16 khung và thư viện AI hàng đầu: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu

Vì sao nên chọn một khung AI?

Ngày nay, các nhà phát triển ngày càng dựa vào những khung và thư viện tương ứng để tiết kiệm chi phí, thời gian và nguồn lực khi tạo phần mềm vận hành bằng AI. Hãy cùng xét khái niệm khung và thư viện AI — tập hợp các công cụ và tài nguyên dựng sẵn giúp đơn giản hóa quy trình xây dựng ứng dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo. Những khung này cung cấp nền tảng để hiện thực hóa các thuật toán học máy và học sâu, giúp phát triển phần mềm thông minh dễ dàng hơn.

Giờ hãy tìm hiểu thêm vì sao các khung AI được dùng để thúc đẩy dòng chảy phát triển phần mềm.

Tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp CNTT

Các khung AI mang đến cách thức tiết kiệm chi phí để doanh nghiệp phát triển ứng dụng phần mềm tùy chỉnh. Bằng cách loại bỏ nhu cầu viết mã thủ công và cho phép dùng các thành phần dựng sẵn, khung có thể giúp doanh nghiệp giảm đáng kể chi phí phát triển. Việc sử dụng khung cũng cho phép nhanh chóng xây dựng các ứng dụng tinh vi theo nhu cầu cụ thể. Tận dụng sức mạnh của AI và ML, công ty có thể phát triển giải pháp phần mềm hiệu quả hơn so với phương pháp phát triển truyền thống.

Tăng tốc quy trình phát triển ứng dụng

Khi chọn khung, điều quan trọng là xem xét khả năng tinh gọn quy trình phát triển. Các khung này đi kèm thuật toán được triển khai sẵn, tiện ích xử lý dữ liệu và kỹ thuật tối ưu hóa, giúp nhà phát triển tập trung giải quyết bài toán cụ thể thay vì sa đà vào chi tiết kỹ thuật của việc triển khai AI.

Tiết kiệm thời gian

Các khung AI giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian trong phát triển phần mềm hiện đại vì chúng đơn giản hóa việc tạo, kiểm thử và triển khai ứng dụng. Chúng cũng cung cấp môi trường phát triển đầy đủ với công cụ gỡ lỗi, bộ kiểm thử và khả năng trực quan hóa dữ liệu. Điều này tăng tốc quy trình khi nhà phát triển có thể hành động nhanh mà không phải biên dịch và gỡ lỗi thủ công từng phần mã. Ngoài ra, các khung AI còn cung cấp nhiều mô hình dựng sẵn.

Đó là những lý do phổ biến nhất để triển khai AI trong kinh doanh ngay từ các bước phát triển phần mềm cho doanh nghiệp. Giờ hãy xét đến các yếu tố then chốt khi chọn một khung Trí tuệ nhân tạo cho dự án CNTT.

Cách chọn khung AI phù hợp với nhu cầu doanh nghiệp

Khi chọn khung AI, cần cân nhắc một số yếu tố chính để đảm bảo phù hợp với yêu cầu dự án và mức độ chuyên môn của bạn.

Hiệu năng

Hiệu năng nên là ưu tiên hàng đầu khi xem xét các khung. Hãy chọn khung có khả năng xử lý dữ liệu hiệu quả và cho thời gian huấn luyện, suy luận nhanh. Có thể đánh giá hiệu năng của các khung khác nhau thông qua các phép đo chuẩn và tình huống sử dụng thực tế.

Hỗ trợ từ cộng đồng

Một cộng đồng năng động và gắn kết là điều tối quan trọng đối với sự phát triển của các khung AI. Nó cung cấp quyền truy cập rộng rãi vào tài nguyên, hướng dẫn và plugin do cộng đồng xây dựng, cùng sự hỗ trợ bền bỉ cho việc cải tiến và cập nhật khung liên tục.

