10 beste verktøy og rammeverk for maskinlæring

Maskinlæringsprosjekter trenger mer enn en modell som passer til treningsdataene. De trenger en repeterbar prosess for forbehandling, nyttig evaluering, et egnet kjøremiljø og en måte å spore hvilket eksperiment som ga et resultat. Verktøyene nedenfor dekker disse behovene, fra klassisk prediksjon og gradientforsterkede trær til dyp læring, forhåndstrente modeller og eksperimenthåndtering.

Denne guiden handler om programvare som utviklere og datateam kan bruke til å bygge sin egen arbeidsflyt for maskinlæring. Hvis du vil lese om administrerte skymiljøer og arbeidsbenker for bedrifter, kan du se guiden vår om programvareplattformer for maskinlæring. Flere av verktøyene her kan brukes sammen: Et team kan for eksempel trene en modell med scikit-learn eller PyTorch og spore eksperimentene med MLflow.

Sammenligning av verktøy og rammeverk for maskinlæring

10 beste verktøy og rammeverk for maskinlæring

1. scikit-learn

scikit-learn samler vanlige maskinlæringsalgoritmer og tilhørende arbeidsflyt for evaluering i et konsistent Python-grensesnitt. Biblioteket dekker klassifisering, regresjon, klyngedannelse, dimensjonsreduksjon og forbehandling. For team som jobber med strukturerte forretningsdata, gjør dette brede bruksområdet verktøyet til et nyttig utgangspunkt: Dere kan sammenligne flere tilnærminger uten å bygge opp hele eksperimentet på nytt hver gang dere bytter estimator.

Den praktiske styrken ligger i koblingen mellom dataklargjøring og modellvalg. Pipelines gjør det mulig å kombinere transformasjoner med en estimator, mens kryssvalidering og parametersøk gjør det enklere å sammenligne alternativer. Sørg for at forbehandlingen inngår i valideringsarbeidsflyten, slik at informasjon fra evalueringsdataene ikke lekker inn i treningen. En nøye utformet lineær modell eller et treensemble kan vise om en mer kompleks tilnærming faktisk gir merverdi.

Velg scikit-learn for lett tilgjengelige eksperimenter, små og mellomstore tabellproblemer og team som setter pris på lesbar kode. Det er ikke et generelt rammeverk for trening av nevrale nettverk eller en administrert tjeneste for produksjonssetting. Før du utvider et eksperiment, bør du undersøke minnebehovet, hvordan estimatoren skalerer, og hvordan forbehandlingspipelinen vil kjøre når nye dataposter kommer inn. Resultatet avhenger like mye av hvordan dataene deles opp og hvordan målvariabelen defineres, som av algoritmen.

Besøk scikit-learn

2. PyTorch

PyTorch tilbyr tensoroperasjonene, automatisk derivasjon og komponentene for nevrale nettverk som trengs for å bygge tilpassede systemer for dyp læring. Rammeverket gir utviklere direkte kontroll over modellarkitekturen og treningsatferden, og er derfor nyttig når en eksisterende estimator ikke kan uttrykke problemet. Bruksområdene omfatter datasyn, språkbehandling, lyd og forskning der man må endre selve modellen i stedet for bare å velge parametere.

En typisk arbeidsflyt kombinerer et datasett og en datalaster med en modell, en tapsfunksjon og en optimaliserer. Utviklere kan undersøke mellomliggende tensorer, tilpasse treningsløkken og utvide systemet med støttebiblioteker. Distribuert trening gir flere muligheter når en arbeidsmengde vokser utover kapasiteten til én enhet, men overgang til flere akseleratorer krever nøye oppmerksomhet på datalasting, kommunikasjon, kontrollpunkter og reproduserbarhet. Mer maskinvare fører ikke automatisk til effektiv trening.

PyTorch passer godt for ingeniører som trenger fleksibilitet og er komfortable med å ha ansvar for programvaren rundt. Denne friheten innebærer også ansvar for oppsett av eksperimenter, avhengighetshåndtering, evaluering og utrulling. Begynn med en liten modell som fungerer, før du optimaliserer ytelsen, og test inferensløpet separat fra treningen. En vellykket notatbok er bare én del av det å levere en pålitelig tjeneste eller applikasjon.

