O que são frameworks de IA?

Os primeiros frameworks de IA começaram dentro de comunidades acadêmicas ou de pesquisa como uma forma de apoiar o desenvolvimento de redes neurais. À medida que o deep learning evoluiu, os frameworks que se seguiram atenderam a modelos de IA em grande escala e casos de uso mais específicos, como processamento de linguagem natural (NLP). Os frameworks de IA também se tornaram amplamente disponíveis para cientistas de dados novatos, desenvolvedores de IA iniciantes e empresas sem experiência em aprendizado de máquina, tornando a IA mais acessível.

Os frameworks de IA têm funcionalidades integradas para ajudar a acelerar e simplificar pipelines de aprendizado de máquina. Embora cada framework varie, os elementos típicos incluem:

• Pacotes e bibliotecas para preparar, processar e carregar conjuntos de dados

• Implementações de algoritmos de aprendizado de máquina comuns

• Modelos pré-configurados e pré-treinados prontos para receberem ajuste fino ou serem implementados

• Métodos para treinamento e avaliação de modelos

• Interfaces de programação de aplicativos (APIs) para facilitar o desenvolvimento da IA em diferentes linguagens de programação

• Extensões para otimizar hiperparâmetros e o desempenho dos modelos

Alguns frameworks oferecem estas funcionalidades avançadas:

• APIs e bibliotecas de treinamento distribuídas para treinar modelos em várias máquinas ou GPUs por meio de computação paralela

• Ferramentas de MLOps para implementação e monitoramento de modelos 

• Ferramentas de visualização para entender melhor os modelos por meio de histogramas de pesos e vieses, gráficos de curvas de aprendizado e previsões de modelos e gráficos de métricas como exatidão e perda

Projetar a arquitetura subjacente de sistemas de IA pode ser uma tarefa complicada, mas construí-la a partir do zero aumenta essa dificuldade. Os frameworks de IA encapsulam as complexidades do aprendizado de máquina em módulos, reduzindo o tempo e o esforço gastos na compreensão da matemática e estatística subjacentes e transformando-as em código de software.

Aqui estão algumas das principais vantagens dos frameworks de IA:

• Custo de desenvolvimento reduzido

• Fluxos de trabalho padronizados

• Implementação mais rápida

Os blocos de construção predefinidos que vêm com os frameworks de IA permitem que as organizações economizem nos custos iniciais de desenvolvimento. Em vez de gastar na programação de aplicativos de IA a partir do zero, as empresas podem investir na elaboração de soluções direcionadas às necessidades dos negócios e dos clientes.

Os frameworks fornecem metodologias fundamentais e ferramentas de IA para o processo de desenvolvimento. Dessa forma, eles ajudam a estabelecer fluxos de trabalho padrão de aprendizado de máquina que são escaláveis para diversos projetos de IA – desde automação, computer vision e IA generativa (IA gen) até natural language understanding e robótica.

O ambiente abrangente de desenvolvimento de software de frameworks de IA ajuda a acelerar e agilizar o processo. Também abre caminhos para a prototipagem rápida, o que pode levar a uma inovação mais rápida e a um menor tempo de comercialização de aplicações impulsionadas por IA.

As empresas têm várias opções para escolher; portanto, devem pensar sobre seus requisitos e casos de uso. Um framework adequado atende às necessidades de curto prazo de uma empresa, lida com suas metas de longo prazo e se adapta a seus recursos técnicos.

Veja a seguir alguns fatores a serem considerados na escolha de um framework de IA:

• Facilidade de uso

• Integração

• Interpretabilidade e explicabilidade

• Código aberto versus proprietário

• Desempenho e escalabilidade

Apesar de seus componentes criados previamente, um framework de IA ainda tem uma curva de aprendizado. As empresas podem querer experimentar diferentes frameworks para avaliar a facilidade de uso e verificar a documentação clara e detalhada, tutoriais e outros recursos para suavizar a curva de aprendizado.

A compatibilidade de um framework de IA com a stack de tecnologia de uma organização é essencial. As equipes de TI devem avaliar o quanto um framework se integra com fontes de dados, infraestrutura e outras plataformas.

A capacidade de interpretar os resultados e saídas dos algoritmos de aprendizado de máquina e entender os processos de tomada de decisão por trás dos modelos de IA são frequentemente cruciais para setores como saúde e finanças. Alguns frameworks de IA incorporam técnicas para interpretabilidade e explicabilidade de IA.

Frameworks de IA de código aberto geralmente são gratuitos para qualquer finalidade, enquanto os frameworks proprietários geralmente são licenciados para uso comercial. Os frameworks de código aberto são econômicos e oferecem maior controle e transparência. Enquanto isso, os frameworks proprietários vêm com suporte dedicado e oportuno e funcionalidades mais avançadas.

Alto desempenho e escalabilidade são vitais, especialmente para sistemas de IA que lidam com grandes volumes de dados ou que exigem respostas em tempo real. Esses sistemas podem se beneficiar de frameworks com recursos de otimização e funcionalidades de treinamento distribuído.

