10 лучших инструментов и фреймворков машинного обучения

Для проектов машинного обучения недостаточно модели, которая хорошо подстраивается под обучающие данные. Нужны воспроизводимая предобработка, полезные методы оценки, подходящая среда выполнения и возможность отслеживать, в каком эксперименте был получен тот или иной результат. Представленные ниже инструменты решают эти задачи: от классического прогнозирования и градиентного бустинга деревьев до глубокого обучения, предварительно обученных моделей и управления экспериментами.

Это руководство посвящено инструментам, с помощью которых разработчики программного обеспечения и команды по работе с данными могут самостоятельно выстроить рабочий процесс машинного обучения. О решениях для управляемых облачных сред и корпоративных рабочих пространств читайте в нашем руководстве по программным платформам для машинного обучения. Несколько представленных здесь инструментов можно использовать вместе: например, команда может обучить модель с помощью scikit-learn или PyTorch, а эксперименты отслеживать с помощью MLflow.

Сравнение инструментов и фреймворков машинного обучения

10 лучших инструментов и фреймворков машинного обучения

1. scikit-learn

scikit-learn объединяет распространенные алгоритмы машинного обучения и сопутствующие этапы оценки в едином интерфейсе Python. Он поддерживает классификацию, регрессию, кластеризацию, снижение размерности и предобработку данных. Для команды, работающей со структурированными бизнес-данными, такое разнообразие делает его удобной отправной точкой: можно сравнить несколько подходов, не перестраивая весь эксперимент при каждой смене оценивателя.

Практическое преимущество scikit-learn — связь между подготовкой данных и выбором модели. Конвейеры позволяют объединять преобразования с оценивателем, а перекрёстная проверка и поиск параметров помогают сравнивать альтернативные варианты. Включайте предобработку в процесс проверки, чтобы сведения из оценочных данных не попадали в обучающую выборку. Тщательно построенная линейная модель или ансамбль деревьев могут показать, действительно ли более сложный подход приносит пользу.

Выбирайте scikit-learn для доступных экспериментов, небольших и средних задач с табличными данными, а также для команд, которым важен понятный код. Это не универсальный фреймворк для обучения нейронных сетей и не управляемый сервис развертывания. Прежде чем расширять эксперимент, проверьте требования к памяти, особенности масштабирования оценивателя и то, как конвейер предобработки будет работать при поступлении новых записей. Успех зависит от разбиения данных и определения целевой переменной не меньше, чем от алгоритма.

Перейти на сайт scikit-learn

2. PyTorch

PyTorch предоставляет операции с тензорами, автоматическое дифференцирование и компоненты нейронных сетей, необходимые для создания собственных систем глубокого обучения. Он даёт разработчикам прямой контроль над архитектурой модели и процессом обучения, поэтому полезен, когда существующий алгоритм не позволяет описать поставленную задачу. Среди областей применения — компьютерное зрение, обработка языка и аудио, а также исследования, в которых требуется изменять саму модель, а не просто подбирать параметры.

Типичный рабочий процесс объединяет набор данных и загрузчик данных с моделью, функцией потерь и оптимизатором. Разработчики могут изучать промежуточные тензоры, настраивать цикл обучения и расширять систему с помощью вспомогательных библиотек. Распределённое обучение даёт дополнительные возможности, когда нагрузка превышает возможности одного устройства, однако при переходе на несколько ускорителей необходимо тщательно продумать загрузку данных, обмен данными, сохранение контрольных точек и воспроизводимость. Большее количество оборудования само по себе не гарантирует эффективного обучения.

PyTorch хорошо подходит инженерам, которым нужна гибкость и которые готовы самостоятельно отвечать за окружающую программную инфраструктуру. Такая свобода также означает ответственность за настройку экспериментов, управление зависимостями, оценку моделей и развёртывание. Прежде чем оптимизировать производительность, создайте небольшую работающую модель, а путь инференса проверяйте отдельно от обучения. Успешный запуск в ноутбуке — лишь одна из составляющих надёжного сервиса или приложения.

