10 найкращих інструментів і фреймворків машинного навчання

Для проєктів машинного навчання потрібна не лише модель, що добре працює на навчальних даних. Вони потребують відтворюваної попередньої обробки даних, належного оцінювання, відповідного середовища виконання та способу відстежувати, який експеримент дав той чи інший результат. Наведені нижче інструменти охоплюють усі ці завдання: від класичного прогнозування та дерев із градієнтним бустингом до глибокого навчання, попередньо навчених моделей і керування експериментами.

Цей посібник присвячений інструментам, за допомогою яких розробники програмного забезпечення та команди фахівців із даних можуть створити власний робочий процес машинного навчання. Про керовані хмарні середовища та корпоративні робочі простори читайте в нашому посібнику про програмні платформи для машинного навчання. Кілька згаданих тут інструментів можна використовувати разом: наприклад, команда може навчити модель за допомогою scikit-learn або PyTorch, а експерименти відстежувати в MLflow.

Порівняння інструментів і фреймворків машинного навчання

10 найкращих інструментів і фреймворків машинного навчання

1. scikit-learn

scikit-learn об’єднує поширені алгоритми машинного навчання та пов’язані з ними процеси оцінювання в єдиному інтерфейсі Python. Він охоплює класифікацію, регресію, кластеризацію, зменшення розмірності та попередню обробку даних. Для команд, які працюють зі структурованими бізнес-даними, таке розмаїття можливостей робить scikit-learn вдалим варіантом для початку: можна порівнювати різні підходи, не перебудовуючи весь експеримент щоразу, коли змінюється оцінювач.

Практична перевага scikit-learn — зв’язок між підготовкою даних і вибором моделі. Конвеєри дають змогу поєднувати перетворення даних з оцінювачем, а перехресна перевірка та пошук параметрів допомагають порівнювати варіанти. Усі етапи попередньої обробки слід включати в процес перевірки, щоб дані для оцінювання не потрапляли до навчальних даних. Ретельно побудована лінійна модель або ансамбль дерев допоможуть з’ясувати, чи справді складніший підхід дає додаткову перевагу.

Обирайте scikit-learn для простих експериментів, невеликих і середніх завдань із табличними даними та команд, які цінують зрозумілий код. Це не універсальний фреймворк для навчання нейронних мереж і не керований сервіс розгортання. Перш ніж масштабувати експеримент, перевірте вимоги до пам’яті, особливості масштабування оцінювача та спосіб виконання конвеєра попередньої обробки після надходження нових записів. Результат залежить від способу поділу даних і визначення цільової змінної не менше, ніж від алгоритму.

Перейти до scikit-learn

2. PyTorch

PyTorch надає тензорні операції, автоматичне диференціювання та компоненти нейронних мереж, необхідні для створення власних систем глибокого навчання. Він дає розробникам безпосередній контроль над архітектурою моделі та процесом навчання, тож стає в пригоді, коли наявний оцінювач не дає змоги описати задачу. Сфери застосування охоплюють комп’ютерний зір, обробку мови й аудіо, а також дослідження, у яких потрібно змінювати саму модель, а не просто добирати параметри.

Типовий робочий процес поєднує набір даних і завантажувач даних із моделлю, функцією втрат та оптимізатором. Розробники можуть переглядати проміжні тензори, налаштовувати цикл навчання та розширювати систему за допомогою допоміжних бібліотек. Розподілене навчання дає більше можливостей, коли робоче навантаження перевищує ресурси одного пристрою, однак перехід на кілька прискорювачів потребує особливої уваги до завантаження даних, обміну даними, збереження контрольних точок і відтворюваності. Більша кількість апаратних ресурсів сама собою не гарантує ефективного навчання.

PyTorch добре підходить інженерам, яким потрібна гнучкість і які готові самостійно відповідати за супровідне програмне забезпечення. Така свобода також означає відповідальність за налаштування експериментів, керування залежностями, оцінювання та розгортання. Перш ніж оптимізувати продуктивність, створіть невелику робочу модель і перевірте шлях інференсу окремо від навчання. Успішний ноутбук — лише одна зі складових надійного сервісу чи застосунку.

Відвідати PyTorch

3. XGBoost

XGBoost — це бібліотека градієнтного бустингу, яку широко використовують для прогнозування на структурованих даних. Вона створює ансамблі моделей, що вдосконалюють попередні прогнози, і дає змогу контролювати складність моделі та процес навчання. Це вартий уваги інструмент для задач класифікації, регресії та ранжування, у яких рядки містять поєднання виміряних значень і сконструйованих ознак, а не необроблені зображення чи довгі документи.

На практиці роботу варто починати з обґрунтованої базової моделі та розбиття даних на навчальну й валідаційну вибірки, яке відповідає умовам розгортання. Налаштовуйте складність дерев, швидкість навчання та тривалість навчання разом, а не зосереджуйтеся на одному параметрі. Рання зупинка допомагає визначити, коли додаткові раунди бустингу перестають покращувати результати на валідаційній вибірці. Варіанти виконання на CPU і GPU передбачають різні способи обчислень, але швидкість і використання пам’яті залежать від набору даних, апаратного забезпечення та вибраної конфігурації.

Обирайте XGBoost, якщо вам потрібен спеціалізований інструмент для моделювання табличних даних із широкими можливостями контролю за припасуванням і регуляризацією. Він не скасовує потреби перевіряти пропущені значення, доступність ознак і зміни розподілу даних. Перш ніж погоджуватися на додаткову складність, порівняйте його з простішими оцінювачами та виміряйте вартість інференсу, а не лише якість прогнозування. Невелике підвищення точності може не виправдати повільнішу модель, яку складніше підтримувати у високонавантаженому застосунку.

Відвідати XGBoost

4. LightGBM

LightGBM — це фреймворк градієнтного бустингу на основі дерев, розроблений з урахуванням ефективності навчання та роботи з великими наборами даних. Він особливо корисний для експериментів із великими таблицями, численними ознаками або багаторазовим пошуком параметрів. LightGBM не є повноцінною платформою машинного навчання: він зосереджується на рівні моделювання і може стати одним із компонентів ширшого робочого процесу з даними й оцінюванням у Python.

Гістограмний підхід і зростання дерев за листками створюють інші компроміси між продуктивністю та налаштуванням, ніж у деяких інших реалізаціях дерев. Особливої уваги потребують параметри, що визначають кількість листків, глибину та мінімальний обсяг даних у листку, зокрема для невеликих наборів даних. Паралельне, розподілене навчання та навчання на GPU можуть допомогти впоратися з інтенсивними робочими навантаженнями, однак підтримку й продуктивність слід перевіряти для конкретного встановлення та обладнання, а не вважати гарантованими лише з огляду на тип продукту.

LightGBM варто оцінити, якщо час навчання або споживання пам’яті обмежують експерименти. Порівнюючи його з XGBoost або CatBoost, використовуйте ті самі частини вибірки, метрики й визначення ознак, щоб порівняння було коректним. Стежте за перенавчанням, особливо якщо дозволяєте створювати дуже складні дерева. Найкорисніший результат — модель, яка збалансовує якість прогнозування, витрати на навчання та затримку в робочому середовищі на ваших власних даних.

Відвідати LightGBM

5. CatBoost

CatBoost — це бібліотека з відкритим кодом для градієнтного бустингу, яка спеціально підтримує категоріальні ознаки. Тому вона особливо доречна для наборів даних із типами товарів, регіонами, категоріями облікових записів та іншими нечисловими атрибутами. Бібліотека також підтримує текстові ознаки й ембединги, хоча ці можливості слід оцінювати з огляду на конкретне завдання, а не вважати заміною універсального набору інструментів для мовного або мультимодального моделювання.

Основна перевага в робочому процесі — менше ручного кодування даних, яке інакше потрібне для роботи з табличними моделями. Розробники визначають типи ознак, навчають модель і використовують інструменти валідації та аналізу моделі, щоб перевірити її поведінку. Перехресна перевірка, виявлення перенавчання та інструменти оцінювання важливості ознак допомагають упорядкувати експерименти. Навіть за наявності вбудованої обробки категоріальних ознак команди мають переконатися, що кожен вхідний параметр справді буде доступний на момент прогнозування, а дані про клієнтів чи інші сутності не потраплятимуть одночасно до різних частин вибірки.

Обирайте CatBoost, якщо категоріальні дані є центральними для завдання і ви хочете порівняти цю спеціалізовану альтернативу з іншими бібліотеками бустингу. Перш ніж переходити до розгортання, перевірте витрати на навчання, вимоги до пам’яті, формати експорту та поведінку на CPU і GPU. Зручність CatBoost — це перевага, але вона не гарантує вищої точності, ніж у конкуруючих методів, і не скасовує потреби в ретельній підготовці даних та моніторингу.

Відвідати CatBoost

6. TensorFlow

TensorFlow — це фреймворк машинного навчання з відкритим кодом для чисельних обчислень і розробки нейронних мереж. Його цінність не обмежується створенням моделі: екосистема навколо нього підтримує робочі процеси підготовки даних, навчання, візуалізації та розгортання. Він особливо доречний для організацій, які вже підтримують моделі TensorFlow, мають у своїй команді досвідчених інженерів або потребують інтегрувати навчання із сумісним робочим середовищем.

Практичний проєкт на TensorFlow поєднує обробку вхідних даних зі створенням моделі, оптимізацією та оцінюванням. Інтерфейси високого рівня спрощують роботу з поширеними архітектурами, тоді як операції нижчого рівня дають змогу реалізувати спеціалізовану поведінку. Важливо заздалегідь визначитися з цільовим середовищем виконання. Навіть якщо модель успішно навчається, для коректної роботи в іншому середовищі може знадобитися підготувати експорт, перевірити підтримку операторів або змінити попередню обробку даних.

Обирайте TensorFlow, якщо його екосистема та наявна інфраструктура відповідають вашим вимогам до розгортання. Не обирайте його лише тому, що в старішому посібнику його названо універсальним варіантом за замовчуванням. Перевірте сумісність TensorFlow, Keras, допоміжних пакетів і компонентів розгортання, особливо якщо адаптуєте застарілі приклади. Для нового проєкту порівняйте весь процес розробки й запуску альтернатив, а не лише швидкість виконання першого скрипту навчання.

Відвідати TensorFlow

7. Keras

Keras — це інтерфейс високого рівня для створення, навчання, оцінювання та збереження нейронних мереж. Keras 3 підтримує бекенди TensorFlow, JAX і PyTorch, забезпечуючи командам спільний інтерфейс моделювання для кількох середовищ виконання. Він стане в пригоді студентам і фахівцям, яким потрібне лаконічне визначення моделі зі змогою перейти до спеціалізованіших робочих процесів навчання в міру розвитку вимог.

Практична перевага — менше повторюваного коду для навчання. Вбудовані шари, оптимізатори, функції втрат, метрики й колбеки працюють разом через звичні методи навчання та оцінювання. Переносимість між бекендами найкраща, коли компоненти моделі використовують підтримувані інтерфейси й операції Keras. Власний код, який безпосередньо залежить від одного бекенда, може зменшити цю гнучкість, тож переносимість потрібно перевіряти, а не припускати. Вибір бекенда також впливає на продуктивність, можливості розподіленого виконання та доступну для проєкту екосистему.

Обирайте Keras, якщо для вас важливі читабельність і швидкість ітерацій або якщо команда хоче досліджувати різні бекенди, не переписуючи кожен компонент моделі. Це інтерфейсний рівень, а не окремий хмарний сервіс, і для роботи з ним усе одно потрібно розуміти дані, оптимізацію та оцінювання. Перш ніж використовувати бекенд у довготривалому застосунку, оцініть фактичну модель на цільовому обладнанні та перевірте серіалізацію й розгортання.

Перейти до Keras

8. JAX

JAX поєднує обчислення з масивами з комбінованими перетвореннями, такими як автоматичне диференціювання, JIT-компіляція та векторизація. Він стане в пригоді, коли завдання передбачає нестандартні чисельні обчислення, нетипову оптимізацію або дослідження, у яких корисно подавати обчислення у вигляді функцій, до яких можна застосовувати перетворення. Нейронні мережі — лише один із варіантів застосування: фреймворк також підходить для диференційовних симуляцій і наукових робочих процесів, які не вписуються у звичний інтерфейс навчання моделей.

Стиль розробки відрізняється від звичного імперативного програмування на Python. Розробникам потрібно розуміти, як перетворені функції взаємодіють зі станом, розмірами масивів, випадковістю та компіляцією. Якщо проєктування продумане, ці обмеження можуть полегшити оптимізацію коду, але водночас створюють поріг входження. Бібліотеки екосистеми доповнюють JAX компонентами вищого рівня для роботи з нейронними мережами й оптимізації; сам JAX варто розглядати як обчислювальну основу, а не як повноцінний продукт для керування експериментами.

Обирайте JAX, якщо його модель програмування безпосередньо відповідає технічному завданню й команда готова витратити час на її опанування. Вимірюючи продуктивність, враховуйте накладні витрати на компіляцію та розрізняйте перший запуск і подальше виконання в усталеному режимі. Для типового завдання прогнозування на табличних даних простішу бібліотеку може бути легше підтримувати. У дослідженнях із власними рішеннями для прискорювачів можливість комбінувати перетворення може виправдати додаткові зусилля на опанування концепцій.

Перейти до JAX

9. Transformers від Hugging Face

Hugging Face Transformers надає інтерфейси для роботи з попередньо навченими моделями в завданнях із мовою, зображеннями, аудіо та мультимодальними даними. Головна перевага бібліотеки — поєднання архітектур моделей із токенізаторами або процесорами, потрібними для належної підготовки вхідних даних. Завдяки цьому розробники можуть використовувати можливості наявних моделей, а не щоразу реалізовувати кожну архітектуру й навчати систему з нуля для нового застосування.

У типовому проєкті обирають відповідний чекпойнт, завантажують сумісні з ним компоненти обробки даних і перевіряють модель на репрезентативних прикладах, перш ніж переходити до адаптації чи донавчання. Бібліотека пропонує інтерфейси для навчання та інференсу, але конкретний робочий процес залежить від архітектури й завдання. На картки моделей, підтримувані формати вхідних даних, обмеження контексту та вимоги до обладнання слід зважати не менше, ніж на гучні результати тестування. Заміна чекпойнта також може змінити поведінку моделі та вимоги до її експлуатації.

Обирайте Transformers, якщо попередньо навчені моделі дають корисну основу для застосунку. Ліцензія бібліотеки не скасовує окремої ліцензії чи умов використання, що поширюються на завантажені ваги моделей. Для великих моделей може знадобитися значний обсяг пам’яті, а для обслуговування моделей у промисловому середовищі можуть знадобитися додаткові інструменти поза самою бібліотекою. Почніть із найменшої моделі, що відповідає завданню, виміряйте якість і затримку на конкретних завданнях та переконайтеся, що обробка даних і доступ до моделі відповідають вимогам вашого середовища розгортання.

Перейти до Hugging Face Transformers

10. MLflow

MLflow допомагає командам упорядковувати роботу з машинним навчанням у межах експериментів і версій моделей. Він зберігає такі відомості, як параметри, метрики й артефакти, щоб можна було простежити, під час якого запуску отримано результат. На відміну від описаних вище бібліотек для моделювання, його головне призначення — керування робочим процесом навколо моделей, а не надання ще одного алгоритму класифікації чи архітектури нейронної мережі.

У практичному проєкті розробники реєструють запуски, порівнюючи підготовку даних, налаштування моделей і результати оцінювання. Можливості пакування моделей і ведення реєстру допомагають пов’язати експерименти з версіями, які розглядають для розгортання. Це особливо корисно, коли над проєктом працює кілька людей або коли потрібно повернутися до результатів після змін у початковому ноутбуці. Для ефективного відстеження й надалі потрібні послідовні правила найменування, змістовні метрики та чіткі посилання на використані дані й код.

Обирайте MLflow, коли історію експериментів і передавання моделей стає дедалі складніше вести вручну. Для самостійно розгорнутого рішення потрібні сховище, засоби контролю доступу, резервні копії та відповідальні за експлуатацію; встановлення інструмента для відстеження не створює повноцінного процесу управління. Визначте, які артефакти можуть містити конфіденційні дані та хто матиме до них доступ. За послідовного використання цей інструмент доповнює стек моделювання та полегшує перевірку порівнянь і рішень щодо випуску.

Відвідати MLflow

Як обрати стек для машинного навчання

Почніть із даних і завдання. Для структурованої таблиці спершу створіть базову модель класичними методами, перш ніж вкладати ресурси в нейронну мережу. Для роботи із зображеннями, аудіо чи складними мовними завданнями розгляньте відповідну попередньо навчену модель, перш ніж навчати модель із нуля. Різні інструменти розв’язують різні завдання в робочому процесі, тож додавати програмне забезпечення варто лише для усунення конкретного обмеження.

Сплануйте оцінювання до налаштування моделі. Розділіть дані на навчальну й оцінювальну вибірки так, щоб це відповідало майбутньому використанню. Для прогнозування часових рядів потрібен інший спосіб розбиття даних, ніж для звичайного завдання класифікації незалежних записів. За потреби не розділяйте пов’язані сутності між вибірками, а порівнюйте моделі на тих самих даних, за однаковими метриками та процедурою оцінювання.

Ураховуйте експлуатаційні витрати. Навіть програмне забезпечення з відкритим кодом потребує обчислювальних ресурсів, сховища, інженерної роботи й обслуговування. Вимірюйте використання пам’яті, тривалість навчання, затримку під час інференсу та зусилля, потрібні для відтворення експерименту. Трохи менш точна модель може виявитися кориснішою, якщо її легше пояснювати, підтримувати або запускати в межах допустимої затримки.

Від ноутбука до надійного застосунку

Узгодьте попередню обробку даних із поведінкою моделі під час інференсу, фіксуйте версії коду й даних, пов’язані з кожним експериментом, і тестуйте експортовану модель у середовищі, де її використовуватимуть. Перевірте її поведінку за відсутності вхідних даних, за наявності незнайомих категорій, а також на прикладах, що відрізняються від навчального розподілу. Перш ніж модель стане залежністю для інших команд, сплануйте, як її відстежуватимуть, замінюватимуть або повертатимуться до попередньої версії.

Докладніше про екосистему Python читайте в наших посібниках про бібліотеки Python для машинного навчання та ШІ і бібліотеки Python для глибинного навчання. У них детальніше розглянуто вибір пакетів; тут же йдеться про те, як кожен компонент вписується в повний робочий процес моделювання.

Який інструмент машинного навчання обрати?

Для базових моделей класичними методами почніть зі scikit-learn. Якщо головний виклик — прогнозування на структурованих даних, порівняйте XGBoost, LightGBM і CatBoost, застосовуючи однакову процедуру валідації, щоб визначити найкращий для вашого набору даних баланс переваг і компромісів.

Використовуйте PyTorch для гнучкого глибинного навчання, TensorFlow — якщо його екосистема навчання й розгортання вам підходить, Keras — як високорівневий інтерфейс із підтримкою кількох бекендів, а JAX — для досліджень у галузі диференційованих обчислень. Hugging Face Transformers дає змогу працювати з попередньо навченими моделями, а MLflow допомагає впорядковувати експерименти та версії моделей у будь-якому відповідному стеку моделювання.

Створіть якомога простіший робочий процес, який надійно розв’язує поставлене завдання. Розширюйте його, якщо виміряні обмеження якості моделі, масштабованості, співпраці чи розгортання виправдовують додаткову складність.