10 nejlepších nástrojů a frameworků pro strojové učení

Projekty strojového učení potřebují víc než jen model, který dobře odpovídá trénovacím datům. Vyžadují opakovatelný předzpracovací postup, smysluplné vyhodnocení, vhodné prostředí pro spouštění a způsob, jak sledovat, který experiment vedl k danému výsledku. Níže uvedené nástroje pokrývají všechny tyto potřeby, od klasické predikce a gradientně posilovaných stromů až po hluboké učení, předtrénované modely a správu experimentů.

Tento průvodce se zaměřuje na software, který mohou vývojáři a datové týmy využít k vytvoření vlastního pracovního postupu strojového učení. Informace o spravovaných cloudových prostředích a podnikových pracovních prostředích najdete v našem průvodci softwarovými platformami pro strojové učení. Několik zde uvedených nástrojů lze používat společně: tým může například trénovat model pomocí scikit-learn nebo PyTorch a sledovat jeho experimenty v MLflow.

Srovnání nástrojů a frameworků pro strojové učení

10 nejlepších nástrojů a frameworků pro strojové učení

1. scikit-learn

scikit-learn nabízí běžné algoritmy strojového učení i navazující postupy vyhodnocování v jednotném rozhraní pro Python. Zahrnuje klasifikaci, regresi, shlukování, redukci dimenzionality a předzpracování. Pro tým pracující se strukturovanými firemními daty je díky této šíři užitečným výchozím bodem: můžete porovnat několik přístupů, aniž byste při každé změně odhadovacího algoritmu museli celý experiment sestavovat znovu.

Jeho praktickou předností je propojení přípravy dat s výběrem modelu. Zpracovatelské řetězce umožňují kombinovat transformace s odhadovacím algoritmem, zatímco křížová validace a hledání parametrů pomáhají porovnávat různé možnosti. Předzpracování ponechte součástí validačního postupu, aby do trénování nepronikly informace z vyhodnocovacích dat. Pečlivě sestavený lineární model nebo soubor stromů může ukázat, zda složitější přístup skutečně přináší přidanou hodnotu.

scikit-learn zvolte pro snadno dostupné experimentování, menší a středně velké úlohy s tabulkovými daty a týmy, které upřednostňují přehledný kód. Nejde o univerzální framework pro trénování neuronových sítí ani o spravovanou službu pro nasazování. Než experiment rozšíříte, ověřte nároky na paměť, škálovací charakteristiky odhadovacího algoritmu a způsob, jakým se bude zpracovatelský řetězec spouštět při příchodu nových záznamů. Úspěch závisí na rozdělení dat a definici cílové proměnné stejně jako na algoritmu.

Navštivte scikit-learn

2. PyTorch

PyTorch poskytuje operace s tenzory, automatickou diferenciaci a komponenty neuronových sítí potřebné k sestavování vlastních systémů hlubokého učení. Vývojářům dává přímou kontrolu nad architekturou modelu i průběhem trénování, takže se hodí, když existující odhadovací model nedokáže daný problém vyjádřit. Využívá se v počítačovém vidění, zpracování jazyka a zvuku i ve výzkumu, který vyžaduje měnit samotný model, nikoli pouze vybírat parametry.

Typický pracovní postup propojuje datovou sadu a načítač dat s modelem, ztrátovou funkcí a optimalizátorem. Vývojáři mohou kontrolovat průběžné tenzory, upravovat trénovací smyčku a rozšiřovat systém pomocí podpůrných knihoven. Distribuované trénování nabízí další možnosti, když úloha přeroste možnosti jediného zařízení. Přechod na více akcelerátorů však vyžaduje věnovat náležitou pozornost načítání dat, komunikaci, ukládání kontrolních bodů a reprodukovatelnosti. Více hardwaru samo o sobě efektivní trénování nezaručí.

PyTorch se dobře hodí pro inženýry, kteří potřebují flexibilitu a jsou připraveni převzít odpovědnost za související software. Tato svoboda zároveň znamená odpovědnost za konfiguraci experimentů, správu závislostí, vyhodnocování i nasazení. Než začnete optimalizovat výkon, vytvořte nejprve jednoduchý funkční model a inferenční postup testujte odděleně od trénování. Úspěšný zápis v notebooku je jen jednou částí vývoje spolehlivé služby nebo aplikace.

Navštivte PyTorch

3. XGBoost

XGBoost je knihovna pro gradientní boosting, která se široce používá k predikcím nad strukturovanými daty. Vytváří ansámblové modely, které zpřesňují předchozí predikce, a nabízí možnosti řízení složitosti modelu i průběhu trénování. Hodí se pro klasifikační, regresní a pořadové úlohy, v nichž řádky obsahují kombinaci naměřených hodnot a vytvořených příznaků, nikoli surové obrázky nebo rozsáhlé dokumenty.

V praxi by měl pracovní postup začínat vhodným základním modelem a rozdělením dat pro validaci, které odpovídá způsobu nasazení. Složitost stromů, rychlost učení a délku trénování dolaďujte společně, místo abyste se zaměřovali jen na jediný parametr. Předčasné ukončení může pomoci určit, kdy další kola boostingu přestávají zlepšovat výsledky na validačních datech. Možnosti pro CPU a GPU představují různé způsoby provádění výpočtů, jejich rychlost i spotřeba paměti však závisí na datové sadě, hardwaru a zvolené konfiguraci.

XGBoost zvolte, pokud hledáte specializovaný nástroj pro modelování tabulkových dat, který nabízí rozsáhlou kontrolu nad přizpůsobením modelu a regularizací. Nezbaví vás potřeby prověřovat chybějící hodnoty, dostupnost příznaků ani změny rozdělení dat. Než přijmete vyšší složitost, porovnejte jej s jednoduššími odhadovacími modely a vedle predikční kvality změřte také náklady na inferenci. Mírné zvýšení přesnosti nemusí v aplikaci s vysokým objemem provozu ospravedlnit pomalejší model, který se hůře udržuje.

Navštivte XGBoost

4. LightGBM

LightGBM je framework pro gradientní boosting založený na stromech, navržený s ohledem na efektivitu trénování a rozsáhlejší datové sady. Hodí se zejména pro experimenty s objemnými tabulkami, velkým počtem příznaků nebo opakovaným hledáním parametrů. Neposkytuje celou platformu pro strojové učení, ale zaměřuje se na modelovací vrstvu a může tvořit jednu ze součástí širšího pracovního postupu pro práci s daty a vyhodnocování v Pythonu.

Jeho přístup založený na histogramech a růst stromů po listech přinášejí jiné kompromisy mezi výkonem a nároky na ladění než některé další implementace stromů. Pozornost věnujte parametrům určujícím počet listů, hloubku a množství dat potřebné v jednom listu, zejména u menších datových sad. Paralelní, distribuované a GPU trénování mohou pomoci u náročných úloh, jejich dostupnost a výkon je však třeba ověřit pro konkrétní instalaci a hardware, nikoli je předpokládat jen podle kategorie produktu.

LightGBM stojí za zvážení, pokud čas trénování nebo spotřeba paměti omezují experimentování. Při porovnávání s XGBoost nebo CatBoost použijte stejné validační foldy, metriky a definice příznaků, aby bylo srovnání smysluplné. Dávejte pozor na přeučení, zejména pokud povolíte velmi složité stromy. Nejužitečnějším výsledkem je model, který na vašich vlastních úlohách vyvažuje predikční výkon, náklady na trénování a latenci v produkčním prostředí.

Navštivte LightGBM

5. CatBoost

CatBoost je open-source knihovna pro gradient boosting s vyhrazenou podporou kategorických příznaků. Díky tomu se hodí zejména pro datové sady obsahující typy produktů, regiony, kategorie účtů nebo jiné nečíselné atributy. Nabízí také možnosti práce s textovými příznaky a embeddingy, tyto funkce je však třeba posuzovat podle konkrétního úkolu, nikoli je považovat za náhradu obecného jazykového nebo multimodálního modelovacího prostředí.

