8 کتابخانه برتر پایتون برای هوش مصنوعی مولد

پایتون یک زبان برنامه نویسی است که به ستون فقرات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مدرن تبدیل شده است. این زبان ترکیب کاملی از سادگی و قدرت را ارائه می دهد، به طوری که به انتخاب اول برای تحقیقات هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد تبدیل شده است.

پایتون نقش مهمی در توانمندسازی ماشین ها برای تولید متن های شبیه به انسان، خلق تصاویر واقعی، ساخت موسیقی و حتی طراحی کد ایفا می کند. از پژوهشگران دانشگاهی و دانشمندان داده تا حرفه ای های خلاق، هر کسی که به دنبال بهره برداری از پتانسیل هوش مصنوعی است، از پایتون برای تقویت مهارت های خود و ساخت برنامه های کاربردی در دنیای واقعی استفاده می کند.

اما چرا پایتون برای هوش مصنوعی مولد چنین مؤثر است؟

پاسخ در کتابخانه های پایتون نهفته است که مجموعه های تخصصی ابزارهایی هستند که فرآیندهای پیچیده هوش مصنوعی مانند یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و تولید تصویر را مدیریت می کنند. درک این کتابخانه ها کلید دستیابی به پتانسیل کامل خلاقیت مبتنی بر هوش مصنوعی است.

در این بلاگ، به بررسی بهترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی مولد خواهیم پرداخت و ویژگی ها، کاربردها و چگونگی کمک آنها به شما در ساخت بزرگ ترین خلقیات مبتنی بر هوش مصنوعی را توضیح خواهیم داد. بیایید با درک اینکه کتابخانه های پایتون چیست و چرا اهمیت دارند شروع کنیم.

کتابخانه های پایتون چیستند؟

وقتی کد نویسی برای یک پروژه را انجام می دهید، بسیار مفید است که نیازی نباشد هر خط کد را از ابتدا بنویسید. این امر با استفاده از کتابخانه های پایتون ممکن می شود.

کتابخانه پایتون مجموعه ای از ماژول های کد از پیش نوشته شده است که عملکردهای خاصی را ارائه می دهند و به توسعه دهندگان کمک می کنند تا ویژگی های مختلف را بدون نوشتن کد دوباره پیاده سازی کنند. این کتابخانه ها توابع مفید، کلاس ها و الگوریتم های از پیش ساخته شده را در یک بسته قرار می دهند تا کارهای پیچیده برنامه نویسی را ساده تر کنند.

چه در حال کار بر روی یادگیری ماشین، توسعه وب یا اتوماسیون باشید، کتابخانه های پایتون به شما کمک می کنند تا سرعت توسعه را افزایش دهید، خطاها را کاهش دهید و کارایی را بهبود بخشید. این کتابخانه ها یکی از ابزارهای برنامه نویسی چندمنظوره و پرکاربردترین ابزارها هستند.

دلیل های ضروری بودن کتابخانه ها برای توسعه دهندگان عبارتند از:

1. قابلیت استفاده مجدد کد به جای نوشتن کد تکراری، می توانید از توابع از پیش ساخته شده استفاده کنید و در زمان و تلاش صرفه جویی کنید.
2. سادگی در توسعه کتابخانه ها عملیات سطح پایین را انتزاع می کنند، بنابراین می توانید بیشتر روی منطق سطح بالا تمرکز کنید و نیازی به اختراع مجدد راه حل ها ندارید.
3. پشتیبانی جامعه و متن باز بیشتر کتابخانه های پایتون توسط جوامع توسعه دهنده بزرگ پشتیبانی می شوند، که به روزرسانی های منظم، رفع اشکال ها و مستندات گسترده را تضمین می کنند.
4. بهینه سازی برای عملکرد کتابخانه هایی مانند NumPy و TensorFlow با الگوریتم های بهینه سازی شده ساخته شده اند تا محاسبات پیچیده را به طور کارآمد مدیریت کنند.

کتابخانه های محبوب پایتون برای هوش مصنوعی مولد

پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی محبوب برای هوش مصنوعی مولد شناخته می شود، زیرا کتابخانه ها و چارچوب های متعددی در دسترس دارد. در اینجا 10 مورد از بهترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی مولد آورده شده است:

1.         TensorFlow

توسعه یافته توسط Google Brain، TensorFlow یک کتابخانه یادگیری ماشین (ML) متن باز است که ساخت، آموزش و پیاده سازی مدل های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ را ساده می کند. این کتابخانه کل فرآیند یادگیری ماشین، از پیش پردازش داده ها تا بهینه سازی مدل را ساده می کند.

