Про AI сейчас пишут много, мягко говоря. Причём пишут буквально все, кому не лень. Но если вы PHP-разработчик, то, скорее всего, ощущение примерно такое: тема вроде бы важная, но почти всё – не для вас, а двигаться в эту сторону нужно, ибо... ну, вы и сами понимаете.
Большинство материалов сразу уезжают в Python, Jupyter, PyTorch, обучение моделей, математику и датасеты. Даже когда речь идёт не про data science, а про практику – примеры всё равно из другого мира.
Я с этим столкнулся довольно давно, когда попытался понять, как вообще можно использовать AI в обычной PHP-разработке. После нескольких практических кейсов в своих проектах у меня сложилось своё понимание ситуации. Да, я понимаю, что Python сегодня де-факто стандарт в мире машинного обучения, но есть огромное количество ситуаций, когда можно использовать AI или ML напрямую в PHP без Python-стека, а кроме того мне, как PHP-разработчику, хочется самому разбираться в теме, а не просто научиться делать API-запросы к OpenAI.
Отдельно меня раздражает то, что для многих backend-разработчиков работа с AI сегодня фактически сводится к общению с OpenAI (или любой другой моделью) через вызовы API. Это полезный инструмент, но в таком виде AI превращается в "чёрный ящик": ты не понимаешь, что происходит внутри, где его границы применимости и какие задачи вообще имеет смысл решать таким способом. В итоге AI начинает восприниматься не как технология или инструмент, а как внешний сервис, к которому просто отправляют текст и получают ответ.
При этом мир AI значительно шире, чем просто взаимодействие с LLM. Большие языковые модели – всего лишь один из возможных инструментов и, по сути, только верхушка айсберга.
С чем обычно ассоциируется AI и ML
Если открыть любой курс или статью про машинное обучение, почти сразу появляются: датасеты, обучение моделей, градиентный спуск, Python, NumPy, PyTorch и т.д. – в общем, всё, что связано с исследовательской частью и развитием технологий.
Но в этой статье я в первую очередь имею в виду прикладное ML и AI, а не исследовательскую работу или обучение моделей с нуля. И важно подчеркнуть: для многих это выглядит скорее как отдельная профессия или наука, чем как инструмент, который можно встраивать в свои проекты.
Я уверен, что многие думают примерно так: чтобы использовать ML, нужно учить новые языки, разбираться в математике, строить сложную инфраструктуру. И часто именно на этом этапе интерес к теме пропадает.
Но реальность PHP-проектов другая
В большинстве PHP-проектов задачи выглядят иначе.
Зачастую это веб-приложения, админки, API, CRM или маркетплейсы. Тут не стоит задач научных исследований или обучения моделей – всё проще. В основном это:
— классификация или поиск
— работа с текстом
— анализ данных
— рекомендации
— автоматизация рутинных задач
И зачастую эти модели уже кто-то подготовил заранее – задача разработчика лишь правильно их применить. Поэтому машинное обучение в таких проектах – это не о создании новых моделей, а об использовании уже существующих и о понимании внутренней логики алгоритмов.
И именно этот слой – работа с готовыми моделями, а также разбор логики алгоритмов – почти не описан с точки зрения PHP-разработки.
В какой-то момент я понял одну вещь
Проблема не в PHP.
И даже не в AI или ML.
Проблема в том, что почти нет материала, который объясняет AI именно для PHP-разработчиков, их задач и их мышления.
Не "как стать ML-инженером", а как использовать AI как инструмент в повседневной backend-разработке.
Почему я начал писать открытую книгу
В процессе экспериментов у меня начали накапливаться заметки, примеры, объяснения "на пальцах". Кроме того, мне пришлось применить эти знания в нескольких своих проектах (тут и тут), а один из них – даже в основной работе (тут). И я понял, что пора свести это всё в полноценную и связанную структуру.
Так появилась идея открытой книги "AI для PHP-разработчиков".
Это не учебник по AI или по машинному обучению.
И не попытка сделать из PHP-разработчика специалиста по анализу данных.
Скорее попытка ответить на простые вопросы:
— что такое машинное обучение без заумных формул
— как его использовать в PHP-проектах
— где AI и ML реально помогают, а где нет
— какие задачи вообще имеет смысл решать с помощью AI в PHP, а какие – нет
Книга пишется в открытом формате и развивается по мере накопления материала. Сейчас там есть вводная часть и базовые концепции, уже есть практические главы с примерами (будет намного больше). В какой-то момент, когда накопится бо́льшая часть материала, я добавлю перевод на английский. Возможно некоторые главы можно публиковать здесь на Хабре для подробного обсуждения.