Hlavní výhodou v pracovním postupu je omezení části ručního kódování, které jinak přípravu tabulkového modelu provází. Vývojáři určí typy příznaků, natrénují model a pomocí nástrojů pro validaci a analýzu modelu zkoumají jeho chování. Křížová validace, detekce přeučení a nástroje pro určování důležitosti příznaků pomáhají lépe organizovat experimentování. I při vestavěné podpoře kategorických příznaků musí týmy zajistit, aby každý vstup byl skutečně dostupný v době predikce a aby mezi jednotlivými částmi rozdělených dat nedocházelo k úniku informací o zákaznících či entitách.

CatBoost zvolte, pokud jsou kategorická data pro daný problém zásadní a chcete porovnat cílenou alternativu k jiným knihovnám pro boosting. Než se rozhodnete pro nasazení, otestujte náklady na trénování, nároky na paměť, formáty exportu i chování při použití CPU oproti GPU. Jeho pohodlné používání je výhodou, nezaručuje však vyšší přesnost než konkurenční metody ani neodstraňuje potřebu pečlivé přípravy dat a monitorování.

Navštivte CatBoost

6. TensorFlow

TensorFlow je open-source framework pro strojové učení určený k numerickým výpočtům a vývoji neuronových sítí. Jeho přínos nespočívá jen v definování modelu: okolní ekosystém podporuje přípravu dat, trénování, vizualizaci i pracovní postupy při nasazení. Je obzvlášť relevantní pro organizace, které již spravují modely TensorFlow, mají v týmu zkušené odborníky nebo potřebují propojit trénování s kompatibilním produkčním prostředím.

Praktický projekt v TensorFlow spojuje zpracování vstupních dat s definováním modelu, optimalizací a vyhodnocením. Rozhraní vyšší úrovně mohou zjednodušit běžné architektury, zatímco operace nižší úrovně umožňují specializované chování. Důležité je zvážit zamýšlené běhové prostředí už v rané fázi. Model, který se úspěšně natrénuje, může před správným fungováním v jiném prostředí stále vyžadovat práci s exportem, podporované operátory nebo úpravy předzpracování.

TensorFlow zvolte, pokud jeho ekosystém a stávající infrastruktura odpovídají vašim požadavkům na dodání. Nevybírejte ho pouze proto, že ho starší návod představuje jako univerzální výchozí volbu. Ověřte kompatibilitu mezi TensorFlow, Keras, podpůrnými balíčky a komponentami pro nasazení, zejména při přizpůsobování starších příkladů. U nového projektu porovnejte celý pracovní postup vývoje a nasazování s alternativami, místo abyste posuzovali jen to, jak rychle se spustí první trénovací skript.

Navštivte TensorFlow

7. Keras

Keras nabízí rozhraní vyšší úrovně pro vytváření, trénování, vyhodnocování a ukládání neuronových sítí. Keras 3 podporuje backendy TensorFlow, JAX a PyTorch, takže týmy mohou používat jednotné modelovací rozhraní v několika různých prostředích pro spouštění. Hodí se studentům i odborníkům, kteří chtějí stručnou definici modelu a zároveň možnost přejít k specializovanějším pracovním postupům trénování, jak se jejich požadavky vyvíjejí.

Praktickou výhodou je méně opakujícího se kódu pro trénování. Vestavěné vrstvy, optimalizátory, ztrátové funkce, metriky a callbacky spolupracují prostřednictvím známých metod trénování a vyhodnocování. Přenositelnost mezi backendy je nejlepší, když komponenty modelu používají podporovaná rozhraní a operace Keras. Vlastní kód, který přímo závisí na jednom backendu, může tuto flexibilitu omezit, proto je třeba přenositelnost otestovat, nikoli ji předpokládat. Volba backendu ovlivňuje také výkon, možnosti distribuovaného zpracování a dostupný ekosystém projektu.

Keras zvolte, pokud jsou důležité přehlednost a rychlost iterací nebo pokud chce váš tým zkoumat více backendů, aniž by musel přepisovat každou komponentu modelu. Jde o vrstvu rozhraní, nikoli o samostatnou cloudovou službu, a nadále je třeba rozumět datům, optimalizaci a vyhodnocování. Než pro dlouhodobou aplikaci přijmete konkrétní backend, otestujte skutečný model na zamýšleném hardwaru a ověřte serializaci i nasazení.