TensorFlow ابزارها و چارچوب های قدرتمندی برای ساخت و آموزش مدل های مولد، مانند شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) ارائه می دهد. این کتابخانه می تواند برای آموزش و پیاده سازی مدل های مولد مختلف مانند GANs، خودرمزگذارها، مدل های انتشار و غیره استفاده شود.

در اینجا فهرستی از انواع شبکه های عصبی آورده شده است:

کتابخانه TensorFlow ویژگی هایی را ارائه می دهد که شامل موارد زیر می شود:

• TensorFlow Hub مجموعه ای از مدل های آماده برای استفاده برای آزمایش سریع.
• Colab Notebooks روشی آسان و مبتدی پسند برای اجرای کد TensorFlow در ابر بدون نیاز به نصب.
• js آوردن هوش مصنوعی به برنامه های وب با پشتیبانی از جاوااسکریپت.
• TensorFlow Lite پیاده سازی مدل های هوش مصنوعی در دستگاه های موبایل و رایانش لبه برای برنامه های دنیای واقعی.
• TensorFlow Extended (TFX) مجموعه ای کامل برای ساخت مدل های هوش مصنوعی با کیفیت تولید که پیاده سازی بدون مشکل را تضمین می کند.
• یکپارچگی Keras ارائه یک API بصری که ساخت مدل های پیچیده هوش مصنوعی را ساده می کند و آن را برای مبتدیان و حرفه ای ها قابل دسترس می سازد.

این ویژگی ها باعث می شود TensorFlow یک انتخاب عالی برای هوش مصنوعی مولد باشد، زیرا هم انعطاف پذیر و قدرتمند است و هم یک جامعه کاربری و مشارکت کننده بزرگ دارد. بنابراین، این کتابخانه در خط مقدم باقی می ماند و به توسعه دهندگان، هنرمندان و نوآوران این امکان را می دهد که مرزهای آنچه که هوش مصنوعی قادر به خلق آن است را جابجا کنند. اگر به دنبال ساخت یک شاهکار هوش مصنوعی هستید، TensorFlow ابزار نهایی شماست.

2.         PyTorch

PyTorch یک کتابخانه محبوب یادگیری ماشین متن باز است که برای هوش مصنوعی مولد بسیار مناسب است. این کتابخانه توسط Meta AI (تحقیقات هوش مصنوعی فیس بوک) توسعه یافته و به ابزاری محبوب بین پژوهشگران، توسعه دهندگان و علاقه مندان به هوش مصنوعی تبدیل شده است.

چه چیزی PyTorch را خاص می کند؟

این کتابخانه ترکیبی از انعطاف پذیری، سهولت استفاده و عملکرد بی نظیر است، که آن را به کتابخانه ای مناسب برای برنامه های هوش مصنوعی مولد تبدیل کرده است. چه در حال آموزش شبکه های عصبی برای خلق تصاویر، سنتز صداها، یا تولید متن های شبیه به انسان باشید، PyTorch ابزارهای لازم برای نوآوری بدون محدودیت را در اختیار شما قرار می دهد.

PyTorch انتخاب خوبی برای مبتدیان و کاربران با تجربه است، که به همه این امکان را می دهد تا انواع مدل های مولد را آموزش داده و پیاده سازی کنند، مانند GANهای شرطی، مدل های خودبازگشتی و مدل های انتشار. در زیر فهرستی از ویژگی هایی که PyTorch ارائه می دهد آورده شده است تا فرآیند پیاده سازی مدل های هوش مصنوعی را ساده تر کند:

• TorchVision & TorchAudio مجموعه های داده و ابزارهای آماده برای پردازش تصاویر و صداها با قدرت هوش مصنوعی.
• TorchScript برای تولید تبدیل مدل های هوش مصنوعی پژوهشی به نسخه های بهینه شده برای پیاده سازی در دنیای واقعی.
• یکپارچگی Hugging Face دسترسی به مدل های پیش آموزش دیده ترنسفورمر برای پردازش زبان طبیعی و خلاقیت هوش مصنوعی.
• ساخت سریع پروتوتایپ ها ساخت و آزمایش سریع مدل های هوش مصنوعی با PyTorch Lightning.
• شتاب دهی CUDA پشتیبانی یکپارچه از GPU که اطمینان می دهد آموزش مدل به سرعت و به طور مؤثر انجام شود.
• پیاده سازی در ابر و موبایل پیاده سازی مدل های هوش مصنوعی خود در پلتفرم های ابری، دستگاه های موبایل یا سیستم های رایانش لبه.

