😎Инструментарий ML 2025 года: лучшие библиотеки и инструменты для практиков

LangChain - предлагает множество инструментов, которые упрощают процесс разработки приложений на основе LLM, используя различные компоненты, такие как цепочки (chains), шаблоны запросов (prompt templates) и многое другое. Этот фреймворк также поддерживает интеграцию с различными поставщиками LLM, такими как OpenAI, Gemini и Hugging Face.

JAX - это библиотека Python, которая предоставляет численные вычисления, подобные NumPy, но с мощными возможностями для исследований и реализации в области машинного обучения. JAX разработан командой Google для обеспечения высокопроизводительных вычислений и предоставления таких функций, как автоматическое дифференцирование, векторизация и компиляция "по требованию" (JIT). Эти функции предназначены для эффективного выполнения интенсивных вычислений.

Fastai - предоставляет быструю реализацию техник глубокого обучения и вспомогательные функции. Библиотека разработана для упрощения обучения нейронных сетей с использованием высокоуровневых компонентов, которые позволяют практикам достигать отличных результатов с минимальным количеством кода. Библиотека Fastai построена на основе библиотеки PyTorch, поэтому большая часть мощностей и гибкости PyTorch доступна внутри Fastai. Однако Fastai предлагает гораздо более простой способ для пользователей создавать модели, поскольку библиотека абстрагирует множество сложных участков кода в простой API. Библиотека поддерживает множество задач, таких как компьютерное зрение, работа с табличными данными, обработка естественного языка и другие.

InterpretML - это библиотека Python, разработанная Microsoft, которая позволяет пользователям обучать интерпретируемые модели машинного обучения, такие как explainable boosting machine (EBM), а также объяснять черные ящики моделей с помощью таких техник, как SHAP и LIME. Кроме того, она предлагает интерактивную панель визуализации для глубокого исследования объяснений моделей.

TokenSHAP - использует технику SHAP для интерпретации LLM с помощью метода оценки значения Шепли через Монте-Карло. Библиотека оценивает значения Шепли для отдельных токенов и объясняет, как каждый токен влияет на решение модели.