PyTorch è il framework di deep learning dietro la maggior parte dei modelli in questa directory. Se alleni qualcosa, quasi certamente lo alleni qui.
| Categoria | Framework ML & MLOps |
| Tipo | Framework di deep learning |
| Licenza | NOASSERTION |
| Esegue localmente | Sì |
| Costruito con | Python |
| Livello di abilità | Intermedio |
| Migliore per | chiunque stia addestrando o affinando un modello |
Altri framework ml open-source & strumenti mlops degni di confronto:
DagsterOrchestrazione che pensa in termini di asset di dati, non di compiti
TensorFlowIl framework di deep learning di Google, costruito per la produzione
OpenCVLa libreria di visione artificiale su cui si basa tutto il resto
scikit-learnApprendimento automatico classico, fatto correttamente
Apache AirflowPianifica e monitora le pipeline di dati
RayScala Python da un laptop a un cluster
JAXNumPy con autodiff, JIT e TPU
XGBoostAncora il migliore per i dati tabulari
Label StudioEtichetta qualsiasi cosa — testo, immagini, audio, video
MLflowTraccia esperimenti e distribuisci modelli senza il foglio di calcolo
ONNXSposta un modello tra framework e runtime
LightGBMGradient boosting che si allena rapidamente su grandi tabelle
CVATAnnotazione seria per la visione artificiale
DVCGit per dataset e modelli
OptunaTrova i giusti iperparametri senza indovinarePyTorch è gratuito e open-source (licenza NOASSERTION), quindi puoi usarlo, ospitarlo autonomamente e modificarlo senza costi.
Sì. PyTorch è progettato per funzionare sulla tua macchina o server, mantenendo i tuoi dati privati.
Le alternative open-source popolari includono Dagster, TensorFlow, OpenCV. Vedi i confronti sopra per scegliere.
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