Allgemein | Machine Learning Blog

ONNX, Tensorflow und Pytorch: Ein Blick auf die Giganten des Deep Learning

Im heutigen digitalen Zeitalter sind Deep Learning-Frameworks ein heißes Thema. Es spielt keine Rolle, ob du in der Branche arbeitest oder einfach nur interessiert bist, es gibt drei Namen, die du wahrscheinlich schon einmal gehört hast: ONNX, Tensorflow und Pytorch. Aber was sind ihre Stärken, Schwächen und wie populär sind sie wirklich? Lasst uns das herausfinden.

ONNX

ONNX, oder Open Neural Network Exchange, wurde ursprünglich im September 2017 von Microsoft und Facebook gemeinsam vorgestellt. Das Hauptziel dieses Projekts war es, eine offene Standardplattform für maschinelles Lernen zu schaffen, die es ermöglicht, Modelle zwischen verschiedenen Frameworks nahtlos zu übertragen. Mit der Zeit schlossen sich weitere Unternehmen wie NVIDIA, Intel und viele andere der Initiative an, um die Interoperabilität im Deep Learning zu fördern und zu beschleunigen. ONNX wurde entwickelt, um die Kompatibilität zwischen verschiedenen Deep Learning-Frameworks zu verbessern. Sein Hauptvorteil ist die Möglichkeit, Modelle zwischen verschiedenen Frameworks zu übertragen. Dies erleichtert die Arbeit für Entwickler, die in verschiedenen Umgebungen arbeiten.

Da es eher ein Übersetzer als ein vollständiges Framework ist, bietet ONNX allerdings nicht die gleichen Training-Tools wie andere Frameworks. Es dient eher als Brücke zwischen ihnen.

Während ONNX an sich vielleicht nicht das bekannteste Framework ist, ist seine Bedeutung in der Community nicht zu unterschätzen. Durch seine Fähigkeit, die Lücke zwischen verschiedenen Plattformen zu schließen, hat es sich als nützliches Tool für viele Entwickler etabliert.

Tensorflow

TensorFlow wurde von dem Google Brain Team entwickelt und erstmals im November 2015 als Open-Source-Projekt veröffentlicht. Ursprünglich wurde es intern von Google entwickelt, um den Bedarf des Unternehmens in Bezug auf maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke zu unterstützen. Seit seiner Einführung hat es sich schnell zu einem der führenden Frameworks im Bereich des maschinellen Lernens entwickelt, unterstützt durch seine leistungsstarken Funktionen und die starke Unterstützung der Entwicklergemeinschaft. Es wurde speziell für Skalierbarkeit und verteiltes Training entwickelt und hat sich zu einem Standard in der Industrie entwickelt. Tensorflow eines der am weitesten verbreiteten Deep Learning-Frameworks. Es bietet eine riesige Bibliothek, großartige Skalierbarkeit und kann sowohl auf CPUs als auch auf GPUs laufen.

Die Lernkurve kann für Anfänger steil sein, und manchmal wird es als weniger „Pythonic“ als andere Frameworks angesehen, was zu komplizierterem Code führen kann.

Tensorflow ist zweifellos eines der bekanntesten Frameworks da draußen. Große Unternehmen nutzen es, und es hat eine aktive Community und viele Ressourcen für Entwickler.

Pytorch

PyTorch wurde ursprünglich von Soumith Chintala von Facebooks AI Research Lab (FAIR) entwickelt und im Januar 2017 der Öffentlichkeit vorgestellt. Es basiert auf Torch, einem früheren Framework, das in Lua programmiert wurde. PyTorch wurde ins Leben gerufen, um den wachsenden Bedürfnissen der Forschungsgemeinschaft gerecht zu werden und bietet dabei eine flexiblere und intuitivere Umgebung für das Deep Learning. Mit seiner dynamischen Berechnungsgraphen-Natur hat es sich schnell als beliebtes Werkzeug in der akademischen Forschung etabliert. Pytorch ist bekannt für seine intuitive Syntax und Flexibilität. Es eignet sich besonders für Forschung und Entwicklung, da es ein dynamisches Berechnungsgraphen-System verwendet.

Es hat in der Vergangenheit weniger industrielle Anwendungen als Tensorflow gesehen, obwohl das in letzter Zeit zu ändern scheint.

Pytorch wächst schnell in Popularität, besonders in der akademischen Welt. Viele Forscher bevorzugen es wegen seiner Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität.

Blick in die Zukunft

Es ist schwer zu sagen, welches der drei Frameworks in Zukunft das populärste sein wird. Während Tensorflow und Pytorch weiterhin dominieren, könnte ONNX aufgrund seiner Einzigartigkeit an Bedeutung gewinnen. Was wir jedoch mit Sicherheit sagen können, ist, dass alle drei weiterhin eine wichtige Rolle in der Welt des Deep Learning spielen werden.

12 Tipps für bessere ChatGPT-Prompts

Du hast sicher schon ein paar Mal mit ChatGPT gespielt und vielleicht gemerkt, dass die Ergebnisse mal klasse und mal eher suboptimal sind. Es spielt keine Rolle, ob du ein Newbie oder ein erfahrener Anwenderin oder Anwender bist, hier sind zwölf Tipps, die dir dabei helfen können, bessere Prompts für deinen ChatGPT-Dialog zu formulieren.