PyTorch انتخاب خوبی برای هوش مصنوعی مولد است زیرا استفاده از آن آسان است و جامعه بزرگی از کاربران و مشارکت کنندگان دارد. این کتابخانه به توسعه دهندگان، هنرمندان و نوآوران این امکان را می دهد که برنامه های هوش مصنوعی آینده نگر بسازند که خلاقیت و اتوماسیون را دوباره تعریف کنند.

3.         Transformers

Transformers یک کتابخانه پایتون از Hugging Face است که یک API یکپارچه برای آموزش و پیاده سازی مدل های ترنسفورمر فراهم می کند. ترنسفورمرها نوعی معماری شبکه عصبی هستند که به طور خاص برای وظایف پردازش زبان طبیعی، مانند تولید متن و ترجمه، مناسب هستند.

اگر با مدل هایی مانند GPT، BERT، T5 یا Stable Diffusion آشنا باشید، قبلاً با قدرت ترنسفورمرها برخورد کرده اید. این مدل ها می توانند برای آموزش و پیاده سازی انواع مدل های مولد، از جمله مدل های تولید متن مبتنی بر ترنسفورمر مانند GPT-3 و LaMDA استفاده شوند.

به جای اینکه مدل ها را از ابتدا آموزش دهید (که ممکن است هفته ها طول بکشد)، کتابخانه Transformers به شما این امکان را می دهد که از مدل های قدرتمند استفاده کنید و در عرض چند دقیقه آنها را تنظیم کنید. ویژگی های کلیدی آن عبارتند از:

• مدل های پیش آموزش دیده دسترسی به بیش از 1000 مدل هوش مصنوعی که روی مجموعه های داده عظیم آموزش دیده اند.
• قابلیت های چندرسانه ای کار با متن، تصویر، صدا و حتی تولید کد.
• یکپارچگی آسان API دریافت نتایج مبتنی بر هوش مصنوعی تنها با چند خط کد پایتون.
• کار با تمام چارچوب ها پشتیبانی از TensorFlow، PyTorch و
• نوآوری جامعه محور جامعه ای پر رونق که به طور مداوم کتابخانه را بهبود می بخشد.

Transformers یک انتخاب خوب برای هوش مصنوعی مولد است زیرا استفاده از آن آسان است و یک API یکپارچه برای آموزش و پیاده سازی مدل های ترنسفورمر ارائه می دهد. این کتابخانه هوش مصنوعی مولد را دموکراتیزه کرده و آن را برای هر کسی که دیدگاهی برای خلق دارد، قابل دسترس ساخته است.

4.         Diffusers

Diffusers یک کتابخانه پایتون برای مدل های انتشار است که نوعی مدل مولد هستند که می توانند برای تولید تصاویر، صدا و سایر انواع داده ها استفاده شوند. این کتابخانه توسط Hugging Face توسعه یافته است و راهی بی دردسر برای ایجاد تصاویر شگفت انگیز با استفاده از هوش مصنوعی مولد ارائه می دهد.

Diffusers مجموعه ای از مدل های انتشار پیش آموزش دیده و ابزارهایی برای آموزش و تنظیم مدل های خود را فراهم می کند. این مدل ها در تولید تصاویر واقعی و با وضوح بالا، ویدیوها و حتی موسیقی از نویز بسیار عالی عمل می کنند.

ویژگی های کلیدی Diffusers به شرح زیر است:

• مدل های انتشار پیش آموزش دیده شامل مدل های Stable Diffusion، Imagen و مدل های مشابه DALL·E.
• قابلیت تبدیل متن به تصویر تبدیل دستورات متنی ساده به تصاویر شگفت انگیز تولید شده توسط هوش مصنوعی.
• تنظیم و مدل های سفارشی آموزش یا تنظیم مدل ها برای تطبیق با دیدگاه خلاقانه منحصر به فرد شما.
• پشتیبانی از تولید تصویر و ویدیو گسترش فراتر از تصاویر ایستا به سنتز ویدیو با قدرت هوش مصنوعی.
• API آسان و پشتیبانی از چارچوب های مختلف کار با PyTorch، TensorFlow و

Diffusers انتخاب خوبی برای هوش مصنوعی مولد است زیرا استفاده از آن آسان است و مجموعه ای از مدل های انتشار پیش آموزش دیده را فراهم می کند. این کتابخانه در قلب برخی از هیجان انگیزترین برنامه های خلاقانه مبتنی بر هوش مصنوعی امروز قرار دارد زیرا به شما این قدرت را می دهد که ایده ها را به شاهکارهای بصری تبدیل کنید.