Tính linh hoạt

Khi làm việc với dự án AI, tính linh hoạt là vô cùng quan trọng. Khung AI tốt nhất là khung cho phép thử nghiệm với nhiều thuật toán để đảm bảo thành công. Ngoài ra, khung cần thích ứng với các loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, âm thanh và tích hợp với công nghệ khác trơn tru. Nhờ đó, bạn đảm bảo dự án AI hiệu quả, chính xác và hữu ích.

Dễ học

Khi mới bắt đầu với vai trò thực hành viên dữ liệu, hãy chọn khung phù hợp với trình độ hiện tại của bạn. Ưu tiên các khung thân thiện với người mới, có tài liệu và hướng dẫn chi tiết. Đồng thời, cân nhắc phong cách học của bạn và các nguồn lực sẵn có để hỗ trợ bắt đầu.

Khi lựa chọn khung AI, cần xét đến nhiều yếu tố như hiệu năng, hỗ trợ cộng đồng, tính linh hoạt và mức độ dễ học. Làm như vậy giúp đảm bảo khung đáp ứng yêu cầu dự án và tương thích với kỹ năng của bạn. Việc cân nhắc này sẽ giúp bạn tìm được khung lý tưởng cho các dự án dữ liệu.

Khung AI mã nguồn mở và thương mại: Lợi ích và hạn chế

Khi chọn khung AI tốt nhất cho dự án phát triển, bạn có hai lựa chọn chính: khung mã nguồn mở và khung thương mại. Mỗi lựa chọn có ưu và nhược điểm riêng. Hiểu rõ khác biệt trước khi quyết định là điều thiết yếu.

Khung AI mã nguồn mở

Khung mã nguồn mở được phát hành theo giấy phép nguồn mở, cho phép người dùng vận hành phần mềm cho mọi mục đích.

Vì sao khung mã nguồn mở có lợi?

• Thường miễn phí sử dụng, phù hợp ngân sách cho dự án nhỏ và startup.
• Thường có cộng đồng mạnh và năng động, là nguồn lực quý giá để học hỏi và xử lý sự cố.
• Bạn có thể xem mã nguồn của các khung nguồn mở, giúp kiểm soát tốt hơn việc triển khai AI.

Hạn chế của khung AI mã nguồn mở là gì?

• Hỗ trợ hạn chế. Dù cộng đồng hữu ích, mức độ phản hồi và toàn diện có thể không bằng hỗ trợ thương mại.
• Độ phức tạp. Một số khung nguồn mở phức tạp và khó để người mới nắm vững.

Khung AI thương mại

Khung thương mại được phát triển bởi các công ty phát hành phần mềm theo giấy phép độc quyền. Điều này nghĩa là người dùng bị giới hạn trong những gì có thể làm với phần mềm và có thể chịu thêm phí. Tuy nhiên, người dùng khung thương mại có thể hưởng lợi từ tính năng bổ sung và hỗ trợ từ nhà cung cấp.

Lợi ích của khung AI thương mại

• Khung thương mại thường đi kèm đội ngũ hỗ trợ chuyên trách, đảm bảo trợ giúp kịp thời khi phát sinh vấn đề.
• Thường chú trọng tính thân thiện với người dùng, giúp dễ tiếp cận hơn với nhà phát triển ở mọi trình độ.
• Hơn nữa, bạn có thể tìm thấy các tính năng nâng cao và tối ưu hóa phục vụ trường hợp sử dụng cụ thể.

Khi xác định Cách học AI, bạn cần cân nhắc cả mặt tích cực và tiêu cực của các khung khác nhau.

Hạn chế của khung AI thương mại

• Có thể tốn kém, gây rào cản cho dự án nhỏ hoặc tự thân.
• Việc dùng khung thương mại có thể ràng buộc bạn với một nhà cung cấp và hạn chế tính linh hoạt.

Nên chọn loại nào? Câu trả lời phụ thuộc vào nhu cầu và yêu cầu cụ thể của dự án. Khi chọn khung, bạn cũng nên tính đến nguồn lực tài chính, chuyên môn cá nhân và các yếu tố khác.