Lokale KI-Modelle: Vorteile, Nachteile und wie man sie verwendet

In den letzten Jahren hat sich die künstliche Intelligenz (KI) rasant entwickelt. KI-Modelle werden heute in immer mehr Bereichen eingesetzt, von der Bilderkennung bis hin zur Sprachverarbeitung.

Traditionell werden KI-Modelle in der Cloud ausgeführt. Das hat den Vorteil, dass sie leicht zugänglich und skalierbar sind. Allerdings gibt es auch einige Nachteile, wie etwa die Abhängigkeit von einem Internetzugang und die Möglichkeit, dass die Daten von Dritten eingesehen werden können.

Eine Alternative zur Cloud-basierten Ausführung ist die lokale Ausführung von KI-Modellen. Bei der lokalen Ausführung wird das KI-Modell auf dem eigenen Rechner installiert und ausgeführt. Das hat einige Vorteile, wie etwa die volle Kontrolle über die Daten und die Möglichkeit, die Leistung des Modells zu optimieren.

Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Leitfaden für Anfänger

In der datengesteuerten Welt von heute ist die Fähigkeit, Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und Entscheidungen zu automatisieren, wichtiger denn je. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel – ein Bereich, der das Potenzial hat, die Art und Weise zu revolutionieren, wie wir mit Daten umgehen, Aufgaben automatisieren und unsere Entscheidungsfähigkeit verbessern. Ganz gleich, ob Sie ein angehender Datenenthusiast sind oder einfach nur neugierig auf dieses Schlagwort, das Sie so oft gehört haben, dieser Leitfaden soll Ihnen ein klares Verständnis davon vermitteln, was maschinelles Lernen bedeutet. Von den grundlegenden Konzepten bis hin zu Anwendungen in verschiedenen Branchen werden wir uns auf eine Reise begeben, um das Wesen und das Potenzial des maschinellen Lernens zu entdecken.

Wie künstliche Intelligenz deine Finanzen revolutioniert: Ein Blick auf KI-gesteuerte Finanzassistenten

Die Zeiten, in denen man mühsam Budgets in Tabellenkalkulationsprogrammen erstellte und jeden einzelnen Posten händisch notierte, könnten bald vorbei sein. Dank künstlicher Intelligenz (KI) gibt es heute sogenannte persönliche Finanzassistenten, die einem helfen, seine Finanzen im Griff zu behalten. Aber was können diese Assistenten genau und wie verlässlich sind sie?

Einführung in die Ära der KI: Ein Blick auf „The Age of A.I.“ mit Robert Downey Jr.

Wenn man über die berühmtesten und umfassendsten Doku-Reihen zur künstlichen Intelligenz (KI) spricht, dann kann man nicht an „The Age of A.I.“ auf YouTube vorbeigehen. Die englischsprachige Dokumentation, die mittlerweile drei Jahre alt ist, präsentiert sich noch immer als eine der maßgeblichsten und aufschlussreichsten Quellen zum Thema KI. Sie stellt auf überzeugende Weise dar, wie KI die Welt verändert und formt, vom täglichen Leben bis hin zu hochkomplexen Forschungsbereichen.

ELIZAs Vater: Wie Joseph Weizenbaum die Welt der Künstlichen Intelligenz prägte

Es ist kaum möglich, die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) zu betrachten, ohne auf die bahnbrechenden Arbeiten von Joseph Weizenbaum zu stoßen. Er war nicht nur ein Pionier auf diesem Gebiet, sondern hat auch wichtige Diskussionen über die ethischen Implikationen der KI angestoßen, die bis heute andauern.

Die Aria Browser-KI: Ein Blick auf Operas neuestes Vorhaben

Die neue künstliche Intelligenz-Innovation von Opera, Aria AI, kennzeichnet einen transformativen Schritt in der Browser-Industrie. Entwickelt von der renommierten Internetbrowser-Firma Opera, bietet Aria den Benutzern ein verbessertes, personalisiertes Browser-Erlebnis und hebt Opera von seinen Mitbewerbern ab. Dieser Beitrag untersucht die Entwicklung, Vorteile, Kosten und den potenziellen Erfolg von Aria sowie eine vergleichende Analyse mit anderen KI-Systemen wie ChatGPT mit Bing und Googles Bard.

ChatGPT vs Bard vs PI: Chat-AIs im Vergleich, Bard steht dumm da

ChatGPT von OpenAI, Googles Bard und PI von Inflection AI sind drei AI-Modelle, die im Wettbewerb zueinander stehen. Wir werfen einen Blick drauf, wie sich die Modelle bei einer recht einfachen Fragestellung schlagen und wie Bard aus der Reihe fällt.

Googles KI namens Bard: Ein Sprachmodell, das Texte generieren, Sprachen übersetzen und deine Fragen beantworten kann

Es war ein großer Moment in der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI), als Google im Jahr 2022 sein fortschrittliches KI-Modell Bard vorstellte. Seitdem hat es Wellen der Bewunderung und Analyse ausgelöst, die KI-Gemeinschaft über seine beeindruckenden Fähigkeiten staunen lassen. Nun freue ich mich, Ihnen mitteilen zu können, dass Bard endlich auch in der Europäischen Union und damit in Deutschland verfügbar ist.