Перейти на сайт PyTorch

3. XGBoost

XGBoost — библиотека градиентного бустинга, широко используемая для прогнозирования на структурированных данных. Она строит ансамбли, улучшающие предыдущие прогнозы, и позволяет управлять сложностью модели и ходом обучения. Это подходящий вариант для задач классификации, регрессии и ранжирования, в которых строки содержат сочетание измеренных значений и сконструированных признаков, а не исходные изображения или объёмные документы.

На практике работу следует начинать с разумной базовой модели и разделения данных для валидации, которое отражает условия развёртывания. Настраивайте сложность деревьев, скорость обучения и продолжительность обучения совместно, а не пытайтесь улучшить результат подбором одного параметра. Ранняя остановка помогает определить, когда дополнительные итерации бустинга перестают улучшать результаты на валидационной выборке. Варианты для CPU и GPU обеспечивают разные способы выполнения, однако скорость и расход памяти зависят от набора данных, оборудования и выбранной конфигурации.

Выбирайте XGBoost, если вам нужен специализированный инструмент для моделирования табличных данных с широкими возможностями управления обучением и регуляризацией. Он не избавляет от необходимости проверять пропущенные значения, доступность признаков и изменения распределения данных. Прежде чем соглашаться на дополнительную сложность, сравните его с более простыми алгоритмами и оцените стоимость инференса наряду с качеством прогнозов. Небольшое улучшение точности может не оправдать более медленную или сложную в сопровождении модель в приложении с высокой нагрузкой.

Перейти на сайт XGBoost

4. LightGBM

LightGBM — фреймворк градиентного бустинга на основе деревьев, разработанный с учётом эффективности обучения и работы с большими наборами данных. Он особенно полезен, когда эксперименты связаны с большими таблицами, множеством признаков или многократным подбором параметров. LightGBM не представляет собой полноценную платформу машинного обучения, а сосредоточен на уровне моделирования и может стать одним из компонентов более широкого рабочего процесса обработки данных и оценки моделей на Python.

Гистограммный подход и рост деревьев по листьям создают особые компромиссы между производительностью и настройкой по сравнению с некоторыми другими реализациями деревьев. Особого внимания требуют параметры, управляющие количеством листьев, глубиной дерева и объёмом данных, необходимым для листа, особенно при работе с небольшими наборами данных. Параллельное, распределённое обучение и обучение на GPU могут помочь при высоких нагрузках, однако поддержку и производительность следует проверять с учётом фактической установки и оборудования, а не предполагать исходя из категории продукта.

LightGBM стоит рассмотреть, если время обучения или расход памяти ограничивают возможности для экспериментов. При сравнении с XGBoost или CatBoost используйте одинаковые разбиения на фолды, метрики и определения признаков, чтобы сравнение было корректным. Следите за переобучением, особенно если допускаете очень сложные деревья. Наиболее полезен результат, при котором модель обеспечивает баланс между качеством прогнозов, затратами на обучение и задержкой в рабочей среде с учётом именно вашей нагрузки.

Перейти на сайт LightGBM

5. CatBoost

CatBoost — библиотека с открытым исходным кодом для градиентного бустинга, специально поддерживающая категориальные признаки. Поэтому она особенно подходит для наборов данных, содержащих типы товаров, регионы, категории учетных записей и другие нечисловые атрибуты. Библиотека также предоставляет средства для работы с текстовыми признаками и признаками-эмбеддингами, однако их следует оценивать применительно к конкретной задаче, а не считать заменой универсальному стеку для языкового или мультимодального моделирования.

