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技术实践2024-11-20 14:38
程序员必知的 7 个前沿 AI 框架
DEV Community · Pavan Belagatti#框架#AI开发
Editor brief · 编辑速览
汇总近期高热 AI 框架，帮助开发者了解主流方向选择。
汇总近期高热 AI 框架，帮助开发者了解主流方向选择。
感到被每月涌入市场的 AI 框架爆炸淹没了？你并不孤单。随着人工智能重塑技术格局，选择合适的 AI 框架已成为工程师和开发者的关键课题。从构建简单的聊天机器人到开发复杂的语言模型，这些框架都是现代 AI 应用的基础。
无论你是在处理生成式 AI 模型还是实现大型语言模型（LLM），掌握合适的工具可能是你项目的成功或失败的决定因素。我们分析整理了 2024 年真正值得你投入时间的七个最重要的 AI 框架——从久经沙场的 TensorFlow 到新兴的 LangChain 和 LlamaIndex。
让我们摒除干扰，专注于能给你学习投资带来最大回报的框架。
TensorFlow 是 Google 对 AI 框架生态系统的强大贡献，为研究和生产级机器学习应用提供了一个综合平台。
TensorFlow 的核心提供了一套强大的能力，使其成为 AI 开发的首选：
有效实现 TensorFlow 需要遵循既定的最佳实践。该框架在你将代码重构为更小的、可管理的函数，并使用 @tf.function 装饰最大的计算块时效果最佳，以获得最优性能。对于模型开发，利用 Keras API 进行高级模型构建，同时保持在需要时访问低级 TensorFlow 操作的能力。
该框架本身是开源的，对初创公司和企业都是经济高效的。资源包括通过 TensorFlow Hub 的综合文档、预训练模型和数据集，能够快速开发和部署 AI 解决方案。
Meta AI 的 PyTorch 用其直观的设计和动态计算能力彻底改变了 AI 框架的格局，使其成为研究人员和开发者的最爱。
PyTorch 的架构围绕其动态计算图系统（称为 Autograd）运行，能够在开发阶段进行实时模型调整。该框架的核心组件包括：
PyTorch 中的开发过程遵循自然的、Pythonic 的方式，简化了 AI 模型创建。典型的工作流涉及：
数据准备
模型定义
该框架受益于通过论坛、综合文档和来自 Meta AI 研究团队的定期更新的广泛社区支持。对于企业用户，PyTorch Enterprise 提供增强的功能和专用的支持渠道，确保在生产环境中的可靠部署。
该框架与 Python 科学计算生态系统（包括 NumPy 和 Pandas）的无缝集成，使其对于开发生成式 AI 模型和大型语言模型（LLM）特别有效。其在处理动态计算图方面的灵活性使其成为许多现代 AI 框架（如 Hugging Face 和 LangChain）的基础。
LangChain 作为一个突破性的 AI 框架出现，彻底改变了开发者利用大型语言模型的强大功能的方式，弥合了复杂 LLM 能力与实际应用之间的鸿沟。
LangChain 通过其模块化架构和专门为生成式 AI 开发设计的综合工具套件而与众不同。该框架的核心优势包括：
这些组件无缝协作，使开发者能够创建复杂的应用程序，而无需陷入复杂的基础设施管理。
该框架通过其统一的接口在连接各种数据源和服务方面表现出色。集成能力涵盖：
为了优化成本，开发者可以实施以下几种策略：
该框架的成本效益通过其强大的文档、广泛的社区支持和持续更新得到增强，这些更新确保开发者能够最大化其投资，同时构建尖端的 AI 应用。
Hugging Face Transformers 库站在民主化人工智能的前沿，通过其全面的工具和模型生态系统，使高级自然语言处理对全球开发者变得可访问。
该框架的优势在于其跨越人工智能多个领域的多功能能力。核心特性包括：
实现 Hugging Face Transformers 遵循直接的方法，能够实现快速开发。该过程从模型选择开始，延伸到微调和部署。为获得最佳结果，开发者应专注于利用 AutoClass 系统，该系统自动处理模型架构细节，并在不同模型类型之间提供一致的接口。
该框架通过其流水线架构在处理任务中表现出色，使开发者能够以最少的代码实现复杂的 NLP 操作。这包括从基本文本分类到高级生成式 AI 应用的一切。
该框架提供本地和云部署选项，成本根据计算要求和模型复杂性而异。企业用户受益于额外功能，如 SSO 支持、审计日志和专用基础设施选项。
对于在生产环境中工作的开发者，Hugging Face 提供推理端点，直接从中心提供专用和自动扩展的基础设施。这确保了可靠的性能，同时通过优化的资源利用维持成本效益。
LlamaIndex 为弥合数据和大型语言模型之间的鸿沟而设计，是一个强大的数据框架，改变了开发者构建上下文感知型 AI 应用的方式。这个创新框架专门用于使多种数据源通过 LLM 可访问和可查询。
