AI基础系列（4）| PyTorch与TensorFlow如何选型？

企业AI化转型逐渐深入后, 深度学习框架的选型如今成为了技术团队必须得直面的关键决策。当下存在着作为最为主流情形的两大框架, 它们在关于学术研究这方面, 在涉及生产部署相关领域, 于有关端侧推理这类业务范围中, 各处不同的生态位。

这个文本将会从编程体验的方面来进行客观的对比, 还会从部署能力的角度予以客观对比, 也会从社区趋势的层面开展客观对比, 更会从典型场景的维度实施客观对比, 并且给出选型的建议, 还会答疑常见的问题, 借此帮助企业在转型的进程当中去减少试错的成本, 从而能够理性地选择契合自身业务的技术栈。

一、核心差异速览

（图1：与在星标趋势对比，来源：公开数据）

二、按场景推荐

学术研究以及论文复现方面, 优先选择此类情况。顶会那些开源代码之中的绝大多数, 都是基于之下的情形得以存在发展, 动态图实际能促使模型的修改工作、自定义层以及训练循环环节变更得更为灵活巧妙有别平常。

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在部署方面, 移动端、嵌入式包含浏览器部署, 优先选择 Lite/.js。TF Lite 在 iOS 以及嵌入式设备上, 算子覆盖全面，量化工具完善, TF.js 是浏览器端最为成熟的方案。其可借助 ONNX 转换间接实现覆盖, 然而工具链还不像 TF Lite 那般省心。

针对生产环境里的大规模服务以及 ML 流水线而言, 要是企业已经拥有相应体系, 那么继续去沿用 TFX、TF 的话成本是最低的；要是新构建服务, 加上或者 ONNX 同样是可靠的, 不过需要自行去组合更多的组件。

TPU跟Cloud生态, 存在优先选择或者JAX的情况。TPU对这两者的支持效果最佳, 然而运用TPU时，在体验以及性能优化方面, 还是存在一定程度的差距。

教学面向初学者, Keras 3语法简洁, 这使得它适合快速入门, 它更贴近底层, 所以适合理解原理, 要是未来从事研究, 那么建议直接学习。

强化学习, 以及高度自定义的训练流程, 这两者之中, 强化学习是优先着重考虑的。强化学习运算方式里的算法, 是十分需要复杂控制流以及自定义梯度更新情况的, 其中动态图更是具备更为灵活的特性, 且主流的RL库在这当中同样是侧重于有所支持的。

三、关键差异深入

包含动态图以及静态图: 通常默认情况下动态图, 代码会随即执行, 在实现调试的时候较为直观。 2默认处于Eager 模式, 不过在生产部署的时候常常会运用tf将其转换成为静态图从而借以提升性能, 也就额外增加调试所需的复杂度。针对存在大量控制流的模型, 这种方式会显得更为自然。

在这个部署成熟阶段而言, 部署出来的生态呈现出更加完整之势, TF 、TF Lite、TF.js这些所作出的覆盖, 会从服务端一直延伸到端侧；凭借着ONNX、、这一情况, 也能够实现对多数场景的覆盖, 然而, 针对于移动端以及浏览器端, 在覆盖方面还是会略显薄弱一些。

大模型生态, Face、、PEFT等工具链, 几乎是以其为中心, 开源大模型权重, 绝大多数发布成格式, 进行生成式AI微调, 这是事实标准。

因为JAX, 内部有好多新项目都朝着JAX转变, Keras 3已经对JAX后端予以支持。未来或许会更着重精力于生产部署以及端侧, 然而研究创新方面更多地朝着JAX/流动。要是关注TPU以及研究灵活性的话, JAX是值得去关注的第三选择, 不过学习曲线更为陡峭。

四、选型决策树

深度学习框架选型决策树

五、常见问题FAQ

Q1：小团队创业做AI产品，该选哪个框架？

优先建议小团队, 生态丰富, 招聘轻松, 社区活跃, 碰到问题能迅速寻得解决办法, 要是产品明确针对移动端或者浏览器, 能一并考量 Lite/TF.js, 或者借助 ONNX 转换达成跨框架部署。

Q2：已有代码，需要迁移到吗？

不建议轻易去进行迁移, 若现有的模型在生产的环境当中能够稳定运行, 迁移的成本比较高并且收益是有限的, 只有在新业务需要大模型生态的时候, 团队技能有偏性的时候, 或者需要与主流的开源模型进行深度集成的时候, 才去考虑逐步的迁移。

Q3：移动端部署一定要用吗？

要明确, Lite于移动端是最为成熟的, 然而它能够借助ONNX导出成诸如ONNX 、Lite或者Core ML这一类的格式。要是模型正处于训练当中, 那么ONNX转换属于常用的方案, 无需强行切换至训练。

Q4：做大模型微调必须用吗？

现今事实标准为, 主流开源大模型权重, LoRA/PEFT工具, 等分布式训练库, 均是以其为核心的。虽说也能够加载一些模型, 不过, 工具链和社区支持的差距较为显著, 在大模型的这个方向上, 建议直接去使用它。

Q5：学哪个框架更好找工作？

两者均存在大量岗位 , 研究型岗位 、大模型岗位 、创业公司岗位更受倾向 ；传统互联网岗位 、制造业岗位 、端侧AI岗位依旧被大量使用并且优先考虑的时候建议 , 同时了解Lite/和ONNX 进而提升全链路能力。

六、总结与AI未来展望

在企业朝着AI化进行转型的进程里面, 框架选型不存在绝对的答案, 仅仅存在是不是契合当前阶段以及业务目标的情况。依靠动态图具备的灵活性、大模型形成的生态以及学术社区拥有的活力, 从而成为研究以及新项目的默认选择；在生产部署方面、端侧推理方面以及生态方面依旧稳固。两者在GPU性能上面以及分布式训练上面的差距已经大幅度缩小, ONNX等中间格式也为企业减少了框架锁定的风险。

长远来看, AI框架的界限会愈发模糊不清。Keras 3已然支持多种后端, JAX在TPU以及科学计算范畴迅速兴起, 其编译与部署的能力不断持续增进。企业朝着AI化的转型将不会再被限定于单一框架之处, 而是会更加着重关注模型整个使用周期的工程化能力。建议有关团队维持技术栈具备适度的弹性, 核心模型能够依托相关生态, 进行生产部署之时结合Lite或者ONNX , 与此同时留意JAX等新兴拓展方向用以应对快速变幻的技术浪潮。