Bài viết “11 Python Libraries Every AI Engineer Should Know” từ KDnuggets cung cấp danh sách 11 thư viện Python quan trọng mà các kỹ sư AI nên biết để xây dựng các ứng dụng AI hiện đại. Nội dung chính bao gồm:
- Hugging Face Transformers – Thư viện mạnh mẽ cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) với các mô hình transformer như BERT, GPT, T5.
- Ollama – Công cụ đơn giản để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Llama, Mistral trên phần cứng cá nhân.
- OpenAI Python SDK – Bộ công cụ chính thức để tích hợp các mô hình GPT của OpenAI vào ứng dụng Python.
- Anthropic SDK – Thư viện hỗ trợ tích hợp các mô hình của Anthropic như Claude, có API chat và hỗ trợ streaming.
- LangChain – Khung phát triển giúp xây dựng ứng dụng AI với LLM, hỗ trợ quản lý ngữ cảnh và truy vấn dữ liệu.
- LlamaIndex – Cung cấp khả năng kết nối dữ liệu tùy chỉnh với LLM, hỗ trợ truy vấn dữ liệu hiệu quả.
- SQLAlchemy – Công cụ ORM mạnh mẽ giúp tương tác với cơ sở dữ liệu SQL bằng Python.
- ChromaDB – Cơ sở dữ liệu nhúng mở rộng dành cho AI, hỗ trợ tìm kiếm ngữ nghĩa và truy xuất thông tin AI.
- Weaviate – Công cụ tìm kiếm vector thời gian thực, hỗ trợ dữ liệu đa phương thức như văn bản, hình ảnh.
- Weights & Biases (W&B) – Nền tảng theo dõi và giám sát thí nghiệm Machine Learning, hỗ trợ tối ưu hóa mô hình.
- LangSmith – Công cụ giám sát và tối ưu hóa các ứng dụng AI sử dụng LLM.
Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu rõ và kết hợp các thư viện này để phát triển ứng dụng AI hiệu quả.
Trần Ngọc Minh 