该框架的架构围绕其复杂的数据处理和检索能力运行：
LlamaIndex 中的开发工作流遵循两阶段的方法，优化数据处理和查询。在数据处理阶段，该框架将知识库分割成存储为"node"对象的可管理块，这对处理 LLM 的 token 限制至关重要。
查询过程涉及：
成本优化策略包括实施 token 预测器，用于估计索引构建和查询阶段的开支。该框架提供内置工具，如 TokenCountingHandler 回调和 MockLLM 实现，帮助开发者有效地管理和预测 token 使用。
对于企业部署，LlamaIndex 提供高级功能，如假设文档嵌入和与各种向量存储的集成，使组织能够扩展其 AI 框架实现，同时保持成本效率。
OpenAI Preparedness Framework（OPF）在负责任的 AI 开发前沿开道，为安全和道德的 AI 框架实现设定了新标准。这个综合系统将强大的安全协议与尖端的开发工具结合在一起，确保 AI 部署中的创新和责任。
OPF 的架构围绕其核心安全和开发组件展开，精心设计以管理和减轻 AI 系统中的风险。关键要素包括：
该框架强调模型自主性中的人工监督，为 AI 操作建立明确的阈值，同时保持最优性能水平。
实施遵循专注于安全和效率的结构化方法。该过程从彻底的风险评估开始，并通过部署继续进行，定期进行安全演练和红队测试。该框架集成了改进 AI 算法的技术解决方案以及用于系统部署控制的程序操作。
Preparedness 团队推动技术实施，同时与安全咨询小组协作，确保与伦理指南的一致。这种双重方式保证了技术卓越和负责任的开发。
成本优化策略包括：
该框架的按使用付费系统允许灵活扩展，成本根据模型选择和使用模式而异。语言 API 按 token 定价，而图像生成模型遵循基于分辨率的定价。这种结构使组织能够保持成本效率，同时访问强大的生成式 AI 能力。
对于企业部署，OpenAI 提供全面的支持选项，包括自定义数据保留窗口和增强的安全功能。该框架的集成能力扩展到各种开发环境，支持研究计划和生产规模应用。
Microsoft 在 AI 框架格局中的最新创新带来了 JARVIS，一个突破性的系统，通过智能控制器架构编排多个 AI 模型。这种独特的方法改变了开发者利用人工智能力量完成复杂应用的方式。
JARVIS 的核心作为一个协作系统运行，利用 ChatGPT 作为其主要控制器，与来自 Hugging Face 生态系统的众多专家模型协调。该平台的独特特性包括：
该框架的架构使不同 AI 模型之间的无缝交互成为可能，允许执行单个模型无法独立实现的复杂任务。
开发过程遵循一个精心设计的四阶段工作流，优化任务执行和资源利用：
这种结构化方法确保了有效处理复杂查询，同时维持高精度和性能水平。
资源需求根据部署选项而异：
该框架支持本地和基于云的部署模式，轻量配置需要最小的本地资源，同时通过 HuggingFace 推理端点保持对核心功能的访问。
对于企业实施，JARVIS 提供高级功能，包括自定义模型集成、专用支持渠道和专门的部署选项。该平台的资源管理系统优化性能，同时保持成本效益，使其适合研究和生产环境。
SingleStore 是一个强大的数据平台，旨在加速 AI 和机器学习应用的开发。它结合了关系数据库的能力和数据仓库的速度，能够对大型数据集进行无缝的实时分析。SingleStore 的架构支持高吞吐量事务和复杂查询，使其对处理各种数据类型的数据工程师来说是理想的。
其处理结构化和非结构化数据的能力使 AI 从业者能够构建需要即时获取见解的强大应用程序。凭借自动扩展和集成机器学习能力等功能，SingleStore 使团队能够更快地创新并提供有影响力的 AI 解决方案。
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掌握这七个 AI 框架将使开发者处于人工智能开发的前沿。每个框架都有独特的用途——TensorFlow 和 PyTorch 在深度学习中表现出色，LangChain 和 LlamaIndex 简化了 LLM 应用，而 Hugging Face、OpenAI 和 Microsoft JARVIS 在自然语言处理和多模态 AI 中推动边界。
明智的框架选择取决于具体的项目需求。TensorFlow 适合生产级应用，PyTorch 在研究环境中闪耀，而 LangChain 等新框架为构建 LLM 驱动的应用提供了专门能力。
这些框架继续快速发展，定期更新引入新功能和能力。AI 开发的成功需要与这些变化保持同步，同时保持对基本概念的扎实掌握。
与其尝试同时掌握所有框架，不如从与你当前项目需求相符的框架开始。这种专注的方法有助于建立实践专业知识，同时为在你的需求扩展时探索其他框架打下基础。
如需进一步操作，你可以考虑拉黑此人和/或举报滥用。