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優雅談大模型:Python編程篇 原創

發布于 2024-8-29 14:53
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優雅談大模型:Python編程篇-AI.x社區

Python在機器學習領域的地位十分關鍵,雖然后面有Julia,Mojo等其他對手的挑戰,然而Python擁有龐大的機器學習庫和框架,尤其是生態系統比以往任何時候又強大了不少。從另外維度它和Java,Scala,Go,Rust等編程語言對比,在工程化方面還是稍欠火候。本文科普和機器學習相關Python庫,而這類的使用者往往是機器學習從業者和數據科學家。

來自Google Brain的TensorFlow仍然是最受歡迎和強大的機器學習庫之一。它是開源,全面且靈活的工具庫,包括龐大的社區資源生態。

  • 可擴展性:TensorFlow旨在處理大規模機器學習任務。無論是在本地計算機上訓練模型,還是在云環境中的多個 GPU或TPU之間分配訓練,TensorFlow 都可以無縫擴展
  • 多功能性:從神經網絡和深度學習模型到傳統的機器學習算法,TensorFlow都能處理。它支持各種 ML應用程序,包括自然語言處理、計算機視覺和強化學習
  • 擴展性 (TFX):TensorFlow的生態系統通過TFX得到增強,TFX為部署生產ML管道提供了一個強大的平臺

PyTorch由Facebook的AI 研究實驗室開發,因其動態計算圖在研究人員和開發人員中廣受歡迎,與基于靜態圖的庫相比,它更易于調試且使用更直觀。

  • 動態計算圖:PyTorch的eager執行模式允許更直觀地構建和調試模型
  • 社區和生態:PyTorch擁有強大的社區,擁有廣泛的教程、論壇和活躍的工具生態系統,例如用于圖像處理的TorchVision和用于簡化復雜模型訓練的 PyTorch Lightning。
  • 與Python集成:PyTorch與Python無縫集成

Scikit-learn是老牌機器學習的打手,它仍然是傳統機器學習任務的主力,以簡單性和效率而聞名,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上,為數據挖掘和數據分析提供了簡單高效的工具。

Scikit-learn的主要功能包括:

  • 廣泛的算法:Scikit-learn提供了一系列用于分類、回歸、聚類、降維、模型選擇和預處理的算法
  • 友好的API:統一且友好的API對初學者而言易于訪問,同時對于經驗豐富的從業者來說足夠強大
  • 集成和兼容性:Scikit-learn可以輕松地與其他 Python 庫集成,例如用于數據處理Pandas和用于可視化的Matplotlib,從而創建無縫的工作流


XGBoost是一個開源軟件庫,為C++、Java、Python、R和Julia提供梯度提升框架。XGBoost以其性能和準確性聞名,是機器學習愛好者的最愛:


  • 效率和速度:XGBoost專為速度和性能而設計,利用梯度提升的高效實現,可以輕松處理大型數據集和復雜模型
  • 靈活性:它支持各種目標函數,包括回歸、分類和排名,并且還能夠優雅地處理缺失值
  • 廣泛采用:XGBoost在一些機器學習競賽例如Kaggle取得不錯的成績,鞏固了其作為梯度提升首選庫的地位

LightGBM是Microsoft 開發的另一個梯度提升框架。它是基于分布式設計,具有以下功能:

  • 性能:LightGBM 以其高速訓練和低內存使用而聞名,這使其適用于大型數據集
  • 準確性:通過結合高級功能,例如按照基于直方圖的學習,它通常比其他提升算法實現更高的準確性
  • 靈活性:LightGBM支持各種損失函數,使其能夠跨多個領域應用

Hugging Face Transformers是后起之秀,小編新寵。它已成為處理最先進 NLP模型庫。隨著大型語言模型 (LLMs) 和transformer的興起,這個庫對于 NLP 任務是必不可少的:<當然它不僅僅是一個類庫,還是一個平臺,各類優質開源大模型的匯聚地!>

  • 預訓練模型:Hugging Face 提供對大量預訓練模型庫的訪問,用于各種任務,例如文本分類、翻譯和問答,從而減少了對大量計算資源的需求
  • 易用性:該庫的用戶友好型 API 使開發人員能夠快速實現和微調轉換器模型
  • 社區和支持:Hugging Face 擁有蓬勃發展的社區和出色的文檔,使新用戶可以輕松上手,經驗豐富的開發人員可以輕松找到支持和資源

2024年,Python中機器學習庫的前景將一如既往地充滿活力和創新。TensorFlow與PyTorch仍然是深度學習領域的領導者,為研究人員和從業者提供了強大的工具。Scikit-learn和XGBoost為傳統的機器學習任務提供了必要的能力,而Hugging Face Transformers和Fastai這樣的專業庫使得最先進的NLP和深度學習變得容易訪問。

至于初學者,小編認為可以兩條腿走路,一條利用pytorch或者Scikit-learn熟悉傳統的機器學習基本術語和原理,另一條直接上手HuggingFace,嘗試在本地運行和微調參數規模較小的(自然語言處理)模型。<這也算是對最近咨詢較多的問題總結!

本文轉載自 ??魯班模錘??,作者: 龐德公



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