Как стать автором
Моя лентаВсе потоки
Поиск
Написать публикацию
Обновить

Зоопарк версий питона в ИИ, какую версию лучше выбрать в 2025 для большинства задач?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение9 мин
Количество просмотров1.4K
Python*Искусственный интеллектМашинное обучение*Программирование*Управление проектами*
Из песочницы

Разработка в области искусственного интеллекта развивается стремительно. Каждый месяц появляются новые модели и фреймворки, и часто возникает вопрос: какую версию Python использовать для локальной разработки и экспериментов, чтобы обеспечить максимальную совместимость и избежать «ада зависимостей»? Но, можете не тратить время на чтение. СРАЗУ ВЫВОД: Рекомендуемая версия: Python 3.10.x.

Неправильный выбор версии Python может привести к часам отладки, проблемам с компиляцией пакетов и несовместимости с ключевыми библиотеками, такими как PyTorch или TensorFlow. В этой статье мы проведем глубокий анализ совместимости более 30 популярных AI-моделей и 30+ библиотек, чтобы дать однозначный и обоснованный ответ.

Исполнительное резюме

Рекомендуемая версия: Python 3.10.x

Это «золотой стандарт» на данный момент. Python 3.10 обеспечивает практически 100% совместимость со всем современным стеком AI/ML, имеет пред-скомпилированные бинарные файлы (wheels) для большинства пакетов и является самой стабильной и беспроблемной средой для 95% задач.

Перспективная альтернатива: Python 3.11.x

Эта версия предлагает значительный прирост производительности (до 60%), и к 2025 году большинство основных библиотек полностью ее поддерживают. Однако вы все еще можете столкнуться с проблемами на менее популярных или специализированных пакетах, которые требуют компиляции из исходного кода. Это хороший выбор для новых проектов, если вы готовы к редким приключениям.

Не рекомендуются для основной работы:

  • Python 3.9.x: «Наследие». Используйте только если вам нужна поддержка очень старых проектов или специфического оборудования. Его поддержка безопасности заканчивается в октябре 2025 года.

  • Python 3.12+: «Новый фронтир». Находится в стадии активной адаптации. Многие ключевые библиотеки (особенно для квантования и вычислений на GPU) все еще имеют с ним проблемы. Не для продакшна и не для новичков.

Методология исследования

Данные в таблицах основаны на анализе официальной документации библиотек, их страниц на PyPI (классификаторы Programming Language :: Python), а также файлов requirements.txt и pyproject.toml в официальных и наиболее популярных репозиториях AI-моделей и собственной боли от несовместимых зависимостей. Анализ актуален примерно на 2024-2025 года, но он не абсолютно точный.

Обозначения в таблицах:

  • ✅ Полная поддержка: Официально поддерживается, есть готовые бинарные сборки (wheels), установка проходит гладко.

  • ⚠️ Частичная или проблемная поддержка: Работает, но могут потребоваться компиляция из исходников, дополнительные системные зависимости, или некоторые функции могут быть недоступны. Официальная поддержка может быть в процессе.

  • ❌ Не поддерживается: Известны серьезные проблемы совместимости, установка не удается или требует значительных неофициальных исправлений.

Анализ совместимости ключевых AI-библиотек

Это фундамент любого AI-проекта. Совместимость с этими фреймворками является решающим фактором.

Основные ML/DL фреймворки

Библиотека

Последняя версия (на момент анализа)

Python 3.9

Python 3.10

Python 3.11

Python 3.12+

Комментарий

TensorFlow

2.16+

✅

✅

✅

✅

Поддержка 3.12 добавлена в v2.16. Старые GPU могут требовать старых версий TF и Python 3.9.

PyTorch

2.3+

✅

✅

✅

✅

Поддержка 3.12 добавлена в v2.2. Нативная поддержка Apple Silicon (MPS) работает отлично.

JAX

0.4.28+

✅

✅

✅

✅

Полная поддержка всех актуальных версий.

Keras

3.0+

✅

✅

✅

✅

Теперь мультибэкенд (TF, PyTorch, JAX), совместимость зависит от бэкенда.

scikit-learn

1.4+

✅

✅

✅

✅

Отличная поддержка всех версий, одна из самых стабильных библиотек.

XGBoost

2.0+

✅

✅

✅

✅

Полная совместимость.

LightGBM

4.3+

✅

✅

✅

✅

Полная совместимость.

CatBoost

1.2+

✅

✅

✅

✅

Полная совместимость.

Экосистема Hugging Face & NLP

Библиотека

Последняя версия

Python 3.9

Python 3.10

Python 3.11

Python 3.12+

Комментарий

transformers

4.41+

✅

✅

✅

✅

Работает на всех версиях, но зависит от PyTorch/TF.

tokenizers

0.19+

✅

✅

✅

✅

Отличная поддержка.

accelerate

0.30+

✅

✅

✅

✅

Ключевая библиотека для обучения на нескольких GPU.