Navštivte Keras

8. JAX

JAX spojuje výpočty s poli se skládáním transformací, jako jsou automatická diferenciace, kompilace za běhu a vektorizace. Hodí se, když úloha zahrnuje vlastní numerické výpočty, neobvyklou optimalizaci nebo výzkum, kterému prospívá vyjádřit výpočty jako transformovatelné funkce. Jednou z možností využití jsou neuronové sítě, framework se však hodí také pro diferencovatelné simulace a vědecké pracovní postupy, které nezapadají do běžného rozhraní pro trénování modelů.

Styl vývoje se liší od běžného imperativního programování v Pythonu. Vývojáři musí rozumět tomu, jak transformované funkce interagují se stavem, tvary polí, náhodností a kompilací. Jakmile je návrh správně promyšlený, mohou tato omezení usnadnit optimalizaci kódu, zároveň však přinášejí určitou dobu učení. Knihovny v ekosystému JAX nabízejí komponenty pro neuronové sítě a optimalizaci na vyšší úrovni; samotný JAX je třeba chápat jako výpočetní základ, nikoli jako kompletní nástroj pro správu experimentů.

Zvolte JAX, pokud jeho programovací model přímo podporuje řešení technického problému a tým může investovat čas do jeho pochopení. Při měření výkonu počítejte s režijními náklady na kompilaci a rozlišujte mezi prvním spuštěním a běhy v ustáleném stavu. Pro běžnou úlohu predikce nad tabulkovými daty může být jednodušší knihovna snazší na údržbu. U vlastního výzkumu zaměřeného na akcelerátory může schopnost kombinovat transformace ospravedlnit dodatečnou koncepční náročnost.

Navštivte JAX

9. Transformers od Hugging Face

Hugging Face Transformers nabízí rozhraní pro práci s předtrénovanými modely v oblasti zpracování jazyka, obrazu, zvuku i multimodálních úloh. Jeho hlavní výhodou je propojení architektur modelů s tokenizéry nebo procesory potřebnými ke správné přípravě vstupů. Vývojáři tak mohou stavět na schopnostech existujících modelů, místo aby pro každou novou aplikaci implementovali všechny architektury a trénovali systém od začátku.

V typickém projektu se zvolí vhodný checkpoint, načtou se odpovídající komponenty pro zpracování dat a model se vyhodnotí na reprezentativních příkladech, než se začne uvažovat o jeho adaptaci nebo doladění. Knihovna nabízí rozhraní pro trénování i inferenci, konkrétní pracovní postup však závisí na architektuře a úloze. Kartám modelů, podporovaným vstupním formátům, limitům kontextu a hardwarovým požadavkům je třeba věnovat stejnou pozornost jako hlavnímu údaji o výsledku benchmarku. Změna checkpointu může ovlivnit také chování výstupů a provozní požadavky.

Zvolte Transformers, pokud předtrénované modely představují užitečný základ pro danou aplikaci. Licence knihovny nenahrazuje samostatnou licenci ani podmínky použití vztahující se ke staženým vahám. Velké modely mohou vyžadovat značnou kapacitu paměti a jejich nasazení do produkčního prostředí může vyžadovat další nástroje nad rámec samotné knihovny. Začněte s nejmenším vhodným modelem, změřte kvalitu a latenci pro konkrétní úlohu a ověřte, že zpracování dat i přístup k modelu splňují požadavky vašeho nasazení.

Navštivte Hugging Face Transformers

10. MLflow

MLflow pomáhá týmům udržovat pořádek v práci na strojovém učení napříč experimenty a verzemi modelů. Zaznamenává informace, jako jsou parametry, metriky a artefakty, takže lze dohledat běh, který vedl k danému výsledku. Na rozdíl od výše uvedených knihoven pro modelování se zaměřuje především na správu pracovního postupu kolem modelů, nikoli na poskytování dalšího klasifikačního algoritmu nebo architektury neuronové sítě.

