Cosa sono i framework di AI?

I primi framework di AI sono nati all'interno delle comunità accademiche o di ricerca quale modo per supportare lo sviluppo delle reti neurali. Con l'evoluzione del deep learning, i framework successivi si adattavano a modelli AI su larga scala e a casi d'uso più specifici, come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). I framework di AI sono diventati ampiamente disponibili anche per i data scientist alle prime armi, gli sviluppatori di AI principianti e le aziende senza esperienza nel machine learning, rendendo l'AI più accessibile.

I framework di AI hanno funzionalità integrate che aiutano ad accelerare e semplificare le pipeline di machine learning. Anche se ogni framework varia, gli elementi tipici includono:

• Pacchetti e librerie per la preparazione, l'elaborazione e il caricamento di set di dati

• Implementazioni di algoritmi di machine learningcomuni

• Modelli preconfigurati e pre-addestrati pronti per essere messi a punto o distribuiti

• Metodi per l'addestramento dei modelli e la loro valutazione

• Application programming interface (API) per facilitare lo sviluppo dell'AI in diversi linguaggi di programmazione

• Estensioni per l'ottimizzazione degli iperparametri e delle prestazioni dei modelli

Alcuni framework offrono queste funzionalità avanzate:

• API e librerie di addestramento distribuite per l'addestramento dei modelli su più macchine o GPU attraverso l'elaborazione parallela

• Strumenti MLOps per l'implementazione del modello e il suo monitoraggio

• Strumenti di visualizzazione per comprendere meglio i modelli attraverso istogrammi di pesi e pregiudizi, grafici delle curve di apprendimento e previsioni dei modelli e grafici di metriche quali precisione e perdita

Progettare l'architettura alla base dei sistemi di AI può essere un'impresa complicata, tuttavia costruirla da zero aumenta questa difficoltà. I framework di AI racchiudono le complessità del machine learning all'interno di moduli, riducendo il tempo e gli sforzi necessari per comprendere la matematica e le statistiche alla base e trasformandoli in codice software.

Ecco alcuni dei principali vantaggi dei framework di AI:

• Costi di sviluppo ridotti

• Workflow standardizzati

• Implementazione più rapida

Gli elementi costitutivi predefiniti forniti con il framework di AI consentono alle organizzazioni di risparmiare sui costi iniziali dello sviluppo. Piuttosto che spendere per la codifica di app AI da zero, le aziende possono investire nella creazione di soluzioni su misura in base alle esigenze aziendali e dei clienti.

I framework forniscono metodologie fondamentali e strumenti di AI per il processo di sviluppo. Pertanto, aiutano a stabilire workflow di machine learning standard e scalabili per diversi progetti di AI, dall'automazione, alla computer vision e all' AI generativa (gen AI), fino alla comprensione del linguaggio naturale e alla robotica.

L'ambiente di sviluppo software completo dei framework di AI aiuta a velocizzare e semplificare il processo. Inoltre, apre strade per la prototipazione rapida, che può portare a un'innovazione più rapida e a un time to market più veloce per le applicazioni basate su AI.

Le aziende hanno varie opzioni tra cui scegliere, quindi devono pensare ai propri requisiti e ai casi d'uso. Un framework soddisfa le esigenze a breve termine di un'azienda, affronta i suoi obiettivi a lungo termine e si adatta alle sue funzionalità.

Ecco alcuni fattori da considerare quando si seleziona un framework di AI:

• Facilità d’uso

• Integrazione

• Interpretabilità e spiegabilità

• Open source e proprietario a confronto

• Prestazioni e scalabilità

Nonostante i suoi componenti predefiniti, un framework di AI prevede comunque una curva di apprendimento. Le aziende possono provare diversi framework per valutarne la facilità d'uso e verificare la disponibilità di documentazione, tutorial e altre risorse chiare e dettagliate per snellire la curva di apprendimento.

La compatibilità di un framework di AI con lo stack tecnologico di un'organizzazione è essenziale. I team IT devono valutare quanto bene un framework si integra con fonti di dati, infrastrutture e altre piattaforme.

La capacità di interpretare i risultati e gli output degli algoritmi di machine learning, così come di comprendere i processi decisionali alla base dei modelli di AI, sono spesso cruciali per settori come l'assistenza sanitaria e la finanza. Alcuni framework di AI incorporano tecniche per l'interpretabilità e la spiegabilità dell'AI.

I framework di AI open source sono generalmente gratuiti per qualsiasi scopo, mentre i framework proprietari sono spesso concessi in licenza per uso commerciale. I framework open source sono convenienti e offrono maggiore controllo e trasparenza. I framework proprietari offrono invece un supporto dedicato e tempestivo e caratteristiche più avanzate.

Alte prestazioni e scalabilità sono fondamentali, soprattutto per i sistemi AI che gestiscono enormi volumi di dati o richiedono risposte in tempo reale. Questi sistemi possono trarre beneficio da framework con caratteristiche di ottimizzazione e funzionalità di addestramento distribuite.

I framework continuano a migliorare insieme ai progressi nell'AI. Sebbene sia impossibile citare tutti i framework disponibili, ecco un elenco di alcuni dei framework di AI più moderni e utilizzati:

• Hugging Face

• IBM Watson Studio

• Keras

• LangChain

• Pytorch

• Scikit-learn

• TensorFlow

Hugging Face è un'azienda nota per la sua libreria di modelli di trasformatori basati su NLP e per la sua vivace community open source. Il suo Model Hub funge da piattaforma per la condivisione e l'accesso a una miriade di modelli AI pre-addestrati. Hugging Face contiene anche librerie per l'elaborazione di set di dati e per la valutazione di modelli e strumenti per la gestione dei modelli.

IBM® Watson Studio aiuta data scientist, sviluppatori e analisti a creare, eseguire e gestire modelli AI. Include queste funzionalità:

• Una libreria di modelli NLP

• Strumenti di visualizzazione

• Modelli di ottimizzazione che possono essere utilizzati per il processo decisionale

• AutoAI per automatizzare la preparazione dei dati, lo sviluppo del modello, la progettazione delle funzionalità e l'ottimizzazione degli iperparametri

• Strumenti MLOps per implementare e monitorare i modelli di machine learning

• Strumenti di governance dell'AI

Keras si autodefinisce "un'API di deep learning progettata per gli esseri umani, non per le macchine". Il suo obiettivo è quello di rendere lo sviluppo dei modelli il più semplice possibile, sia per i principianti che per gli esperti.

La sua API di alto livello è scritta in Python e può essere eseguita su altri framework, come TensorFlow e PyTorch. Questa API di base include metodi integrati per la creazione, l'addestramento e la valutazione dei modelli. Keras supporta anche l'apprendimento per trasferimento, la messa a punto e l'addestramento distribuito.

Altri membri dell'ecosistema Keras includono la libreria KerasHub di modelli pre-addestrati, il framework di ottimizzazione degli iperparametri KerasTuner e la libreria Keras Recommenders per la creazione di motori di raccomandazione.

LangChain è un framework open source per la creazione di applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), inclusi chatbot e agenti AI. Utilizza un'architettura modulare, dove ogni modulo rappresenta astrazioni che incapsulano i concetti e i passaggi complessi necessari per lavorare con i moduli LLM. Questi componenti modulari possono quindi essere concatenati per creare applicazioni di AI. La sua piattaforma LangSmith consente il debug, il test e il monitoraggio delle prestazioni.

PyTorch è un pioniere dei framework di AI. Questo framework di deep learning open source combina la libreria di machine learning di Torch con un'API di alto livello basata su Python. Dimostra la versatilità attraverso un'ampia gamma di architetture di reti neurali, dai semplici algoritmi di regressione lineare alle complesse reti neurali convoluzionali.

Il framework è noto per rappresentare i modelli di deep learning come grafici di calcolo dinamici, offrendo agli sviluppatori di AI la flessibilità di modificare il codice di un modello senza dover reimpostare l'intero modello durante lo sviluppo, il debug e l'addestramento. PyTorch dispone inoltre di un ricco ecosistema di librerie e strumenti che ne integrano le funzionalità principali.

Scikit-learn è uno dei primi toolkit open source per la data science e il machine learning. È basato sulle librerie Python NumPy per il calcolo matematico e numerico, SciPy per il calcolo scientifico e Matplotlib per la visualizzazione. Scikit-learn dispone di un'ampia varietà di algoritmi per l'apprendimento non supervisionato e supervisionato, funzioni per la selezione e la valutazione dei modelli, moduli di trasformazione dei set di dati, utility di caricamento dei set di dati e strumenti per l'analisi predittiva dei dati.

TensorFlow è un altro pioniere dei framework di AI open source. Tratta i dati come array multidimensionali chiamati tensori, quindi crea un grafico computazionale che mappa il flusso di dati tra le operazioni in una rete neurale. Supporta anche l'esecuzione eager, in cui le operazioni vengono eseguite immediatamente senza creare un grafo computazionale.

Nato da un'idea di Google, TensorFlow offre un solido ecosistema di set di dati, modelli, strumenti, librerie ed estensioni per la creazione e l'implementazione di modelli di machine learning e persino un pacchetto completo dedicato per la creazione di motori di raccomandazione. Vanta inoltre un supporto molto attivo da parte della sua community e dispone di una vasta gamma di risorse didattiche sul machine learning.

Inoltre, il framework open source condivide una suite di risorse per incorporare pratiche di AI responsabile in ogni fase della pipeline del machine learning. Queste includono strumenti per esaminare i set di dati alla ricerca di potenziali pregiudizi, tecniche di tutela della privacy come l'apprendimento federato e librerie per valutare metriche quali l'equità.