人人都需要工具。建筑工人、水管工、电工——不一而足。工具是每位工匠工具箱中不可或缺的一部分，机器学习从业者也不例外。他们需要工具来帮助快速构建、训练和部署机器学习模型。
每年都会涌现一批新的机器学习工具，帮助简化这一流程并推动领域发展。要保持在前沿，至少需要了解这些工具是什么、它们如何提供帮助、关键功能、优劣势，以及一些理想的使用场景。
本文将围绕这些主题展开，并对各工具进行对比，帮助您为项目选出最合适的工具。
机器学习工具的重要性
想象一下，每次您想用某个机器学习算法，都必须从零开始完整编码。再想象一下：每当您完成一次实验，就得把结果写在纸上；而当您要部署模型时，扩展应用的唯一方式就是再买服务器。
坦白说，对于在这个领域待得足够久的人来说，这些情景并非难以置信——它们曾经就是现实。许多人无法入门，是因为他们不能把数学公式翻译成代码——也许他们并非数学出身。各种工具的出现降低了这道门槛。
如今，即使不完全了解算法的内部机制或数学公式，也可以实现一个机器学习算法。注意，这并不意味着您不需要了解（您仍然需要）；只是说，为了实现算法，您不必非要完全掌握这些细节。
机器学习工具之所以重要的另一个原因是它们能加速流程。例如，由于不再需要从头手写完整算法，您可以在更短时间里完成更多实验，这意味着更有可能更快地找到可投入生产的冠军模型。
归根结底，机器学习工具能简化复杂任务，并加速将模型从研究环境推向生产的过程。
必须了解的机器学习工具
1. Microsoft Azure Machine Learning
Microsoft Azure Machine Learning 是一项全托管的云服务，旨在帮助数据科学家和开发者更快、更有把握地构建、部署并管理其机器学习项目的全生命周期。该平台通过机器学习运营（MLOps）、对开源的互操作性以及集成工具，加速价值实现。同时，它以负责任的 AI 为设计理念，十分强调安全性。
关键功能
- 数据准备：支持在 Apache Spark 集群上大规模快速迭代数据准备，并可与 Azure Databricks 互操作。
- 笔记本：开发者可使用 Jupyter Notebooks 或 Visual Studio Code 协作。
- 拖放式机器学习：用户可使用 Designer，一个拖放式界面，用于构建机器学习流水线。
- 负责任的 AI：借助 responsible AI，开发者可以深入审查模型并在生产中监控，确保始终向终端用户提供最优表现。
- 托管端点：帮助开发者将生产工作负载的接口与其背后的实现解耦。
优点
- 内置治理：机器学习工作负载可在任意位置执行，并具备内置的治理、安全与合规。
- 多框架支持：为 XGBoost、Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 等知名框架提供高抽象接口。
缺点
- 资源限制：存在可能影响机器学习工作负载的资源上限（如端点数量、部署数、计算实例等）。注意这些限制因地区而异。
- 可控性较弱：许多机器学习的细节与复杂性被抽象掉，意味着您需要遵循微软提供的流程。
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由 DALL-E 3 生成
2. Amazon SageMaker
Amazon SageMaker 是一项全托管服务，旨在用于构建机器学习模型并生成预测。开发者可在单一集成开发环境（IDE）中，借助笔记本、调试器、性能分析器、流水线、MLOps 等丰富工具，大规模构建、训练与部署模型。SageMaker 还通过简化的访问控制与透明度来满足对机器学习项目的治理要求。
关键功能
- Canvas：用户可使用零代码界面来创建机器学习模型。根据其功能页，使用 Canvas 构建模型无需机器学习或编程经验。
- Data Wrangler：帮助用户快速聚合并准备用于机器学习的表格或图像数据。
- Clarify：用户可借助 Clarify 基于准确性、鲁棒性、毒性、偏差等指标，更深入理解其模型与数据。其目的在于降低模型偏差、提升质量，并支持负责任 AI 倡议。
- Experiments：一项托管服务，支持用户大规模跟踪与分析机器学习实验。
优点
- 工具选择灵活：用户可在适合数据科学家的 IDE 与适合编程能力较弱人群的零代码界面之间选择。
- 多框架支持：可部署使用第三方框架训练的模型，如 TensorFlow、PyTorch、XGBoost、Scikit-learn、ONNX 等。