V praktickém projektu vývojáři zaznamenávají běhy při porovnávání přípravy dat, nastavení modelu a výsledků vyhodnocení. Možnosti balení modelů a registru pomáhají propojit experimentování s verzemi zvažovanými pro nasazení. Přínos těchto funkcí roste, když na projektu pracuje více lidí nebo když je třeba se k výsledkům vrátit poté, co se původní notebook změnil. Užitečné sledování běhů však vyžaduje konzistentní pojmenování, smysluplné metriky a jednoznačné odkazy na použitá data a kód.

Zvolte MLflow, když začíná být obtížné ručně spravovat historii experimentů a předávání modelů. Vlastní nasazení vyžaduje úložiště, řízení přístupu, zálohování a odpovědnost za provoz; samotná instalace nástroje pro sledování nezajistí úplný proces správy. Rozhodněte, které artefakty mohou obsahovat citlivá data a kdo k nim smí mít přístup. Při důsledném používání doplňuje nástroje pro modelování a usnadňuje kontrolu srovnání i rozhodnutí o nasazení.

Navštivte MLflow

Jak vybrat nástroje pro strojové učení

Začněte u dat a úlohy. U strukturované tabulky nejprve vytvořte základní model pomocí klasických metod, než začnete investovat do neuronové sítě. U obrázků, zvuku nebo složitých jazykových úloh zvažte vhodný předtrénovaný model, než začnete trénovat od nuly. Různé nástroje řeší různé části pracovního postupu, takže přidání softwaru by mělo reagovat na konkrétní omezení.

Navrhněte způsob vyhodnocování ještě před laděním. Trénovací a vyhodnocovací data rozdělte tak, aby to odpovídalo budoucímu použití. Prognózování závislé na čase vyžaduje jiné rozdělení než běžná klasifikace nezávislých záznamů. Související entity ponechte v případě potřeby pohromadě a modely porovnávejte se stejnými vstupy, metrikami a postupem vyhodnocování.

Započítejte provozní náklady. I open source software vyžaduje výpočetní výkon, úložiště, vývoj a údržbu. Sledujte spotřebu paměti, dobu trénování, latenci při inferenci a náročnost reprodukce experimentu. Model s mírně nižší přesností může být užitečnější volbou, pokud se snáze vysvětluje a udržuje nebo se vejde do stanoveného limitu latence.

Od notebooku ke spolehlivé aplikaci

Zajistěte soulad mezi předzpracováním a chováním při inferenci, zaznamenávejte verzi kódu a dat použitou v každém experimentu a otestujte exportovaný model v prostředí, pro které je určen. Ověřte jeho chování při chybějících vstupech, neznámých kategoriích a na příkladech odlišných od trénovací distribuce. Ještě než se model stane závislostí pro další týmy, naplánujte, jak se bude sledovat, nahrazovat nebo vracet k předchozí verzi.

Více informací o ekosystému Pythonu najdete v našich průvodcích knihovnami Pythonu pro strojové učení a umělou inteligenci a knihovnami Pythonu pro hluboké učení. Podrobněji se věnují výběru balíčků; zde jde o to, jak jednotlivé součásti zapadají do celého pracovního postupu modelování.

Který nástroj pro strojové učení byste měli použít?

Pro klasické základní modely začněte s scikit-learn. Pokud je hlavní výzvou predikce ze strukturovaných dat, porovnejte XGBoost, LightGBM a CatBoost a pomocí stejného validačního postupu určete, který kompromis je pro váš soubor dat nejvýhodnější.

Pro flexibilní hluboké učení použijte PyTorch, TensorFlow, pokud vám vyhovuje jeho ekosystém pro trénování a nasazení, Keras pro vysokoúrovňové rozhraní podporující více backendů nebo JAX pro numerický výzkum s diferenciovatelnými výpočty. Hugging Face Transformers nabízí cestu k předtrénovaným modelům, zatímco MLflow pomáhá organizovat experimenty a verze v rámci libovolného vhodného modelovacího prostředí.

Vytvořte co nejjednodušší pracovní postup, který spolehlivě řeší daný problém. Rozšiřte ho, až když naměřená omezení kvality modelu, škálovatelnosti, spolupráce nebo nasazení ospravedlní další složitost.