Scegliere un framework di apprendimento profondo era un tempo un dibattito religioso. TensorFlow contro PyTorch era l’equivalente in IA dell’opzione “tabulazioni” contro “spazi”. Nel 2026, la situazione è cambiata: PyTorch ha conquistato la comunità di ricerca, ma la storia è più complessa di così.
I Framework Principali
PyTorch. Il framework dominante per la ricerca in IA e sempre più per la produzione. Sviluppato da Meta, il design intuitivo di PyTorch incentrato su Python e i suoi grafi di calcolo dinamici ne hanno fatto il favorito tra i ricercatori. È ora anche la soluzione predefinita per il deploy in produzione, grazie ai miglioramenti apportati a TorchServe, TorchScript e all’ecosistema più ampio.
Perché i ricercatori lo apprezzano: il codice assomiglia a Python classico. Puoi definire punti di interruzione, stampare valori intermedi e fare debugging normalmente. La curva di apprendimento è dolce per chiunque conosca Python.
Perché i team di produzione lo hanno adottato: il divario tra ricerca e produzione si è ridotto. I modelli sviluppati in PyTorch possono essere distribuiti in PyTorch, riducendo così la necessità di riscrivere codice per un framework diverso.
TensorFlow / Keras. Il framework di Google era il leader iniziale ma ha perso terreno a favore di PyTorch nella ricerca. TensorFlow rimane ampiamente utilizzato in produzione, specialmente nell’ecosistema Google e nelle aziende che lo hanno adottato presto. Keras, l’API ad alto livello che si trova sopra TensorFlow, è eccellente per i principianti e per il prototipazione rapida.
I punti di forza di TensorFlow: strumenti di produzione maturi (TensorFlow Serving, TensorFlow Lite per mobile, TensorFlow.js per i browser), forte integrazione con Google Cloud e un’ampia base di codice esistente nei sistemi di produzione.
La debolezza di TensorFlow: l’API è cambiata in modo significativo nel corso delle versioni, creando confusione e problemi di compatibilità. Il framework sembra più complesso di PyTorch per compiti comuni.
JAX. Il nuovo framework di Google che sta guadagnando terreno nella ricerca. JAX combina una sintassi simile a NumPy con la differenziazione automatica e la compilazione XLA. È particolarmente popolare per l’addestramento su larga scala grazie al suo eccellente supporto per il calcolo distribuito e le TPU.
Il fascino di JAX: è veloce, elegante e gestisce il parallelismo con maestria. Per i ricercatori che lavorano su grandi modelli o conducono ricerche che richiedono cicli di addestramento personalizzati, JAX sta diventando sempre più il framework di scelta.
La limitazione di JAX: un ecosistema più piccolo rispetto a PyTorch o TensorFlow. Meno modelli pre-costruiti, meno tutorial e una curva di apprendimento più ripida per i principianti.
MLX. Il framework di Apple per l’apprendimento automatico su Apple Silicon. MLX è stato progettato specificamente per le chip della serie M e offre ottime prestazioni sull’hardware Mac. Sta guadagnando popolarità tra gli sviluppatori che lavorano principalmente su Mac.
ONNX. Non è un framework di addestramento ma un formato di scambio. ONNX (Open Neural Network Exchange) ti consente di addestrare un modello in un framework e di distribuirlo in un altro. È diventato lo standard per la portabilità dei modelli.
Come Scegliere
Se stai apprendendo l’apprendimento profondo: Inizia con PyTorch. Offre i migliori tutorial, la comunità più ampia e l’API più intuitiva. La maggior parte dei corsi online e dei manuali utilizza PyTorch.
Se fai ricerca: PyTorch è la scelta predefinita. La maggior parte degli articoli pubblicati contiene codice PyTorch e la maggior parte dei team di ricerca utilizza PyTorch. Se stai effettuando un addestramento distribuito su larga scala, considera JAX.
Se stai distribuendo in produzione: PyTorch o TensorFlow, a seconda della tua infrastruttura. Se sei su Google Cloud con TPU, usa TensorFlow o JAX. Se sei su AWS o Azure, usa PyTorch. Se distribuisci su dispositivi mobili o dispositivi edge, usa TensorFlow Lite o ONNX Runtime.
Se sei su Apple Silicon: MLX per lo sviluppo locale e l’esperimentazione. PyTorch con il backend MPS (Metal Performance Shaders) per la compatibilità con l’ecosistema più ampio.
Se stai creando una startup: PyTorch. Il bacino di talenti è il più grande, l’ecosistema è il più ricco e il framework è abbastanza flessibile sia per la ricerca che per la produzione.
Le Tendenze
Convergenza. I framework stanno diventando sempre più simili nel tempo. PyTorch ha aggiunto funzionalità di produzione. TensorFlow è diventato più Pythonico. JAX ha sviluppato il suo ecosistema. Le differenze che contavano cinque anni fa oggi hanno meno importanza.
Astrazioni di alto livello. La maggior parte dei praticanti non scrive più codice grezzo dei framework. Librerie come Hugging Face Transformers, Lightning e FastAI forniscono API di alto livello che mascherano i dettagli del framework. La scelta del framework sottostante ha meno importanza quando si utilizzano queste librerie.
Compilazione. Tutti i principali framework stanno investendo nella compilazione — convertire il codice Python in codice macchina ottimizzato. La funzione torch.compile di PyTorch, XLA di TensorFlow e la compilazione JIT di JAX puntano tutte a rendere l’apprendimento profondo basato su Python più veloce senza sacrificare l’usabilità.
Addestramento distribuito. L’addestramento di grandi modelli su più GPU e macchine sta diventando sempre più importante. Tutti i framework supportano l’addestramento distribuito, ma la facilità d’uso e le prestazioni variano. JAX e FSDP (Fully Sharded Data Parallel) di PyTorch sono approcci all’avanguardia.
Il Mio Parere
PyTorch è la scelta predefinita sicura per la maggior parte dei casi d’uso. Ha la comunità più grande, il miglior ecosistema e funziona bene sia per la ricerca che per la produzione. Se stai avviando un nuovo progetto e non hai una ragione specifica per scegliere altro, opta per PyTorch.
Detto ciò, le guerre dei framework sono in gran parte terminate. Le differenze tra i framework sono minori di quanto non siano mai state, e le librerie di alto livello astraggono la maggior parte dei dettagli specifici dei framework. Scegline uno, imparalo bene e concentriamoci sui problemi che stai risolvendo piuttosto che sugli strumenti che stai usando.
🕒 Published: