Scegliere un framework di deep learning un tempo era un dibattito religioso. TensorFlow contro PyTorch era l’equivalente nell’IA di tab contro spazi. Nel 2026, il panorama è cambiato: PyTorch ha vinto la comunità di ricerca, ma la storia è più complessa di così.
I Principali Framework
PyTorch. Il framework dominante per la ricerca sull’IA e sempre più per la produzione. Sviluppato da Meta, il design intuitivo di PyTorch, orientato verso Python e i grafi di calcolo dinamici, lo hanno reso il favorito dei ricercatori. Ora è anche il default per il deployment in produzione, grazie ai miglioramenti in TorchServe, TorchScript e all’ecosistema più ampio.
Perché ai ricercatori piace: il codice si legge come un normale Python. Puoi impostare breakpoint, stampare valori intermedi e debuggare normalmente. La curva di apprendimento è dolce per chi conosce Python.
Perché i team di produzione l’hanno adottato: il divario tra ricerca e produzione si è ridotto. I modelli sviluppati in PyTorch possono essere implementati in PyTorch, riducendo la necessità di riscrivere il codice per un framework diverso.
TensorFlow / Keras. Il framework di Google era il leader iniziale ma ha perso terreno rispetto a PyTorch nella ricerca. TensorFlow rimane ampiamente utilizzato in produzione, in particolare nell’ecosistema di Google e nelle aziende che lo hanno adottato in anticipo. Keras, l’API di alto livello che si trova sopra TensorFlow, è eccellente per i principianti e per la prototipazione rapida.
I punti di forza di TensorFlow: strumenti di produzione maturi (TensorFlow Serving, TensorFlow Lite per mobile, TensorFlow.js per browser), forte integrazione con Google Cloud e un ampio codice esistente nei sistemi di produzione.
La debolezza di TensorFlow: l’API è cambiata significativamente tra le versioni, creando confusione e problemi di compatibilità. Il framework appare più complesso rispetto a PyTorch per attività comuni.
JAX. Il framework più recente di Google che sta guadagnando terreno nella ricerca. JAX combina una sintassi simile a NumPy con differenziazione automatica e 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 in modo magistrale. Per i ricercatori che lavorano su modelli grandi o che svolgono ricerche che richiedono cicli di addestramento personalizzati, JAX è sempre più il framework di scelta.
La limitazione di JAX: un ecosistema più piccolo rispetto a PyTorch o TensorFlow. Meno modelli predefiniti, meno tutorial e una curva di apprendimento più ripida per i principianti.
MLX. Il framework di Apple per il machine learning su Apple Silicon. MLX è progettato specificamente per i chip M-series e offre prestazioni eccellenti 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 interscambio. ONNX (Open Neural Network Exchange) consente di addestrare un modello in un framework e distribuirlo in un altro. È diventato lo standard per la portabilità dei modelli.
Come Scegliere
Se stai imparando il deep learning: Inizia con PyTorch. Ha i migliori tutorial, la comunità più grande e l’API più intuitiva. La maggior parte dei corsi online e dei libri di testo utilizza PyTorch.
Se stai facendo ricerca: PyTorch è il default. La maggior parte degli articoli pubblica codice PyTorch e la maggior parte dei team di ricerca utilizza PyTorch. Se stai effettuando 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, TensorFlow o JAX. Se sei su AWS o Azure, PyTorch. Se stai distribuendo a dispositivi mobili o edge, TensorFlow Lite o ONNX Runtime.
Se sei su Apple Silicon: MLX per sviluppo locale e sperimentazione. PyTorch con backend MPS (Metal Performance Shaders) per compatibilità con l’ecosistema più ampio.
Se stai costruendo una startup: PyTorch. Il pool di talenti è il più ampio, l’ecosistema è il più ricco e il framework è abbastanza flessibile per sia la ricerca che la produzione.
Le Tendenze
Convergenza. I framework stanno diventando sempre più simili nel tempo. PyTorch ha aggiunto funzionalità di produzione. TensorFlow è diventato più Pythonic. JAX ha ampliato il suo ecosistema. Le differenze che contavano cinque anni fa contano meno oggi.
Astrazioni di alto livello. La maggior parte dei professionisti non scrive più codice raw del framework. Librerie come Hugging Face Transformers, Lightning e FastAI offrono API di alto livello che astrahebbero i dettagli del framework. La scelta del framework sottostante conta meno quando si utilizzano queste librerie.
Compilazione. Tutti i principali framework stanno investendo nella compilazione — convertendo il codice Python in codice macchina ottimizzato. torch.compile di PyTorch, XLA di TensorFlow e la compilazione JIT di JAX puntano a rendere il deep learning basato su Python più veloce senza sacrificare usabilità.
Training distribuito. L’addestramento di modelli grandi su più GPU e macchine è sempre più importante. Tutti i framework supportano l’addestramento distribuito, ma la facilità d’uso e le prestazioni variano. JAX e l’FSDP (Fully Sharded Data Parallel) di PyTorch sono approcci leader.
Il Mio Punto di Vista
PyTorch è la scelta 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 iniziando un nuovo progetto e non hai una ragione specifica per scegliere qualcos’altro, scegli PyTorch.
Detto questo, le guerre tra framework sono in gran parte finite. Le differenze tra i framework sono più piccole di quanto non siano mai state, e le librerie di alto livello astrahebbero la maggior parte dei dettagli specifici del framework. Scegli un framework, imparalo bene e concentrati sui problemi che stai risolvendo piuttosto che sugli strumenti che stai utilizzando.
🕒 Published: