面向工程团队的 5 个顶级生产就绪型开源 AI 库

排名前五的开源人工智能库

开源人工智能库的重要性

开源人工智能框架面临的挑战

KitOps能在这方面提供哪些帮助？

结论

由 Mux 主办的 DEV 全球展示挑战赛：展示你的项目！

人工智能的蓬勃发展以研究和计算硬件的巨大进步为特征，而开源人工智能库的出现是其中的关键贡献者。许多此类库经过专门设计，具有强大的鲁棒性、可扩展性和可靠性，适用于实际应用环境。开源库的应用非常广泛。根据……Octaverse 2023 年报告：

• 开发者们在 GitHub 上为开源项目贡献了超过3.01 亿次代码。
• 自 2022 年以来，全球公司采用开源项目办公室 (OSPO) 的比例增长了 32% 以上。

本文将介绍专为生产环境设计和优化的开源人工智能库，阐述它们的重要性、面临的挑战以及相应的解决方案。以下是排名前五的库。

排名前五的开源人工智能库

开源库提供公开可用的工具，用于构建和部署人工智能模型，任何人都可以查看、修改和共享代码。这些库由全球用户不断更新，从而确保其可靠性和时效性。它们支持计算机视觉、深度神经网络、强化学习和自然语言处理等多个领域，让您在项目中更轻松、更经济地使用先进的人工智能技术。

开源社区发展迅猛，提供了种类繁多、功能强大的库可供选择。本文将重点介绍以下几个库：

• 工具包操作员
• PyTorch
• 拥抱脸
• 朗链
• TensorFlow

工具包操作员

KitOps是一个开源机器学习平台，旨在弥合软件工程师、数据科学家、DevOps 工程师和机器学习工程师之间的鸿沟。KitOps 将所有机器学习模型及其依赖项打包到一个ModelKit中，从而简化了这些组件的版本控制、标签管理、管理和跟踪。此外，KitOps 还支持轻松解包各个模型组件，包括模型、数据集和代码。

KitOps 与SageMaker、HuggingFace 等众多工具兼容，因此DevOps 团队可以在熟悉的环境中轻松构建 AI/ML 自动化流水线。它还为数据科学家简化了基础设施维护工作，使他们能够专注于模型构建。KitOps 在Discord上设有社区，您可以在那里获得支持、新闻和产品更新。

PyTorch

PyTorch是 Meta 公司于 2016 年推出的一款用于构建深度学习模型的工具。它常用于图像识别、自然语言处理和强化学习等领域。PyTorch 对于研究人员、数据科学家和机器学习工程师来说至关重要。

PyTorch 的易用性、灵活性、分布式处理能力和云支持使其成为寻求开源生产级解决方案的公司的理想选择。它还拥有庞大的工具生态系统，例如ParlAI、EinOps和Accelerate ，以及在Slack和PyTorchDiscuss上非常友好的社区。

拥抱脸

Hugging Face Transformer使您能够构建、训练和部署机器学习模型。Hugging Face 是一个模型注册中心，允许您通过Python、JavaScript和Rust提供的 API 与这些模型进行交互。这使得 AI 工程师能够轻松地协作、共享代码、分析视觉数据、模型和数据集。

HuggingFace 拥有超过 20 万个数据集的庞大集合，用户可以轻松下载并使用这些开放数据集来训练他们的机器学习模型。他们还设有Spaces 专区，用户可以在这里查看一些由社区成员开发的模型。说到社区，HuggingFace 拥有一个庞大的社区，用户可以在这里发布他们遇到的问题并获得解答。

朗链

LangChain是一个框架，它使 AI 开发人员能够轻松地将语言模型连接到外部数据源。它允许您构建可轻松与公司数据集和 API 集成的 AI 代理。它还可以与n8n等工作流编排工具集成，从而简化 AI 代理的构建和扩展。

LangChain 拥有一系列类似产品，例如LangSmith（可帮助您轻松地将大型语言模型 (LLM) 应用从原型部署到生产环境）和 LangGraph （可帮助您创建复杂的代理）。LangChain 还支持 Python 和 JavaScript 等编程语言。此外，LangChain在 Slack 上拥有庞大的社区。

TensorFlow

TensorFlow 是一个开源人工智能平台，广泛用于构建、训练和部署机器学习模型到生产环境。它拥有丰富的库，例如用于在移动设备上部署机器学习应用程序的TensorFlow Lite；用于 JavaScript 的机器学习工具TensorFlow JS ；以及用于构建输入管道的TensorFlow Data等等。

TensorFlow 的核心是TensorFlow Core，它提供底层 API，用于构建自定义模型并使用张量（多维数组）执行计算。它还拥有一个高级 API Keras，可以简化机器学习模型的构建过程。此外，TensorFlow 还拥有一个庞大的社区，您可以在这里分享想法、贡献代码，并在遇到问题时获得帮助。

