🤖🔧 ТОП-10 опенсорсных инструментов для работы с ИИ в 2025 году

DeepEval

DeepEval – простая в использовании библиотека для оценки и тестирования LLM, опенсорсная альтернатива HumanLoop. Позволяет тестировать все аспекты работы модели – релевантность ответов, достоверность, уровень галлюцинаций и т.п. Может работать как с облачными сервисами, так и локально на вашем компьютере. Основные возможности:

Широкий выбор метрик:

• G-Eval – оценка релевантности и качества генерации.
• Summarization – для проверки качества суммаризаций.
• Answer Relevancy – релевантность ответов.
• Faithfulness – достоверность информации.
• RAGAS – оценка RAG-пайплайнов.
• Contextual Recall & Precision – контекстная точность и полнота.
• Hallucination – проверка на выдачу недостоверной информации.

Можно создавать собственные метрики и подключать любые популярные LLM-бенчмарки (MMLU, HellaSwag, DROP, BIG-Bench Hard, TruthfulQA, HumanEval, GSM8K).

Анализ безопасности. Библиотека поддерживает проверку на более чем 40 уязвимостей, включая токсичность, смещения, SQL-инъекции и другие атаки.

Высокая производительность. Способна обрабатывать большие датасеты параллельно. Реализация массовой оценки через CLI или функцию evaluate() займет не более 20 строк кода.

Интеграция с Confident AI. Инструмент тесно связан с платформой Confident AI, которая поддерживает:

• Логирование результатов.
• Анализ метрик успеха и неудач.
• Оптимизацию гиперпараметров (шаблонов промптов, размеров чанков, используемых моделей).
• Трассировку LLM.
• Управление тест-кейсами и датасетами.
• Непрерывную оценку LLM в режиме реального времени.

Оценка работы модели в сценариях с RAG и файнтюнингом. DeepEval поможет:

• Предотвратить дрейф промптов.
• Настроить пайплайн RAG.
• Перейти от использования API OpenAI к локальному хостингу LLM.

LangChain

LangChain – фреймворк для создания, настройки и развертывания приложений на базе LLM. LangGraph помогает создавать многокомпонентные приложения, где шаги работы модели представляются как узлы и связи графа. Это удобно для:

• Построения мультиагентных систем, где несколько моделей или агентов работают вместе.
• Интеграции потоковой обработки и подхода «человек в цикле».
• Создания приложений, которые умеют выполнять сложные задачи, взаимодействуя с внешними инструментами (базы данных, API сторонних сервисов и т.д.)

Flowise

Flowise помогает создавать приложения на основе LLM с помощью удобного визуального конструктора – писать код вручную не придется. Предоставить модели доступ к нужным данным (файлам, базам данных) можно в один клик. Так же просто подключаются вспомогательные инструменты (например, калькулятор), и API ИИ-провайдеров.

LiteLLM

LiteLLM упрощает работу с API OpenAI-формата, включая Bedrock, Huggingface, VertexAI, TogetherAI, Azure, Groq и т.д. Он служит своего рода прокси-сервером, который берет на себя управление вызовами API, обработку ответов и оптимизацию использования моделей. Основные возможности:

• Позволяет обращаться к API разных провайдеров (OpenAI, Huggingface, Azure и т. д.) через единый интерфейс.
• Если один из провайдеров недоступен, инструмент автоматически переключится на другой.
• Все запросы и ответы стандартизированы, например, текстовые ответы всегда находятся в ['choices'][0]['message']['content'].
• Берет на себя трансформацию входных данных в форматы, которые ожидают эндпойнты различных провайдеров для выполнения конкретных задач – генерации текста, создания эмбеддингов, создания изображений и т.п.
• Позволяет задавать лимиты по расходам или количеству запросов для каждого проекта, API-ключа или модели.

SWIRL

SWIRL позволяет создавать RAG-приложения для управления данными, поиска информации и автоматизации рутинных процессов в любом направлении – от обслуживания клиентов до ускорения разработки и повышения производительности сотрудников. Идеально подходит для компаний, которым нужно быстро внедрить ИИ, оставаясь в рамках корпоративных стандартов безопасности и без необходимости перерабатывать существующую инфраструктуру хранения и обработки данных. Главные особенности и преимущества:

• Нет необходимости в ETL (Extract, Transform, Load). Можно использовать данные напрямую из исходного хранилища без сложных процессов извлечения, преобразования и загрузки.
• Быстрое и безопасное развертывание ИИ в частных облаках. Система легко интегрируется в любую инфраструктуру и защищает данные от утечек.
• Интеграция с более чем 20 типами LLM. SWIRL может работать с GPT, BERT и их аналогами.
• Поддержка безопасности и соответствия требованиям. SWIRL создан для работы в условиях строгих стандартов безопасности данных и соблюдения норм, например GDPR.
• Доступ к данным из более чем 100 приложений. Можно подключить множество источников (CRM, базы данных, облачные сервисы) и сразу использовать данные для своих ИИ-приложений.

