人工智能的快速发展伴随着研究和计算硬件的巨大进步，，开源人工智能库作为关键贡献者出现。其中一些库特别设计为在实际应用中保持稳健性、可扩展性和可靠性。开源库得到了广泛应用。根据2023年Octaverse报告（显示）：

• 开发者在 GitHub 上向开源项目做出了超过三亿次总贡献次数。
• 自 2022 年以来，采用开源项目办公室（OSPO，即开源项目办公室）的全球公司增加了超过 32%。

在这篇文章中，你将了解专门设计并优化用于生产环境的开源AI库及其重要性。你还将了解到它们面临的一些挑战以及应对这些挑战的解决方案。以下是排名前五的开源AI库。

开源AI工具库（点击这里查看: https://jozu.com/blog/25-open-source-ai-tools-to-cut-your-development-time-in-half/）提供了构建和部署AI模型的公开工具，让任何人都可以查看、修改并分享代码。这些库由全球用户不断更新，这有助于保持它们的可靠性和最新。它们涵盖了多个领域，包括计算机视觉、深度神经网络、强化学习和自然语言处理，使得在项目中使用高级AI技术变得更加简单且成本更低。

开源社区已经显著地发展壮大，提供了许多强大的库供用户选择。这篇文章将主要介绍以下这些库：

• KitOps
• PyTorch
• HuggingFace
• LangChain
• TensorFlow

KitOps 是一个开源的机器学习平台，它连接了软件工程师、数据科学家、DevOps 工程师和机器学习工程师之间的桥梁。KitOps 将所有机器学习模型和依赖打包成一个 ModelKit，使其更容易对这些组件进行版本控制、标记、管理和追踪。KitOps 使得拆解单个模型组件变得简单，包括模型、数据集和相关代码。

随着KitOps与许多工具（如SageMaker、HuggingFace等）兼容，DevOps团队可以更容易地在熟悉的环境中构建AI/ML自动化流水线流程。它还将基础设施的维护抽象化，使数据科学家可以专注于构建模型，而无需担心基础设施问题。KitOps有一个Discord频道，你可以在那里获得支持、了解最新新闻和产品更新。

PyTorch 是一个用于构建深度学习模型的工具，于 2016 年由 Meta 推出。它常用于图像识别、自然语言处理及强化学习。对于研究人员、数据科学家和机器学习工程师来说，PyTorch 至关重要。

PyTorch的易用性和灵活性，分布式处理功能和云支持使其成为寻找开源且即用型解决方案的公司的良好选择。它还拥有丰富的工具生态系统，例如ParlAI，EinOps，和Accelerate，还有在Slack和PyTorchDiscuss上非常活跃和友好的社区。

拥抱Face转换器使您能够构建、训练及部署机器学习模型。HuggingFace是一个多个模型的注册表，允许您通过可用的Python，JavaScript和Rust API与这些模型进行交互。这使得AI工程师能够轻松协作、共享代码，并分析视觉数据、模型和数据集。

HuggingFace的标志

HuggingFace 拥有一个包含超过两万个数据集的丰富集合，数据集 用户可以轻松下载并使用这些开源数据集来训练他们的机器学习模型。他们还有 Spaces，你可以在那里看到一些由社区开发的模型。说到社区，HuggingFace 拥有一个庞大的 社区，用户可以在那里发布他们目前遇到的问题并获得回应。

LangChain 是一个框架，让 AI开发者能轻松地将他们的语言模型连接到外部数据源。它允许你构建能轻松集成到公司数据集和 API 中的 AI代理。它还可以与例如工作流编排工具（如 n8n）集成，从而轻松构建并扩展你的 AI代理。

LangChain 有一系列相关产品，例如 LangSmith，它帮助你轻松地将大型语言模型（LLM）应用从原型过渡到生产，以及 LangGraph，它允许你创建复杂的代理程序。LangChain 还可以与 Python 和 JavaScript 等编程语言配套使用。LangChain 还有一个活跃在 Slack 的社区。

TensorFlow 是一个开源 AI 平台，广泛用于构建、训练和部署机器学习模型到生产环境中。它提供了一系列库，例如 TensorFlow Lite，可以在移动设备上部署 ML 应用的库；TensorFlow JS，它是一个用于 JavaScript 的 ML 工具；以及 TensorFlow 数据处理，用于构建输入管道，等等。

核心是TensorFlow Core，提供构建自定义模型及进行张量（多维数组）计算的低级API。它还提供高级API，Keras，简化了构建机器学习模型的流程。此外，还有个庞大的社区，你可以在里面分享想法、做出贡献，并在遇到问题时获得帮助。

这5个库都很不错，各有优势；但是，我们为什么这么看重开源的人工智能库呢？

开源技术的免费特性，加上其强大的社区支持，这让开源对许多组织极具吸引力。使用开源AI解决方案有诸多好处。其中包括：

• 透明度
• 安全性
• 沃土的社区支持
• 协作的便捷性

开源AI项目的众多好处之一在于其透明性。所有的代码更改都是公开可见的。这样一来，用户可以查看源代码，并了解软件从头到尾的工作原理，它如何处理数据及其所需依赖等等。

