Лучшие инструменты Linux для разработки искусственного интеллекта в 2025 году

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно преобразует отрасли, от здравоохранения и финансов до творческих сфер, таких как искусство и музыка. Linux с его открытым исходным кодом, возможностью настройки и производительностью стал ведущей платформой для разработки ИИ.

В этой статье рассматриваются основные инструменты Linux для разработки ИИ, предназначенные как для начинающих, так и для опытных разработчиков.

 

Почему Linux необходим для разработки искусственного интеллекта?

Популярность Linux в области искусственного интеллекта обусловлена несколькими ключевыми преимуществами:

• Открытый исходный код: позволяет вносить изменения и настраивать систему, что крайне важно для итеративного характера разработки ИИ.
• Стабильность и производительность: эффективно справляется с большими нагрузками и обучением сложных моделей.
• Сильная поддержка сообщества: обширное и активное сообщество предоставляет множество ресурсов и помощь в устранении неполадок.
• Совместимость с платформами ИИ: оптимизирован для основных платформ, таких как TensorFlow и PyTorch.
• Интерфейс командной строки: Обеспечивает мощный и эффективный контроль над системными ресурсами.

 

Необходимые инструменты Linux для разработки искусственного интеллекта

Чтобы вам было проще ориентироваться, мы сгруппировали инструменты по категориям в зависимости от их основного назначения.

 

1. Фреймворки глубокого обучения

Эти фреймворки являются основой разработки ИИ и позволяют создавать, обучать и внедрять модели машинного обучения.

Тензорный поток

TensorFlow, разработанный компанией Google, — это мощная платформа для создания и обучения моделей машинного обучения, в частности глубокого обучения. Благодаря своей универсальности он подходит как для исследований, так и для промышленного использования.

Keras, высокоуровневый API, упрощает создание моделей, а TensorFlow Extended (TFX) поддерживает развёртывание на производственном уровне.

Чтобы установить TensorFlow в Linux, используйте pip package manager.

pip install tensorflow

 

PyTorch

Разработанный исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Facebook (FAIR), PyTorch нравится исследователям за свои динамические графики вычислений, которые обеспечивают гибкость при экспериментировании с моделями и отладке. TorchScript позволяет оптимизировать модель для производства.

Чтобы установить PyTorch в Linux, запустите:

pip install torch

 

2. Наука о данных и машинное обучение

Эти инструменты необходимы для предварительной обработки данных, анализа и выполнения традиционных задач машинного обучения.

 

Scikit-learn

Scikit-learn — это обширная библиотека для различных алгоритмов машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и уменьшение размерности. Это отличный инструмент как для новичков, так и для опытных специалистов.

Чтобы установить Scikit-learn в Linux, запустите:

pip install scikit-learn

 

XGBoost/LightGBM/CatBoost

Эти библиотеки градиентного бустинга известны своей производительностью и точностью, которые широко используются в соревнованиях по машинному обучению и в реальных приложениях.

Чтобы установить XGBoost/LightGBM/CatBoost в Linux, выполните:

pip install xgboost lightgbm catboost

 

3. Среда разработки и рабочий процесс

Эти инструменты помогут вам эффективно писать, тестировать и отлаживать ваш код.

 

Записные книжки Jupyter/Лаборатория

Jupyter предоставляет интерактивную среду для программирования, визуализации данных и документирования, что делает его идеальным для изучения данных и создания прототипов моделей.

Чтобы установить Jupyter в Linux, запустите:

pip install jupyterlab  

или

pip install notebook

 

Интегрированные среды разработки (IDE)

Популярные IDE, такие как VS Code (с расширениями для Python) или PyCharm, предлагают такие функции, как автозаполнение кода, отладка и интеграция с системой контроля версий.

Это отличные IDE для управления крупными проектами искусственного интеллекта.

• VS Code: Скачать с code.visualstudio.com.
• PyCharm: скачайте с jetbrains.com/pycharm.

 

4. Контейнеризация и развертывание

Эти инструменты помогут вам эффективно упаковывать и развертывать приложения искусственного интеллекта.

 

Docker

Docker упрощает упаковку приложений ИИ и их зависимостей в контейнеры, обеспечивая согласованное выполнение в разных средах, что важно для переносимости и развёртывания.

Чтобы установить Docker в Linux, запустите:

sudo apt install docker.io

 

Kubernetes

Kubernetes — это мощная платформа для управления контейнерами и масштабирования контейнерных ИИ-приложений, которая имеет решающее значение для развёртывания моделей в производственной среде в больших масштабах.

Чтобы установить Kubernetes в Linux, запустите:

curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"

 

Kubeflow

Kubeflow упрощает рабочие процессы машинного обучения на Kubernetes, от предварительной обработки данных до обучения и развёртывания моделей.

Чтобы установить Kubeflow в Linux, запустите:

kubectl apply -k "github.com/kubeflow/pipelines/manifests/kustomize/cluster-scoped-resources?ref=<version>"

 

5. Обработка данных и большие объемы данных

Эти инструменты необходимы для работы с большими наборами данных и распределенных вычислений.

 

Apache Spark

Apache Spark — это мощная платформа для распределённых вычислений, которая широко используется для обработки больших данных и машинного обучения при разработке ИИ. Её библиотека MLlib предоставляет масштабируемые алгоритмы.

Чтобы установить Spark в Linux, запустите:

wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.5.4/spark-3.5.4-bin-hadoop3.tgz
tar -xvf spark-3.5.4-bin-hadoop3.tgz
sudo mv spark-3.5.4-bin-hadoop3 /opt/spark
echo -e "export SPARK_HOME=/opt/spark\nexport PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin" >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc
spark-shell
pip install pyspark

 

6. Компьютерное зрение

Эти инструменты необходимы для проектов искусственного интеллекта, связанных с обработкой изображений и видео.

 

OpenCV

OpenCV (библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом) — обязательный инструмент для разработчиков ИИ, работающих над проектами в области компьютерного зрения, поскольку она предлагает широкий спектр функций для обработки изображений и видео, упрощая создание таких приложений, как распознавание лиц, обнаружение объектов и многое другое.

Чтобы установить OpenCV в Linux, запустите:

pip install opencv-python

 

7. Другие важные инструменты

Эти инструменты повышают производительность и оптимизируют жизненный цикл разработки искусственного интеллекта.

 

Anaconda/Miniconda

Anaconda (или её облегчённая версия Miniconda) упрощает управление пакетами Python и R, особенно для анализа данных и искусственного интеллекта. Она предоставляет удобный способ управления зависимостями и создания изолированных сред.

Чтобы установить Anaconda в Linux, запустите:

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

 

Обнимающие Лицо Трансформеры

Hugging Face произвела революцию в обработке естественного языка (NLP) благодаря своей библиотеке Transformers, которая предоставляет доступ к предварительно обученным моделям-трансформерам для задач NLP, упрощая такие задачи, как генерация текста, перевод и анализ тональности.

Чтобы установить Hugging Face Transformers в Linux, запустите:

pip install transformers

 

MLflow

MLflow — это платформа с открытым исходным кодом для управления жизненным циклом машинного обучения, включая отслеживание экспериментов, упаковку моделей и их развёртывание.

Чтобы установить MLflow в Linux, запустите:

pip install transformers

 

Заключение

Сфера ИИ постоянно развивается, и Linux предоставляет разработчикам надёжную и универсальную платформу. Освоив эти важные инструменты, разработчики смогут эффективно создавать, обучать и внедрять модели ИИ, оставаясь в авангарде этой захватывающей области.

Не забудьте ознакомиться с официальной документацией по каждому инструменту, чтобы получить самую свежую информацию и инструкции по установке.