什么是 AI 框架？

早期的 AI 框架始于学术界或研究社区，用以支持神经网络的开发。随着深度学习的发展，后续框架开始迎合大规模的 AI 模型以及诸如自然语言处理 (NLP) 等更更为具体的用例。AI 框架也变得日益普及，让新手数据科学家、初级 AI 开发人员以及在机器学习领域缺乏专业知识的企业都能轻松使用，从而降低了 AI 的门槛。

AI 框架拥有内置功能，有助于加速和简化机器学习管道。尽管各个框架不尽相同，但通常都包含以下元素：

• 用于准备、处理和加载数据集的软件包和库

• 常用机器学习算法的实现

• 预先配置且可随时进行微调或部署的预训练模型

• 用于模型训练和模型评估的方法

• 用于在不同编程语言中促进 AI 开发的应用程序编程接口 (API)

• 用于优化超参数和模型性能的扩展功能

一些框架还配备以下高级功能：

• 分布式训练 API 和库，支持在多台机器或 GPU 上通过并行计算训练模型

• MLOps 工具（适用于模型部署和监控）

• 通过权重和偏差的直方图、学习曲线和模型预测的图表，以及准确度和损失等指标的图形，来更好地理解模型的可视化工具

设计 AI 系统的底层架构可能是一项复杂的任务，而从零开始构建则更是难上加难。AI 框架将机器学习的复杂性封装到模块中，从而减少了理解底层数学和统计知识并将其转化为软件代码所花费的时间和精力。

以下是 AI 框架的一些主要优势：

• 降低开发成本

• 标准化工作流程

• 更快地实施

AI 框架附带的预定义构建模块，使组织节省初始开发成本。企业无需从零开始编码 AI 应用，而是专注于打造能满足其业务和向客户特定需求的解决方案。

框架为开发过程提供了基础方法和 AI 工具。因此，它们有助于建立可扩展的机器学习工作流，以适应从自动化、计算机视觉和生成式 AI (genAI) 到自然语言理解和机器人等各种 AI 项目。

AI 框架所提供的全面软件开发环境，有助于加快和简化流程。它还为快速原型设计开辟了途径，从而能够加快创新步伐，并缩短人工智能驱动的应用程序的上市时间。

企业有多种选择，因此必须仔细考虑自己的需求和用例。合适的框架能够满足公司的短期需求，契合其长期目标，并符合其自身的能力。

在选择 AI 框架时，需要考虑以下几个因素：

• 使用便捷

• 集成

• 可解释性与可说明性

• 开源与专有

• 性能和可扩展性

尽管 AI 框架预构建了组件，但上手使用仍然需要一个学习曲线。企业可能希望尝试不同的框架，以评估其用户友好程度，并查看是否有清晰详尽的文档、教程和其他资源，以帮助平滑学习曲线。

AI 框架与组织技术堆栈的兼容性至关重要。IT 团队必须评估框架与数据源、基础设施和其他平台的整合程度。

对于医疗保健和金融等行业来说，能够解读机器学习算法的结果和输出，并理解 AI 模型背后的决策过程，往往至关重要。一些 AI 框架整合了 AI 可解释性和 AI 可说明性的技术。

开源 AI 框架通常可以免费用于任何目的，而专有框架则需要获得商业使用许可。开源框架具有成本效益，可提供更强的控制力和透明度。同时，专有框架提供专用且及时的技术支持以及更高级的功能。

高性能和可扩展性至关重要，特别是对于需要处理海量数据或要求实时响应的 AI 系统而言。这些系统可以从具备优化功能和分布式训练功能的框架中获益。

随着 AI 技术的不断进步，相关框架也在持续改进。市面上的框架林林总总，无法在此一一列举举，以下仅列出一些目前最新、最常用的 AI 框架：

• Hugging Face

• IBM Watson Studio

• Keras

• LangChain

• PyTorch

• Scikit-learn

• TensorFlow

Hugging Face 是一家以其专注于 NLP 的 Transformer 模型库和充满活力的开源／开放源代码社区而闻名的公司。其模型中心作为共享和访问大量预训练 AI 模型的平台。Hugging Face 还包含用于处理数据集和评估模型的库以及用于模型服务的工具。

IBM® Watson Studio 能够帮助数据科学家、开发人员和分析师构建、运行和管理 AI 模型。它包括以下功能：

• NLP 模型库

• 可视化工具

• 可用于决策的优化模型

• 能够自动执行数据准备、模型开发、特征工程和超参数优化的 AutoAI 工具

• 用于部署和监控机器学习模型的 MLOps 工具

• 人工智能治理工具

Keras 自称是“致力地人类而非机器设计的深度学习 API”。其旨在让新手和专家都能尽可能简单地开发模型。

其高级 API 使用 Python 编写，可在 TensorFlow 和 PyTorch 等其他框架上运行。该核心 API 内置用于创建、训练和评估模型的方法。Keras 还支持迁移学习、微调和分布式训练。

Keras 生态系统的其他组成部分还包括：用于预训练模型的 KerasHub 库、用于超参数优化的 KerasTuner 框架，以及用于构建推荐引擎的 Keras Recommenders 库。

LangChain 是一个开源框架，用于构建由大型语言模型 (LLM) 驱动的应用程序，包括聊天机器人和 AI 智能体。它采用模块化架构，每个模块都代表封装了使用 LLM 所需的复杂概念和步骤的抽象结构。然后，可以将这些模块化组件串联起来，创建 AI 应用程序。其 LangSmith 平台支持调试、测试和性能监控。

PyTorch 是 AI 框架领域的先驱。这个开源深度学习框架将 Torch 机器学习库与基于 Python 的高级 API 相融合。它支持从简单的线性回归算法到复杂的卷积神经网络等多种神经网络架构，展示其广泛的通用性。

该框架以将深度学习模型表示为动态计算图而闻名，这使得 AI 开发人员在开发、调试和训练过程中，可以灵活地修改模型代码，而无需重置整个模型。PyTorch 同样拥有一个由众多库和工具组成的生态系统，补充其核心功能。

Scikit-learn 是最早的开源工具包之一，专为数据科学和机器学习而设计。它构建于多个 Python 库之上，包括用于数学和数值计算的 NumPy、用于科学计算的 SciPy 以及用于数据可视化的 Matplotlib。Scikit-learn 提供了适用于监督学习和无监督学习的多种算法，以及用于模型选择与评估的功能、数据集转换模块、数据集加载工具以及用于预测数据分析的工具。

TensorFlow 是另一个开源 AI 框架先驱。它将数据处理为称为“张量”的多维数组，然后构建一个计算图，用于映射神经网络中各个操作之间的数据流。它还支持即时执行，在该模式上，所有操作都会立即执行，而无需创建计算图。

作为 Google 的创意成果，TensorFlow 提供了一个强大的生态系统，其中包含用于构建和部署机器学习模型的数据集、模型、工具、库和扩展程序，甚至还配备专门用于创建推荐引擎的全栈软件包。此外，它还拥有活跃的社区支持和丰富的机器学习教育资源。

此外，该开源框架还提供了一整套资源，帮助在机器学习流程的各个阶段融入负责任 AI 实践。这其中包括检查数据集偏差的工具、保护隐私的技术（如联邦学习）以及用于评估公平性等指标的库。