Những khung và thư viện AI hàng đầu 

Phần mềm là thành phần quan trọng để tinh gọn vận hành doanh nghiệp thông qua các khung và thư viện AI. Bằng cách sử dụng phần mềm, doanh nghiệp có thể tự động hóa tác vụ, giảm lao động thủ công, cải thiện độ chính xác, tiết kiệm thời gian và chi phí, tạo ra insight từ dữ liệu, và hơn thế nữa.

Các khung AI phổ biến như TensorFlow và PyTorch được dùng để phát triển mô hình học máy. Chúng cung cấp bộ công cụ toàn diện giúp nhà phát triển dễ dàng tạo và triển khai mô hình ML. Các thư viện AI hữu ích khác gồm Scikit-Learn, Keras và Caffe. Những thư viện này cung cấp bộ API cho phép phát triển ứng dụng nhanh mà không cần viết toàn bộ mã từ đầu.

PyTorch

Torch là thư viện học máy mã nguồn mở nổi tiếng với đồ thị tính toán động và được các nhà nghiên cứu ưa chuộng. Khung này rất phù hợp cho dựng mẫu và thử nghiệm. Hơn nữa, nó được tiếp sức bởi cộng đồng đang lớn mạnh, với các công cụ như PyTorch được xây dựng trên thư viện. PyTorch nhanh chóng trở thành một trong những khung được dùng rộng rãi nhất, hữu ích trong đủ loại ứng dụng.

Scikit-Learn

Scikit-Learn là thư viện Python cho học máy. Đây là công cụ mã nguồn mở, thân thiện với người mới, cung cấp khả năng khai phá dữ liệu và học máy, cùng tài liệu và hướng dẫn toàn diện. Scikit-Learn phù hợp với dự án nhỏ và dựng mẫu nhanh, nhưng có thể không phải lựa chọn tốt cho tác vụ học sâu.

TensorFlow

TensorFlow là khung học sâu mã nguồn mở do Google phát triển. Nó nổi tiếng nhờ tính linh hoạt và khả năng mở rộng, phù hợp với nhiều ứng dụng AI. Khung này có cộng đồng lớn và năng động, được trang bị tài liệu và hướng dẫn phong phú.

Nó cũng hỗ trợ triển khai trên nhiều nền tảng. Tuy nhiên, đường cong học tập của TensorFlow có thể dốc với người mới.

Keras

Keras là API mạng nơ-ron cấp cao mã nguồn mở chạy trên TensorFlow hoặc các khung khác. Dễ dùng và dễ học, Keras đơn giản hóa quy trình làm việc với mô hình học sâu. Ngoài ra, nó lý tưởng cho dựng mẫu nhanh. Bạn chỉ cần lưu ý Keras có thể thiếu một số tính năng nâng cao cho tác vụ phức tạp.

LangChain

LangChain gần đây trở nên phổ biến như một khung cho các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cho phép nhà phát triển xây dựng ứng dụng dùng LLM với các tính năng như I/O mô hình, kết nối dữ liệu, chuỗi, bộ nhớ, tác tử và callback. LangChain tích hợp với nhiều công cụ, gồm OpenAI và Hugging Face Transformers, và được dùng cho các ứng dụng đa dạng như chatbot, tóm tắt tài liệu và tương tác với API.

Hugging Face

Hugging Face chuyên về các công cụ AI dễ dùng, nổi tiếng nhất với thư viện "Transformers", hỗ trợ các tác vụ học máy nâng cao như xử lý ngôn ngữ và tạo chatbot. Họ cũng cung cấp công cụ tạo hình ảnh và âm thanh, cách thức hiệu quả để xử lý dữ liệu trong mô hình AI, và phương pháp đơn giản để cập nhật các mô hình AI lớn. Bên cạnh đó, họ cung cấp phiên bản thân thiện với web, giúp cả người mới và chuyên gia dễ dàng thử nghiệm AI trong nhiều lĩnh vực, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính.

OpenNN

OpenNN là công cụ dùng để tạo mạng nơ-ron, một loại AI mô phỏng cách não người hoạt động. Được viết bằng C++, OpenNN nổi tiếng nhờ tốc độ và hiệu quả. OpenNN chủ yếu được dùng cho nghiên cứu và tạo AI có thể học và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

OpenAI

OpenAI cung cấp nhiều công cụ cho các tác vụ AI khác nhau, bao gồm tạo hình ảnh hoặc chuyển văn bản thành giọng nói. Họ nổi tiếng với các mô hình ngôn ngữ GPT mạnh mẽ có thể hiểu và tạo văn bản giống con người. Nền tảng của OpenAI thân thiện với người dùng, giúp mọi người dễ dàng đưa AI tiên tiến vào dự án của riêng mình, đặc biệt là tạo trợ lý AI hoặc công cụ tương tác với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên. Lưu ý rằng một số tính năng yêu cầu đăng ký trả phí cao cấp. 

PyBrain

PyBrain là thư viện ML mã nguồn mở cho Python. Nó cung cấp môi trường đơn giản và linh hoạt để thử nghiệm với nhiều thuật toán học máy và rất phù hợp cho nhà nghiên cứu, giảng viên và nhà phát triển muốn một khung Python gọn nhẹ để khám phá các khái niệm học máy.

Nó gọn nhẹ và dễ dùng cho thử nghiệm, hỗ trợ nhiều thuật toán học máy. Hơn nữa, thư viện AI của PyBrain phù hợp cho mục đích giáo dục và dựng mẫu nhanh.

Tuy nhiên, bạn cần lưu ý PyBrain có tài liệu hạn chế và cộng đồng nhỏ hơn so với các thư viện chủ đạo. Nó cũng có thể thiếu một số tính năng nâng cao có trong các khung khác.

IBM Watson

IBM Watson là bộ dịch vụ AI và học máy do IBM cung cấp. Nó mang đến công cụ và giải pháp để xây dựng và triển khai ứng dụng vận hành bằng AI, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và phân tích dự đoán.

Nó có thể dễ dàng tích hợp với IBM Cloud để triển khai liền mạch. Hơn nữa, các khả năng AI mạnh mẽ trong bộ IBM Watson được hậu thuẫn bởi chuyên môn của IBM. Tuy vậy, giá thành có thể là mối bận tâm với doanh nghiệp nhỏ đang tìm kiếm giải pháp AI toàn diện và dịch vụ tư vấn.

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit, hay CNTK, là khung AI học sâu miễn phí và mã nguồn mở do Microsoft phát triển. Nó nổi tiếng nhờ hiệu quả, đặc biệt trên hệ thống đa GPU, và phù hợp cho cả nghiên cứu lẫn triển khai sản xuất.

Nó được nhiều nhà nghiên cứu, nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển ưa chuộng khi làm dự án học sâu với phần cứng mạnh vì hiệu năng cao, đặc biệt khi huấn luyện mô hình lớn. Nó cũng hỗ trợ nhiều loại mạng nơ-ron, bao gồm mạng truyền thẳng và hồi quy; ngoài ra còn cung cấp API Python để dễ sử dụng.

Tuy nhiên, bạn nên biết rằng Microsoft CNTK có thể có đường cong học tập dốc hơn so với các khung thân thiện với người mới.

DL4J (Deeplearning4j)

Deeplearning4j, thường viết tắt là DL4J, là khung học sâu mã nguồn mở được thiết kế riêng cho nhà phát triển Java và Scala. Nó cung cấp bộ công cụ toàn diện để xây dựng và triển khai mạng nơ-ron sâu trong các ứng dụng dựa trên Java.

DL4J được thiết kế cho Java và Scala, phù hợp với ứng dụng cấp doanh nghiệp. Khung cũng hỗ trợ tính toán phân tán, cho phép mở rộng. Nền tảng bao gồm nhiều loại mạng nơ-ron và công cụ tiền xử lý. Tuy nhiên, cộng đồng của nó nhỏ hơn so với các khung dựa trên Python.

Nhiều khung và thư viện AI khác để cân nhắc

Theano

Theano là thư viện tính toán số cho AI mã nguồn mở viết bằng Python. Dù không còn được phát triển tích cực, nó từng đóng vai trò quan trọng trong thời kỳ đầu của học sâu.

Vì sao vậy? Trước hết, nó có thư viện toán học ký hiệu hiệu quả. Theano cũng phù hợp cho mục đích giáo dục. Dù một số dự án hiện có vẫn có thể sử dụng, nó không còn được bảo trì hoặc cập nhật tích cực.

MXNet

MXNet là khung học sâu mã nguồn mở nổi tiếng nhờ hiệu quả và khả năng mở rộng. Ngoài ra, MXNet hiệu quả cho cả nghiên cứu và sản xuất. Nó có cộng đồng và sự hỗ trợ từ ngành đang tăng, nhưng quy mô cộng đồng nhỏ hơn TensorFlow và PyTorch.

Caffe

Caffe là khung học sâu mã nguồn mở. Nó nổi tiếng nhờ tốc độ và hiệu quả trong các tác vụ thị giác máy tính, hỗ trợ nhiều kiến trúc học sâu. Caffe được tối ưu cho ứng dụng thị giác máy tính và rất tốt khi triển khai trên thiết bị biên. Tuy nhiên, khi lựa chọn, bạn cần cân nhắc tính linh hoạt hạn chế cho các tác vụ ngoài thị giác.

XGBoost

Đây là khung tăng cường độ dốc mã nguồn mở nổi tiếng nhờ hiệu quả và hiệu năng. Những người làm việc với dữ liệu có cấu trúc và các bài toán phân loại/hồi quy thường chọn nó.

Khung AI này vượt trội trong các tác vụ dữ liệu có cấu trúc và được dùng rộng rãi trong các cuộc thi khoa học dữ liệu. XGBoost nổi tiếng với hiệu năng vượt trội cho dữ liệu dạng bảng. Khung hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, được bảo trì tốt và phát triển tích cực. Tuy nhiên, bạn cần hiểu XGBoost không được thiết kế cho tác vụ học sâu.

Kết luận

Chúng tôi đã đề cập một số khung, thư viện và công cụ AI phổ biến để bạn cân nhắc. Bạn cũng có thể xem danh sách 5 công cụ AI hàng đầu cho khoa học dữ liệu để biết thêm cách tăng hiệu suất quy trình xử lý dữ liệu.

Với vai trò thực hành viên dữ liệu mới vào nghề, lựa chọn một trong những khung hoặc thư viện AI phù hợp là điều then chốt cho sự phát triển nghề nghiệp và thành công dự án. Dù không có giải pháp phù hợp cho tất cả, hãy cân nhắc yêu cầu dự án, mức độ quen thuộc của bạn với khung và nguồn lực từ cộng đồng.

Tóm lại, PyTorch và TensorFlow là lựa chọn tuyệt vời cho dự án học sâu, với TensorFlow nổi trội ở khả năng mở rộng và PyTorch đề cao tính linh hoạt. Scikit-Learn là lựa chọn hàng đầu cho các tác vụ học máy truyền thống, trong khi Keras mang đến điểm vào thân thiện cho học sâu. XGBoost xuất sắc với bài toán dữ liệu có cấu trúc, Caffe là lựa chọn hàng đầu cho thị giác máy tính, và MXNet mang lại hiệu quả và khả năng mở rộng. Hãy nhớ rằng Theano, dù không còn được phát triển tích cực, vẫn có thể hữu ích trong bối cảnh giáo dục nhất định. Các công cụ mới hơn như LangChain và OpenAI là lựa chọn xuất sắc cho LLM, trong khi Hugging Face hữu ích cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên nói chung. 

Cuối cùng, khung hay thư viện AI tốt nhất là khung phù hợp với nhu cầu cụ thể và giúp bạn đạt mục tiêu với vai trò thực hành viên dữ liệu. Vì vậy, hãy xắn tay áo, dấn thân vào thế giới AI và bắt đầu xây dựng phần mềm thông minh hơn với những công cụ phù hợp.