3. PyTorch
PyTorch, yang dikembangkan oleh laboratorium Riset AI Facebook, telah mendapatkan popularitas karena grafik komputasi dinamisnya, yang menyederhanakan pengembangan model dan debugging.
PyTorch menyediakan platform yang fleksibel dan intuitif untuk membangun model deep learning, dan dukungan komunitasnya yang kuat memastikan akses ke berbagai model dan sumber daya yang telah dilatih sebelumnya.
Integrasi PyTorch dengan libraries populer seperti Transformers dan FastAI semakin meningkatkan daya tariknya bagi para AI engineer.
4. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook bisa dibilang alat penting bagi para AI engineer, di mana menyediakan lingkungan yang interaktif dan ramah pengguna untuk pengembangan kode dan eksperimen.
Para AI engineer dapat menggabungkan kode, visualisasi, dan teks penjelasan dalam satu dokumen, sehingga lebih mudah untuk mendokumentasikan dan berbagi kemajuan penelitian dan pengembangan.
Jupyter Notebook mendukung Python dan beberapa bahasa pemrograman lainnya, menjadikannya serbaguna untuk berbagai proyek AI.
5. GPU NVIDIA
Untuk melatih model deep learning secara efisien, para AI engineer sering kali mengandalkan Graphics Processing Unit (GPU) yang kuat.
GPU NVIDIA, seperti seri GeForce dan Quadro, telah menjadi standar industri untuk pengembangan AI karena kemampuan pemrosesan paralelnya.
GPU ini mempercepat pelatihan model dan inferensi, sehingga memungkinkan para insinyur untuk bereksperimen dengan arsitektur yang kompleks dan kumpulan data yang lebih besar.
| Penulis | : | Rafki Fachrizal |
| Editor | : | Rafki Fachrizal |
KOMENTAR