Què és un marc de programari per a IA?

Què és un marc de programari per a IA?

Un marc de treball sòlid converteix aquest caos en un flux de treball útil. En aquesta guia, desglossarem què és un marc de treball de programari per a la IA , per què és important i com triar-ne un sense haver de dubtar-te cada cinc minuts. Pren un cafè; mantén les pestanyes obertes. ☕️

Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:

🔗 Què és l'aprenentatge automàtic vs. la IA?
Comprendre les principals diferències entre els sistemes d'aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial.

🔗 Què és la IA explicable?
Apreneu com la IA explicable fa que els models complexos siguin transparents i comprensibles.

🔗 Què és una IA robot humanoide?
Explora les tecnologies d'IA que impulsen robots semblants als humans i comportaments interactius.

🔗 Què és una xarxa neuronal en IA?
Descobreix com les xarxes neuronals imiten el cervell humà per processar la informació.

Què és un marc de programari per a IA? La resposta curta 🧩

Un marc de programari per a la IA és un conjunt estructurat de biblioteques, components d'execució, eines i convencions que us ajuda a construir, entrenar, avaluar i implementar models d'aprenentatge automàtic o d'aprenentatge profund de manera més ràpida i fiable. És més que una sola biblioteca. Penseu-hi com la bastida amb opinions que us proporciona:

  • Abstraccions bàsiques per a tensors, capes, estimadors o canonades

  • Diferenciació automàtica i nuclis matemàtics optimitzats

  • Canalitzacions d'entrada de dades i utilitats de preprocessament

  • Bucles d'entrenament, mètriques i punts de control

  • Interoperabilitat amb acceleradors com ara GPU i maquinari especialitzat

  • Empaquetatge, servei i, de vegades, seguiment d'experiments

Si una biblioteca és un conjunt d'eines, un marc de treball és un taller: amb il·luminació, bancs i una etiquetera que faràs veure que no necessites... fins que la necessites. 🔧

Em veureu repetir la frase exacta " què és un marc de programari per a la IA" unes quantes vegades. Això és intencionat, perquè és la pregunta que la majoria de la gent escriu quan es perd en el laberint d'eines.

 

Marc de programari d'IA

Què fa que un marc de programari sigui bo per a la IA? ✅

Aquí teniu la llista curta que voldria si comencés de zero:

  • Ergonomia productiva : API netes, valors predeterminats sensats, missatges d'error útils

  • Rendiment : nuclis ràpids, precisió mixta, compilació de grafs o JIT on sigui útil.

  • Profunditat de l'ecosistema : centres de models, tutorials, pesos preentrenats, integracions

  • Portabilitat : rutes d'exportació com ONNX, temps d'execució mòbils o perifèrics, compatibilitat amb contenidors

  • Observabilitat : mètriques, registre, perfils, seguiment d'experiments

  • Escalabilitat : multi-GPU, entrenament distribuït, servei elàstic

  • Governança : funcions de seguretat, control de versions, llinatge i documents que no et fan ghosting.

  • Comunitat i longevitat : mantenidors actius, adopció al món real, fulls de ruta creïbles

Quan aquestes peces fan clic, escrius menys codi enganxós i fas més IA real. I aquest és el punt. 🙂

Tipus de frameworks amb què et trobaràs 🗺️

No tots els marcs de treball intenten fer-ho tot. Pensa en categories:

  • Marcs d'aprenentatge profund : operacions tensorials, autodiff, xarxes neuronals

    • PyTorch, TensorFlow, JAX

  • Frameworks clàssics d'aprenentatge automàtic : pipelines, transformacions de característiques, estimadors

    • scikit-learn, XGBoost

  • Centres de models i piles de PNL : models preentrenats, tokenitzadors, ajust fi

    • Transformadors de cares abraçades

  • Temps d'execució de publicació i inferència : implementació optimitzada

    • Temps d'execució d'ONNX, servidor d'inferència NVIDIA Triton, Ray Serve

  • MLOps i cicle de vida : seguiment, empaquetament, pipelines, integració continua per a ML

    • MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Prefect, DVC

  • Edge i mòbil : ocupa poc espai, compatible amb el maquinari

    • TensorFlow Lite, Core ML

  • Marcs de risc i governança : processos i controls, no codi

    • Marc de gestió de riscos d'IA del NIST

No hi ha cap pila única que serveixi per a tots els equips. Això està bé.

Taula comparativa: opcions populars d'un cop d'ull 📊

Petites peculiaritats incloses perquè la vida real és complicada. Els preus canvien, però moltes peces bàsiques són de codi obert.

Eina / Pila Ideal per a Preu raonable Per què funciona
PyTorch Investigadors, desenvolupadors de Python Codi obert Els gràfics dinàmics semblen naturals; una comunitat enorme. 🙂
TensorFlow + Keras Producció a escala, multiplataforma Codi obert Mode gràfic, TF Serving, TF Lite, eines sòlides.
JAX Usuaris avançats, transformacions de funcions Codi obert Compilació XLA, ambient net i centrat en les matemàtiques.
scikit-learn ML clàssic, dades tabulars Codi obert Canalitzacions, mètriques, API d'estimadors només amb clics.
XGBoost Dades estructurades, línies de base guanyadores Codi obert Un impuls regularitzat que sovint simplement guanya.
Transformadors de cares abraçades PNL, visió, difusió amb accés central Majoritàriament obert Models + tokenitzadors + documentació preentrenats, wow.
Temps d'execució d'ONNX Portabilitat, marcs de treball mixtos Codi obert Exporta una vegada, executa ràpidament en molts backends. [4]
MLflow Seguiment d'experiments, empaquetament Codi obert Reproductibilitat, registre de models, API simples.
Ray + Ray Saque Formació distribuïda + servei Codi obert Escala les càrregues de treball de Python; serveix el micro-batching.
NVIDIA Tritó Inferència d'alt rendiment Codi obert Multiframework, processament per lots dinàmic, GPUs.
Kubeflow Canalitzacions d'aprenentatge automàtic de Kubernetes Codi obert De punta a punta en K8, de vegades exigent però fort.
Flux d'aire o prefecte Orquestració al voltant de la teva formació Codi obert Planificació, reintents, visibilitat. Funciona correctament.

Si voleu respostes d'una sola línia: PyTorch per a la recerca, TensorFlow per a la producció de llarga distància, scikit-learn per a la versió tabular, ONNX Runtime per a la portabilitat, MLflow per al seguiment. Tornaré enrere més tard si cal.

Sota el capó: com els frameworks gestionen realment les teves matemàtiques ⚙️

La majoria de frameworks d'aprenentatge profund combinen tres grans aspectes:

  1. Tensors : matrius multidimensionals amb regles de col·locació de dispositius i difusió.

  2. Autodiff : diferenciació en mode invers per calcular gradients.

  3. Estratègia d'execució : mode impacient vs. mode gràfic vs. compilació JIT.

  • PyTorch s'executa per defecte amb entusiasme i pot compilar gràfics amb torch.compile per fusionar operacions i accelerar les coses amb canvis mínims de codi. [1]

  • TensorFlow s'executa amb entusiasme per defecte i utilitza tf.function per incorporar Python en gràfics de flux de dades portàtils, que són necessaris per a l'exportació de SavedModel i sovint milloren el rendiment. [2]

  • JAX s'inclina cap a transformacions componibles com jit , grad , vmap i pmap , compilant a través de XLA per a l'acceleració i el paral·lelisme. [3]

Aquí és on viu el rendiment: nuclis, fusions, disseny de memòria, precisió mixta. No màgia, només enginyeria que sembla màgica. ✨

Entrenament vs inferència: dos esports diferents 🏃♀️🏁

  • L'entrenament emfatitza el rendiment i l'estabilitat. Voleu una bona utilització, escalat de gradient i estratègies distribuïdes.

  • La inferència persegueix la latència, el cost i la concurrència. Voleu processament per lots, quantificació i, de vegades, fusió d'operadors.