缺点
- 价格：成本可能迅速攀升——尤其在使用多模型且流量较大的情况下。
深入了解 AWS Sagemaker：
3. BigML
BigML 是一款云端、可消费、可编程且可扩展的机器学习平台。其于 2011/12 年创建，旨在简化机器学习任务（如分类、回归、时间序列预测、聚类分析、主题建模等）的开发、部署与管理。该平台提供从数据准备到数据可视化、模型创建等多种服务，协同工作，帮助企业与组织在无需大量技术专长的情况下构建与部署机器学习模型。
关键功能
- 全栈机器学习平台：可解决从有监督到无监督学习等多类问题。
- 可解释性：所有预测模型均配备交互式可视化与可解释特性，使其易于理解。
- 模型可导出：所有模型均可导出，用于在任意边缘设备上进行本地、离线预测，或即时作为分布式实时生产应用的一部分进行部署。
优点
- 易用性：可通过连接 BigML 的 REST API 来自动化复杂的机器学习流程并节省成本；使用 BigML 自动化流程只需一行代码。
缺点
- 处理大型数据集较慢：可处理最多 1 亿行 × 1000 列的数据集，但更大的数据集处理时间更长。
4. TensorFlow
TensorFlow 是由 Google Brain 团队开发的端到端开源机器学习平台。尽管 TensorFlow 主要聚焦于深度神经网络的训练与推理，但它还提供一系列可连接的工具与库（如 TensorFlow Serving），帮助用户构建、训练与部署机器学习模型。这些资源也涵盖了实现自然语言处理、计算机视觉、强化学习与预测性机器学习等任务的工具。
关键功能
- 分布式计算：TensorFlow 支持分布式计算，使开发者能够使用多台机器进行训练。
- GPU 与 TPU 支持：可借助 GPU 或 TPU 加速训练。
- TensorBoard：用于可视化模型的可视化工具。
- 预构建模型：开箱即用地提供多个场景的预训练模型。
优点
- 可移植性：TensorFlow 模型可导出并部署到多种平台，如移动设备与网页浏览器。
- 社区：拥有庞大而活跃的开发者社区，持续为框架发展做出贡献并提供支持。
- 可扩展性：支持分布式计算。
缺点
- 学习曲线陡峭：由于语法复杂，TensorFlow 较难上手。
深入了解 TensorFlow：
5. PyTorch
PyTorch 是一个开源、优化的张量库，旨在支持在 CPU 与 GPU 上开发深度学习模型。
关键功能
- 分布式训练：开发者可利用 PyTorch 对集合操作的异步执行与点对点通信的支持，在研究与生产中优化性能。
- TorchScript：可将 PyTorch 代码转为可序列化与可优化的模型，始终面向生产就绪。
- TorchServe：简化 PyTorch 模型的规模化部署。
- 原生 ONNX 支持：用户可将模型导出为标准 ONNX 格式，以便直接访问兼容 ONNX 的平台、可视化工具、运行时等。
优点
- 社区：PyTorch 拥有庞大而充满活力的社区，并配备极为详尽的文档。
- 灵活与可控：PyTorch 采用动态图，意味着可以即时创建和修改模型，并以 eager 方式执行。
- Python 风格：遵循 Python 编码风格，具有良好的可读性。
缺点
深入了解 PyTorch：
我们的 PyTorch 速查表可帮助您掌握这款机器学习工具
6. Apache Mahout
Apache Mahout 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式线性代数框架，以及数学表达力强的 Scala 领域特定语言（DSL）。该框架基于 Apache Hadoop 实现，旨在帮助统计学家、数学家和数据科学家快速构建可扩展且高效的机器学习算法实现。
关键功能
- 成熟算法：Mahout 利用经过验证的算法来解决各行业中常见的问题。
- 可扩展至大型数据集：该框架被设计为可在运行 Hadoop 的大型数据中心集群上分布式部署。
优点
- 可扩展：提供可扩展的分布式计算框架，能处理海量数据。
缺点
- 学习曲线陡峭：要充分发挥其价值，用户需具备深入的机器学习知识。
7. Weka
由新西兰怀卡托大学开发的 Weka 是一组用于数据挖掘任务的机器学习算法集合。它包含用于数据准备、可视化、分类、回归、聚类 和 关联规则挖掘 的工具。Weka 平台可帮助组织在云端与本地存储、处理并管理数据。
关键功能