5.         Jax

Jax یک کتابخانه محاسبات عددی با عملکرد بالا برای پایتون است که تمرکز آن بر روی یادگیری ماشین و تحقیق در یادگیری عمیق است. این کتابخانه توسط Google AI توسعه یافته و برای دستیابی به نتایج پیشرفته در انواع وظایف یادگیری ماشین، از جمله هوش مصنوعی مولد، استفاده شده است.

Jax یک جایگزین برای NumPy است که قابلیت تفاضل گیری خودکار، شتاب دهی با GPU/TPU و محاسبات موازی را فراهم می کند. Jax قدرت تفاضل گیری خودکار و کامپایل لحظه ای (JIT) را به پایتون می آورد.

این کتابخانه برای تسریع یادگیری ماشین، تحقیق در هوش مصنوعی و محاسبات علمی طراحی شده است و با استفاده از سخت افزارهای مدرن مانند GPUها و TPUها به طور یکپارچه عمل می کند. برخی از کاربردهای کلیدی Jax برای هوش مصنوعی مولد شامل آموزش GANها، مدل های انتشار و موارد دیگر است.

در هسته خود، Jax امکانات زیر را ارائه می دهد:

• API شبیه به NumPy یک رابط آشنا برای توسعه دهندگان پایتون.
• تفاضل گیری خودکار (Autograd) امکان بهینه سازی مبتنی بر گرادیان برای یادگیری عمیق.
• کامپایل JIT (از طریق XLA) شتاب بخشیدن به محاسبات با کامپایل کد برای اجرا به طور مؤثر بر روی GPUها/TPUها.
• برداری سازی (از طریق vmap) امکان پردازش دسته ای برای آموزش های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ.
• اجرای موازی (از طریق pmap) توزیع محاسبات به طور خودکار روی چندین

به طور ساده، Jax مدل های هوش مصنوعی شما را سریع تر، مقیاس پذیرتر و بسیار کارآمدتر می کند و سطوح عملکردی را آزاد می کند که فراتر از چارچوب های سنتی یادگیری عمیق هستند.

6.         LangChain

LangChain یک کتابخانه پایتون برای زنجیره سازی چندین مدل مولد با هم است. این می تواند برای ایجاد برنامه های مولد پیچیده تر و پیشرفته تر، مانند تولید تصویر از متن یا تولید متن از تصویر مفید باشد. LangChain به توسعه دهندگان کمک می کند تا اجزای مختلف، مانند حافظه، APIها و پایگاه های داده، را به هم متصل کرده و برنامه های هوش مصنوعی پویا و تعاملی تری بسازند.

این کتابخانه ابزاری است برای توسعه برنامه هایی که توسط مدل های زبانی بزرگ (LLMs) هدایت می شوند. LangChain به عنوان یک پل عمل می کند که مدل های زبانی بزرگ مانند GPT از OpenAI، LLaMA از Meta، یا Claude از Anthropic را با منابع داده خارجی، APIها و جریان های کاری پیچیده متصل می کند.

اگر شما در حال ساخت ربات های چت، موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی، سیستم های پردازش اسناد یا هر نوع برنامه هوش مصنوعی مولد هستید، LangChain ابزار اصلی شما خواهد بود. ویژگی های کلیدی LangChain عبارتند از:

• یکپارچگی بی دردسر با LLMها کار با OpenAI، Hugging Face، Cohere، Anthropic و دیگران.
• حافظه برای نگهداری زمینه امکان به خاطر سپردن مکالمات گذشته برای ربات های چت.
• تولید تقویت شده با جستجو (RAG) بهبود پاسخ های هوش مصنوعی با بازیابی داده های خارجی در زمان واقعی.
• همکاری چندعاملی امکان همکاری چندین عامل هوش مصنوعی برای انجام وظایف.
• پشتیبانی گسترده از API و پایگاه داده اتصال به Google Search، SQL، NoSQL، پایگاه های داده برداری و بیشتر.
• هماهنگ سازی جریان های کاری کمک به زنجیره سازی فرآیندهای هوش مصنوعی برای اتوماسیون پیچیده.

