Was sind KI-Frameworks?

Frühe KI-Frameworks wurden in Akademiker- und Forscherkreisen als Möglichkeit etabliert, die Entwicklung von Neural Networks zu unterstützen. Mit der Weiterentwicklung von Deep Learning waren die folgenden Frameworks auf große KI-Modelle und spezifischere Anwendungsfälle wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ausgerichtet. Frameworks wurden auch für unerfahrene Data Scientists, KI-Entwickler und Unternehmen ohne Vorkenntnisse im maschinellen Lernen allgemein verfügbar, wodurch die KI leichter zugänglich wurde.

KI-Frameworks verfügen über integrierte Funktionen zur Beschleunigung und Vereinfachung von Pipelines für maschinelles Lernen. Auch wenn jedes Framework variiert, gibt es ein paar typische Elemente:

• Pakete und Bibliotheken zum Vorbereiten, Verarbeiten und Laden von Datensätzen

• Implementierungen gängiger Algorithmen für maschinelles Lernen

• Vorkonfigurierte und vortrainierte Modelle zur Feinabstimmung oder Bereitstellung

• Methoden zum Modelltraining und zur Modellbewertung

• Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) zur Erleichterung der KI-Entwicklung in verschiedenen Programmiersprachen

• Erweiterungen zur Optimierung von Hyperparametern und Modellleistung

Einige Frameworks bieten die folgenden erweiterten Funktionen:

• Verteilte Trainings-APIs und Bibliotheken zum Trainieren von Modellen auf mehreren Maschinen oder GPUs durch paralleles Computing

• MLOps-Tools für die Bereitstellung und Überwachung von Modellen

• Visualisierungstools zum besseren Verständnis von Modellen mithilfe von Histogrammen von Gewichtungen und Verzerrungen, Diagrammen von Lernkurven und Modellvorhersagen sowie Grafiken von Metriken wie Genauigkeit und Verlust

Das Entwerfen der zugrunde liegenden Architektur von KI-Systemen kann ein kompliziertes Unterfangen sein, aber der Aufbau von Grund auf erhöht diese Schwierigkeit noch weiter. KI-Frameworks kapseln die Komplexität des maschinellen Lernens in Module und reduzieren so den Zeit- und Arbeitsaufwand für das Verständnis der zugrunde liegenden mathematischen und statistischen Daten und deren Umwandlung in Softwarecode.

Hier sind einige der Hauptvorteile von KI-Frameworks:

• Reduzierte Entwicklungskosten

• Standardisierte Workflows

• Schnellere Implementierung

Die vordefinierten Bausteine, die mit KI-Frameworks geliefert werden, ermöglichen es Unternehmen, die anfänglichen Entwicklungskosten zu sparen. Anstatt von Grund auf Geld in die Codierung von KI-Apps zu stecken, können Unternehmen in die Entwicklung von Lösungen investieren, die auf die Bedürfnisse von Unternehmen und Kunden zugeschnitten sind.

Frameworks bieten grundlegende Methoden und KI-Tools für den Entwicklungsprozess. Als solche helfen sie bei der Etablierung von Standard-Workflows für maschinelles Lernen, die für diverse KI-Projekte skalierbar sind – von der Automatisierung, Computer Vision und generativer KI (genAI) bis hin zum Natural Language Understanding und Robotertechnik.

Die umfassende Softwareentwicklungsumgebung der KI-Frameworks trägt dazu bei, den Prozess zu beschleunigen und zu rationalisieren. Es eröffnet auch Möglichkeiten für eine schnelle Prototyperstellung, was zu einer Beschleunigung von Innovationen und Markteinführungen KI-gestützter Anwendungen führen kann.

Unternehmen haben verschiedene Optionen zur Auswahl, weshalb sie ihre Anforderungen und Anwendungsfälle in Betracht ziehen sollten. Ein passendes Framework erfüllt die kurzfristigen Bedürfnisse eines Unternehmens, zielt auf seine langfristigen Ziele ab und passt zu seinen technischen Funktionen.

