Artykuł pochodzi z wydania: Marzec 2025
AI i uczenie maszynowe odgrywają ważną rolę w nowoczesnym oprogramowaniu, ale wybór odpowiednich narzędzi może stanowić wyzwanie. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn czy generatywne modele OpenAI – każda technologia ma swoje zalety i zastosowania. Które frameworki i platformy warto znać? Jakie rozwiązania najlepiej sprawdzą się w różnych projektach? To wszystko wyjaśnimy w tym artykule.
Wybór odpowiednich narzędzi ma duże znaczenie dla sukcesu danego projektu. Początkujący deweloperzy, ale też doświadczeni specjaliści w tej dziedzinie, coraz częściej muszą odnaleźć się w gąszczu dostępnych bibliotek i usług, które umożliwiają tworzenie zaawansowanych modeli – od klasycznego uczenia maszynowego, przez sieci neuronowe, aż po narzędzia generatywne.
Odpowiednia infrastruktura może znacząco skrócić czas opracowywania nowego rozwiązania i zapewnić elastyczność, która jest potrzebna przy skalowaniu produktów lub usług. Przygotowaliśmy przegląd najważniejszych technologii oraz platform umożliwiających efektywną pracę nad projektami opartymi na AI i ML – z uwzględnieniem specyfiki każdego z narzędzi.
> OD TENSORFLOW PO KERASA
Jednym z najbardziej znanych i wszechstronnych frameworków dla projektów z obszaru deep learningu jest Tensor-Flow. Ten rozwijany przez Google’a ekosystem cechuje się bogatą dokumentacją, wsparciem społeczności oraz szerokim zastosowaniem w środowiskach produkcyjnych.
Główną zaletą frameworku Tensor-Flow jest możliwość wdrażania modeli na różne platformy, w tym urządzenia mobilne i środowiska chmurowe. Programiści zyskują dostęp do potężnej infrastruktury obliczeniowej i licznych narzędzi, takich jak TensorBoard do wizualizacji i analizy procesów treningowych. Platforma umożliwia jednoczesne wykorzystanie wielu GPU, a nawet klastrów serwerów, co z kolei jest szczególnie istotne w przypadku przetwarzania ogromnych ilości danych.
Dzięki obsłudze języków takich jak Python, C++ czy JavaScript (poprzez TensorFlow.js) framework dobrze wpisuje się w różne projekty i może być używany w szerokim spektrum aplikacji – od analizy obrazów i przetwarzania języka naturalnego, poprzez systemy rekomendacyjne, aż po modele predykcyjne pracujące na żywo.
Alternatywą, która zyskała mocną pozycję w środowisku akademickim i badawczym, jest PyTorch, stworzony przez zespół Meta. Uchodzi on za bardziej intuicyjny i elastyczniejszy niż TensorFlow, zwłaszcza w zakresie szybkiego prototypowania i eksperymentowania z nowymi architekturami sieci neuronowych. Deweloperzy doceniają też to, że PyTorch umożliwia tworzenie i modyfikowanie grafu obliczeń na bieżąco w trakcie działania programu. Dzięki temu proces debugowania i analizy błędów jest uproszczony.
Coraz większe znaczenie PyTorcha w aplikacjach produkcyjnych wynika natomiast z rozwoju dodatkowych narzędzi, takich jak TorchServe, które pomagają w integracji modelu z istniejącymi usługami, oraz z rozrastającej się społeczności, tworzącej otwarte repozytoria z gotowymi rozwiązaniami i przykładami. Sama społeczność akademicka, która często pracuje nad przełomowymi badaniami w dziedzinie głębokiego uczenia, chętnie publikuje nowe architektury sieci neuronowych w formie repozytoriów zgodnych z PyTorchem. Ułatwia to ich adaptację w projektach komercyjnych.
Deweloperzy, którzy cenią sobie prostotę i czytelność kodu, chętnie sięgają też po Kerasa. Jest to wysokopoziomowe API opierające się na frameworku TensorFlow, choć historycznie mógł też korzystać z innych backendów. Jego główną zaletą jest spójny, zwięzły interfejs, który pozwala tworzyć nawet rozbudowane sieci neuronowe przy użyciu niewielkiej liczby linii kodu. Jest to szczególnie przydatne dla osób rozpoczynających przygodę z głębokim uczeniem, jednak Keras nie traci na znaczeniu również w profesjonalnych projektach. Pozwala na szybkie prototypowanie i sprawne iterowanie kolejnych wersji modelu. A ponieważ opiera się na sprawdzonym ekosystemie TensorFlow, umożliwia też łatwą integrację z innymi narzędziami z tej rodziny oraz szybkie przenoszenie modeli pomiędzy różnymi środowiskami.
> KLASYCZNE TECHNIKI UCZENIA MASZYNOWEGO
Chociaż głębokie sieci neuronowe zdominowały rozmowy o AI, to ogromną popularnością wciąż cieszą się klasyczne techniki uczenia maszynowego. Tutaj prym wiedzie scikit-learn. To biblioteka Pythona, która od lat stanowi punkt wyjścia dla wielu projektów. Co zapewnia? Przede wszystkim szeroki wybór algorytmów do klasyfikacji, regresji, klasteryzacji, a także komplet narzędzi do wstępnego przetwarzania danych, selekcji cech i ewaluacji wyników.
Dzięki spójnej strukturze metod „fit, predict i transform” scikit-learn pozwala deweloperom w prosty sposób zamieniać modele i porównywać ich rezultaty. W praktyce nadaje się doskonale zarówno do szybkiego prototypowania, jak i do budowania stabilnych rozwiązań produkcyjnych, jeśli tylko zakres problemu i ilość danych są adekwatne do możliwości klasycznych algorytmów. Co więcej, społeczność zgromadzona wokół tej biblioteki stale rozwija ją o nowe moduły i funkcje, takie jak wspieranie obliczeń rozproszonych czy integracja z potężnymi frameworkami big data. To znacznie rozszerza potencjał scikit-learna poza jego tradycyjne zastosowania.
Coraz częściej firmy sięgają również po narzędzia automatyzujące wiele etapów procesu tworzenia modeli. Jednym z popularnych rozwiązań jest H2O.ai – system zapewniający platformę AutoML, która przeprowadza użytkownika od etapu przygotowania i eksploracji danych, poprzez wybór oraz tuning algorytmów, aż po wdrożenie gotowych rozwiązań w środowisku chmurowym czy on-premise. Tego typu automatyzacja pozwala zespołom skupić się na interpretacji wyników i projektowaniu aspektów biznesowych, nie zaś żmudnej konfiguracji parametrów, selekcji cech czy walidacji modeli. W kontekście tworzenia oprogramowania i podejścia DevOps takie narzędzia są często integrowane z pipeline’ami CI/CD, co pozwala na łatwiejsze utrzymanie i aktualizację modeli w miarę zmieniających się danych czy wymagań rynkowych.
[…]
Grzegorz Kubera
Autor jest założycielem firmy doradczo-technologicznej. Pełnił funkcję redaktora naczelnego w magazynach i serwisach informacyjnych z branży ICT. Dziennikarz z ponad 13-letnim doświadczeniem i autor książek na temat start-upów oraz przedsiębiorczości.