Вот ссылка, если интересно посмотреть:
https://apphp.gitbook.io/ai-dlya-php-razrabotchikov
Кстати, все примеры можно скачать и установить готовую среду Docker с примерами: https://github.com/apphp/ai-for-php-developers-examples
Или же вы также можете запускать все примеры из книги напрямую:
https://aiwithphp.org/books/ai-for-php-developers/examples/
Зачем я это делаю?
Не для рекламы и не для запуска - книга абсолютно бесплатная.
Мне интересно понять, насколько эта проблема вообще откликается другим PHP-разработчикам и есть ли у них интерес к этой теме.
Используете ли вы AI в своих проектах? Если да – как именно?
Если нет – что мешает?
Буду рад обсуждению и любому фидбэку.
UPD: по поводу возможных замечаний или критики о том, что PHP – это язык для админок и e-commerce-сайтов, пожалуйста, не забывайте, что PHP – язык программирования общего назначения.
Комментарии (17)
alexzen
10.01.2026 18:23Основной стек PHP + Laravel. Уже давно использую AI через API. Каких-то сложностей с использованием готовых моделей нет, если знаешь curl. В Laravel это все ещё проще.
Vyatka
10.01.2026 18:23о а я как раз вашу книгу нашел недельку как на github =) пишите, своя аудитория найдется
samako Автор
10.01.2026 18:23Спасибо, обязательно продолжу! Буду рад любым замечаниям, комментариям и вообще...
Много времени уходит на написание и проверку кода к практическим кейсам. Надеюсь через 1,5-2 месяца в основном книга будет готова.
Steparist
10.01.2026 18:23Я так и не понял, вы обиделись на то, что в ML используют python, а не php, или на то, что про ai в php никто не пишет? Вы пишете, что "Возникает ощущение, что чтобы использовать ML, нужно: учить новый язык, разбираться в математике и поднимать отдельную инфраструктуру. И чаще всего на этом этапе интерес заканчивается". Ну, да. Для ML надо знать математику как минимум, если не хотите использовать общие интсрументы, написанные на Python, перепишите алгоритмы на PHP. Но вы в то же время пишете: "имею в виду прикладное использование машинного обучения и LLM". Так вы про использование LLM в разработке, или про применение ML в разработке на PHP? Вещи то разные.
Абсолютно не понятно, зачем вообще все эти слова про LLM/API и прочее, если вы хотели сказать, что нет курсов по ML на PHP, все только на Python, поэтому я пишу книгу. И да, соглашусь с комментарием выше, текст ну ооочень пахнет нейроночкой
samako Автор
10.01.2026 18:23Постараюсь прояснить. Я не обижаюсь ни на Python (я сам на нём программирую), ни на ML-сообщество. Речь не про переписывание алгоритмов или ML на PHP в классическом смысле. Пока нет, во всяком случае (у меня есть что написать на эту тему, но в следующих статьях). Я именно про прикладное использование ML/AI в PHP разработке: API, интеграции, реальные кейсы без глубокого погружения в математику и отдельную ML-инфраструктуру.
Сейчас про это действительно пишут в основном с Python-перспективы, и новичкам в PHP (да и старичками тоже) кажется, что без смены стека вход закрыт (ну, типа, в PHP же ничего нет по этой теме, остаётся только дёргать запросами LLMки) – отсюда и ощущение, о котором я писал. Книга как раз про снижение этого порога. Я лично не хочу, чтобы программист PHP менял стек, когда без этого можно обойтись. Поверьте, это не всегда необходимо, в PHP есть своя, конечно, не такая большая как в Python, но всё же - экосистема по ML/AI - поэтому я и начал писать эту книгу.
Про стиль – принял, спасибо за фидбек, буду править текст, чтобы он звучал менее "нейросеточно".
FiraZar
10.01.2026 18:23По работе сталкиваюсь с AI. PHP больше используется как обертка над сервисами на python. В некоторых моментах делаю вывод что проще использовать везде python. Но если дело касается больше web, то пыха проще в разработке
digrobot
10.01.2026 18:23почти нет материала, который объясняет AI именно для PHP-разработчиков
Боюсь, что придется начать еще с истории Рюриковичей... Потому что AI - это как бы вообще не программирование, и знания, полученные при работе с PHP, тут будут полностью бесполезны.
Поэтому целесообразнее будет взять любую книгу "ML с нуля", чем писать отдельную для PHP-шников.samako Автор
10.01.2026 18:23Я бы как раз посмотрел на это с другой стороны. PHP-разработчикам может быть проще понять базовые принципы, если примеры и реализации алгоритмов показаны на знакомом им языке. Тогда внимание уходит не на синтаксис, а на сами идеи - затем уже можно реализовывать эту логику на чём угодно и где угодно. Ну и кроме того, - это хороший способ показать, что в PHP тоже есть своя экосистема для ML/AI - об этом я хочу написать следующую статью.
digrobot
10.01.2026 18:23Алгоритмы ML объяснены на языке математики. Излагать их на PHP (Java, С# и пр.) - вообще не понимаю, зачем. Тренировку или инференс современных моделей вы на этих языках не сделаете, свой llama.cpp не напишете, к чему тратить время, все равно упрётесь в Python. Как бы я не относился к нему изначально негативно, а пришлось освоить, он действительно лучше всех подходит.
samako Автор
10.01.2026 18:23То есть вы считаете, что программисту не надо объяснять реализацию алгоритмов на языке программирования?
Насчёт тренировки на PHP будет другая статья - в данный момент никто про это не говорит. Хотя на на небольших объёмах данных вполне можно обучать и простенькие модели на PHP.
Далее.
Умение не добавлять лишние инструменты в разработку - часть работы хорошего инженера. PHP уже много лет работает с числами, векторами, статистикой и классификацией. Так зачем добавлять дополнительные инструменты и обертки, если можно запускать модели (обученные) непосредственно в PHP, прямо там, где уже находится ваш веб-код?
fedechka
10.01.2026 18:23Судя по всему, я совсем ничего не понимаю в ML, но я совершенно не понял, что за результат выдает метод predict() в первых двух примерах кода в книге
https://apphp.gitbook.io/ai-dlya-php-razrabotchikov/vvedenie/ekosistema-ml-v-php#php-ml
https://apphp.gitbook.io/ai-dlya-php-razrabotchikov/vvedenie/ekosistema-ml-v-php#rubix-mlsamako Автор
10.01.2026 18:23Первый пример (библиотека PHP-ML) - код обучает классификатор k ближайших соседей (KNN) на наборе точек с метками a и b, а затем определяет, к какому классу относится новая точка. Для точки [3, 2] он возвращает b, потому что её ближайшие соседи принадлежат этому классу.
Во втором примере (библиотека RubixML) код тоже обучает классификатор k ближайших соседей (KNN), но уже на данных роста и веса с метками пола, а затем предсказывает метку для нового человека. Для параметров [172, 68] модель возвращает 'M', так как среди 3 ближайших соседей большинство с этой меткой.
Это очень примитивные примеры и они даны только с образовательной целью - показать пример использования этих библиотек. Если Вы считаете, что их тоже нужно вынести в онлайн примеры сюда: https://aiwithphp.org/books/ai-for-php-developers/examples/home
то, да - можно это сделать. Также я более подробно распишу что делает этот код прямо в книге - раз это вызывает дополнительные вопросы.fedechka
10.01.2026 18:23Спасибо, но, наверное, я полез в совершенно не свою тему.
> классификатор k ближайших соседей (KNN)
Мне уже вот это не понятно...samako Автор
10.01.2026 18:23На самом деле всё не так уж и сложно, можете сравнить с реализацией на Python
https://habr.com/ru/articles/801885/
MaximKiselev
10.01.2026 18:23Спасибо, тебе добрый человек книга огонь - пиши есчо! А насчёт пхп для сайтов мне кажется он ещё нас с вами переживет - настолько хорошо разрабы и сообщество чувствует веяния современной разработки :) а так круто было бы если в extensions завезли чё нить хорошее по ии с аппаратной поддержкой.
Flux82
Мне сильно кажется, что текст здесь от начала и до конца написан какой-то бесплатной нейросетью. Самым верным признаком считаю избыточное количество конструкций вида "Х – это не про Y, а про Z" и "Это не X. и не Y. а Z". Настолько часто они теперь встречаются, что уже скоро аллергия будет на них.
Ну и не совсем понятно почему несколько раз упоминаются API-запросы, когда речь идёт про взаимодействие разработчика (т.е. человека) с нейросетью. API -- Application Programming Interface, т.е. подразумевается, что общается одна программа с другой через интерфейс (API).