Besøk PyTorch

3. XGBoost

XGBoost er et bibliotek for gradientforsterkning som er mye brukt til prediksjonsoppgaver med strukturerte data. Det bygger ensembler som forbedrer tidligere prediksjoner, med kontroller for modellkompleksitet og treningsatferd. Det er et nyttig alternativ for klassifiserings-, regresjons- og rangeringsproblemer der radene inneholder en blanding av målte verdier og konstruerte egenskaper, snarere enn råbilder eller lange dokumenter.

I praksis bør arbeidsflyten begynne med en fornuftig grunnmodell og en valideringsdeling som gjenspeiler utrullingen. Juster trekompleksitet, læringsrate og treningstid samlet, i stedet for å fokusere ensidig på én parameter. Tidlig stopp kan bidra til å avdekke når flere boostingrunder ikke lenger forbedrer valideringsresultatene. CPU- og GPU-alternativer gir ulike kjøremåter, men hastighet og minnebruk avhenger av datasettet, maskinvaren og den valgte konfigurasjonen.

Velg XGBoost når du ønsker et spesialisert verktøy for tabellmodellering med omfattende kontroll over tilpasning og regularisering. Det fjerner ikke behovet for å undersøke manglende verdier, tilgjengelighet av egenskaper eller endringer i datafordelingen. Sammenlign det med enklere estimatorer før du godtar den ekstra kompleksiteten, og mål inferenskostnaden så vel som prediksjonskvaliteten. En liten forbedring i nøyaktighet er kanskje ikke verdt en tregere modell som er vanskeligere å vedlikeholde i en applikasjon med stort volum.

Besøk XGBoost

4. LightGBM

LightGBM er et trebasert rammeverk for gradientforsterkning, utviklet med tanke på effektiv trening og større datasett. Det er særlig nyttig når eksperimentene omfatter store tabeller, mange egenskaper eller gjentatte søk etter parametere. I stedet for å tilby en komplett plattform for maskinlæring konsentrerer det seg om modelleringslaget, og kan inngå som én komponent i en bredere arbeidsflyt for data og evaluering i Python.

Den histogrambaserte metoden og bladbaserte treveksten gir andre avveininger mellom ytelse og justering enn enkelte andre treimplementasjoner. Parametere som styrer antall blader, dybde og hvor mye data som kreves i hvert blad, bør vies oppmerksomhet, særlig med mindre datasett. Alternativer for parallell, distribuert og GPU-basert læring kan være nyttige for krevende arbeidsmengder, men støtte og ytelse bør kontrolleres mot den faktiske installasjonen og maskinvaren, ikke antas ut fra produktkategorien.

LightGBM er verdt å vurdere når treningstid eller minnebruk begrenser eksperimenteringen. Bruk de samme foldene, måltallene og definisjonene av egenskaper når du sammenligner det med XGBoost eller CatBoost, slik at sammenligningen blir meningsfull. Vær oppmerksom på overtilpasning, særlig hvis du tillater svært komplekse trær. Det mest nyttige resultatet er en modell som balanserer prediksjonsytelse, treningskostnad og latenstid i produksjon for din egen arbeidsmengde.

Besøk LightGBM

5. CatBoost

CatBoost er et bibliotek med åpen kildekode for gradientforsterkning, med egen støtte for kategoriske egenskaper. Det gjør biblioteket særlig relevant for datasett som inneholder produkttyper, regioner, kontokategorier eller andre ikke-numeriske attributter. Det har også funksjoner for tekst- og embedding-egenskaper, men disse bør vurderes ut fra den konkrete oppgaven og ikke betraktes som en erstatning for en generell språkmodell eller en modellstakk for flere modaliteter.

Den viktigste fordelen i arbeidsflyten er at man reduserer noe av det manuelle arbeidet med koding som ellers følger med en tabellmodell. Utviklere identifiserer egenskapstypene, tilpasser modellen og bruker validerings- og modelleanalyseverktøy for å undersøke hvordan den fungerer. Kryssvalidering, deteksjon av overtilpasning og verktøy for å vurdere egenskapenes betydning bidrar til å strukturere eksperimenteringen. Selv med innebygd håndtering av kategoriske data må teamene fortsatt sikre at hver inndata faktisk vil være tilgjengelig på prediksjonstidspunktet, og at informasjon om kunder eller andre enheter ikke lekker mellom delmengdene.

Velg CatBoost når kategoriske data står sentralt i problemet, og du vil sammenligne et spesialisert alternativ med andre biblioteker for gradientforsterkning. Kostnader ved trening, minnekrav, eksportformater og forskjeller mellom bruk av CPU og GPU bør testes før du bestemmer deg for å ta modellen i bruk. Den er praktisk, men garanterer ikke bedre treffsikkerhet enn konkurrerende metoder og fjerner heller ikke behovet for grundig dataklargjøring og overvåking.

Besøk CatBoost

6. TensorFlow

TensorFlow er et maskinlæringsrammeverk med åpen kildekode for numeriske beregninger og utvikling av nevrale nettverk. Verdien går utover det å definere en modell: Økosystemet rundt støtter arbeidsflyter for dataklargjøring, trening, visualisering og distribusjon. Rammeverket er særlig relevant for organisasjoner som allerede vedlikeholder TensorFlow-modeller, har erfarne utviklere i teknologistakken eller trenger å koble treningen til et kompatibelt produksjonsmiljø.

Et praktisk TensorFlow-prosjekt kombinerer behandling av inndata med modelldefinisjon, optimalisering og evaluering. Grensesnitt på høyt nivå kan forenkle vanlige arkitekturer, mens operasjoner på lavt nivå gir støtte for spesialtilpasset funksjonalitet. En viktig teknisk beslutning er å ta hensyn til det planlagte kjøremiljøet tidlig. Selv om en modell trenes uten problemer, kan det fortsatt være nødvendig å arbeide med eksport, bruke støttede operasjoner eller endre forbehandlingen før modellen fungerer som den skal i et annet miljø.

Velg TensorFlow når økosystemet og den eksisterende infrastrukturen passer til kravene dine for levering. Ikke velg det utelukkende fordi en eldre veiledning presenterer det som det universelle standardvalget. Kontroller kompatibiliteten mellom TensorFlow, Keras, støttepakker og distribusjonskomponenter, særlig når du tilpasser eldre eksempler. I et nytt prosjekt bør du sammenligne hele arbeidsflyten for utvikling og produksjonssetting med alternativene, i stedet for bare å vurdere hvor raskt det første treningsskriptet kjører.

Besøk TensorFlow

7. Keras

Keras tilbyr et grensesnitt på høyt nivå for å bygge, trene, evaluere og lagre nevrale nettverk. Keras 3 støtter TensorFlow-, JAX- og PyTorch-bakender, slik at team kan bruke det samme modelleringsgrensesnittet på tvers av flere kjøremiljøer. Det er nyttig for både nybegynnere og erfarne fagfolk som ønsker en kortfattet modelldefinisjon, samtidig som de beholder muligheten til å gå over til mer spesialiserte treningsarbeidsflyter etter hvert som behovene utvikler seg.

Den praktiske fordelen er mindre repetitiv kode for trening. Innebygde lag, optimaliserere, tapsfunksjoner, måleverdier og tilbakekall fungerer sammen gjennom velkjente metoder for trening og evaluering. Portabiliteten mellom bakender er best når modellkomponentene bruker støttede Keras-grensesnitt og operasjoner. Egendefinert kode som er direkte avhengig av én bakende, kan redusere denne fleksibiliteten, så portabiliteten bør testes og ikke tas for gitt. Valg av bakende påvirker også ytelsen, funksjoner for distribuert kjøring og hvilket økosystem prosjektet kan dra nytte av.

Velg Keras når lesbarhet og rask iterasjon er viktig, eller når teamet vil utforske flere bakender uten å skrive om hver enkelt modellkomponent. Keras er et grensesnittlag, ikke en separat skytjeneste, og du må fortsatt ha forståelse for data, optimalisering og evaluering. Sammenlign ytelsen til den faktiske modellen på den aktuelle maskinvaren, og kontroller serialisering og distribusjon før du tar i bruk en bakende i en applikasjon som skal brukes over lang tid.

