xác định và kết hợp các lớp mạng thần kinh khác nhau một cách dễ dàng. Ngoài ra, nó còn tự hào có một thư viện phong phú gồm các lớp được xác định trước, cho phép tạo ra các kiến trúc học sâu phức tạp.
Các tính năng chính
- Tốc độ & Hiệu quả
- Thiết kế mô-đun
- Mã nguồn mở
- Cộng đồng lớn
- Hỗ trợ GPU
- Tích hợp Python
- Người mẫu được đào tạo trước
- Phát triển tích cực
Cứng
Keras là thư viện mã nguồn mở thân thiện với người dùng, giúp đơn giản hóa việc xây dựng và triển khai các mô hình deep learning. Nó hoạt động như một giao diện cấp cao cho các framework mạnh mẽ như TensorFlow, cho phép các nhà phát triển tập trung vào các khía cạnh sáng tạo của phát triển ứng dụng AI. Keras cung cấp API rõ ràng và nhất quán, giúp dễ dàng tìm hiểu và sử dụng, ngay cả đối với người mới bắt đầu.
Các tính năng chính
- Dễ học
- Tạo nguyên mẫu nhanh
- Thiết kế mô-đun
- Cộng đồng mở rộng
- Tích hợp TensorFlow
- Hỗ trợ đa nền tảng
- Khả năng mở rộng
- Ứng dụng dựng sẵn
Apache MXNet
Apache MXNet là một khung học sâu nguồn mở linh hoạt được thiết kế để mang lại hiệu quả và tính linh hoạt. Nó trao quyền cho các nhà phát triển tạo và triển khai các ứng dụng thông minh trên nhiều lĩnh vực khác nhau. MXNet nổi bật nhờ khả năng kết hợp liền mạch các mô hình lập trình biểu tượng và mệnh lệnh, cho phép vừa kiểm soát vừa dễ sử dụng. Điều này dẫn đến chu kỳ phát triển nhanh hơn và đào tạo mô hình hiệu quả, ngay cả trên các tập dữ liệu lớn.
Các tính năng chính
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ
- Khả năng mở rộng
- Triển khai linh hoạt
- Các mô-đun dựng sẵn
- Lập kế hoạch động
- Hướng tới cộng đồng
- Nhẹ & di động
- Giao diện Gluon
PyTorch
PyTorch đã trở thành framework mã nguồn mở hàng đầu để phát triển các ứng dụng thông minh. Sự phổ biến của nó bắt nguồn từ sự pha trộn độc đáo giữa sức mạnh và tính linh hoạt. Không giống như một số khung có cấu trúc được xác định trước, PyTorch cung cấp cách tiếp cận năng động, cho phép các nhà phát triển xây dựng và tùy chỉnh mô hình một cách dễ dàng. Tính linh hoạt này khiến nó trở nên lý tưởng cho việc tạo mẫu nhanh và thử nghiệm các khái niệm AI mới. Ngoài ra, PyTorch tận dụng sức mạnh của GPU để đào tạo và thực thi nhanh hơn, điều này rất quan trọng trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn và triển khai các mô hình phức tạp.
Các tính năng chính
- Đồ thị tính toán động
- Giao diện Python
- Hệ sinh thái phong phú
- Tăng tốc GPU
- Tự động phân biệt
- Tùy chọn triển khai
- Công cụ gỡ lỗi
- Sự đóng góp cho cộng đồng
Hiệp định.NET
Accord.NET trao quyền cho các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng thông minh bằng cách cung cấp bộ công cụ toàn diện cho máy tính khoa học và trí tuệ nhân tạo trong khuôn khổ .NET. Thư viện nguồn mở này đơn giản hóa các tác vụ phức tạp như học máy, thị giác máy tính và xử lý tín hiệu, cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc xây dựng các tính năng đổi mới thay vì sa lầy vào mã hóa cấp thấp. Accord.NET phục vụ nhiều ứng dụng khác nhau, từ phần mềm nhận dạng khuôn mặt đến các mô hình dự đoán thị trường chứng khoán.
