Ваш любимый Python для ИИ — большая ошибка. Пора переходить на JavaScript

Многие разработчики, когда слышат про машинное обучение и большие языковые модели, сразу представляют себе код на Python. И в этом есть логика: Python стал первым выбором для многих энтузиастов и до сих пор не сдает позиций. Но в ИИ-революции, оказывается, есть место и для других языков. Разработчики на JavaScript теперь тоже могут интегрировать нейросети в свои проекты, не выходя из привычной среды.

Инструменты и библиотеки в этой статье — отличные варианты, которые позволяют раскрыть всю мощь ИИ и машинного обучения, оставаясь в песочнице JavaScript. Некоторые из них упрощают подключение веб-серверов и приложений к крупным моделям, которые работают в больших дата-центрах. Другие предлагают мощные возможности для обучения и запуска LLM прямо на локальной машине. Все они — надежные кирпичики, из которых можно строить ИИ-приложения на JavaScript.

TensorFlow.js

Google сделала миру отличный подарок, когда выпустила TensorFlow с открытым исходным кодом. С помощью TensorFlow.js можно разрабатывать модели машинного обучения на JavaScript или TypeScript. Затем их можно развернуть прямо в браузере или в среде Node.js. Приятным бонусом идет библиотека tfjs-vis. Этот API позволяет визуализировать производительность модели прямо в браузере.

Видео от DGL.RU

Hugging Face Transformers.js

Еще один вариант для запуска моделей в браузере или любой другой среде, которая поддерживает JavaScript, предлагает HuggingFace. Transformers.js предоставляет ту же функциональность, что и популярная Python-библиотека Transformers, но версия на JavaScript использует всю мощь WebGPU и WebAssembly прямо в браузере. Transformers.js также предлагает более высокоуровневую поддержку, например, для анализа тональности текста и шаблонизации чатов, что облегчает выполнение многих задач ИИ локально. Будет преувеличением сказать, что вам совсем не понадобится серверный код, но вы точно сможете переложить значительную часть работы на машину пользователя.

Brain.js

Если вы когда-нибудь мечтали создать нейронную сеть и запустить ее в мир через веб-браузер, обратите внимание на Brain.js. Этот инструмент предлагает несколько моделей для реализации нейронных сетей на JavaScript, при этом используя любые доступные графические процессоры. Встроенные руководства помогут вам понять, что происходит внутри нейросети, пока она учится на данных. Исходный код Brain.js можно найти на GitHub вместе с примерами, которые написаны на TypeScript и JavaScript.

Angular

Раньше Angular был просто фреймворком для веб-приложений, верно? Его создали люди, чтобы помочь другим людям создавать качественные веб-приложения. Но теперь все меняется. Google добавила новые функции, которые облегчают большим языковым моделям самостоятельное написание приложений на Angular. Компания даже включила специальные файлы, которые служат руководством для моделей, чтобы те писали код, используя лучшие практики. Теперь вы можете задействовать некоторые из самых популярных LLM, чтобы они писали Angular-приложения за вас.

AI.JSX

Ребята из Fixie.ai создали AI.JSX для поддержки интерфейсов в стиле диалогов, обычно в рамках проектов на React. Самые простые примеры показывают, как воссоздать популярный интерфейс OpenAI. Более продвинутые пользователи могут создавать динамические веб-сайты, которые используют ответы ИИ для построения новых интерфейсов с различными компонентами по мере необходимости.

LlamaIndex.js

Многие задачи в области ИИ требуют объединения мощи общей LLM с инструментом RAG (retrieval augmented generation), который умеет находить наиболее релевантные документы в большой коллекции. LlamaIndex.js — это фреймворк, который набит инструментами для упрощения работы по загрузке документов, построению векторных представлений и их индексации для быстрого поиска. С помощью этих инструментов вы можете объединить любой запрос с нужными документами. Все, что вам нужно сделать, — это интегрировать LlamaIndex.js, связать несколько рабочих процессов и запустить инструмент, чтобы найти то, что вам нужно, в огромном цифровом стоге сена.

ml5.js

Браузер — это то место, где JavaScript впервые появился, поэтому он идеально подходит для приложений машинного обучения, которые написаны на JavaScript и TypeScript. ml5.js — это библиотека, которая готова к интеграции в браузерные приложения для машинного обучения. Этот инструмент популярен среди преподавателей, которые хотят дать своим студентам практический опыт создания и обучения моделей. Некоторые используют его в паре с TeachableMachine для визуальных экспериментов. Другие просто встраивают его в свои собственные веб-страницы.

Vercel AI SDK

AI SDK от Vercel — это своего рода единое окно для доступа к моделям от всех основных поставщиков LLM и многих более мелких. Просто вставьте свой код в любой из основных JavaScript-фреймворков (Angular, React, Vue и т.д.) и позвольте ему отправлять запросы для получения ответов от LLM. Существует более десятка различных вариантов, включая громкие имена вроде Azure, Mistral, Grok и Perplexity. SDK сам разбирается с различиями в их API, так что вам не придется об этом беспокоиться.

LangChain

По мере того как разработчики ИИ становятся все более опытными и начинают строить сложные архитектуры с несколькими вызовами к различным моделям, инструменты вроде LangChain становятся бесценными. Этот мета-инструмент абстрагирует процесс вызова разных моделей, одновременно связывая несколько вызовов для решения сложных задач. DevOps-команды также могут использовать LangChain для мониторинга поведения приложений в продакшене.

Библиотеки от вендоров

У всех крупных игроков есть отличные библиотеки для доступа к их API, и часто это все, что вам нужно, чтобы раскрыть мощь больших языковых моделей. Вы отправляете строку с запросом — и получаете ответ. Вендоры берут на себя всю работу по обучению и поддержке моделей, и все это за определенную плату. Некоторые из самых известных JavaScript-библиотек — это решения от OpenAI, Google Gemini, Vercel и IBM. Эти и другие библиотеки обеспечивают прочный фундамент для погружения в мир ИИ, не покидая при этом привычную среду JavaScript.

ИИ в каждый офис: Google представляет Gemini Enterprise для бизнеса