Besøk Keras

8. JAX

JAX kombinerer matriseberegning med kombinerbare transformasjoner som automatisk derivasjon, just-in-time-kompilering og vektorisering. Det er nyttig når problemet innebærer spesialtilpasset numerisk arbeid, uvanlig optimalisering eller forskning der det er en fordel å uttrykke beregninger som funksjoner som kan transformeres. Nevrale nettverk er én bruksområdemulighet, men rammeverket egner seg også til differensierbare simuleringer og vitenskapelige arbeidsflyter som ikke passer inn i et konvensjonelt grensesnitt for modelltrening.

Utviklingsmåten skiller seg fra vanlig imperativ Python. Utviklere må forstå hvordan transformerte funksjoner samhandler med tilstand, matriseformer, tilfeldighet og kompilering. Når utformingen er god, kan disse begrensningene gjøre det enklere å optimalisere koden, men de innebærer også en læringskurve. Støttende biblioteker i økosystemet tilbyr komponenter på høyere nivå for nevrale nettverk og optimalisering. JAX bør forstås som et beregningsgrunnlag snarere enn et komplett produkt for eksperimenthåndtering.

Velg JAX når programmeringsmodellen passer direkte til det tekniske problemet, og teamet kan investere i å sette seg inn i den. Ta høyde for kompileringsoverhead når du måler ytelse, og skill mellom den første kjøringen og kjøringer etter at systemet har stabilisert seg. For en vanlig prediksjonsoppgave med tabelldata kan et enklere bibliotek være lettere å vedlikeholde. I forskning med spesialtilpasset akseleratorbruk kan muligheten til å kombinere transformasjoner rettferdiggjøre det ekstra konseptuelle arbeidet.

Besøk JAX

9. Transformers fra Hugging Face

Hugging Face Transformers tilbyr grensesnitt for å arbeide med forhåndstrente modeller innen språk, syn, lyd og multimodale oppgaver. Den største fordelen er at biblioteket kobler modellarkitekturer sammen med tokenisatorene eller prosessorene som trengs for å klargjøre inndata riktig. Det hjelper utviklere med å bygge videre på eksisterende modellfunksjoner i stedet for å implementere hver arkitektur og trene et system fra bunnen av for hver nye applikasjon.

I et typisk prosjekt velger man et egnet sjekkpunkt, laster inn de tilhørende komponentene for databehandling og evaluerer modellen på representative eksempler før man vurderer tilpasning eller finjustering. Biblioteket tilbyr grensesnitt for trening og inferens, men den nøyaktige arbeidsflyten avhenger av arkitekturen og oppgaven. Modellkort, støttede inndataformater, kontekstgrenser og maskinvarekrav fortjener like stor oppmerksomhet som overskriftene i en referansemåling. Bytte av sjekkpunkt kan også endre modellens utdataatferd og driftskrav.

Velg Transformers når forhåndstrente modeller gir et nyttig grunnlag for applikasjonen. Bibliotekets lisens overstyrer ikke de separate lisensene eller bruksvilkårene som gjelder for nedlastede modellvekter. Store modeller kan kreve betydelig minne, og produksjonssetting kan kreve ekstra verktøy utover selve biblioteket. Begynn med den minste egnede modellen, mål kvalitet og responstid for den aktuelle oppgaven, og bekreft at datahåndtering og modelltilgang oppfyller kravene til utrullingen.

Besøk Hugging Face Transformers

10. MLflow

MLflow hjelper team med å organisere arbeidet med maskinlæring på tvers av eksperimenter og modellversjoner. Det registrerer blant annet parametere, måleverdier og artefakter, slik at man kan spore et resultat tilbake til kjøringen som produserte det. I motsetning til modelleringsbibliotekene ovenfor er hovedoppgaven å håndtere arbeidsflyten rundt modeller, ikke å tilby enda en klassifikasjonsalgoritme eller arkitektur for nevrale nettverk.

I et praktisk prosjekt logger utviklerne kjøringer mens de sammenligner dataklargjøring, modellinnstillinger og evalueringsresultater. Funksjoner for modellpakking og modellregister bidrar til å knytte eksperimentering til versjonene som vurderes for utrulling. Fordelen blir større når flere personer bidrar til et prosjekt, eller når resultatene må undersøkes på nytt etter at den opprinnelige notatboken er endret. Nyttig sporing krever fortsatt konsekvent navngiving, meningsfulle måleverdier og tydelige referanser til dataene og koden som er brukt.

Velg MLflow når det blir vanskelig å holde oversikt over eksperimenthistorikken og overleveringen av modeller manuelt. Et oppsett som driftes på egne servere, krever lagring, tilgangskontroller, sikkerhetskopier og tydelig driftsansvar; det å installere et sporingsverktøy etablerer ikke en fullstendig styringsprosess. Bestem hvilke artefakter som kan inneholde sensitive data, og hvem som skal ha tilgang til dem. Når verktøyet brukes konsekvent, utfyller det modelleringsverktøyene og gjør det enklere å gjennomgå sammenligninger og beslutninger om produksjonssetting.

Besøk MLflow

Slik velger du verktøyene for maskinlæring

Ta utgangspunkt i dataene og oppgaven. For strukturerte tabeller bør du etablere en klassisk grunnmodell før du investerer i et nevralt nettverk. For bilder, lyd eller komplekse språkoppgaver bør du vurdere en egnet forhåndstrent modell før du trener en modell fra grunnen av. Ulike verktøy løser ulike deler av arbeidsflyten, så ny programvare bør avhjelpe en faktisk begrensning.

Planlegg evalueringen før du finjusterer modellen. Skill treningsdata fra evalueringsdata på en måte som gjenspeiler framtidig bruk. Tidsavhengig prognostisering krever en annen inndeling enn en vanlig klassifiseringsoppgave med uavhengige dataposter. Hold beslektede enheter samlet der det er nødvendig, og sammenlign modeller med de samme inndataene, måleverdiene og evalueringsprosedyren.

Ta med driftskostnadene. Programvare med åpen kildekode krever fortsatt datakraft, lagring, utvikling og vedlikehold. Mål minnebruk, treningstid, inferensforsinkelse og hvor mye arbeid det krever å gjenskape et eksperiment. En modell som er litt mindre nøyaktig, kan være et bedre valg hvis den er enklere å forklare, vedlikeholde eller kjøre innenfor en grense for forsinkelse.

Fra notatbok til pålitelig applikasjon

Sørg for at forbehandlingen samsvarer med inferensatferden, registrer hvilken kode- og dataversjon hvert eksperiment er knyttet til, og test den eksporterte modellen i kjøretidsmiljøet den skal brukes i. Valider atferden ved manglende inndata, ukjente kategorier og eksempler som avviker fra treningsfordelingen. Planlegg hvordan modellen skal overvåkes, erstattes eller tilbakestilles før andre team blir avhengige av den.

Hvis du vil se nærmere på Python-økosystemet, kan du lese veiledningene våre om Python-biblioteker for maskinlæring og kunstig intelligens og biblioteker for dyp læring i Python. De går nærmere inn på valg av pakker; her handler beslutningen om hvordan hver komponent passer inn i den samlede modelleringsarbeidsflyten.

Hvilket verktøy for maskinlæring bør du bruke?

Begynn med scikit-learn for klassiske grunnmodeller. Sammenlign XGBoost, LightGBM og CatBoost når prediksjon basert på strukturerte data er hovedutfordringen. Bruk samme valideringsprosedyre for å finne den avveiningen som passer best for datasettet ditt.

Bruk PyTorch for fleksibel dyp læring, TensorFlow når økosystemet for trening og produksjonssetting passer behovene dine, Keras for et grensesnitt på høyt nivå med støtte for flere bakender, eller JAX til numerisk forskning med automatisk derivasjon. Hugging Face Transformers gir tilgang til forhåndstrente modeller, mens MLflow gjør det enklere å organisere eksperimentene og versjonene rundt et egnet modelleringsverktøysett.

Bygg den enkleste arbeidsflyten som løser problemet på en pålitelig måte. Utvid den når målte begrensninger knyttet til modellkvalitet, skala, samarbeid eller produksjonssetting gjør den ekstra kompleksiteten nødvendig.