بنابراین، LangChain مدل های زبانی بزرگ را تقویت می کند و آنها را هوشیارتر از زمینه، پویا و مفیدتر در برنامه های دنیای واقعی می سازد.

7.         LlamaIndex

یکی از بزرگ ترین چالش ها در دنیای هوش مصنوعی مولد، ارتباط مدل های هوش مصنوعی با منابع داده های دنیای واقعی است. LlamaIndex پلی است که این ارتباط را بی دردسر می کند و به هوش مصنوعی این امکان را می دهد که پاسخ ها را به طور کارآمد از داده های ساختار یافته و غیرساختار یافته بازیابی، پردازش و تولید کند.

LlamaIndex یک کتابخانه پایتون برای دریافت و مدیریت داده های خصوصی برای مدل های یادگیری ماشین است. این کتابخانه می تواند برای ذخیره و مدیریت مجموعه های داده آموزشی و مدل های آموزش دیده به روشی امن و کارآمد استفاده شود. ویژگی های کلیدی آن عبارتند از:

• فهرست گذاری و بازیابی داده ها سازمان دهی داده های غیرساختار یافته و امکان جستجوهای سریع و کارآمد.
• یکپارچگی بی دردسر با LLMها کار با GPT-4، LLaMA، Claude و دیگر مدل های زبانی بزرگ.
• موتور جستجو تبدیل سوالات کاربران به جستجوهای ساختار یافته برای نتایج دقیق.
• برداری سازی پیشرفته و جستجوی برداری استفاده از پایگاه های داده برداری برای بهبود نتایج جستجو.
• پشتیبانی از داده های چندمنبع فهرست گذاری داده ها از PDFs، پایگاه های داده SQL، APIها، Notion، Google Drive و بیشتر.
• جستجوی ترکیبی و RAG (تولید تقویت شده با جستجو) بهبود پاسخ های تولیدشده توسط هوش مصنوعی با بازیابی داده های زمینه ای و به روز در زمان واقعی.

این ویژگی ها باعث می شوند که LlamaIndex یک تغییر دهنده بازی در جستجو، بازیابی و اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی باشد. اگر می خواهید برنامه های هوش مصنوعی هوشمندتر و زمینه محور بسازید که واقعاً داده ها را درک کرده و از آنها بهره برداری کنند، LlamaIndex راه حل نهایی شما خواهد بود.

8.         Weights and Biases (W&B)

Weights & Biases یک ابزار پیشرو در صنعت برای ردیابی آزمایش ها، بهینه سازی هایپرپارامترها، تجسم مدل ها و همکاری است. این ابزار به طور یکپارچه با چارچوب های هوش مصنوعی محبوب ادغام می شود و برای پژوهشگران هوش مصنوعی، مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده یک ابزار ضروری است.

W&B را می توان به عنوان مرکز کنترل برای پروژه های هوش مصنوعی خود در نظر گرفت که به شما کمک می کند هر آزمایش را پیگیری کرده، نتایج را مقایسه کرده و مدل ها را به طور مؤثر اصلاح کنید. ویژگی های کلیدی W&B عبارتند از:

• ردیابی آزمایش ها به طور خودکار پارامترهای مدل، معیارها و خروجی ها را ثبت می کند.
• تجسم های زمان واقعی نظارت بر ضررها، دقت ها، گرادیان ها و بیشتر از طریق داشبوردهای تعاملی.
• تنظیم هایپرپارامترها بهینه سازی خودکار با Sweeps، یافتن بهترین پیکربندی ها به راحتی.
• نسخه بندی مجموعه داده ها پیگیری تغییرات مجموعه داده ها برای جریان های کاری قابل تکرار هوش مصنوعی.
• پشتیبان گیری و نسخه بندی مدل ذخیره و مقایسه نسخه های مختلف مدل به راحتی.
• توسعه هوش مصنوعی به صورت همکاری به اشتراک گذاری نتایج آزمایش با تیم شما از طریق داشبوردهای مبتنی بر ابر.

بنابراین، اگر می خواهید پروژه های هوش مصنوعی خود را به طور مؤثر مقیاس بندی کنید، Weights & Biases یک ابزار ضروری است. این ابزار مشکلات مربوط به ثبت دستی، تجسم و ردیابی آزمایش ها را از بین می برد، تا شما بتوانید روی ساختن خلقیات پیشرفته و مبتنی بر هوش مصنوعی تمرکز کنید.