Framework AI Populer 2025: TensorFlow, PyTorch & Lainnya

Artificial Intelligence (AI) semakin berkembang dan menjadi bagian dari berbagai industri, mulai dari kesehatan hingga e-commerce. Dalam pengembangannya, framework AI berperan penting sebagai alat bantu bagi para developer dalam membangun, melatih, dan mengoptimalkan model kecerdasan buatan. Lalu, apa itu framework AI? Apa saja framework AI yang paling sering digunakan di tahun 2025? Mari kita bahas lebih lanjut!

Apa Itu Framework AI?

Framework AI adalah kumpulan pustaka (library) dan alat yang dirancang untuk membantu pengembang dalam membuat dan menerapkan algoritma AI dengan lebih efisien. 

Dengan framework AI, proses pengembangan model AI, baik itu machine learning maupun deep learning, menjadi lebih cepat dan terstandarisasi.

Dengan efisiensi dalam pengembangan dan penerapan model, framework AI membantu para pengembang untuk menyesuaikan model AI sesuai kebutuhan spesifik tanpa harus memikirkan arsitektur dasar.

Selain itu, dengan toolkit dan metodologi yang seragam, integrasi AI ke berbagai platform dan aplikasi menjadi lebih mudah. Contohnya, TensorFlow menyediakan pustaka komprehensif yang dapat mempercepat proses pengembangan dan diterapkan di berbagai industri.

Saat memilih framework AI yang tepat, ada dua pilihan utama: open-source dan komersial. Keduanya memiliki kelebihan dan kekurangan yang perlu dipertimbangkan.

Framework AI Open-Source

Framework open-source didistribusikan dengan lisensi terbuka, memungkinkan pengembang menggunakannya tanpa biaya. Contoh framework AI berbasis open-source yakni TensorFlow atau PyTorch. 

Keuntungan utamanya adalah fleksibilitas, komunitas yang besar, serta dukungan dari banyak kontributor. Namun, kekurangannya adalah kurangnya dukungan resmi jika terjadi masalah teknis.

Framework AI Komersial

Framework komersial dikembangkan oleh perusahaan yang mendistribusikan perangkat lunaknya dengan lisensi berbayar. Biasanya, framework ini menawarkan fitur tambahan dan dukungan teknis profesional. 

Kelebihannya adalah stabilitas dan dukungan yang lebih baik, tetapi kekurangannya adalah biaya yang bisa cukup mahal.

Baca Juga: 6 Bahasa Pemrograman untuk Belajar AI yang Harus Kamu Tahu!

Rekomendasi Framework untuk AI 2025

Tahun 2025 membawa banyak inovasi di dunia AI, dan beberapa framework tetap menjadi pilihan utama bagi para developer. Mau tahu mana yang paling cocok untuk kebutuhanmu? Simak daftar berikut ini:

#1 TensorFlow

TensorFlow adalah framework open-source dari Google yang terkenal dalam dunia machine learning dan deep learning. API tingkat rendahnya memberikan fleksibilitas dan kontrol penuh, sementara API tingkat tinggi seperti Keras mempermudah pembuatan model.

TensorFlow unggul dalam menangani data tidak terstruktur seperti gambar, audio, dan teks. Oleh karena itu, sangat cocok digunakan untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar dan suara, deteksi objek, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan pembelajaran penguatan.

Contoh model AI yang dikembangkan menggunakan TensorFlow yakni: 

• Google Translate (Neural Machine Translation).
• AlphaGo (Reinforcement Learning untuk game Go).
• Inception (GoogLeNet) (Klasifikasi gambar).
• BERT (Pemrosesan bahasa alami/NLP).
• Object Detection API (Deteksi objek dalam gambar/video).

Baca Juga: BERT AI Model: Pahami Cara Kerja dan Bedanya dengan GPT

#2 PyTorch

PyTorch, yang dikembangkan oleh Facebook AI Research, adalah framework deep learning yang dikenal karena kemudahannya dalam eksperimen dan debugging.

PyTorch banyak digunakan dalam aplikasi yang memerlukan deep learning, seperti NLP, visi komputer, dan pembelajaran penguatan. 

Framework ini sangat cocok untuk eksperimen cepat dengan konsep baru atau model kompleks yang memerlukan penyesuaian rutin dan kontrol detail dalam desainnya.