La interoperabilitat és important aquí:

  • ONNX actua com un format comú d'intercanvi de models; ONNX Runtime executa models des de múltiples marcs d'origen a través de CPU, GPU i altres acceleradors amb vinculacions d'idiomes per a piles de producció típiques. [4]

La quantització, la poda i la destil·lació sovint donen grans victòries. De vegades ridículament grans, cosa que sembla fer trampa, tot i que no ho és. 😉

El poble de MLOps: més enllà del marc bàsic 🏗️

Ni tan sols el millor gràfic de computació podrà rescatar un cicle de vida desordenat. Finalment, voldràs:

  • Seguiment i registre d'experiments : comença amb MLflow per registrar paràmetres, mètriques i artefactes; promociona a través d'un registre

  • Orquestració de canonades i fluxos de treball : Kubeflow sobre Kubernetes o generalistes com Airflow i Prefect

  • Versionament de dades : DVC manté les dades i els models versionats juntament amb el codi

  • Contenidors i desplegament : imatges de Docker i Kubernetes per a entorns predictibles i escalables

  • Centres de models : el preentrenament i l'afinament superen a la versió greenfield més sovint que no.

  • Monitorització : latència, deriva i controls de qualitat un cop els models entren en producció

Una anècdota ràpida sobre el terreny: un petit equip de comerç electrònic volia "un experiment més" cada dia, però després no recordava quina execució utilitzava quines funcions. Van afegir MLflow i una regla senzilla de "promocionar només des del registre". De sobte, les revisions setmanals es basaven en decisions, no en arqueologia. El patró apareix a tot arreu.

Interoperabilitat i portabilitat: mantingueu les vostres opcions obertes 🔁

El bloqueig s'acosta a poc a poc. Evita'l planificant:

  • Rutes d'exportació : ONNX, SavedModel, TorchScript

  • Flexibilitat d'execució : ONNX Runtime, TF Lite, Core ML per a mòbils o edge

  • Contenidorització : pipelines de compilació predictibles amb imatges de Docker

  • Neutralitat del servei : allotjar PyTorch, TensorFlow i ONNX junts us manté honestos

Canviar una capa de servei o compilar un model per a un dispositiu més petit hauria de ser una molèstia, no una reescriptura.

Acceleració i escalabilitat per maquinari: fes-ho ràpid sense llàgrimes ⚡️

  • Les GPU dominen les càrregues de treball d'entrenament generals gràcies a nuclis altament optimitzats (penseu en cuDNN).

  • L'entrenament distribuït apareix quan una sola GPU no pot seguir el ritme: paral·lelisme de dades, paral·lelisme de models, optimitzadors fragmentats.

  • La precisió mixta estalvia memòria i temps amb una pèrdua mínima de precisió quan s'utilitza correctament.

De vegades, el codi més ràpid és el codi que no has escrit: fes servir models preentrenats i ajusta'l. De debò. 🧠

Governança, seguretat i risc: no només paperassa 🛡️

Introduir la IA en organitzacions reals significa pensar en:

  • Llinatge : d'on provenen les dades, com es van processar i quina versió del model està en funcionament

  • Reproductibilitat : compilacions deterministes, dependències fixades, magatzems d'artefactes

  • Transparència i documentació : targetes model i declaracions de dades

  • Gestió de riscos : el marc de gestió de riscos d'IA proporciona una guia pràctica per cartografiar, mesurar i governar sistemes d'IA fiables al llarg del cicle de vida. [5]

Aquests no són opcionals en dominis regulats. Fins i tot fora d'ells, eviten interrupcions confuses i reunions incòmodes.

Com triar: una llista de comprovació ràpida per prendre decisions 🧭

Si encara tens cinc pestanyes mirant fixament, prova això:

  1. Idioma principal i antecedents de l'equip

    • Equip de recerca Python-first: comença amb PyTorch o JAX

    • Recerca i producció mixtes: TensorFlow amb Keras és una aposta segura

    • Analítica clàssica o enfocament tabular: scikit-learn més XGBoost

  2. Objectiu de desplegament

    • Inferència al núvol a escala: ONNX Runtime o Triton, en contenidors

    • Mòbil o integrat: TF Lite o Core ML

  3. Necessitats d'escala

    • GPU única o estació de treball: qualsevol framework important de DL funciona

    • Entrenament distribuït: verificar estratègies integrades o utilitzar Ray Train

  4. Maduresa de MLOps

    • Primers dies: MLflow per al seguiment, imatges de Docker per a l'empaquetatge

    • Equip en creixement: afegiu Kubeflow o Airflow/Prefect per a les canonades

  5. Requisit de portabilitat

    • Planificar les exportacions ONNX i una capa de servei neutral

  6. Postura de risc

    • Alinear-se amb les directrius del NIST, documentar el llinatge, fer complir les revisions [5]

Si la pregunta que tens al cap continua sent què és un marc de programari per a la IA , és el conjunt d'opcions que fa que aquests elements de la llista de verificació siguin avorrits. Avorrir és bo.

