Pitanje koje svaki novi ML praktičar postavi u nekom trenutku: "Koji framework trebam naučiti?" A odgovor koji dobije najčešće je: "Ovisi."

To je točan ali beskoristan odgovor. Evo konkretnijeg.

PyTorch: de facto standard za sve novo

Stack Overflow i Kaggle ML Survey za 2024. bilježe PyTorch na 60–70% primarnog korištenja od strane ML praktičara. To nije slučajnost — to je rezultat toga da su gotovo svi istraživački radovi i novi modeli od 2022. nadalje dolazili s PyTorch implementacijom.

Hugging Face — centralno čvorište ML ekosustava s više od 400.000 modela — je PyTorch-first. Transformers biblioteka, koja stoji iza gotovo svakog modernog LLM-a, pisana je za PyTorch.

Za razvojne programere PyTorch je brži za prototipiranje zbog eager execution-a (kod se izvodi odmah, ne gradi computation graph unaprijed) i boljeg GPU debugginga.

Kada odabrati PyTorch: gotovo uvijek za novi projekt, istraživanje, NLP, computer vision, fine-tuning modela s Hugging Face.

TensorFlow: produkcija i mobilni uređaji

TensorFlow je izgubio bitku za istraživanje, ali nije izgubio sve. Prednosti koje i dalje vrijede:

TF Serving je zreliji ekosustav za deployment ML modela u produkciju — posebno za visoki promet. TF Lite je i dalje standard za ML modele na mobilnim uređajima i edge deviceima. Keras (koji je sada primarno TF API) je intuitivniji za početnike.

PyTorch vs TensorFlow vs JAX: ključne dimenzije usporedbe (2026.) Dimenzija PyTorch TensorFlow JAX Istraživanje i novi projekti ★★★★★ ★★★☆☆ ★★★★☆ Hugging Face, LLM ekosustav, 60-70% tržišni udio Produkcija i mobile deployment ★★★★☆ ★★★★★ ★★★☆☆ TF Serving, TF Lite, Keras — zreliji stack TPU performanse / large-scale training ★★★☆☆ ★★★★☆ ★★★★★ JAX + TPU: 2–5× throughput per dollar vs GPU Krivulja učenja / veličina zajednice ★★★★★ ★★★★☆ ★★☆☆☆ JAX ima strmiju krivulja učenja, manju zajednicu

Kada odabrati TensorFlow: mobile ili edge deployment, legacy sustavi koji su već na TF-u, timovi koji koriste Keras i ne žele migrirati.

JAX: moćan, ali za specifične slučajeve

JAX je Googleov eksperimentalni framework koji donosi automatsku diferencijaciju i XLA kompilaciju. Za organizacije koje imaju pristup Google Cloud TPU-ima, JAX + TPU kombinacija može isporučiti 2–5 puta veći throughput po dolaru u usporedbi s GPU-om za veliku skalu treniranja.

Ali JAX ima strmiju krivulju učenja, manju zajednicu i manje gotovih rješenja. Za većinu praktičara koji ne rade na frontier modelima s TPU infrastrukturom — JAX nije pravi izbor.

Preporuka bez okolišanja: Ako počinjete, naučite PyTorch. Ako imate konkretnu potrebu za mobilnim deploymentom, pogledajte TF Lite. JAX ostavite za kada budete imali specifičan razlog — i TPU budžet.

Izvori i dodatno čitanje