In der Welt des maschinellen Lernens und des Deep Learnings gibt es eine Vielzahl von Tools und Bibliotheken, die Entwicklern dabei helfen, fortschrittliche Modelle zu erstellen und trainieren. Zwei beliebte Optionen sind Tensorflow.js und das ursprüngliche Tensorflow, die jeweils für JavaScript und Python entwickelt wurden. Auf Grund eines Projekts bei dem ich mittels NLP (Natural Language Processing) automatisiert Standardsprachtexte in Dialekt umwandeln will habe ich mich näher mit den beiden Optionen beschäftigt. In diesem Blogartikel werde ich die Unterschiede und Vorzüge von Tensorflow.js und Tensorflow (Python) beleuchten. Anschließend sollte jeder in der Lage sein um entscheiden zu können, ob er Tensorflow.js oder Tensorflow (Python) nutzen möchte.
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Sprache und Umgebung
Tensorflow.js wurde speziell für JavaScript entwickelt, was bedeutet, dass sich Modelle direkt in JavaScript-Code implementieren lassen. Dies ermöglicht die nahtlose Integration in Webanwendungen und die Ausführung der Modelle im Browser ohne zusätzliche Serverinfrastruktur.
Tensorflow Python bietet eine umfassende Python-Bibliothek für maschinelles Lernen. Python ist eine weit verbreitete Programmiersprache im Bereich des maschinellen Lernens und bietet eine Vielzahl von Bibliotheken und Frameworks, die die Entwicklung und den Einsatz von Modellen erleichtern.
Zielplattform
Eine der größten Stärken von Tensorflow.js ist die Möglichkeit, Modelle direkt im Browser auszuführen. Dies ermöglicht es Entwicklern, interaktive Webanwendungen mit maschinellem Lernen zu erstellen, ohne dass der Nutzer zusätzliche Software installieren oder externe Serveranfragen senden muss.
Tensorflow Python hingegen ermöglicht die Entwicklung und Ausführung von Modellen auf verschiedenen Plattformen, einschließlich Desktop-Computern, Servern und mobilen Geräten. Es bietet eine breite Palette an Funktionen und unterstützt fortschrittliche Techniken wie das Trainieren von Modellen auf GPUs oder TPUs. TPU steht für „Tensor Processing Unit“. Das sind anwendungsspezifische Chips um Anwendungen im Rahmen von maschinellem Lernen zu beschleunigen
Community
Wenn man ehrlich ist die Tensorflow.js Community einfach zu klein. Bei vielen Fragen hat man das Gefühl man leistet hier „Pioniersarbeit“, was gerade für Anfänger nicht zu empfehlen ist. Zur Verdeutlichung: Es gibt 80 Mal mehr StackOverflow Fragen zu TensorFlow als zu TensorFlow.js. Je nach Anwendungsfall existieren aber mittlerweile auch für TensorFlow.js eine Reihe von Ressourcen, Tutorials und Beispielen, die bei der Entwicklung mit Tensorflow.js helfen können. Da JavaScript eine weit verbreitete Sprache ist, kann man auch auf eine große Menge an generellen Webentwicklungsressourcen zurückgreifen, die bei der Arbeit mit Tensorflow.js helfen können.
Tensorflow Python dagegen profitiert von einer großen und aktiven Community, die regelmäßig neue Modelle, Techniken und Ressourcen entwickelt und veröffentlicht. Es gibt eine Vielzahl von Tutorials, Foren und Open-Source-Projekten, die Ihnen helfen können, Ihre maschinellen Lernprojekte voranzutreiben. Die Python-Community ist für ihre Unterstützung und Zusammenarbeit bekannt, was den Einstieg in Tensorflow Python erleichtern kann.
Bibliotheken
In vielen Fällen und speziell bei meinem NLP Projekt ein K.O Kriterium für Tensorflow.js waren die Bibliotheken. Tensorflow.js hat im Vergleich zu Tensorflow Python viel weniger Bibliotheken. Das liegt aus meiner Sicht an folgenden 3 Punkten:
- Entwicklungsstand: Tensorflow Python existiert seit mehreren Jahren und hat eine lange Entwicklungszeit hinter sich. Während dieser Zeit wurden zahlreiche Erweiterungen, Module und zusätzliche Bibliotheken entwickelt, die speziell für Tensorflow Python entwickelt wurden. Tensorflow.js hingegen ist eine vergleichsweise neuere Technologie und befindet sich möglicherweise noch in einem früheren Entwicklungsstadium. Daher hat Tensorflow.js möglicherweise weniger Bibliotheken und Erweiterungen, die speziell für diese Plattform entwickelt wurden.
- Zielplattform: Tensorflow Python richtet sich an eine breite Palette von Plattformen, einschließlich Desktop-Computern, Servern und mobilen Geräten. Daher gibt es eine Vielzahl von spezialisierten Bibliotheken und Erweiterungen für verschiedene Anwendungsfälle und Hardwarekonfigurationen. Tensorflow.js hingegen zielt darauf ab, Modelle direkt im Browser auszuführen. Daher sind die Funktionen und Bibliotheken von Tensorflow.js auf die Anforderungen von Webanwendungen und die begrenzte Ressourcenverfügbarkeit im Browser optimiert.
- Kompatibilität: Tensorflow.js basiert auf JavaScript, einer Sprache, die in erster Linie für Webentwicklung verwendet wird. Obwohl JavaScript eine große Entwicklergemeinschaft und viele bestehende Bibliotheken und Frameworks hat, sind nicht alle davon direkt mit Tensorflow.js kompatibel. Daher kann es sein, dass nicht alle verfügbaren Bibliotheken und Erweiterungen für Tensorflow Python auch für Tensorflow.js zur Verfügung stehen.
Es ist jedoch wichtig anzumerken, dass Tensorflow.js stetig weiterentwickelt wird und die Bibliothek und die verfügbaren Erweiterungen mit der Zeit wachsen können. Die Community rund um Tensorflow.js arbeitet daran, das Ökosystem zu erweitern und neue Bibliotheken sowie Tools bereitzustellen, um den Funktionsumfang zu verbessern und die Möglichkeiten von Tensorflow.js zu erweitern.
Plattformunterstützung
TensorFlow, das in C++ geschrieben wurde, ist eine plattformübergreifende Bibliothek, die auf verschiedenen Betriebssystemen wie Windows, macOS und Linux unterstützt wird. Es kann sowohl für die Entwicklung und Ausführung von Modellen auf Servern als auch auf Desktop-Computern verwendet werden.
TensorFlow unterstützt daher eine breitere Palette von Plattformen als TensorFlow.js, da TensorFlow.js hauptsächlich auf JavaScript-Umgebungen wie dem Browser und Node.js ausgerichtet ist.
Trainieren großer Modelle
TensorFlow kann sehr große Modelle trainieren und verarbeiten, während TensorFlow.js aufgrund der Leistungseinschränkungen von JavaScript-Engines auf kleinere Modelle beschränkt ist.
JavaScript-Engines sind im Vergleich zu spezialisierten Machine-Learning-Frameworks und Hardwarebeschleunigern wie GPUs oder TPUs weniger leistungsstark. Dies bedeutet, dass TensorFlow.js aufgrund der begrenzten Rechenleistung und des begrenzten Speichers von JavaScript-Engines in der Regel für kleinere Modelle geeignet ist.
Daher wird TensorFlow für Projekte empfohlen, bei denen große Modelle trainiert oder komplexe Berechnungen durchgeführt werden müssen, während TensorFlow.js besser für Anwendungen geeignet ist, die kleinere Modelle verwenden und in Webbrowsern oder JavaScript-Umgebungen ausgeführt werden sollen.
Warum TensorFlow.js clientseitig im Browser nutzen?
Da wäre das Thema Geschwindigkeit. Da man keine Daten an einen entfernten Server senden muss, erfolgt die Klassifizierung schneller. Zudem hat man direkten Zugriff auf die Sensoren wie Kamera, Mikrofon, GPS usw.
Außerdem ist in vielen Ländern der Datenschutz ein wichtiger Punkt. Man kann Daten auf dem eigenen Rechner trainieren und klassifizieren, ohne sie an einen externen Webserver senden zu müssen. Das kann erforderlich sein, um Datenschutzgesetze wie die DSGVO einzuhalten oder wenn man die Daten nicht an Dritte weitergeben möchte.
Mit einem Klick kann jeder auf der Welt über einen Link auf die Anwendung zugreifen und sie nutzen ohne, dass ein komplexes Setup mit Servern und spezieller Hardware wie Grafikkarten erforderlich ist.
Abschließend sollte man bei ML auch die Kosten im Blick behalten. Man muss lediglich für das hosten des Clients zahlen. Das ist deutlich günstiger als die dauerhafte Aufrechterhaltung eines eigenen Servers.
Fazit Tensorflow.js oder Tensorflow nutzen?
Insgesamt kann man die Frage Tensorflow.js oder Tensorflow vereinfacht dadurch beantworten, dass Tensorflow mit Python aufgrund seiner breiten Akzeptanz und großen Community nahezu IMMER die bessere Wahl ist. Nichtsdestotrotz gewinnt Tensorflow.js zunehmend an Bedeutung und wird überwiegend von Entwicklern genutzt, die Webanwendungen mit maschinellem Lernen clientseitig entwickeln möchten.
Das heißt, wenn du Anwendungen erstellen möchtest, die im Webbrowser laufen sollen, ist TensorFlow.js eigentlich die bessere Wahl. Wenn du jedoch Anwendungen erstellen möchtest, die auf einem Server oder einem Desktop-Computer laufen sollen, ist TensorFlow die bessere Option. Außerdem ist die Python Version viel besser geeignet, wenn du mit leistungsstarken Geräten wie GPUs arbeiten möchtest.