Enganys comuns i mites lleus 😬

  • Mite: un marc de treball ho regeix tot. Realitat: barrejaràs i combinaràs. Això és saludable.

  • Mite: la velocitat d'entrenament ho és tot. El cost de la inferència i la fiabilitat sovint importen més.

  • Encertat: oblidar les canalitzacions de dades. Una entrada incorrecta aboca bons models. Feu servir carregadors i validació adequats.

  • Encertat: ometent el seguiment d'experiments. Oblidaràs quina execució va ser la millor. En el futur, t'enfadaràs.

  • Mite: la portabilitat és automàtica. De vegades, les exportacions es trenquen en les operacions personalitzades. Proveu-ho aviat.

  • He encertat: MLOps massa aviat. Mantingueu-ho simple i, a continuació, afegiu-hi orquestració quan aparegui el problema.

  • Metàfora lleugerament defectuosa : pensa en el teu marc com un casc de bicicleta per al teu model. No té estil? Potser. Però el trobaràs a faltar quan el paviment et digui hola.

Mini preguntes freqüents sobre frameworks ❓

P: Un marc de treball és diferent d'una biblioteca o plataforma?

  • Biblioteca : funcions o models específics que invoqueu.

  • Framework : defineix l'estructura i el cicle de vida, i integra biblioteques.

  • Plataforma : l'entorn més ampli amb infraestructura, UX, facturació i serveis gestionats.

P: Puc crear IA sense un framework?

Tècnicament sí. A la pràctica, és com escriure el teu propi compilador per a una entrada de blog. Pots, però per què?

P: Necessito tant marcs de treball d'entrenament com de publicació?

Sovint sí. Entrena amb PyTorch o TensorFlow, exporta a ONNX, serveix amb Triton o ONNX Runtime. Les costures hi són expressament. [4]

P: On resideixen les millors pràctiques autoritàries?

L'RMF d'IA del NIST per a pràctiques de risc; els documents dels proveïdors per a l'arquitectura; les guies d'aprenentatge automàtic dels proveïdors de núvol són comprovacions creuades útils. [5]

Un resum ràpid de la frase clau per a més claredat 📌

La gent sovint busca què és un framework de programari per a la IA perquè intenta connectar els punts entre el codi de recerca i alguna cosa desplegable. Aleshores, què és un framework de programari per a la IA a la pràctica? És el conjunt seleccionat de càlcul, abstraccions i convencions que permet entrenar, avaluar i desplegar models amb menys sorpreses, alhora que es juga bé amb les canonades de dades, el maquinari i la governança. Ja ho he dit tres vegades. 😅

Observacions finals - Fa massa temps que no ho llegeixo 🧠➡️🚀

  • Un marc de programari per a IA us ofereix bastides amb opinions clares: tensors, autodiff, entrenament, desplegament i eines.

  • Trieu per idioma, objectiu de desplegament, escala i profunditat de l'ecosistema.

  • Espereu combinar piles: PyTorch o TensorFlow per entrenar, ONNX Runtime o Triton per servir, MLflow per fer el seguiment, Airflow o Prefect per orquestrar. [1][2][4]

  • Incorpora les pràctiques de portabilitat, observabilitat i risc des del principi. [5]

  • I sí, accepta les parts avorrides. L'avorriment és estable, i els vaixells són estables.

Els bons marcs de treball no eliminen la complexitat. La concentren perquè el teu equip pugui avançar més ràpid amb menys moments d'inactivitat. 🚢

Referències

[1] PyTorch - Introducció a torch.compile (documentació oficial): llegiu-ne més

[2] TensorFlow: millor rendiment amb tf.function (guia oficial): llegiu-ne més

[3] JAX - Inici ràpid: Com pensar en JAX (documentació oficial): llegiu-ne més

[4] ONNX Runtime - ONNX Runtime per a inferències (documentació oficial): llegiu-ne més

[5] NIST - Marc de gestió de riscos d'IA (AI RMF 1.0) : llegiu-ne més

Troba la darrera versió d'IA a la botiga oficial d'assistents d'IA

Sobre nosaltres

Torna al bloc