Главное преимущество в рабочем процессе — сокращение части ручной работы по кодированию данных, которая обычно требуется при построении табличной модели. Разработчики определяют типы признаков, обучают модель и используют средства проверки и анализа, чтобы оценить ее поведение. Кросс-валидация, обнаружение переобучения и анализ важности признаков помогают систематизировать эксперименты. Даже при встроенной поддержке категориальных признаков команды должны убедиться, что каждый входной параметр действительно будет доступен на момент прогнозирования, а данные о клиентах или объектах не попадут одновременно в разные части выборки.

Выбирайте CatBoost, если категориальные данные играют ключевую роль в задаче и вы хотите сравнить специализированную альтернативу с другими библиотеками для бустинга. Прежде чем переходить к развертыванию, следует проверить затраты на обучение, требования к памяти, форматы экспорта и особенности работы на CPU и GPU. Удобство CatBoost ценно, но оно не гарантирует более высокой точности по сравнению с конкурирующими методами и не избавляет от необходимости тщательно подготавливать данные и контролировать модель.

Перейти на сайт CatBoost

6. TensorFlow

TensorFlow — фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом для численных вычислений и разработки нейронных сетей. Его возможности не ограничиваются созданием моделей: окружающая экосистема поддерживает подготовку данных, обучение, визуализацию и развертывание. Он особенно актуален для организаций, которые уже поддерживают модели TensorFlow, располагают опытными инженерами, работающими с этим стеком, или должны связать обучение с совместимой производственной средой.

Практический проект на TensorFlow объединяет обработку входных данных, определение модели, ее оптимизацию и оценку. Интерфейсы высокого уровня упрощают создание распространенных архитектур, а низкоуровневые операции позволяют реализовать специализированное поведение. Важно заранее определить целевую среду выполнения. Модель, успешно прошедшая обучение, может потребовать дополнительной работы для экспорта, поддержки необходимых операторов или изменения предварительной обработки, прежде чем она будет корректно работать в другой среде.

Выбирайте TensorFlow, если его экосистема и существующая инфраструктура соответствуют вашим требованиям к развертыванию. Не стоит выбирать его лишь потому, что в старом руководстве он представлен как универсальный вариант по умолчанию. Проверьте совместимость TensorFlow, Keras, вспомогательных пакетов и компонентов развертывания, особенно если адаптируете примеры из старых материалов. При запуске нового проекта сравните с альтернативами весь процесс разработки и эксплуатации, а не только скорость выполнения первого скрипта обучения.

Перейти на сайт TensorFlow

7. Keras

Keras предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания, обучения, оценки и сохранения нейронных сетей. Keras 3 поддерживает TensorFlow, JAX и PyTorch в качестве бэкендов, позволяя командам использовать единый интерфейс моделирования в нескольких средах выполнения. Он подойдет учащимся и практикующим специалистам, которым нужно лаконично описывать модели, сохраняя возможность переходить к более специализированным процессам обучения по мере развития требований.

Практическое преимущество — меньше повторяющегося кода для обучения. Встроенные слои, оптимизаторы, функции потерь, метрики и колбэки работают совместно через привычные методы обучения и оценки. Переносимость между бэкендами наиболее высока, если компоненты модели используют поддерживаемые интерфейсы и операции Keras. Пользовательский код, напрямую зависящий от одного бэкенда, может ограничить эту гибкость, поэтому переносимость нужно проверять, а не считать гарантированной. Выбор бэкенда также влияет на производительность, возможности распределенного обучения и доступную проекту экосистему.

Выбирайте Keras, если важны читаемость кода и скорость итераций или если команда хочет изучать несколько бэкендов, не переписывая каждый компонент модели. Это слой интерфейса, а не отдельный облачный сервис, и для работы с ним по-прежнему необходимо понимать данные, оптимизацию и оценку моделей. Прежде чем использовать бэкенд в долгосрочном приложении, протестируйте фактическую модель на целевом оборудовании и проверьте сериализацию и развертывание.

Перейти к Keras

8. JAX

JAX сочетает вычисления с массивами и композиционные преобразования, такие как автоматическое дифференцирование, компиляция «точно в срок» и векторизация. Он полезен, когда задача связана с нестандартными численными вычислениями, необычной оптимизацией или исследованиями, в которых важно представлять вычисления в виде преобразуемых функций. Нейронные сети — одно из возможных применений, но фреймворк подходит также для дифференцируемых симуляций и научных рабочих процессов, не укладывающихся в традиционный интерфейс обучения моделей.

Стиль разработки отличается от обычного императивного программирования на Python. Разработчикам нужно понимать, как преобразованные функции взаимодействуют с состоянием, формами массивов, случайностью и компиляцией. При продуманной архитектуре эти ограничения могут упростить оптимизацию кода, но они также усложняют освоение фреймворка. Библиотеки экосистемы предоставляют более высокоуровневые компоненты для нейронных сетей и оптимизации; сам JAX следует рассматривать как вычислительную основу, а не как полноценный продукт для управления экспериментами.

Выбирайте JAX, если его модель программирования напрямую подходит для решения технической задачи и команда готова вложить время в её освоение. При измерении производительности учитывайте накладные расходы на компиляцию и отличайте первый запуск от последующих запусков в установившемся режиме. Для типовой задачи прогнозирования по табличным данным может оказаться проще в сопровождении более простая библиотека. В исследованиях с нестандартными задачами, ориентированными на ускорители, возможность комбинировать преобразования может оправдать дополнительные усилия на освоение концепций.

Перейти к JAX

9. Transformers от Hugging Face

Hugging Face Transformers предоставляет интерфейсы для работы с предварительно обученными моделями в задачах обработки языка, изображений и аудио, а также в мультимодальных задачах. Главное преимущество библиотеки — возможность использовать архитектуры моделей вместе с токенизаторами или обработчиками, необходимыми для правильной подготовки входных данных. Это позволяет разработчикам опираться на возможности существующих моделей, а не реализовывать каждую архитектуру и обучать систему с нуля для каждого нового приложения.

В типичном проекте выбирают подходящий контрольный снимок модели, загружают соответствующие компоненты обработки и проверяют модель на репрезентативных примерах, прежде чем переходить к адаптации или дообучению. Библиотека предоставляет интерфейсы для обучения и инференса, однако конкретный рабочий процесс зависит от архитектуры и задачи. Карточки моделей, поддерживаемые форматы входных данных, ограничения на размер контекста и требования к оборудованию заслуживают не меньшего внимания, чем громкие заявления о результатах тестирования. Смена контрольного снимка модели также может повлиять на поведение системы и требования к её эксплуатации.

Выбирайте Transformers, если предварительно обученные модели могут стать полезной основой для приложения. Лицензия библиотеки не отменяет отдельные лицензии или условия использования, применимые к загруженным весам моделей. Для крупных моделей может потребоваться значительный объём памяти, а для обслуживания моделей в рабочей среде могут понадобиться дополнительные инструменты помимо самой библиотеки. Начните с самой компактной подходящей модели, измерьте качество и задержку на конкретной задаче и убедитесь, что обработка данных и доступ к модели соответствуют требованиям к развёртыванию.

Перейти к Hugging Face Transformers

10. MLflow

MLflow помогает командам упорядочивать работу над машинным обучением, управляя экспериментами и версиями моделей. Он сохраняет такие сведения, как параметры, метрики и артефакты, благодаря чему можно установить, в ходе какого запуска был получен тот или иной результат. В отличие от описанных выше библиотек для моделирования, его основная задача — управление рабочим процессом вокруг моделей, а не предоставление ещё одного алгоритма классификации или архитектуры нейронной сети.

В реальном проекте разработчики регистрируют запуски, сравнивая подготовку данных, настройки моделей и результаты оценки. Возможности упаковки моделей и ведения реестра помогают связать эксперименты с версиями, которые рассматриваются для развёртывания. Чем больше участников работает над проектом и чем важнее возвращаться к результатам после изменений исходного ноутбука, тем заметнее польза этих возможностей. Однако для эффективного отслеживания по-прежнему необходимы единообразные правила именования, значимые метрики и явные ссылки на использованные данные и код.

Выбирайте MLflow, если историю экспериментов и передачу моделей становится трудно вести вручную. Для самостоятельного развертывания необходимы хранилище, средства контроля доступа, резервное копирование и ответственные за эксплуатацию; установка инструмента для отслеживания экспериментов сама по себе не создает полноценную систему управления. Определите, какие артефакты могут содержать конфиденциальные данные и кто имеет к ним доступ. При последовательном использовании MLflow дополняет стек моделирования и упрощает проверку сравнений и решений о выпуске.

Перейти на MLflow

Как выбрать стек для машинного обучения

Начните с данных и задачи. Для структурированных табличных данных сначала создайте классическую базовую модель, прежде чем вкладываться в нейронную сеть. Для работы с изображениями, аудио или сложными языковыми задачами рассмотрите подходящую предварительно обученную модель, прежде чем обучать модель с нуля. Разные инструменты решают разные задачи в рабочем процессе, поэтому добавлять программное обеспечение стоит лишь для устранения реального ограничения.

Спроектируйте оценку до настройки модели. Разделите данные на обучающую и оценочную выборки так, чтобы это соответствовало будущему применению. Для прогнозирования, зависящего от времени, нужно иное разбиение, чем для обычной классификации независимых записей. При необходимости сохраняйте связанные объекты в одной выборке и сравнивайте модели на одних и тех же входных данных, метриках и по одной процедуре оценки.

Учитывайте эксплуатационные расходы. Для работы с программным обеспечением с открытым исходным кодом по-прежнему нужны вычислительные ресурсы, хранилище, инженерная поддержка и обслуживание. Измеряйте использование памяти, время обучения, задержку вывода и трудозатраты на воспроизведение эксперимента. Модель с немного меньшей точностью может оказаться полезнее, если ее проще объяснить и обслуживать или запускать в пределах заданного бюджета задержки.

От ноутбука к надежному приложению

Обеспечьте согласованность предварительной обработки данных и вывода модели, фиксируйте версии кода и данных, связанные с каждым экспериментом, и проверяйте экспортированную модель в целевой среде выполнения. Проверяйте ее поведение при отсутствии входных данных, появлении незнакомых категорий и на примерах, отличающихся от обучающих данных. До того как другие команды начнут зависеть от модели, продумайте, как отслеживать ее работу, заменять ее или откатывать изменения.

Подробнее об экосистеме Python читайте в наших руководствах по библиотекам Python для машинного обучения и ИИ и библиотекам Python для глубокого обучения. В них подробнее рассматривается выбор пакетов; здесь же речь идет о том, как каждый компонент вписывается в общий рабочий процесс моделирования.

Какой инструмент машинного обучения выбрать?

Начните со scikit-learn для создания классических базовых моделей. Если главная задача — прогнозирование на структурированных данных, сравните XGBoost, LightGBM и CatBoost, используя одну и ту же процедуру валидации, чтобы определить наиболее подходящий для вашего набора данных компромисс.

Используйте PyTorch для гибкого глубокого обучения, TensorFlow, если вам подходит его экосистема обучения и развертывания, Keras — как высокоуровневый интерфейс для нескольких бэкендов, а JAX — для исследований в области дифференцируемых вычислений. Hugging Face Transformers предоставляет доступ к предварительно обученным моделям, а MLflow помогает организовать эксперименты и версии моделей, используемых с любым подходящим стеком для моделирования.

Создайте минимальный рабочий процесс, который надежно решает поставленную задачу. Расширяйте его, когда измеренные ограничения по качеству модели, масштабу, совместной работе или развертыванию оправдывают дополнительную сложность.