开源机器学习库允许广泛的代码审查，从而促进更安全软件的分发。社区成员通常能够迅速识别并修复其中的错误和漏洞。这样一来，用户开始更加重视安全问题，在CI/CD流程中增加漏洞测试，并自动化检测库中的潜在威胁。

开源的人工智能工具通常拥有庞大且活跃的用户社区。因此，当用户遇到问题或对软件有任何疑问时，他们可以在 GitHub 上创建一个问题或在社区论坛上提问。

一个开源人工智能项目的协作环境通过吸引来自各个领域的参与者，包括机器学习工程师、软件工程师、技术撰稿人和希望为库做出贡献的用户，促进了快速的创新和进步。这种开放性鼓励任何人参与修复错误和添加新功能，从而形成一个持续集成与开发的生态系统。

虽然开源AI库带来了许多好处，它们也可能带来挑战，这些挑战会降低使用效率和使用体验。

虽然开源的AI库提供了很多强大的工具，但在应对机器学习团队大规模部署模型到生产环境中的挑战时，很多库表现不佳。其中一些挑战包括：

• 高延迟问题
• 版本控制
• 安全

延迟是指用户请求与从服务器收到响应之间的时间延迟。可以通过使用诸如量化、剪枝和模型蒸馏等技术来解决此问题。此外，采用平台无关的深度学习模型格式如ONNX，可以降低延迟并提高性能。

版本控制在软件开发协作中至关重要，像Git、SVN 和 Mercurial 这样的系统在协作中扮演着关键角色。这些工具不仅促进协作，还帮助追踪更改，对任何开发团队来说都不可或缺。

但是，给AI系统打补丁带来了一些特殊的难题，这是因为涉及的复杂数据结构和格式。机器学习模型通常由权重、超参数、预处理步骤以及架构这些部分组成，这些部分可能需要单独或作为一个整体来更新，这无疑增加了操作的复杂性。

鉴于机器学习系统对训练数据的敏感性，需要同时对数据和模型进行版本控制，以确保可重复性和对模型性能随时间的理解。

安全性是AI工作流中的另一个关键问题。这源于在训练和推理过程中使用的大量数据，这些数据常常包含敏感信息或个人可识别信息(PII)。保护这些数据对于保持工作流的完整性非常重要。常见的安全威胁，在AI生产环境中包括：

• 模型窃取 发生在用户试图非法访问模型时，这可能包括获取包含其模型和配置的仓库的未经授权的访问。
• 对抗性攻击 是指用户试图通过篡改输入数据误导模型，使其做出错误或有害的判断。

将你的模型、数据集和代码存储在安全的地方是有好处的，这样可以确保它们的安全性。

你已经了解了开源库面临的一些挑战，我们来看看几个解决方案。

之前在这篇文章里你遇到过KitOps。在AI和ML开发环境中，它通过其ModelKit系统解决了延迟、版本控制和标记的问题。ModelKits有以下几个好处，比如：

• 透明度
• 版本管理
• 与 CI/CD 的无缝集成
• JozuHub 的安全存储功能 ## 透明性

一个典型的AI框架通常包括模型、数据集、笔记本和配置等依赖项。KitOps 提供了 ModelKit，它使团队能够将这些依赖项包含在一个单一的 ModelKit 包中。这种方法使得传递打包的 bundle 和在多个环境中部署 ModelKit 包变得简单。

KitOps 通过其强大的版本控制和标签系统解决了版本控制方面的挑战。每个 ModelKit 都被打上标签，建立了数据集和模型之间清晰的关联，这对于确保可重复性和有效管理模型漂移非常重要。ModelKit 的防篡改设计，通过 SHA 摘要增强，确保了模型和数据在整个开发和部署生命周期中的完整性。

KitOps 还为 CI/CD 工作流提供自动化功能，包括 GitHub Actions，这可以简化开发、测试和部署流程。这种方法促进了数据团队、软件工程师和 DevOps 专业人士之间的合作，从而提高团队的协作效率。

JozuHub 是一个安全存储平台，涵盖所有版本及相关依赖，比如代码、数据集、模型及其文档。它允许你查看各个 ModelKit 版本间的差异及标签，方便追踪和对比版本差异。

最后，总结

本文介绍了专为生产环境构建的开源AI库以及如何通过集成KitOps来解决这些问题。当组织将开源AI工具集成到其运营中时，应注意考虑的关键因素包括延迟、安全性和版本控制等。KitOps确保您的AI解决方案既安全又受版本控制，且在性能和合规性方面也得到优化。

如果你有关于将KitOps集成到你的团队中的问题，请加入我们的Discord频道，并开始使用KitOps，今天就开始使用KitOps！