Contoh model AI yang dikembangkan menggunakan PyTorch yakni: 

• GPT-2 dan GPT-3 (Model bahasa generatif oleh OpenAI).
• ResNet (Arsitektur jaringan saraf dalam untuk klasifikasi gambar).
• YOLO (You Only Look Once) (Model deteksi objek real-time).
• StyleGAN (Model generatif untuk menghasilkan gambar realistis).
• IndoNLU (Kumpulan model dan alat untuk pemrosesan bahasa alami dalam bahasa Indonesia).

#3 Keras

Keras adalah wrapper API tingkat tinggi berbasis TensorFlow. Framework ini didesain untuk mempermudah pembuatan dan pelatihan model deep learning, baik untuk prototype maupun kode produksi. 

Selain itu, komunitasnya yang luas menyediakan banyak dukungan dan sumber daya untuk membantu kamu mewujudkan proyek deep learning kamu. 

Contoh model AI yang dikembangkan menggunakan Keras yakni: 

• ResNet-50 (Arsitektur jaringan saraf dalam untuk klasifikasi gambar).
• SqueezeDet (Model deteksi objek real-time untuk kendaraan otonom).
• Klasifikasi Penyakit Jantung (Model untuk memprediksi kemungkinan penyakit jantung).
• Sistem Rekomendasi Film (Model yang menyarankan film berdasarkan preferensi pengguna).
• Model Klasifikasi Angka MNIST (Model untuk mengenali digit tulisan tangan).

#4 Hugging Face

Kalau kamu tertarik mengembangkan model berbasis teks seperti chatbot atau analisis sentimen, Hugging Face adalah pilihan terbaik dan menjadi framework AI yang sedang populer di 2025.

Platform ini menjadi tempat berbagi model dan dataset, serta menampilkan aplikasi menarik berbasis ML/DL. Hugging Face juga menyediakan library dan alat untuk mengoptimalkan dan menerapkan model dalam produksi.

Selain itu, kemampuan transfer learning-nya memungkinkan pengguna mendapatkan hasil luar biasa dengan data dan waktu pelatihan yang minimal.

Contoh model AI yang dikembangkan menggunakan Hugging Face yakni: 

• SilvaAI-MechaMinds-2.7b-Indo-QA (Model tanya jawab bahasa Indonesia).
  
• Qwen2-VL-7B-Instruct (Model multimodal untuk pemahaman dan generasi gambar serta video).
• Mistral-7B-v0.1 (Model bahasa besar dengan 7 miliar parameter).
• Open-R1 (Replikasi open-source dari model penalaran tingkat lanjut DeepSeek-R1).
• HuggingGPT (Agen AI yang menghubungkan ChatGPT dengan model-model di Hugging Face untuk menyelesaikan berbagai tugas AI).

Baca Juga: Mengenal Apa Itu Website AI: Cari Tahu Fitur dan Contohnya

#5 OpenAI

OpenAI masih menjadi salah satu framework AI terpopuler di 2025. Framework ini menyediakan API yang memungkinkan developer menggunakan model AI tanpa perlu membangunnya dari nol. 

Misalnya, ChatGPT bisa langsung diintegrasikan ke dalam aplikasi dengan OpenAI API. API OpenAI dapat digunakan untuk berbagai tugas, termasuk pembuatan teks, gambar, dan audio (text-to-speech), percakapan multi-turn, multimodalitas, transkripsi audio ke teks, terjemahan, dan lainnya. 

Selain ChatGPT, berikut ini contoh model AI yang dikembangkan dengan framework OpenAI:

• DALL-E (Model yang menghasilkan gambar dari deskripsi teks).
• Whisper (Sistem pengenalan suara otomatis).
• OpenAI o1 (Strawberry) (Model yang menekankan penalaran logis untuk pemecahan masalah). 
• kompleks secara bertahap).
• OpenAI o3 dan o3-mini (Model dengan kemampuan penalaran lanjutan).
• Codex (Model yang mengubah deskripsi bahasa alami menjadi kode pemrograman).

#6 Scikit-Learn

Kalau kamu lebih fokus ke machine learning tradisional seperti klasifikasi, regresi, dan clustering, Scikit-Learn adalah pilihan framework AI terbaik di 2025. 

API-nya yang komprehensif dan intuitif memungkinkan pengguna bekerja dengan cepat. Antarmuka yang ramah pengguna memudahkan eksperimen dengan model alternatif hanya dengan mengubah satu baris kode.

Contoh model AI yang dikembangkan menggunakan Scikit-Learn, diantaranya: Linear Regression untuk prediksi nilai kontinu; Decision Trees untuk pemetaan fitur data ke keputusan; hingga K-Means Clustering untuk pengelompokan data berdasarkan kesamaan fitur. 

#7 XGBoost

XGBoost (Extreme Gradient Boosting) adalah algoritma machine learning berbasis gradient boosting yang sering digunakan di kompetisi AI seperti Kaggle.

Model XGBoost dikenal karena kinerja prediksinya yang unggul. Alat ini dapat dengan cepat dan akurat menyelesaikan berbagai masalah data science, seperti regresi, klasifikasi, dan peringkat.

#8 LangChain

LangChain adalah framework AI berbasis open-source yang memudahkan pengembangan aplikasi berbasis model bahasa besar (LLM). Framework ini sangat berguna untuk membuat chatbot pintar dan sistem berbasis AI lainnya.

Framework ini juga mendukung penggunaan beberapa LLM yang dirangkai bersama. Misalnya, satu model dapat menalar melalui sebuah pertanyaan, sementara model lain menghasilkan respons.

Baca Juga: DeepSeek vs ChatGPT: Membandingkan Perang AI China vs AS

Manfaat Framework AI

Framework untuk AI memainkan peran penting dalam pengembangan machine learning dan deep learning di tahun 2025. Berikut beberapa manfaat utama yang ditawarkan oleh framework AI:

• Efisiensi Biaya
  Framework AI mengurangi biaya pengembangan dengan menyediakan komponen siap pakai, sehingga mengurangi kebutuhan pengkodean manual yang kompleks.
• Hemat Waktu
  Pengembangan aplikasi berbasis AI menjadi lebih cepat dengan adanya ekosistem lengkap, seperti alat debugging, framework pengujian, dan visualisasi data.
• Alur Pengembangan yang Lebih Baik
  Framework AI menyediakan algoritma yang telah dikodekan sebelumnya, alat manajemen data, serta metode optimasi yang memungkinkan pengembang untuk lebih fokus pada pemecahan masalah utama dibandingkan memahami kompleksitas AI dari nol.

Tips Memilih Framework AI yang Tepat

Dalam memilih framework untuk AI, ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan agar sesuai dengan kebutuhan proyek. Berikut adalah beberapa kriteria utama dalam menentukan pilihan:

• Performa
  Kecepatan dan skalabilitas framework sangat bergantung pada implementasinya, terutama dalam pemrosesan data besar dan pemanfaatan hardware seperti GPU dan multi-core processor.
• Dukungan Komunitas
  Framework AI seperti TensorFlow dan PyTorch memiliki komunitas yang besar dan aktif, yang mempermudah akses ke dokumentasi, tutorial, serta solusi dari pengembang lain saat mengalami kendala.
• Fleksibilitas
  Framework yang fleksibel memungkinkan pengembang untuk melakukan eksperimen, prototyping cepat, dan modifikasi dengan mudah sesuai kebutuhan aplikasi machine learning dan deep learning yang terus berkembang.
• Kemudahan Belajar
  Beberapa framework menyediakan API tingkat tinggi yang mempermudah pelatihan model machine learning, sementara yang lain lebih kompleks. Memilih framework dengan dokumentasi yang jelas dan contoh kode yang mudah dipahami akan mempercepat proses belajar.

Kesimpulan

Demikianlah framework untuk AI yang populer di tahun 2025. Mulai dari TensorFlow, OpenAI, hingga Hugging Face telah memainkan peran penting dalam pengembangan model kecerdasan buatan. 

Tentunya, setiap framework memiliki keunggulan masing-masing, mulai dari kemampuan deep learning, pemrosesan bahasa alami, hingga fleksibilitas dalam membangun model AI yang kompleks. 

Jadi, untuk mengembangkan model AI, kamu perlu memilih framework yang tepat berdasarkan pada kebutuhan proyek, skalabilitas, dan dukungan komunitas.

Jika kamu ingin mengembangkan model AI dengan framework yang sudah disebutkan di atas, menggunakan VPS Murah dari IDwebhost adalah pilihan tepat. 

Dengan performa optimal, server VPS IDwebhost mampu menangani proyek pengembangan AI berskala besar, memastikan efisiensi dan kecepatan dalam pemrosesan data serta pelatihan model.