Apache MXNet a fost un cadru (framework) open-source de învățare profundă, capabil să antreneze eficient modele pe mai multe GPU-uri și mașini, cu interfețe pentru Python, C++, R, Scala și alte limbaje. Amazon Web Services l-a susținut ani de zile ca framework preferat. Apache Software Foundation a retras proiectul în septembrie 2023 și l-a mutat în Apache Attic până în februarie 2024; nu mai este dezvoltat. Modelele existente sunt de regulă migrate către alte framework-uri.
Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.
Porniți demo-ulBMXNet este o bibliotecă open-source pentru rețele neuronale binare, lansată în 2017 de Institutul Hasso Plattner din Potsdam și construită pe framework-ul Apache MXNet. Rețelele binare stochează ponderile și activările cu un singur bit în loc de 32, ceea ce face modelele mult mai mici și mai rapide – un avantaj pentru smartphone-uri și dispozitive integrate, deși de obicei cu o anumită pierdere de acuratețe. Deoarece MXNet a fost retras în 2023, BMXNet prezintă în prezent interes mai ales pentru cercetare (situația din octombrie 2026).
PyTorch este un framework open-source pentru învățare automată și învățare profundă în limbajul de programare Python. A fost dezvoltat inițial la Meta (pe atunci Facebook) și este administrat din 2022 de PyTorch Foundation, sub egida Linux Foundation. PyTorch este larg răspândit în cercetare și industrie deoarece le permite dezvoltatorilor să construiască flexibil modele, să le antreneze pe GPU-uri și să le testeze pas cu pas; multe modele lingvistice și de imagine cunoscute sunt construite cu el.
TensorFlow este un framework open-source de învățare automată, dezvoltat de Google și lansat în 2015. Se folosește pentru construirea, antrenarea și implementarea rețelelor neuronale în aplicații, pe servere sau pe dispozitive mobile. Keras oferă o interfață accesibilă, de nivel înalt; utilizările tipice includ clasificarea imaginilor, prognoza și sistemele de recomandare.
Open Neural Network Exchange (ONNX) este un format de fișier deschis pentru modele de învățare automată, introdus în 2017 de Microsoft și Facebook (acum Meta) și găzduit în prezent de LF AI & Data Foundation. Un model antrenat, de exemplu, în PyTorch poate fi exportat în ONNX și rulat cu alte instrumente sau medii de execuție, precum ONNX Runtime. Astfel este mai ușor să se treacă de la un framework la altul și să se implementeze modelele pe hardware diferit.
