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) |
✅ |
✅ |
✅ |
⚠️ |
|
VocalRemover (tsurumeso/vocal-remover) |
✅ |
✅ |
⚠️ |
❌ |
|
Demucs (facebookresearch/demucs) |
✅ |
✅ |
⚠️ |
❌ |
|
RVC (Retrieval-based Voice Conversion) |
✅ |
✅ |
⚠️ |
❌ |
|
Coqui-TTS |
✅ |
✅ |
✅ |
⚠️ |
|
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) |
⚠️ |
✅ |
✅ |
❌ |
|
Stable Diffusion (ComfyUI) |
✅ |
✅ |
✅ |
⚠️ |
|
FLUX (Black-Klit/FLUX.1-dev) |
✅ |
✅ |
✅ |
⚠️ |
|
ControlNet (в составе A1111/ComfyUI) |
⚠️ |
✅ |
✅ |
❌ |
Зависит от основной WebUI. 3.10 — стандарт. |
GFPGAN / CodeFormer |
✅ |
✅ |
⚠️ |
❌ |
|
Real-ESRGAN |
✅ |
✅ |
✅ |
⚠️ |
|
StyleGAN (NVIDIA Official) |
✅ |
⚠️ |
❌ |
❌ |
Написан под старые версии TF1/TF2 и Python 3.6-3.8. Требует |
Языковые модели (LLM)
Модель (Реализация) |
Python 3.9 |
Python 3.10 |
Python 3.11 |
Python 3.12+ |
Ключевые зависимости |
Gemma / LLaMA / Mistral (Hugging Face) |
✅ |
✅ |
✅ |
⚠️ |
|
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 |
Другие популярные модели
Модель (Реализация) |
Python 3.9 |
Python 3.10 |
Python 3.11 |
Python 3.12+ |
Ключевые зависимости |
YOLO v8 (ultralytics) |
✅ |
✅ |
✅ |
⚠️ |
|
MediaPipe (Google) |
✅ |
✅ |
✅ |
✅ |
Отличная поддержка всех современных версий. |
OpenPose |
✅ |
✅ |
⚠️ |
❌ |
Очень старые и сложные зависимости, требует ручной сборки. Проще всего запускать в Docker. |
AlphaFold (DeepMind) |
✅ |
✅ |
⚠️ |
❌ |
|
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
(рекомендуется3.10.11
) или используйте менеджер пакетов:choco install python --version=3.10.11
илиwinget 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 вродеPoetry
, 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
илиcu121
). Командаnvidia-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.
ZlodeiBaal
Кажется что уже 2/3 статей просто сгенерированны через GPT, без проверки, вычитки и какого-бы то ни было рефлексирования над выводом.
Хотелось бы в причину минусов статьям на хабре добавть эту опцию...
Flokis_guy
Стоп, но ведь его же статью одобрили модераторы, это конечно странно.