PEFT

0.11+

✅

✅

✅

✅

Для эффективной файнтюнинга моделей (LoRA и др.).

bitsandbytes

0.43+

✅

✅

✅

⚠️

Критически важный пакет! Для 8/4-битного квантования. Поддержка 3.12 экспериментальна и часто требует ручной компиляции.

spaCy

3.7+

✅

✅

✅

✅

NLTK

3.8+

✅

✅

✅

✅

gensim

4.3+

✅

✅

✅

⚠️

Официально до 3.11, но на 3.12 обычно работает.

Компьютерное зрение (CV) и обработка изображений

Библиотека

Последняя версия

Python 3.9

Python 3.10

Python 3.11

Python 3.12+

Комментарий

OpenCV-Python

4.9+

✅

✅

✅

✅

Одна из лучших библиотек по обратной совместимости.

Pillow

10.3+

✅

✅

✅

✅

torchvision

0.18+

✅

✅

✅

✅

Версия должна соответствовать версии PyTorch.

albumentations

1.4+

✅

✅

✅

✅

Для аугментации данных.

mmcv

2.1+

✅

✅

⚠️

❌

Фундамент для многих CV-моделей (MMDetection). Часто отстает в поддержке новых версий Python.

Detectron2

0.6

✅

✅

⚠️

❌

Официально рекомендуется ≤ 3.10. Работа на 3.11 требует усилий.

Аудио и другие данные

Библиотека

Последняя версия

Python 3.9

Python 3.10

Python 3.11

Python 3.12+

Комментарий

librosa

0.10+

✅

✅

✅

✅

torchaudio

2.3+

✅

✅

✅

✅

Версия должна соответствовать версии PyTorch.

soundfile

0.12+

✅

✅

✅

✅

pydub

0.25+

✅

✅

✅

✅

numpy

1.26+

✅

✅

✅

✅

Основа всего. Раньше отставал, теперь поддерживает последние версии почти сразу.

pandas

2.2+

✅

✅

✅

✅

Polars

0.20+

✅

✅

✅

✅

Быстрая альтернатива pandas, написанная на Rust.

Инструменты и MLOps

Библиотека

Последняя версия

Python 3.9

Python 3.10

Python 3.11

Python 3.12+

Комментарий

Gradio

4.31+

✅

✅

✅

✅

Для создания демо-интерфейсов.

Streamlit

1.35+

✅

✅

✅

✅

FastAPI

0.111+

✅

✅

✅

✅

Для создания API для моделей.

ONNX Runtime

1.18+

✅

✅

✅

✅

Для инференса оптимизированных моделей.

Ray

2.10+

✅

✅

✅

⚠️

Для распределенных вычислений. Поддержка 3.12 в процессе.

MLflow

2.13+

✅

✅

✅

✅

Анализ совместимости популярных AI-моделей (их реализаций)

Модель — это архитектура и веса. Ее запуск зависит от кода конкретной реализации. Мы проанализировали самые популярные репозитории.

Модели обработки аудио

Модель (Реализация)

Python 3.9

Python 3.10

Python 3.11

Python 3.12+

Ключевые зависимости

Whisper (OpenAI)

✅

✅

✅

⚠️

numpy, torch, transformers. На 3.12 может потребовать ffmpeg.

VocalRemover (tsurumeso/vocal-remover)

✅

✅

⚠️

❌

librosa, numba, torch. numba может быть проблемой на >3.10.

Demucs (facebookresearch/demucs)

✅

✅

⚠️

❌

torch, julius. Сложные зависимости, 3.10 — самый безопасный выбор.

RVC (Retrieval-based Voice Conversion)

✅

✅

⚠️

❌

torch, faiss-cpu/gpu, praat-parselmouth. faiss — основная проблема для новых версий.

Coqui-TTS

✅

✅

✅

⚠️

TTS пакет, torch. Активно развивается, но лучше всего работает на 3.9-3.11.

Модели обработки изображений и видео (Generative AI)

Модель (Реализация)

Python 3.9

Python 3.10

Python 3.11

Python 3.12+

Ключевые зависимости

Stable Diffusion (Automatic1111 WebUI)

⚠️

✅

✅

❌

torch, gradio. Репозиторий прямо рекомендует 3.10.6. На 3.11 работает, но могут быть баги.

Stable Diffusion (ComfyUI)

✅

✅

✅

⚠️

torch, torchvision. Более гибкий, часто работает на 3.11 и даже 3.12, но требует свежих версий PyTorch.

FLUX (Black-Klit/FLUX.1-dev)

✅

✅

✅

⚠️

torch, transformers, diffusers. Зависит от экосистемы Hugging Face, поэтому 3.10/3.11 — лучший выбор.

ControlNet (в составе A1111/ComfyUI)

⚠️

✅

✅

❌

Зависит от основной WebUI. 3.10 — стандарт.

GFPGAN / CodeFormer

✅

✅

⚠️

❌

torch, basicsr. Часто используются в A1111, поэтому наследуют его требования.

Real-ESRGAN

✅

✅

✅

⚠️

torch, numpy. Обычно работает без проблем на более новых версиях.

StyleGAN (NVIDIA Official)

✅

⚠️

❌

❌

Написан под старые версии TF1/TF2 и Python 3.6-3.8. Требует conda для запуска.

Языковые модели (LLM)

Модель (Реализация)

Python 3.9

Python 3.10

Python 3.11

Python 3.12+

Ключевые зависимости

Gemma / LLaMA / Mistral (Hugging Face)

✅

✅

✅

⚠️

transformers, torch, accelerate, bitsandbytes. Запуск зависит от bitsandbytes для квантования. 3.10 — самый безопасный выбор для беспроблемной квантизации.

llama.cpp (Python bindings)

✅

✅

✅

✅

Компилируется из C++, поэтому Python биндинги обычно не имеют проблем.

vLLM / TGI

✅

✅

✅

⚠️

Фреймворки для быстрого инференса. vLLM официально поддерживает 3.9-3.11.

BERT / RoBERTa / T5 (Hugging Face)

✅

✅

✅

✅

Классические модели, работают на всем, что поддерживает transformers.

Другие популярные модели

Модель (Реализация)

Python 3.9

Python 3.10

Python 3.11

Python 3.12+

Ключевые зависимости

YOLO v8 (ultralytics)

✅

✅

✅

⚠️

torch, ultralytics package. Рекомендуется ≥ 3.9, но лучше всего работает на 3.10/3.11.

MediaPipe (Google)

✅

✅

✅

✅

Отличная поддержка всех современных версий.

OpenPose

✅

✅

⚠️

❌

Очень старые и сложные зависимости, требует ручной сборки. Проще всего запускать в Docker.

AlphaFold (DeepMind)

✅

✅

⚠️

❌

docker, jax, haiku. Официально используется Docker, но для ручной установки 3.9/3.10 — лучший вариант.

Детальный анализ по версиям Python

Python 3.9.x: Консервативный выбор

  • Статус: Стабильный, но устаревающий. EOL (End-of-Life по безопасности) в октябре 2025.

  • Преимущества: Максимальная совместимость со старыми проектами и библиотеками, которые прекратили активную разработку. Если вы работаете с кодом 2020-2022 годов, это может быть ваш выбор.

  • Недостатки: Отсутствие новых языковых конструкций (например, match/case), более медленная производительность по сравнению с 3.11. Библиотеки начинают отказываться от его поддержки.

Python 3.10.x: ⭐ Рекомендуемый стандарт

  • Статус: Оптимальный, «золотая середина». Активная поддержка до октября 2026.

  • Преимущества:

    • Совместимость: Практически все AI/ML библиотеки имеют стабильные, пред-скомпилированные сборки для 3.10. Это версия, на которую ориентируется большинство разработчиков AI-инструментов.

    • Стабильность: "Просто работает". Вероятность столкнуться с ошибкой компиляции или странным поведением библиотеки минимальна.

    • Экосистема: Такие проекты, как Automatic1111 WebUI, прямо рекомендуют 3.10.x. Это говорит о многом.

    • Язык: Включает Structural Pattern Matching (match/case), что является приятным синтаксическим дополнением.

  • Недостатки: Не такой быстрый, как Python 3.11. Однако для большинства AI-задач, где основная нагрузка ложится на GPU и C++/CUDA бэкенды библиотек, разница в скорости "чистого" Python не так критична.

Python 3.11.x: Производительность и современность

  • Статус: Стабильный, перспективный. Поддержка до октября 2027.

  • Преимущества:

    • Скорость: Значительный прирост производительности (10-60%) благодаря проекту Faster CPython. Это может быть заметно на этапах предобработки данных и в коде, не связанном с GPU.

    • Современность: К 2025 году почти все ключевые библиотеки (PyTorch, TensorFlow, Jax, Numpy) полностью адаптировались к 3.11.

  • Недостатки:

    • "Длинный хвост" зависимостей: Проблемы могут возникнуть с менее популярными, но важными пакетами (например, mmcv или некоторыми зависимостями для аудио).

    • Компиляция: Шанс столкнуться с необходимостью компилировать пакет из исходников выше, чем на 3.10. Это требует наличия в системе инструментов сборки (например, Visual Studio Build Tools в Windows).

Python 3.12+: Для экспериментаторов

  • Статус: Новый, в процессе адаптации.

  • Преимущества: Самые новые возможности языка, максимальная потенциальная производительность.

  • Недостатки:

    • Совместимость: Это главная проблема. Многие пакеты, особенно те, что глубоко интегрированы с C (например, bitsandbytes), все еще имеют с ним проблемы.

    • Breaking Changes: Удаление distutils может сломать скрипты установки старых пакетов.

    • Вывод: Не используйте для важной работы, если вы не являетесь разработчиком библиотек или не готовы к серьезной отладке окружения.

Практические рекомендации и настройка окружения

Ключевое правило: Всегда используйте виртуальные окружения! Это не рекомендация, а требование для здравого смысла в AI-разработке.

Рекомендуемая установка Python 3.10.x

  • Windows: Скачайте установщик с python.org (рекомендуется 3.10.11) или используйте менеджер пакетов: choco install python --version=3.10.11 или winget install Python.Python.3.10.

  • macOS: brew install python@3.10

  • Linux (Ubuntu/Debian): sudo apt update && sudo apt install python3.10 python3.10-venv python3.10-dev

Создание и настройка окружения (venv)

Это стандартный и легкий способ.

# Создание виртуального окружения
python3.10 -m venv .venv

# Активация
# Linux/macOS:
source .venv/bin/activate
# Windows (cmd/powershell):
.venv\Scripts\activate

# Первым делом обновляем pip
python -m pip install --upgrade pip

# Пример установки базового стека для LLM
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install transformers accelerate bitsandbytes sentence-transformers

Использование Conda для максимального контроля

Conda — это мощный инструмент, особенно когда нужно управлять не только Python, но и версиями CUDA.

# Создание окружения с Python 3.10 и указанием версии CUDA для PyTorch
conda create -n ai_env python=3.10
conda activate ai_env

# Установка PyTorch и CUDA Toolkit из канала conda-forge
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

# Установка остальных пакетов через pip внутри conda-окружения
pip install transformers accelerate bitsandbytes

Решение типичных проблем

  • Проблема: error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. (Windows)

    • Решение: Вам нужно скомпилировать пакет. Установите "Build Tools for Visual Studio" с официального сайта Microsoft. Убедитесь, что выбрали компонент "C++ build tools".

  • Проблема: Конфликты зависимостей (pip долго думает или выдает ошибку).

    • Решение: Используйте conda или инструменты вроде Poetry, которые имеют более продвинутый механизм разрешения зависимостей. Или попробуйте установить проблемный пакет первым в чистом окружении.

  • Проблема: Ошибки, связанные с CUDA (CUDA error: no kernel image is available for execution).

    • Решение: Ваша версия PyTorch/TensorFlow несовместима с версией драйвера NVIDIA или архитектурой вашей GPU. Убедитесь, что вы устанавливаете сборку под вашу версию CUDA (например, cu118 или cu121). Команда nvidia-smi покажет версию драйвера, но не версию CUDA Toolkit, с которой скомпилирован PyTorch. Всегда используйте официальные команды установки с сайта PyTorch.

Заключение: Как сделать правильный выбор?

Выбор версии Python — это компромисс между стабильностью, производительностью и доступом к новым технологиям. На 2024-2025 год этот выбор ясен как никогда.

Ваша цель

Рекомендуемая версия

Аргументация

Максимальная совместимость, минимум проблем, работа с любыми туториалами и проектами

Python 3.10.x

Это де-факто промышленный стандарт для AI/ML на данный момент. 99% всего, что вы захотите запустить, заработает "из коробки".

Начало нового проекта с нуля, важна производительность CPU-части кода

Python 3.11.x

Вы получите прирост скорости, и к 2025 году риски несовместимости минимальны для основных библиотек. Будьте готовы изредка решать мелкие проблемы.

Поддержка старого проекта или работа на очень старом оборудовании

Python 3.9.x

Только если есть веская причина. В остальных случаях пора обновляться.

Разработка bleeding-edge инструментов, исследование новых возможностей языка

Python 3.12+

Для энтузиастов и разработчиков библиотек. Не для прикладной работы с моделями.

Финальная рекомендация:

Устанавливайте Python 3.10.11. Создавайте под каждый проект отдельное виртуальное окружение. Это сэкономит вам бесчисленные часы отладки и позволит сосредоточиться на самом интересном — на создании и использовании нейронных сетей.
Если нашли неточности или ошибки - пишите в комментах.

Теги:
Хабы:
-5
Комментарии4
-2
Карма
-5
Рейтинг
@johnsmithyeas

Пользователь

Отправить сообщение

Публикации

Ближайшие события

Ваш аккаунт

Разделы

Информация

Услуги

Техническая поддержка
© 2006–2025, Habr