Hier sind einige Faktoren, die Sie bei der Auswahl eines KI-Frameworks berücksichtigen sollten:

• Bedienungskomfort

• Integration

• Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit

• Open Source vs. proprietär

• Leistung und Skalierbarkeit

Trotz seiner vorgefertigten Komponenten hat ein KI-Framework immer noch eine Lernkurve. Unternehmen sollten verschiedene Frameworks ausprobieren, um zu beurteilen, wie benutzerfreundlich sie sind, und nach klarer und detaillierter Dokumentation, Tutorials und anderen Ressourcen Ausschau halten, um den Lernaufwand zu verringern.

Die Kompatibilität eines KI-Frameworks mit dem Tech-Stack eines Unternehmens ist von entscheidender Bedeutung. IT-Teams müssen bewerten, wie gut sich ein Framework mit Datenquellen, Infrastruktur und anderen Plattformen integrieren lässt.

Die Fähigkeit, die Ergebnisse und die Ausgabe von maschinellem Lernen zu interpretieren und die Entscheidungsfindung hinter KI-Modellen zu verstehen, ist für Branchen wie das Gesundheits- und Finanzwesen oft von entscheidender Bedeutung. Einige KI-Frameworks enthalten Techniken für die KI-Interpretierbarkeit und KI-Erklärbarkeit.

Open-Source-KI-Frameworks können in der Regel kostenlos für jeden Zweck verwendet werden, während proprietäre Frameworks häufig für die kommerzielle Nutzung lizenziert werden. Open-Source-Frameworks sind kostengünstig und bieten mehr Kontrolle und Transparenz. Proprietäre Frameworks bieten inzwischen dedizierten und zeitnahen Support sowie erweiterte Funktionen.

Hohe Leistung und Skalierbarkeit sind von entscheidender Bedeutung, insbesondere für KI-Systeme, die große Datenmengen verarbeiten oder Reaktionen in Echtzeit erfordern. Diese Systeme können von Frameworks mit Optimierungsfunktionen und verteilten Trainingsfunktionen profitieren.

Die Frameworks werden parallel zu den Fortschritten in der KI weiter verbessert. Und obwohl es unmöglich ist, alle Frameworks zu erwähnen, die es gibt, finden Sie hier eine Liste der aktuellsten und beliebtesten KI-Frameworks:

• Hugging Face

• IBM Watson Studio

• Keras

• LangChain

• PyTorch

• Scikit-learn

• TensorFlow

Hugging Face ist für seine Bibliothek mit NLP-fokussierten Transformer-Modellen und eine aktive Open-Source-Community bekannt. Der Model Hub fungiert als Plattform für das Teilen und den Zugriff auf eine Vielzahl vortrainierter KI-Modelle. Hugging Face enthält außerdem Bibliotheken für die Verarbeitung von Datensätzen und die Bewertung von Modellen sowie Tools zur Modellbereitstellung.

IBM Watson Studio unterstützt Data Scientists, Entwickler und Analysten bei der Erstellung, Ausführung und Verwaltung von KI-Modellen. Es umfasst die folgenden Funktionen:

• Eine Bibliothek von NLP-Modellen

• Visualisierungstools

• Optimierungsmodelle, die zur Entscheidungsfindung verwendet werden können

• AutoAI zur Automatisierung der Datenaufbereitung, Modellentwicklung, der Funktionsentwicklung und der Hyperparameteroptimierung

• MLOps-Tools zur Bereitstellung und Überwachung von maschinellen Lernmodellen

• KI-Governance Tools

Keras bezeichnet sich selbst als „eine Deep-Learning-API, die für Menschen und nicht für Maschinen entwickelt wurde“. Ziel ist es, die Entwicklung von Modellen für Anfänger und Experten gleichermaßen so einfach wie möglich zu gestalten.