Các tính năng chính
- Học máy
- Tầm nhìn máy tính
- Xử lý tín hiệu
- Hỗ trợ thống kê
- Tối ưu hóa dễ dàng
- Đại số tuyến tính số
- Đã bật trực quan hóa
- Đa nền tảng
Theano
Theano, mặc dù ngày nay không được sử dụng rộng rãi, nhưng đã từng là người chơi nổi bật trong lĩnh vực khung AI. Được phát triển chủ yếu để xác định, tối ưu hóa và đánh giá các biểu thức toán học, Theano thực hiện xuất sắc các nhiệm vụ liên quan đến mảng đa chiều, khiến nó rất phù hợp cho các ứng dụng học máy và học sâu.
Một trong những điểm mạnh chính của Theano là khả năng tận dụng cả CPU và GPU để tính toán, tăng tốc đáng kể quá trình đào tạo. Ngoài ra, Theano còn cung cấp một biểu đồ tính toán ký hiệu, cho phép phân biệt tự động – một bước quan trọng trong việc đào tạo các mô hình học máy.
Mặc dù Theano phần lớn đã bị thay thế bởi các framework như TensorFlow và PyTorch, nhưng nó đã đặt nền móng cho nhiều tiến bộ được thấy trong deep learning ngày nay.
Các tính năng chính
- Đồ thị tính toán ký hiệu
- Tự động phân biệt
- Hỗ trợ CPU và GPU
- Xử lý mảng đa chiều
- Cú pháp giống Python
- Khả năng tối ưu hóa mở rộng
- Tích hợp với thư viện máy tính khoa học
- Nguồn mở và hướng tới cộng đồng
FastAI
Fast AI là một tổ chức phi lợi nhuận nhằm mục đích giúp mọi người có thể tiếp cận deep learning. Họ đạt được điều này bằng cách cung cấp thư viện deep learning mã nguồn mở thân thiện với người dùng được xây dựng dựa trên PyTorch. AI nhanh hợp lý hóa quá trình phát triển bằng cách cung cấp các thành phần cấp cao giúp loại bỏ các tác vụ mã hóa phức tạp. Điều này cho phép các nhà phát triển thuộc mọi cấp độ kinh nghiệm nhanh chóng xây dựng và đào tạo các mô hình học sâu mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm phân loại hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dữ liệu dạng bảng.
Các tính năng chính
- API cấp cao
- Kết quả hiện đại
- Đào tạo hỗn hợp
- Tăng cường dữ liệu
- Tinh chỉnh
- Chuyển tiếp học tập
- Công cụ tìm tỷ lệ học tập
- Triển khai sẵn sàng sản xuất
TenorRT
TensorRT không phải là khung phát triển AI điển hình của bạn. Thay vào đó, nó tối ưu hóa các mô hình học sâu được đào tạo trước để suy luận cực nhanh trên GPU NVIDIA. Hãy tưởng tượng đào tạo một mô hình mạnh mẽ để nhận dạng hình ảnh nhưng cần nó chạy trơn tru trên thiết bị di động. TensorRT bước vào đây, chuyển đổi mô hình đã đào tạo của bạn để triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau. TensorRT giảm đáng kể kích thước của mô hình và nhu cầu tính toán bằng cách áp dụng các tối ưu hóa như lượng tử hóa và hợp nhất lớp, khiến mô hình trở nên hoàn hảo cho các ứng dụng trong thế giới thực.
Các tính năng chính
- Suy luận nhanh hơn
- Tiêu thụ điện năng thấp hơn
- Kích thước mô hình nhỏ hơn
- Triển khai đa nền tảng
- Thân thiện với đám mây
- An toàn và bảo mật
- Tích hợp dễ dàng
- Có thể tùy chỉnh
Kết thúc
Là một nhà phát triển AI, tôi hiểu rằng việc chọn đúng framework là rất quan trọng! Có rất nhiều lựa chọn và tất cả những gì bạn cần là tìm ra lựa chọn phù hợp hoàn hảo với dự án. Khả năng mở rộng, hiệu suất, tính linh hoạt và mức độ dễ dàng mở rộng của nó đều là những yếu tố quan trọng. Bằng cách xem xét cẩn thận những điều này, bạn có thể chọn khuôn khổ tốt nhất để xây dựng và triển khai các giải pháp AI mạnh mẽ đáp ứng các mục tiêu kinh doanh cụ thể của chúng tôi.
