Die besten Linux-Tools für KI und maschinelles Lernen im Jahr 2025

Künstliche Intelligenz (KI) verändert Branchen rasant, vom Gesundheitswesen und Finanzwesen bis hin zu kreativen Bereichen wie Kunst und Musik. Linux hat sich mit seinem Open-Source-Charakter, seiner Anpassbarkeit und Leistung zu einer führenden Plattform für die KI-Entwicklung entwickelt.

In diesem Artikel werden die wichtigsten Linux-Tools für die KI-Entwicklung untersucht, die sich sowohl an Anfänger als auch an erfahrene Entwickler richten.

Warum Linux für die KI-Entwicklung?

Die Popularität von Linux in der KI beruht auf mehreren wichtigen Vorteilen:

Open-Source-Natur: Ermöglicht Modifikationen und Anpassungen, die für den iterativen Charakter der KI-Entwicklung entscheidend sind.
Stabilität und Leistung: Bewältigt anspruchsvolle Arbeitslasten und komplexes Modelltraining effizient.
Starker Community-Support: Eine große und aktive Community bietet reichlich Ressourcen und Unterstützung bei der Fehlerbehebung.
Kompatibilität mit KI-Frameworks: Optimiert für wichtige Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.
Befehlszeilenschnittstelle: Bietet leistungsstarke und effiziente Kontrolle über Systemressourcen.

Unverzichtbare Linux-Tools für die KI-Entwicklung

Um die Navigation zu erleichtern, haben wir die Tools basierend auf ihren primären Anwendungsfällen in Kategorien gruppiert.

1. Deep-Learning-Frameworks

Diese Frameworks sind das Rückgrat der KI-Entwicklung und ermöglichen es Ihnen, Machine Learning-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

TensorFlow

TensorFlow wurde von Google entwickelt und ist ein leistungsstarkes Framework zum Erstellen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen, insbesondere für Deep Learning. Aufgrund seiner Vielseitigkeit eignet er sich für Forschungs- und Produktionseinsätze.

Keras, eine High-Level-API, vereinfacht die Modellerstellung, während TensorFlow Extended (TFX) Bereitstellungen auf Produktionsebene unterstützt.

Um TensorFlow unter Linux zu installieren, verwenden Sie den Paketmanager pip.

pip install tensorflow

PyTorch

PyTorch wurde vom AI Research Lab (FAIR) von Facebook entwickelt und wird von Forschern wegen seiner dynamischen Berechnungsgraphen bevorzugt, die Flexibilität beim Experimentieren und Debuggen von Modellen bieten. TorchScript ermöglicht die Modelloptimierung für die Produktion.

Um PyTorch unter Linux zu installieren, führen Sie Folgendes aus:

pip install torch

2. Data Science und maschinelles Lernen

Diese Tools sind für die Datenvorverarbeitung, -analyse und herkömmliche Aufgaben des maschinellen Lernens unerlässlich.

Scikit-lernen

Scikit-learn ist eine umfassende Bibliothek für verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens, einschließlich Klassifizierung, Regression, Clustering und Dimensionalitätsreduktion. Es ist ein hervorragendes Werkzeug sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Praktiker.

Um Scikit-learn unter Linux zu installieren, führen Sie Folgendes aus:

pip install scikit-learn

XGBoost/LightGBM/CatBoost

Diese Gradient Boosting-Bibliotheken sind für ihre Leistung und Genauigkeit bekannt, die bei Wettbewerben für maschinelles Lernen und in realen Anwendungen weit verbreitet sind.

Um XGBoost/LightGBM/CatBoost unter Linux zu installieren, führen Sie Folgendes aus:

pip install xgboost lightgbm catboost

3. Entwicklungsumgebung und Workflow

Diese Tools helfen Ihnen, Ihren Code effizient zu schreiben, zu testen und zu debuggen.

Jupyter Notebooks/Labor

Jupyter bietet eine interaktive Umgebung für Codierung, Datenvisualisierung und Dokumentation und eignet sich daher ideal zum Untersuchen von Daten und zum Prototyping von Modellen.

Um Jupyter unter Linux zu installieren, führen Sie Folgendes aus:

pip install jupyterlab  
or 
pip install notebook

Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs)

Beliebte IDEs wie VS Code (mit Python-Erweiterungen) oder PyCharm bieten Funktionen wie Codevervollständigung, Debuggen und Integration der Versionskontrolle.

Dies sind hervorragende IDEs für die Verwaltung großer KI-Projekte.

VS Code: Von code.visualstudio.com herunterladen.
PyCharm: Von jetbrains.com/pycharm herunterladen.

4. Containerisierung und Bereitstellung

Diese Tools helfen Ihnen, KI-Anwendungen effizient zu verpacken und bereitzustellen.

Hafenarbeiter

Docker vereinfacht das Verpacken von KI-Anwendungen und deren Abhängigkeiten in Container und gewährleistet eine konsistente Ausführung in verschiedenen Umgebungen, was für die Portabilität und Bereitstellung unerlässlich ist.