Os frameworks continuam melhorando junto com os avanços em IA. E, embora seja impossível mencionar todos os frameworks existentes, aqui está uma lista de alguns dos frameworks de IA mais atuais e populares:

• Hugging Face

• IBM Watson Studio

• Keras

• LangChain

• Pytorch

• Scikit-learn

• TensorFlow

A Hugging Face é uma empresa conhecida por sua biblioteca de modelos de transformadores focados em NLP e sua vibrante comunidade de código aberto. Seu Model Hub funciona como uma plataforma para compartilhar e acessar uma infinidade de modelos de IA pré-treinados. O Hugging Face também contém bibliotecas para o processamento de conjuntos de dados e a avaliação de modelos e ferramentas para a utilização de modelos.

O IBM® Watson Studio ajuda cientistas de dados, desenvolvedores e analistas a criar, executar e gerenciar modelos de IA. Ele inclui estas funcionalidades:

• Uma biblioteca de modelos de NLP

• Ferramentas de visualização

• Modelos de otimização que podem ser usados para a tomada de decisão

• AutoAI para automatizar a preparação de dados, o desenvolvimento de modelos, a engenharia de funcionalidades e a otimização de hiperparâmetros

• Ferramentas de MLOps para implementar e monitorar modelos de aprendizado de máquina

• Ferramentas de governança de IA

O Keras se autodenomina “uma API de deep learning projetada para seres humanos, não máquinas”. O objetivo é tornar o desenvolvimento de modelos o mais simples possível tanto para novatos quanto especialistas.

Sua API de alto nível é escrita em Python e pode ser executada sobre outros frameworks como TensorFlow e PyTorch. Essa API central possui métodos integrados para criar, treinar e avaliar modelos. O Keras também é compatível com aprendizado por transferência, ajuste fino e treinamento distribuído.

Outros membros do ecossistema Keras incluem a biblioteca KerasHub de modelos pré-treinados, o framework de otimização de hiperparâmetros KeraStuner e a biblioteca Keras Recommenders para criar mecanismos de recomendação.

O LangChain é um framework de código aberto para a criação de aplicações impulsionado por grandes modelos de linguagem (LLMs), incluindo chatbots e agentes de IA. Ele emprega uma arquitetura modular, com cada módulo representando abstrações que encapsulam os conceitos complexos e as etapas necessárias para trabalhar com LLMs. Esses componentes modulares podem, então, ser encadeados para criar aplicações de IA. Sua plataforma LangSmith permite depuração, testes e monitoramento de desempenho.

O PyTorch é pioneiro no campo de frameworks de IA. Esse framework de deep learning de código aberto combina a biblioteca de aprendizado de máquina do Torch com uma API de alto nível baseada em Python. Ele demonstra versatilidade por meio de uma ampla gama de arquiteturas de redes neurais, desde algoritmos de regressão linear simples até redes neurais convolucionais complexas.

O framework é conhecido por representar modelos de deep learning como gráficos de computação dinâmica, dando aos desenvolvedores de IA a flexibilidade de modificar o código de um modelo sem ter que redefinir todo o modelo durante o desenvolvimento, a depuração e o treinamento. O PyTorch também possui um rico ecossistema de bibliotecas e ferramentas para complementar suas principais funcionalidades.

O Scikit-learn é um dos primeiros toolkits de código aberto para ciência de dados e aprendizado de máquina. Ele é construído sobre as bibliotecas NumPy do Python para computação matemática e numérica, SciPy para computação científica e Matplotlib para visualização. O Scikit-learn tem uma ampla variedade de algoritmos para aprendizado supervisionado e não supervisionado, funções para seleção e avaliação de modelos, módulos de transformação de conjuntos de dados, utilitários de carregamento de conjuntos de dados e ferramentas para análise preditiva de dados.

O TensorFlow é outro pioneiro no framework de IA de código aberto. Ele trata os dados como matrizes multidimensionais chamadas tensores e, em seguida, constrói um gráfico computacional mapeando o fluxo de dados entre operações em uma rede neural. Ele também é compatível com a execução antecipada, em que as operações são executadas imediatamente sem criar um gráfico computacional.

Uma criação do Google, o TensorFlow oferece um ecossistema robusto de conjuntos de dados, modelos, ferramentas, bibliotecas e extensões para construir e implementar modelos de aprendizado de máquina, e até mesmo um pacote full stack dedicado para criar mecanismos de recomendação. Ele também tem o apoio ativo da comunidade e uma variedade de recursos educacionais sobre aprendizado de máquina.

Além disso, o framework de código aberto compartilha um pacote de recursos para incorporar práticas de IA responsável em cada fase do pipeline de aprendizado de máquina. Isso inclui ferramentas para examinar conjuntos de dados em busca de possíveis vieses, técnicas de preservação de privacidade, como aprendizado federado, e bibliotecas para avaliar métricas como justiça.