- 多协议支持：同时支持本机 NVIDIA GPUDirect Storage、POSIX、NFS、SMB 与 S3 的数据访问。
- 云原生、数据中心就绪：可在本地、云端以及两者之间按需切换与突发。
优点
- 可移植性：完全由 Java 实现，意味着几乎可在任意现代计算平台上运行。
- 易用性：Weka 提供图形用户界面，便于在平台上导航操作。
缺点
- 分布式计算与大数据处理：无内置支持。
- 前沿技术：不包含诸如深度学习与强化学习等较新的进展。
8. Vertex AI
Vertex AI 是由 Google 开发的一体化、端到端、全托管的机器学习平台。它使用户能够训练与部署机器学习模型与应用，并可自定义用户在其 AI 应用中可利用的大型语言模型。该平台无缝融合数据工程师、数据科学家与机器学习工程师的工作流程，使团队能基于通用工具集开展协作。
关键功能
- AutoML：无需编写代码或准备数据切分，即可在表格、图像或视频数据上训练机器学习算法。
- 生成式 AI 模型与工具：可在您的 AI 应用中快速原型、定制、集成与部署生成式 AI 模型。
- MLOps 工具：为数据科学家与机器学习工程师量身打造的 MLOps 工具，用于自动化、标准化并管理机器学习项目。
优点
- 可扩展性与性能：依托 Google Cloud 基础设施，提供高可扩展性与高性能。
- 多框架支持：集成主流机器学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 与 Scikit-learn——亦可通过自定义容器在训练与预测中支持其他 ML 框架。
缺点
- 定价：定价结构较为复杂，对于预算有限的企业或初创公司而言可能较昂贵。
深入了解 Google Cloud：
选择合适的机器学习工具
如同大多数技术问题，对于“我在某种情境下该用哪种机器学习工具？”的答案往往是：“要看情况。”
选择工具时，最重要的是考虑您的需求，例如：
- 我要解决什么问题？
- 有哪些约束条件？
- 我需要多大的自定义空间？
工具并不相同。例如，TensorFlow 由 Google Brain 研究人员开发，旨在推动机器学习关键领域前进，并促进对深度学习的理论理解。相较之下，PyTorch 的创建是为了在深度学习模型的开发中提供灵活性与速度。
尽管它们都试图解决同一个问题（简化深度学习模型的构建过程），但实现路径并不相同。
这在机器学习中十分常见；因此，最好的做法是先明确您的目标，再选择能让过程尽可能简单的工具。
结语
对包括机器学习从业者在内的一切工匠而言，工具都是必需的。机器学习从业者常借助工具快速构建、训练与部署模型。本文介绍了 8 款最受欢迎的机器学习工具。
它们是：
- Microsoft Azure Machine Learning
- Amazon SageMaker
- BigML
- TensorFlow
- PyTorch
- Apache Mahout
- Weka
- Vertex AI
这些工具的主要目的，是加速机器学习模型的开发并推动其从研究走向生产环境。
继续通过以下优质资源学习：
人人都需要工具。建筑工人、水管工、电工——不一而足。工具是每位工匠工具箱中不可或缺的一部分，机器学习从业者也不例外。他们需要工具来帮助快速构建、训练和部署机器学习模型。
每年都会涌现一批新的机器学习工具，帮助简化这一流程并推动领域发展。要保持在前沿，至少需要了解这些工具是什么、它们如何提供帮助、关键功能、优劣势，以及一些理想的使用场景。
本文将围绕这些主题展开，并对各工具进行对比，帮助您为项目选出最合适的工具。
机器学习工具的重要性
想象一下，每次您想用某个机器学习算法，都必须从零开始完整编码。再想象一下：每当您完成一次实验，就得把结果写在纸上；而当您要部署模型时，扩展应用的唯一方式就是再买服务器。
坦白说，对于在这个领域待得足够久的人来说，这些情景并非难以置信——它们曾经就是现实。许多人无法入门，是因为他们不能把数学公式翻译成代码——也许他们并非数学出身。各种工具的出现降低了这道门槛。
如今，即使不完全了解算法的内部机制或数学公式，也可以实现一个机器学习算法。注意，这并不意味着您不需要了解（您仍然需要）；只是说，为了实现算法，您不必非要完全掌握这些细节。
机器学习工具之所以重要的另一个原因是它们能加速流程。例如，由于不再需要从头手写完整算法，您可以在更短时间里完成更多实验，这意味着更有可能更快地找到可投入生产的冠军模型。
归根结底，机器学习工具能简化复杂任务，并加速将模型从研究环境推向生产的过程。
必须了解的机器学习工具
1. Microsoft Azure Machine Learning
Microsoft Azure Machine Learning 是一项全托管的云服务，旨在帮助数据科学家和开发者更快、更有把握地构建、部署并管理其机器学习项目的全生命周期。该平台通过机器学习运营（MLOps）、对开源的互操作性以及集成工具，加速价值实现。同时，它以负责任的 AI 为设计理念，十分强调安全性。
关键功能
优点
缺点
深入了解 Microsoft Azure Machine Learning：
由 DALL-E 3 生成
2. Amazon SageMaker
Amazon SageMaker 是一项全托管服务，旨在用于构建机器学习模型并生成预测。开发者可在单一集成开发环境（IDE）中，借助笔记本、调试器、性能分析器、流水线、MLOps 等丰富工具，大规模构建、训练与部署模型。SageMaker 还通过简化的访问控制与透明度来满足对机器学习项目的治理要求。
关键功能
优点
缺点
深入了解 AWS Sagemaker：
3. BigML
BigML 是一款云端、可消费、可编程且可扩展的机器学习平台。其于 2011/12 年创建，旨在简化机器学习任务（如分类、回归、时间序列预测、聚类分析、主题建模等）的开发、部署与管理。该平台提供从数据准备到数据可视化、模型创建等多种服务，协同工作，帮助企业与组织在无需大量技术专长的情况下构建与部署机器学习模型。
关键功能
优点
缺点
4. TensorFlow
TensorFlow 是由 Google Brain 团队开发的端到端开源机器学习平台。尽管 TensorFlow 主要聚焦于深度神经网络的训练与推理，但它还提供一系列可连接的工具与库（如 TensorFlow Serving），帮助用户构建、训练与部署机器学习模型。这些资源也涵盖了实现自然语言处理、计算机视觉、强化学习与预测性机器学习等任务的工具。
关键功能
优点
缺点
深入了解 TensorFlow：
5. PyTorch
PyTorch 是一个开源、优化的张量库，旨在支持在 CPU 与 GPU 上开发深度学习模型。
关键功能
优点
缺点
深入了解 PyTorch：
我们的 PyTorch 速查表可帮助您掌握这款机器学习工具
6. Apache Mahout
Apache Mahout 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式线性代数框架，以及数学表达力强的 Scala 领域特定语言（DSL）。该框架基于 Apache Hadoop 实现，旨在帮助统计学家、数学家和数据科学家快速构建可扩展且高效的机器学习算法实现。
关键功能
优点
缺点
7. Weka
由新西兰怀卡托大学开发的 Weka 是一组用于数据挖掘任务的机器学习算法集合。它包含用于数据准备、可视化、分类、回归、聚类 和 关联规则挖掘 的工具。Weka 平台可帮助组织在云端与本地存储、处理并管理数据。
关键功能
优点
缺点
8. Vertex AI
Vertex AI 是由 Google 开发的一体化、端到端、全托管的机器学习平台。它使用户能够训练与部署机器学习模型与应用，并可自定义用户在其 AI 应用中可利用的大型语言模型。该平台无缝融合数据工程师、数据科学家与机器学习工程师的工作流程，使团队能基于通用工具集开展协作。
关键功能
优点
缺点
深入了解 Google Cloud：
选择合适的机器学习工具
如同大多数技术问题，对于“我在某种情境下该用哪种机器学习工具？”的答案往往是：“要看情况。”
选择工具时，最重要的是考虑您的需求，例如：
工具并不相同。例如，TensorFlow 由 Google Brain 研究人员开发，旨在推动机器学习关键领域前进，并促进对深度学习的理论理解。相较之下，PyTorch 的创建是为了在深度学习模型的开发中提供灵活性与速度。
尽管它们都试图解决同一个问题（简化深度学习模型的构建过程），但实现路径并不相同。
这在机器学习中十分常见；因此，最好的做法是先明确您的目标，再选择能让过程尽可能简单的工具。
结语
对包括机器学习从业者在内的一切工匠而言，工具都是必需的。机器学习从业者常借助工具快速构建、训练与部署模型。本文介绍了 8 款最受欢迎的机器学习工具。
它们是：
这些工具的主要目的，是加速机器学习模型的开发并推动其从研究走向生产环境。
继续通过以下优质资源学习：