Führen Sie Folgendes aus, um Docker unter Linux zu installieren:

sudo apt install docker.io

Kubernetes (Englisch)

Kubernetes ist eine leistungsstarke Container-Orchestrierungsplattform für die Verwaltung und Skalierung containerisierter KI-Anwendungen, die für die Bereitstellung von Modellen in der Produktion in großem Maßstab von entscheidender Bedeutung ist.

Um Kubernetes unter Linux zu installieren, führen Sie Folgendes aus:

curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"

Kubeflow

Kubeflow optimiert Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes, von der Datenvorverarbeitung über das Modelltraining bis hin zur Bereitstellung.

Um Kubeflow unter Linux zu installieren, führen Sie Folgendes aus:

kubectl apply -k "github.com/kubeflow/pipelines/manifests/kustomize/cluster-scoped-resources?ref=<version>"

5. Datenverarbeitung und Big Data

Diese Tools sind für den Umgang mit großen Datensätzen und verteiltes Rechnen unerlässlich.

Apache Spark

Apache Spark ist ein leistungsstarkes Framework für verteiltes Computing, das häufig für die Verarbeitung großer Datenmengen und maschinelles Lernen in der KI-Entwicklung verwendet wird. Die MLlib-Bibliothek bietet skalierbare Algorithmen.

Führen Sie Folgendes aus, um Spark unter Linux zu installieren:

wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.5.4/spark-3.5.4-bin-hadoop3.tgz
tar -xvf spark-3.5.4-bin-hadoop3.tgz
sudo mv spark-3.5.4-bin-hadoop3 /opt/spark
echo -e "export SPARK_HOME=/opt/spark\nexport PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin" >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc
spark-shell
pip install pyspark

6. Computer Vision

Diese Tools sind für KI-Projekte mit Bild- und Videoverarbeitung unerlässlich.

Offene CV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) ist ein unverzichtbares Tool für KI-Entwickler, die an Computer-Vision-Projekten arbeiten, da es eine breite Palette von Funktionen für die Bild- und Videoverarbeitung bietet, die die Erstellung von Anwendungen wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und mehr erleichtern.

Um OpenCV unter Linux zu installieren, führen Sie Folgendes aus:

pip install opencv-python

7. Weitere wichtige Tools

Diese Tools steigern die Produktivität und rationalisieren den Lebenszyklus der KI-Entwicklung.

Anakonda/Miniconda

Anaconda (oder seine leichtere Version, Miniconda) vereinfacht die Verwaltung von Python- und R-Paketen, insbesondere für Data Science und KI. Es bietet eine bequeme Möglichkeit, Abhängigkeiten zu verwalten und isolierte Umgebungen zu erstellen.

Um Anaconda unter Linux zu installieren, führen Sie Folgendes aus:

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

Umarmende Gesichtstransformatoren

Hugging Face hat die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mit seiner Transformers-Bibliothek revolutioniert, die Zugriff auf vortrainierte Transformer-Modelle für NLP-Aufgaben bietet und Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung und Stimmungsanalyse vereinfacht.

Um Hugging Face Transformers unter Linux zu installieren, führen Sie Folgendes aus:

pip install transformers

MLflow (Englisch)

MLflow ist eine Open-Source-Plattform für die Verwaltung des Lebenszyklus des maschinellen Lernens, einschließlich der Nachverfolgung von Experimenten, der Modellverpackung und der Bereitstellung.

Führen Sie Folgendes aus, um MLflow unter Linux zu installieren:

pip install transformers

Wenn Sie daran interessiert sind, tiefer in die KI-Entwicklung unter Linux einzutauchen, lesen Sie diese verwandten Artikel:

KI für Linux-Benutzer – Erfahren Sie, wie Linux-Benutzer KI-Tools und -Frameworks nutzen können, um die Produktivität zu steigern und reale Probleme zu lösen.
Einrichten von Linux für die KI-Entwicklung – Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Konfiguration Ihrer Linux-Umgebung für die KI-Entwicklung, einschließlich wichtiger Tools und Bibliotheken.
DeepSeek lokal unter Linux ausführen – Erfahren Sie, wie Sie DeepSeek, ein leistungsstarkes KI-Tool, auf Ihrem Linux-Computer für die lokale Entwicklung und das Experimentieren einrichten und ausführen.

Diese Artikel helfen Ihnen, das Beste aus Ihrem Linux-System für die KI-Entwicklung herauszuholen, egal ob Sie Anfänger oder erfahrener Entwickler sind.

Schlussfolgerung

Die KI-Landschaft entwickelt sich ständig weiter, und Linux bietet eine robuste und vielseitige Plattform für Entwickler. Durch die Beherrschung dieser wichtigen Tools können Entwickler KI-Modelle effektiv erstellen, trainieren und bereitstellen und so an der Spitze dieses spannenden Bereichs bleiben.

Denken Sie daran, die offizielle Dokumentation für jedes Tool zu konsultieren, um die aktuellsten Informationen und Installationsanweisungen zu erhalten.