代码收藏家技术教程 2025-02-23

【全网最全】Python机器&深度学习框架大总结（学习路线/框架选择）：langchain＞huggingface＞pytorch≈sklearn＞matplotlib＞pandas＞numpy

在 Python 生态中，不同的框架适用于不同的任务。从 底层数学计算 到 大语言模型（LLM）应用开发，各个库承担着不同的角色。以下是它们的关系与适用场景：

1. 总览：功能分层

层级	框架	主要用途
LLM 应用开发	🏗 LangChain	构建 LLM 应用，集成检索增强生成（RAG）、多步任务流、工具集成
预训练模型 & NLP 任务	🤗 Hugging Face	提供 Transformer 预训练模型，如 BERT、GPT、T5，支持 NLP 任务
深度学习 & 训练 LLM	🔥 PyTorch	训练深度学习模型，如 GPT、CNN、RNN、Transformer
传统机器学习	🎯 Scikit-learn	逻辑回归、随机森林、SVM、KNN、聚类、降维等 ML 算法
数据可视化	📊 Matplotlib	绘制图表，数据可视化
数据处理	📑 Pandas	结构化数据处理（DataFrame），CSV/Excel 读取、ETL
数值计算 & 矩阵运算	🧮 NumPy	线性代数、矩阵计算、科学计算，底层支持 Pandas、PyTorch

2. 详细对比

框架	主要作用	适用场景	核心功能
LangChain 🏗	LLM 应用开发	构建智能 AI 代理、检索增强生成（RAG）、任务自动化	任务链（Chains）、记忆（Memory）、Agent、多模态工具集成
Hugging Face 🤗	预训练模型、微调	NLP 任务（文本分类、翻译、对话）、LLM 微调	Transformers 预训练 & 推理、Fine-tuning、Hugging Face Hub
PyTorch 🔥	深度学习训练 & 推理	训练 LLM（GPT, LLaMA）、CV、NLP	计算图、GPU 加速、梯度下降、自动微分
Scikit-learn 🎯	传统机器学习	数据分析、分类、回归、聚类	逻辑回归、SVM、决策树、PCA
Matplotlib 📊	数据可视化	绘制折线图、柱状图、热力图	低级绘图库，可定制
Pandas 📑	结构化数据处理	读取 CSV、SQL，数据清洗	DataFrame 结构、数据预处理、ETL
NumPy 🧮	科学计算 & 矩阵运算	线性代数、矩阵计算	N 维数组、矩阵运算、广播机制

3. LangChain vs Hugging Face vs PyTorch

功能	LangChain	Hugging Face	PyTorch
适用场景	LLM 应用开发	预训练模型 & NLP	训练神经网络
是否训练模型？	❌ 仅用于推理	✅ 可微调	✅ 训练和微调
是否支持 API？	✅ 主要是 API 调用	✅ 支持 OpenAI、HF Hub	❌ 主要用于本地训练
是否有 RAG ？	✅ 直接支持	❌ 需手动实现	❌ 需手动实现
是否有 LLM ？	✅ 可调用 GPT-4/LLaMA	✅ 提供预训练模型	✅ 需自己训练

📌 总结：

LangChain = “用” LLM，让你快速搭建 AI 应用。

Hugging Face = “微调” LLM，提供 BERT、GPT 等模型，适合 NLP 任务。

PyTorch = “训练” LLM，如果你要自己训练 GPT-3 这种大模型，就需要 PyTorch。

4. Scikit-learn vs PyTorch vs Hugging Face

框架	适用场景	是否基于神经网络？	是否支持 GPU？
Scikit-learn	传统机器学习（SVM, KNN）	❌ 否	❌ 否
PyTorch	深度学习（CNN, Transformer）	✅ 是	✅ 支持
Hugging Face	预训练 NLP & LLM	✅ 是	✅ 支持

📌 总结：

Scikit-learn = 传统机器学习（SVM、逻辑回归）

PyTorch = 训练神经网络（CNN、GPT）

Hugging Face = LLM 训练 & 预训练（BERT、GPT、T5）

5. NumPy vs Pandas vs Matplotlib

框架	作用	主要功能
NumPy 🧮	矩阵运算	线性代数、数组、矩阵计算
Pandas 📑	结构化数据处理	DataFrame、数据清洗
Matplotlib 📊	数据可视化	绘制图表

📌 总结：

NumPy = 矩阵计算

Pandas = 结构化数据处理

Matplotlib = 数据可视化

6. 如何选择合适的框架？

如果你要开发 LLM 应用（如 RAG、对话机器人） → ✅ 用 LangChain
如果你要用预训练的 GPT、BERT、T5 等模型 → ✅ 用 Hugging Face
如果你要自己训练 LLM（如 GPT、CNN） → ✅ 用 PyTorch
如果你要做传统机器学习（SVM、随机森林） → ✅ 用 Scikit-learn
如果你要处理 CSV、SQL、Excel 数据 → ✅ 用 Pandas
如果你要做数据可视化 → ✅ 用 Matplotlib
如果你要做科学计算、矩阵运算 → ✅ 用 NumPy

7. 结论

Python 机器学习 & 深度学习生态的层级关系

🔝 LLM 应用开发：
  ├── 🏗 LangChain（LLM 调用、RAG、任务流）
  
🤗 预训练 & NLP：
  ├── 🤗 Hugging Face Transformers（提供 GPT、BERT）

🔥 深度学习：
  ├── 🔥 PyTorch（训练 LLM 和神经网络）
  
🎯 传统机器学习：
  ├── 🎯 Scikit-learn（SVM, KNN, 随机森林）
  
📊 数据处理：
  ├── 📑 Pandas（结构化数据）
  ├── 🧮 NumPy（矩阵计算）
  ├── 📊 Matplotlib（可视化）