Die High-Level-API ist in Python geschrieben und kann auf anderen Frameworks wie TensorFlow und PyTorch ausgeführt werden. Diese Kern-API verfügt über integrierte Methoden zum Erstellen, Trainieren und Auswerten von Modellen. Keras unterstützt außerdem Transferlernen, Feinabstimmung und verteiltes Training.

Zum Ökosystem von Kero gehören ansonsten die KerasHub-Bibliothek mit vortrainierten Modellen, das KerasTuner Hyperparameter-Optimierungsframework und die Keras-Recommenders-Bibliothek für die Erstellung von Recommendation-Engines

LangChain ist ein Open-Source-Framework zur Erstellung von Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren, einschließlich Chatbots und KI-Agenten. Es verwendet eine modulare Architektur, wobei jedes Modul Abstraktionen darstellt, die die komplexen Konzepte und Schritte enthalten, die für die Arbeit mit LLMs erforderlich sind. Diese modularen Komponenten können dann zur Erstellung von KI-Anwendungen miteinander verbunden werden. Die LangSmith-Plattform ermöglicht Debugging, Tests und Leistungsüberwachung.

PyTorch ist ein Pionier im Bereich der KI-Frameworks. Dieses Open-Source-Framework für Deep Learning kombiniert die Torch-Bibliothek für maschinelles Lernen mit einer Python-basierten API auf höchster Ebene. Es demonstriert Vielseitigkeit durch eine breite Palette an Neural Network-Architekturen, von linearen Regressionsalgorithmen bis hin zu komplexen konvolutionalen Neural Networks.

Das Framework ist dafür bekannt, Deep-Learning-Modelle als dynamische Berechnungsgraphen darzustellen. Dadurch erhalten KI-Entwickler die Flexibilität, den Code eines Modells zu ändern, ohne das gesamte Modell während der Entwicklung, der Fehlersuche und des Trainings zurücksetzen zu müssen. PyTorch verfügt außerdem über ein umfangreiches Ökosystem an Bibliotheken und Tools zur Ergänzung seiner Funktionen.

Scikit-learn ist eines der ersten Open-Source-Toolkits für Data Science und maschinelles Lernen. Es basiert auf den Python-Bibliotheken NumPy für mathematische und numerische Berechnungen, SciPy für wissenschaftliche Berechnungen und Matplotlib für die Visualisierung. Scikit-learn verfügt über eine Vielzahl von Algorithmen für überwachtes und unüberwachtes Lernen, Funktionen zur Modellauswahl und -bewertung, Datensatz-Transformationsmodule, Dienstprogramme zum Laden von Datensätzen und Tools für die prädiktive Datenanalyse.

TensorFlow ist ein weiterer Pionier im Bereich Open-Source-KI-Frameworks. Es behandelt Daten als mehrdimensionale Arrays, die Tensoren genannt werden, und erstellt dann ein Rechendiagramm, das den Datenfluss zwischen den Abläufen in einem Neural Network abbildet. Es unterstützt auch die eifrige Ausführung, bei der Maßnahmen sofort ausgeführt werden, ohne ein Berechnungsdiagramm zu erstellen.

TensorFlow ist ein von Google entwickeltes, robustes Ökosystem aus Datensätzen, Modellen, Tools, Bibliotheken und Erweiterungen für den Aufbau und die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen und sogar ein dediziertes Full-Stack-Paket für die Erstellung von Recommendation-Engines. Außerdem bietet es aktiven Community-Support und eine Fülle von Informationsressourcen zum maschinellen Lernen.

Darüber hinaus stellt das Open-Source-Framework eine Reihe von Ressourcen zur Verfügung, mit denen verantwortungsvolle KI-Praktiken in jede Phase der Pipeline für maschinelles Lernen integriert werden können. Dazu gehören Tools zur Untersuchung von Datensätzen auf mögliche Verzerrungen, datenschutzfreundliche Techniken, wie föderiertes Lernen und Bibliotheken zur Bewertung von Metriken wie Fairness.