这 5 个库都很棒，各有千秋；但是，我们为什么如此关注开源 AI 库呢？

开源人工智能库的重要性

开源技术的免费特性，加上强大的社区支持，使得开源技术对大多数组织都极具吸引力。使用开源人工智能解决方案有很多好处，其中包括：

• 透明度
• 安全
• 强大的社区支持
• 协作的便捷性

透明度

开源人工智能项目的众多优势之一在于其透明度。所有代码变更都是公开的。这样，用户可以查看源代码，了解软件的端到端运行方式、数据处理方式以及所需的依赖项。

安全

开源机器学习库支持全面的代码审查，从而确保软件分发的安全性更高。社区通常能够快速发现并修复漏洞和缺陷。这样一来，用户会更加重视安全性，在持续集成/持续交付 (CI/CD) 工作流程中添加漏洞测试，并实现库中威胁的自动化检测。

强大的社区支持

开源人工智能工具通常拥有庞大且活跃的社区。这样，当用户遇到问题或对软件有任何疑问时，他们可以轻松地在 GitHub 上创建issue或在社区论坛上提问。

协作的便捷性

开源人工智能项目中的协作环境，通过汇聚机器学习工程师、软件工程师、技术文档撰写人员以及希望为库做出贡献的用户等多元化群体，促进了快速创新。这种开放性允许任何人参与错误修复和功能实现，从而构建了一个持续集成和开发的生态系统。

虽然开源人工智能库提供了诸多好处，但它们也会带来一些挑战，影响效率和整体用户体验。

开源人工智能框架面临的挑战

虽然开源人工智能库提供了一系列强大的工具，但许多库在应对机器学习团队在生产环境中大规模部署模型时面临的挑战方面仍存在不足。这些挑战包括：

• 高延迟
• 版本控制
• 安全

高延迟

延迟是指用户发出请求与服务器返回响应之间的时间差。量化、剪枝和模型蒸馏等技术可用于解决这个问题。此外，像开放神经网络交换（Open NNET）这样的生产优化格式也可用于解决这个 问题。 ONNX是一种与平台无关的深度学习模型格式，可以降低延迟并提高性能。

版本控制

版本控制对于软件开发中的协作至关重要，Git、SVN和Mercurial等系统发挥着关键作用。这些工具能够促进协作、帮助跟踪变更，是任何开发团队不可或缺的。

然而，由于涉及复杂的数据结构和格式，人工智能系统的版本控制面临着独特的挑战。机器学习模型通常由其权重、超参数、预处理步骤和架构定义，所有这些都可能需要单独进行版本控制，或者作为一个统一的整体进行版本控制，这增加了复杂性。

鉴于机器学习系统对训练数据的敏感性，对数据和模型进行版本控制至关重要，以确保可重复性并持续了解模型的性能随时间的变化。

安全

安全性是人工智能工作流程中另一个至关重要的问题。这是因为在训练和推理过程中会使用大量数据，其中通常包含敏感信息或个人身份信息( PII )。 * 保护这些数据对于维护工作流程的完整性至关重要。人工智能生产环境中常见的安全威胁包括：

• 模型盗窃是指用户试图未经授权访问模型，这可能涉及未经授权访问包含模型及其配置的存储库。
• 对抗性攻击是指用户通过修改输入数据来欺骗模型，使其做出错误或有害的预测。

为您的模型、数据集和代码提供安全存储，有利于确保您的成果安全可靠。

你已经了解了一些开源库面临的挑战，让我们来看看一些解决方案。

KitOps能在这方面提供哪些帮助？

您之前在这篇文章中已经看到过 KitOps。在 AI/ML 开发环境中，它通过其 ModelKit 系统解决了延迟、版本控制和标签管理方面的挑战。ModelKit 具有以下几个优点：

• 透明度
• 版本控制
• 与 CI/CD 集成
• JozuHub 的安全存储 ## 透明度

典型的 AI 框架通常包含模型、数据集、笔记本和配置等依赖项。KitOps 提供 ModelKit，允许团队将这些依赖项打包到一个单独的 ModelKit 包中。这种方法便于传递正确的打包包，并将 ModelKit 包部署到多个环境中。

版本控制

KitOps凭借其强大的版本控制和标签系统，有效应对了版本控制方面的挑战。每个ModelKit都带有标签，从而在数据集和模型之间建立清晰的关联，这对于确保可复现性和有效管理模型漂移至关重要。ModelKit的防篡改设计，辅以SHA摘要，保证了模型和数据在整个开发和部署生命周期中的完整性。

与 CI/CD 集成

KitOps 还提供用于 CI/CD 工作流程的自动化功能，包括GitHub Actions，可简化开发、测试和部署流程。这种方法能够促进数据团队、软件工程师和 DevOps 专业人员之间的协作，从而提高团队协调性。

JozuHub 的安全存储

JozuHub是一个提供 ModelKit 安全存储空间的存储库，包含所有版本及其依赖项，例如代码、数据集、模型和文档。它允许您查看每个 ModelKit 版本和标签之间的差异，从而轻松跟踪和比较版本之间的更改。

结论

本文介绍了专为生产环境构建的开源 AI 库，以及如何通过集成 KitOps 来解决这些问题。随着企业将开源 AI 工具集成到运营中，延迟、 安全性和版本控制等关键因素至关重要。KitOps 可确保您的 AI 解决方案安全可靠、版本可控，并针对性能和合规性进行了优化。

如果您对将 KitOps 集成到您的团队有任何疑问，请加入Discord上的讨论，并立即开始使用 KitOps！