Cognita

Gognita – фреймворк, предназначенный для упрощения процесса разработки и развертывания RAG-систем. Поддерживает различные методы поиска документов и векторные представления; полностью управляется через API, что обеспечивает легкую интеграцию с другими системами. Основные возможности:

• Модульная архитектура позволяет создавать масштабируемые системы RAG.
• Предоставляет пользовательский интерфейс для взаимодействия с документами и получения ответов на вопросы.
• Инкрементальное индексирование снижает нагрузку на вычислительные ресурсы путем отслеживания изменений.

LLMWare

LLMWare – фреймворк для создания мощных и безопасных RAG-систем, ориентированных на корпоративное использование. Он позволяет интегрировать небольшие, специализированные модели, которые можно развернуть в защищенной локальной среде. Эти особенности делают его подходящим для автоматизации сложных рабочих процессов в компаниях:

• Включает более 50 тонко настроенных моделей, оптимизированных под задачи бизнеса (например, обработка документов, анализ данных, вопросы-ответы).
• Имеет модульную и масштабируемую архитектуру, легко адаптируется под разные требования и объем данных.
• Может работать на обычных офисных компьютерах без продвинутых GPU.

Letta

Letta – простой и удобный фреймворк для создания приложений, в которых агенты должны запоминать и анализировать информацию на протяжении долгого времени. Главные особенности:

• Хранение данных агентов. Все данные сохраняются в базе данных, что позволяет агентам существовать и работать бесконечно долго.
• Гибкость. Фреймворк не привязан к конкретной модели, а его структура открыта для изучения и модификаций.
• Letta ADE – графический интерфейс, предназначенный для работы с агентами. С его помощью можно создавать, развертывать, тестировать и отслеживать работу агентов.

W&B (Weights and Biases)

W&B позволяет отслеживать и визуализировать все этапы работы с машинным обучением – от подготовки данных до внедрения моделей в реальную работу. С помощью W&B можно:

• Отслеживать результаты экспериментов – фиксировать параметры, метрики и результаты моделей.
• Визуализировать и анализировать производительность моделей с помощью графиков и диаграмм.

Кроме того, в состав W&B входит Weave – набор инструментов для работы с приложениями на основе генеративного ИИ. С помощью этих утилит можно:

• Отслеживать работу приложения.
• Отлаживать ошибки.
• Оценивать качество и мониторить поведение модели.

ONNX Runtime

ONNX Runtime – инструмент для ускорения работы (инференса) и обучения моделей машинного обучения на разных платформах. Отличается простотой использования – достаточно добавить одну строку кода в существующий скрипт на PyTorch, чтобы ускорить обучение на NVIDIA GPU. Основные возможности:

• Ускоряет работу моделей из фреймворков PyTorch, TensorFlow/Keras, а также библиотек классического машинного обучения (например, scikit-learn, LightGBM, XGBoost).
• Кроссплатформенность – работает на разных операционных системах, оборудовании и драйверах.
• Использует аппаратные ускорители и улучшает работу моделей через графовые оптимизации.
• Подходит для ускорения обучения моделей-трансформеров.

Какими опенсорсными ИИ-инструментами вы пользуетесь в своей работе, и почему выбрали именно их?

От теории к практике: ML-курс от Proglib Academy

Команда «Библиотеки программиста» запустила структурированный курс по машинному обучению. А программу ведет Ульяна Евсеева — Core Analyst в Stripe с образованием из МГУ и Columbia University.

• Программа:Глубокое погружение в tree-based моделиПрактический разбор рекомендательных системВведение в архитектуры нейросетей
• Формат обучения:Комбинация видео-лекций и текстовых материаловПрактические задания с фидбэкомПостоянный доступ к материаламЖивое общение в community-чате

Особенно подойдет тем, кто хочет структурированно войти в ML — будь то разработчики, ищущие новое направление, или математики, стремящиеся к практическому применению знаний.

Телеграм-каналы об ИИ

• 🤖🦾 Библиотека робототехники и беспилотников | Роботы, ИИ, интернет вещей
• 🤖🔊 Библиотека нейрозвука | Транскрибация, синтез речи, ИИ-музыка
• 🤖✍️ Библиотека нейротекста | ChatGPT, Gemini, Bing
• 🤖🎥 Библиотека нейровидео | Sora AI, Runway ML, дипфейки
• 🤖🎨 Библиотека нейрокартинок | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion