最佳 AI 框架

128 个工具

探索最佳 AI 框架 — 从深度学习库、自然语言处理工具到机器学习平台、模型部署框架和数据管道编排解决方案，这里是开发者和数据科学家探索提升工作流程的软件的地方：构建神经网络，处理文本数据，部署机器学习模型，管理数据工作流。浏览 128 个AI 框架，涵盖机器学习平台, MLOps 与模型部署, 自然语言处理工具, 计算机视觉工具和向量数据库与检索等类别——每个条目上线前都经过人工审核，并以11种语言发布。

128 tools

PyTorch 是一个开源的机器学习框架，可加速从研究原型设计到生产部署的路径。它提供了一个强大的生态系统、云支持以及 TorchScript 等工具，可实现无缝过渡，并提供 TorchServe 以实现高效部署，使其成为 AI 开发的首选。

精选机器学习平台

spaCy 是一个免费的开源 Python 库，用于高级自然语言处理。它提供了高效的工具，用于命名实体识别、词性标注、依存句法分析和词向量等任务，支持多种语言并提供 GPU 加速。

精选自然语言处理工具

Azure Machine Learning 提供全面的工具来训练和部署机器学习模型。它提供快速入门指南、教程和 MLOps 最佳实践，用于管理整个 ML 生命周期。该框架使用户能够在 Azure 云环境中高效地构建和扩展 AI 解决方案。

精选机器学习平台

Hugging Face Transformers 是一个 AI 框架，集中定义各种领域的机器学习模型，包括文本和视觉。它简化了使用最先进模型进行推理和训练的过程，使 AI 对开发者和研究人员更加可及。

精选机器学习平台

MLflow 提供全面的文档，涵盖传统机器学习工作流和现代 LLM/代理开发。它包括实验跟踪、模型注册表、部署、LLM 跟踪、代理评估、提示管理和 AI 治理，提供管理整个 AI 生命周期的工具。

精选MLOps 与模型部署

LangChain是一个开放的代理工程生态系统，旨在开发、测试、部署和监控AI代理。它提供了构建无代码代理和深度代理代码的工具和资源，促进整个代理开发生命周期。

精选AI 智能体构建工具

NLTK 是一个领先的平台，用于构建处理人类语言数据的 Python 程序。它提供了一个用户友好的界面，可访问 50 多个语料库和词汇资源，以及一套用于分类、分词、词干提取、词性标注、解析和语义推理的文本处理库。非常适合 NLP 研究人员和开发人员。

精选自然语言处理工具

TensorFlow 是一个面向所有人的端到端开源机器学习平台。它提供了灵活的工具、库和社区资源生态系统，使得创建和部署机器学习模型变得简单。

精选机器学习平台

LlamaIndex是一个旨在构建基于LLM的智能代理和工作流的框架。它简化了大型语言模型与各种数据源的集成，使用户能够高效地创建智能应用程序。

精选AI 智能体构建工具

Kubeflow 文档提供了关于理解和使用 Kubeflow 平台的全面资源。它涵盖了入门指南、子项目详情、社区信息以及更广泛的 Kubeflow 生态系统。对于任何希望在 Kubernetes 上实现和管理机器学习工作流的人来说，这些文档都至关重要。

精选MLOps 与模型部署

Gensim是一个免费的开源Python库，用于主题建模和语义NLP。它能够训练大规模语义模型，将文本表示为语义向量，并查找语义相关的文档。Gensim以其速度、数据流能力和平台独立性而闻名，使其非常适合处理大型语料库。

精选自然语言处理工具

ROS（机器人操作系统）是一个灵活的机器人软件编写框架。它提供了构建复杂机器人应用程序的库和工具，支持广泛的硬件和软件集成。ROS 通过其庞大的软件包索引和社区支持，促进了机器人开发。

精选机器人与 AI 硬件

CrewAI 使用户能够构建从第一天起就可以投入生产的协作 AI 代理、团队和流程。它提供了设计代理、编排团队和自动化工作流程的工具，并内置了保护措施和可观察性。

精选AI 智能体构建工具

OpenAI Agents SDK 允许开发者以最小的复杂性创建智能代理 AI 应用程序。它提供了一组构建代理、管理任务和确保安全性的基本组件，适合初学者和经验丰富的开发者。

精选AI 智能体构建工具

Rasa Open Source 是一个流行的框架，用于构建聊天和语音 AI 助手。Rasa Pro 通过企业级分析、安全和可观察性增强了这一点，是 Rasa 平台的一部分，用于大规模对话式 AI 开发和管理。

精选AI聊天机器人搭建平台

Claude Agent SDK 是一个旨在使用 Python 或 TypeScript 构建生产级 AI 代理的库。它简化了代理循环的实现，使开发人员能够专注于创建智能应用程序，而无需管理底层基础设施。

精选AI 智能体构建工具

Apache OpenNLP 是一个基于机器学习的自然语言文本处理工具包。它提供了句子检测、分词和命名实体识别等任务的工具，使开发人员能够构建复杂的 NLP 应用程序。该框架旨在集成到各种软件项目中。

精选自然语言处理工具

微软代理框架提供了一整套工具和文档，用于开发智能代理。它使开发人员能够创建能够与用户互动并高效执行任务的自主代理。

精选AI 智能体构建工具

代理开发工具包 (ADK) 是一个开源框架，用于构建、调试和部署可靠的企业级 AI 代理。它支持多种编程语言，并能够快速开发具有强大编排和集成功能的生产代理。

精选AI 智能体构建工具

AI SDK是一个统一的TypeScript工具包，旨在构建AI应用程序。它支持现代流媒体、回退和多模型集成，非常适合希望创建可扩展的AI驱动解决方案的开发人员。

精选AI 应用生成器

Pydantic AI 是一个 Python AI SDK，能够创建用于各种应用的类型化、可扩展的智能体，包括实时语音、图像生成和嵌入。它支持复杂的工作流程，并为多个 AI 模型提供统一的 API。

精选AI 智能体构建工具

DSPy 是一个 Python 框架，旨在通过编程语言模型而不是提示它们来构建 AI 系统。它允许用户使用结构化签名定义任务，从而能够创建可维护、模块化和可优化的程序。DSPy 提供模块、优化器以及集成工具等功能，增强了 AI 应用程序的开发和性能。

精选AI 智能体构建工具

Comet 的 ML 平台赋能数据科学和机器学习团队在整个 ML 生命周期中跟踪、比较、解释和优化模型。它简化了实验管理、模型监控和 LLM 应用评估，从而实现更快的迭代和更好的模型开发。

精选MLOps 与模型部署

Haystack 是一个开源的 AI 编排框架，能够创建模块化和可定制的 AI 系统。它旨在用于生产就绪的应用程序，使团队能够高效地构建透明的、上下文驱动的 AI 工作流。

精选AI 智能体构建工具

Strands Agents 是一个开源 AI 代理 SDK，旨在为 Python 和 TypeScript 提供支持。它使开发人员能够快速构建生产就绪的 AI 代理，并与 Amazon Bedrock、Anthropic 和 OpenAI 等平台无缝集成。

精选AI 智能体构建工具

Agno是一个AI框架，旨在构建、运行和管理代理平台。它提供创建代理、团队和工作流的工具，具有广泛的集成和安全的生产环境后端。

精选AI 智能体构建工具

smolagents 是一个开源的 Python 库，简化了使用最少代码构建和运行智能代理的过程。它支持多种模型和工具，使其对希望创建智能应用程序的开发者具有多样性。

精选AI 智能体构建工具

Letta 是一个构建能够从经验中学习的有状态代理的平台。它允许用户创建编码代理、个人助手和 AI 同事，利用开源技术和先进的 AI 记忆系统。

精选AI 智能体构建工具

Genkit是谷歌开发的开源AI框架，旨在构建AI驱动的应用程序。它为各种AI模型提供统一的API，并包括开发者工具，以便在各个平台上实现无缝集成和部署。

精选AI 应用生成器

CAMEL-AI 是一个开源社区，专注于探索用于数据生成、世界模拟和任务自动化的智能体规模化定律。它提供了构建多智能体系统的工具和资源，包括用于消息传递、规划和评估的工具包。CAMEL-AI 支持诸如智能体通信和强化学习等领域的研究。

精选AI 智能体构建工具

AgentScope 是一个开源的多代理平台，旨在构建基于 LLM 的代理应用程序。它具有拖放工作流程、运行时管理和全面的 Spark 设计系统，使用户能够有效地创建和管理智能代理。

精选AI 智能体构建工具

vLLM是一个快速且易于使用的LLM推理和服务库，由加州大学伯克利分校开发。它支持多种模型架构，并提供高效的内存管理和高吞吐量服务能力。

精选机器学习平台

Ray是一个开源框架，旨在简化机器学习和Python应用程序的构建与扩展。它提供了高层次的API和分布式应用程序的基础原语，使得在各种平台上无缝扩展工作负载成为可能。

精选机器学习平台

scikit-learn是一个开源的Python机器学习框架，提供简单高效的预测数据分析工具。它对所有人都可用，并可在各种上下文中重复使用，基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。

精选机器学习平台

AutoGen是一个旨在使用AI代理开发应用程序的框架。它提供了一个基于Web的用户界面，便于无编码原型设计，使用户能够高效地创建可扩展的多代理系统。

精选AI 智能体构建工具

语义内核是一个旨在促进将人工智能能力集成到应用程序中的框架。它提供了全面的文档，以帮助开发人员理解其功能并有效实施人工智能解决方案。

精选机器学习平台

PyTorch Lightning 是一个全方位的 AI 开发平台，使用户能够直接从浏览器中进行编码、原型设计、训练、扩展和服务模型，无需任何设置。它为 AI 研究人员和机器学习工程师提供了灵活性和性能。

精选机器学习平台

spaCy是一个免费的开源自然语言处理库，适用于Python。它提供了命名实体识别、词性标注和依赖解析等功能，使其适合高效构建真实产品和获取洞察。

精选自然语言处理工具

ONNX Runtime 是一个跨平台的加速机器学习框架，优化训练和推理。它支持多种编程语言和平台，使得将先进的 AI 能力集成到应用程序中变得简单。

精选机器学习平台

DeepSpeed是一个深度学习优化库，旨在简化分布式训练。它提高了效率和有效性，使得使用先进技术如ZeRO和3D并行性训练大规模模型成为可能。

精选机器学习平台

MLX 是一个专为 Apple Silicon 设计的数组框架，能够高效地进行机器学习操作。它允许开发者在 GitHub 上参与其开发，促进 AI 社区的合作与创新。

精选机器学习平台

SGLang是一个为大型语言和多模态模型设计的高性能服务框架。它提供广泛的硬件支持和强大的生态系统，帮助开发者高效地实现先进的AI解决方案。

精选MLOps 与模型部署

LiteLLM 是一个 AI 框架，通过代理服务器或 Python SDK 提供统一接口，访问超过 100 种语言模型，使开发者和团队能够高效地简化他们的 AI 项目。

精选机器学习平台

TRL是一个综合库，旨在使用各种强化学习方法训练变压器语言模型。它与Hugging Face的变压器无缝集成，提供监督微调和高级优化技术的工具。

精选机器学习平台

一款免费的开源桌面应用程序，可在Mac、Windows和Linux上本地运行和训练AI模型，具有无代码用户界面、代理连接和与OpenAI兼容的API。

精选AI 模型与大语言模型

Sentence Transformers 是一个用于最先进的嵌入和重排序模型的 Python 模块。它能够从文本、图像、音频或视频计算嵌入，计算相似度分数，并生成用于语义搜索和释义挖掘等应用的稀疏嵌入。

精选向量数据库与检索

fastai 是一个为实践者和研究人员设计的深度学习库。它提供了用于快速开发最先进结果的高级组件，以及用于新方法的低级组件。它通过分层架构和 Python 的动态性，致力于易用性、灵活性和性能。

精选机器学习平台

tinygrad是一个简单明了的神经网络框架，旨在深度学习。它将复杂的网络简化为三种操作类型，使开发者能够高效地实现机器学习解决方案。

精选机器学习平台

AG2 是一个开源的 Python 框架，用于构建、编排和扩展多智能体 AI 系统。它通过将专业智能体连接成内聚的团队，从而能够创建 AI 工作力。AG2 为 AI 原生组织提供企业级解决方案，超越了简单的提示词工程，专注于系统开发。

精选AI 智能体构建工具

Instructor 是一个多语言库，旨在从大型语言模型 (LLM) 中提取结构化、经过验证的数据。它支持超过 15 个提供者，并提供类型安全、自动重试和流式处理等功能，非常适合寻求可靠输出的开发者。

精选机器学习平台

大纲是一个强大的人工智能框架，确保使用大型语言模型（LLMs）进行结构化文本生成。它提供保证有效的输出，无需复杂的解析，使开发人员的集成变得简单高效。

精选AI 编程助手

BAML 是一种用于构建具有类型安全性和可靠性的 AI 应用程序的语言。它通过使开发人员能够跨多种编程语言和 LLM 提供商定义、测试和部署 AI 函数，从而改变了 AI 开发，确保了结构化和经过验证的输出，以实现更强大的 AI 管道。

精选提示词工程工具

Cloudflare Agents SDK 使开发者能够创建具有持久记忆和实时连接的有状态 AI 代理。它支持多种通信渠道和工具，允许在 Cloudflare 的全球网络中实现无缝集成和部署。

精选AI 智能体构建工具

BeeAI框架使开发人员能够使用轻量级框架在Python或TypeScript中构建可靠的、生产就绪的多智能体系统，从而增强可扩展性和性能。

精选AI 智能体构建工具

VoltAgent 是一个以可观察性为首的 TypeScript AI 代理框架，旨在帮助开发者创建企业级 AI 代理，提供完整的工具包，实现与各种系统的无缝集成和交互。

精选AI 智能体构建工具

Google Cloud 的 Gemini Enterprise Agent Platform 是一个开放、全面的解决方案，用于构建、扩展、治理和优化企业级 AI 代理。它提供全栈基础和开发者选择，可在全球范围内将应用程序和工作流转化为可靠的、基于您企业数据的代理系统。

AI 智能体构建工具

Haystack 是一个开源 AI 框架，专为构建生产就绪的 LLM 应用而设计。它支持创建 AI 代理、强大的 RAG 系统和可扩展的多模态搜索解决方案。开发人员可以使用可重用组件构建管道，对其进行自定义，并集成各种技术以满足多样化的 AI 开发需求。

AI 智能体构建工具

LIBSVM 是一个集成的软件包，用于支持向量分类、回归和分布估计。它提供了一个用户友好的界面，支持多类分类，并包含各种核函数和扩展，使不同领域的用户都能方便地使用 SVM。

机器学习平台

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，使初学者和专家都能在桌面、移动、Web 和云等各种平台上构建和部署模型。它提供了数据准备、模型构建、训练和部署的工具，支持端到端的机器学习流水线。

机器学习平台

PyTorch 文档提供了关于该优化深度学习张量库的全面资源。它涵盖了稳定和不稳定功能、用户指南、API 参考以及用于 GPU 和 CPU 加速的开发者笔记，支持高效的模型开发和部署。

机器学习平台

Keras 是一个 Python 深度学习框架。它提供了一个高级 API，用于构建和训练神经网络。Keras 专注于实现快速实验和用户友好性，使其对研究人员和开发人员都易于访问。它支持各种后端以实现灵活性。

机器学习平台

scikit-learn 是一个 Python 库，提供简单高效的预测数据分析工具。它构建在 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 之上，为分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理提供了易于访问且可重用的算法。它是一个开源项目，可在 BSD 许可下商用。

机器学习平台

Apache MXNet 是一个开源深度学习框架，专为灵活性和效率而设计。它支持混合前端，可在即时模式和符号模式之间无缝切换，从而实现快速原型设计和高性能生产部署。凭借广泛的语言绑定和丰富的生态系统，它能够满足研究人员和工程师的需求。

机器学习平台

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 是一个开源的深度学习框架，专为商用级分布式训练而设计。它使用有向图描述神经网络，能够创建和组合各种模型类型，如 DNN、CNN 和 RNN。CNTK 支持自动微分以及跨多个 GPU 和服务器的并行化。

机器学习平台

Eclipse Deeplearning4j 是一个开源的、分布式的、为 JVM 设计的深度学习框架。它提供了一个全面的生态系统，用于在 Java 和 Scala 中构建、训练和部署神经网络，支持原生 GPU 加速和高性能 CPU 计算。它支持各种用于数据加载、转换和模型导入的库。

机器学习平台

Caffe 是由 Berkeley AI Research 开发的一个深度学习框架，其核心在于表达性、速度和模块化。它允许用户通过配置文件定义模型和优化，无缝切换 CPU 和 GPU，并受益于快速发展的代码库和广泛的社区贡献。非常适合研究和部署。

机器学习平台

OpenNN is a free and open-source software library for neural networks. It provides a comprehensive set of tools for developing and implementing artificial intelligence models.…

机器学习平台

XGBoost 是一个经过优化的分布式梯度提升库，专为高效、灵活和可移植性而设计。它在梯度提升框架内实现了机器学习算法，提供并行树提升功能，可在各种分布式环境中快速准确地解决数据科学问题。

机器学习平台

LightGBM 是一个高性能的梯度提升框架，利用基于树的学习算法。它专为分布式和高效运行而设计，提供更快的训练速度、更低的内存使用量和更高的准确性。它支持并行、分布式和 GPU 学习，能够有效地处理大规模数据集。

机器学习平台

Intel® Neural Compressor 是一个开源 Python 库，提供适用于 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 的流行模型压缩技术。它支持 LLM 和 VLM 的高级量化，可在各种 Intel 硬件和其他平台上通过广泛的测试进行性能优化。

机器学习平台

Hugging Face Transformers 是一个开源框架，汇集了用于文本、视觉、音频和多模态任务的先进机器学习模型定义。它确保了与主流训练和推理框架的兼容性，从而使开发人员和研究人员能够更广泛地使用 AI 模型。

机器学习平台

通过 LangChain 的快速入门指南，在几分钟内构建您的第一个 AI 代理。本资源演示了如何安装依赖项、为各种模型提供商设置 API 密钥，以及创建能够回答问题和与外部工具交互的基础型和实际型代理。

AI 智能体构建工具

Stanza 是一个 Python 自然语言处理库，提供准确高效的工具，用于分析多种人类语言。它提供了一个神经网络管道，用于分词、词形还原、词性标注、依存句法分析和命名实体识别等任务，支持 70 多种语言。

自然语言处理工具

OpenCV 模块提供了 OpenCV 库各种模块的全面文档。它作为开发人员理解和利用 OpenCV 为计算机视觉任务提供的广泛功能的中心资源。教程涵盖了主模块、附加模块和贡献模块，并提供 Python 和 JavaScript 示例。

计算机视觉工具

Detectron2 是 Facebook AI Research 开发的开源目标检测和分割库。它提供了一个灵活的框架，用于构建和训练最先进的模型，为计算机视觉领域的研究人员和开发人员提供了一套全面的工具。文档涵盖了安装、教程和 API 详细信息。

计算机视觉工具

Ultralytics YOLO 是一个领先的实时目标检测和图像分割 AI 框架。它提供 YOLO26 等先进模型，支持检测、分割、姿态估计和跟踪等任务。它针对边缘部署和云 API 进行了优化，使开发人员能够高效地构建强大的计算机视觉应用程序。

计算机视觉工具

OpenVINO 是一个开源工具包，用于在各种硬件上部署高性能 AI 解决方案。它使开发人员能够转换、优化和运行来自流行框架的生成式和传统 AI 模型进行推理，支持云、AI PC 和边缘设备的高效部署。

MLOps 与模型部署

Gymnasium 提供了一个标准的强化学习 API 和多样化的参考环境。它是 OpenAI Gym 库的一个维护分支，提供了一个简单、Pythonic 的接口，能够表示通用的 RL 问题。本文档涵盖了其核心功能和对 RL 从业者的使用方法。

机器学习平台

Stable-Baselines3 (SB3) 提供了基于 PyTorch 的可靠强化学习算法实现。它提供统一的结构、符合 PEP 8 的代码、详尽的文档和强大的测试。SB3 支持 TensorBoard、多进程，并能与各种库集成，是 RL 研究和开发的强大工具。

机器学习平台

docs.ray.io 是 Ray 的官方文档门户，Ray 是一个用于扩展 AI 和 Python 应用程序的开源框架。它提供了全面的指南、API 参考和教程，帮助开发人员高效地构建和部署分布式应用程序。该网站通过 Cloudflare 验证确保安全访问。

机器学习平台

TensorFlow Agents 是 TensorFlow 中用于强化学习的库。它通过提供模块化、可扩展的组件来简化新强化学习算法的设计、实现和测试，从而实现快速的代码迭代和稳健的测试。

机器学习平台

Amazon SageMaker AI 是一个完全托管的机器学习服务。数据科学家和开发人员可以高效地构建、训练和部署 ML 模型。它提供了数据标注、准备、特征工程、模型训练、部署、MLOps 和负责任的 AI 实践等工具。

机器学习平台

IBM Cloud 上的 IBM Watson 提供面向开发者的 AI 服务和文档。探索 SDK、教程和 API 参考等资源，将高级 AI 功能集成到您的应用程序中。开始使用 Watson 和 IBM Cloud 服务构建智能解决方案。

自然语言处理工具

H2O.ai 文档为其一系列人工智能和机器学习平台提供了全面的资源。探索 H2O AI Cloud 的指南、h2oGPT 等生成式 AI 工具、用于应用程序开发的 H2O Wave，以及用于自动化机器学习的 H2O Driverless AI。访问 API 客户端、社区论坛和教育材料，以构建和部署 AI 解决方案。

机器学习平台

Databricks 文档为数据分析师、科学家和工程师提供操作指南和参考信息。它涵盖了 Databricks 数据智能平台，支持在 Lakehouse 数据上进行协作，以应对分析和 AI 挑战。文档按云提供商进行组织。

机器学习平台

Weights & Biases 提供了一个用于开发 AI 模型和发布 LLM 应用程序的平台。它提供实验跟踪、评估和可观测性工具，以及用于无服务器推理、训练和沙箱的托管服务，以简化 AI 开发工作流程。

MLOps 与模型部署

SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种基于博弈论的方法，用于解释机器学习模型的输出。它利用 Shapley 值将最优信用分配与局部解释联系起来，从而深入了解特征如何影响各种模型类型和数据模态的预测。

MLOps 与模型部署

LIME 是一个 Python 包，用于生成机器学习模型预测的本地、可解释且模型无关的解释。它通过突出对结果贡献最大的特征来帮助理解模型为何做出特定决策，从而使复杂模型对用户更加透明和值得信赖。

MLOps 与模型部署

AI Fairness 360 (AIF360) 是一个开源工具包，旨在帮助研究人员和开发人员检测、理解和缓解机器学习模型中不希望存在的偏见。它提供了一套全面的公平性指标和缓解算法，以促进公平的 AI 系统。

MLOps 与模型部署

Fairlearn 是一个开源工具包，旨在评估和改进 AI 系统的公平性。它提供了用于识别和缓解机器学习模型中不公平现象的工具，帮助开发人员构建更公平的 AI 应用。该框架支持各种公平性指标和缓解策略。

MLOps 与模型部署

LlamaIndex 是一个领先的框架，用于在您的数据之上构建由 LLM 驱动的代理和应用程序。它简化了数据摄取、索引和查询，通过上下文增强和检索增强生成 (RAG) 实现复杂的工作流，以增强 AI 功能。

向量数据库与检索

Cohere 全面的 API 文档赋能开发者，使其能够轻松地将先进的自然语言处理和生成能力集成到他们的应用程序中。探索指南、API 参考和食谱，轻松构建创新的 AI 驱动产品。

AI 模型与大语言模型

ONNX (Open Neural Network Exchange) 提供了其 1.23.0 版本的文档。内容涵盖核心概念、Python 集成、API 参考、版本控制、数据结构和算子。文档详细介绍了数据存储、安全性和后端实现指南以及实验性算子等技术方面。

MLOps 与模型部署

Turi Create 是一个简化自定义机器学习模型开发的 AI 框架。它允许用户为应用程序添加推荐、对象检测和图像分类等功能，而无需深入的机器学习专业知识。它支持各种数据类型，并便于部署到 Apple 平台。

机器学习平台

DeepSpeed 是一个深度学习优化库，旨在简化和提高 AI 模型分布式训练的效率。它专注于使大规模模型训练对研究人员和开发人员来说更易于访问和有效，从而能够更快地进行实验和部署先进的 AI 解决方案。

机器学习平台

MindSpore 提供了一套全面的 API，用于构建、训练和推理 AI 模型。它提供了框架基础、操作、神经网络层、参数初始化、混合精度、训练、并行处理、图编译、运行时、设备上下文、通信、数据集处理等接口。

机器学习平台

Chainer 是一个灵活、直观的深度学习框架，支持 CUDA 计算以实现 GPU 加速。它支持轻松的多 GPU 使用，并能处理各种网络架构。其 define-by-run 方法使 Python 控制流成为反向传播的组成部分，简化了研究人员和开发人员的代码和调试。

机器学习平台

Orfeo ToolBox (OTB) 是一个开源框架，用于高级遥感图像处理。它能够处理大规模光学、多光谱和雷达数据。OTB 提供多种应用，如正射校正、全色增强、分类和 SAR 处理，可通过 QGIS、Python、命令行或 C++ 访问。

计算机视觉工具

Vowpal Wabbit 文档提供了其机器学习框架的全面资源。它包括 Python 绑定和 C++ 实现的生成文档，涵盖了各种版本。该网站还提供强化学习的文档，为开发人员和研究人员提供详细的指南。

机器学习平台

Mallet 是一个基于 Java 的软件包，用于文本的统计自然语言处理和机器学习应用。它提供了文档分类、聚类、主题建模和信息提取的工具，支持文本分析和数据处理的各种算法和评估指标。

自然语言处理工具

LIBLINEAR 是一个高性能的 C/C++ 库，用于大规模线性分类和回归。它能高效处理拥有数百万实例和特征的数据集，支持各种 L1 和 L2 正则化的分类器，如 SVM 和逻辑回归。它提供多类分类、交叉验证和概率估计功能，并支持 Python、MATLAB 等接口。

机器学习平台

Intel Gaudi 文档提供了 Intel Gaudi AI 加速器的全面资源，包括 Gaudi 2 和 Gaudi 3。它提供了模型迁移指南、代码示例、调试和优化最佳实践、API 参考以及有关软件安装和平台访问以进行训练和推理的详细信息。

机器学习平台

GPT4All 支持在日常台式机和笔记本电脑上私密运行大型语言模型（LLM），无需 API 调用或 GPU。它提供了一个桌面应用程序和 Python SDK，用于本地 LLM 交互和开发，使所有用户都能轻松高效地使用 AI。

AI聊天机器人

LiteRT 是 Google 的高性能设备端机器学习框架，用于在边缘平台部署 GenAI 和 ML 模型。它在 TensorFlow Lite 的基础上，提供高效的模型转换、运行时和优化，以实现跨越数十亿设备的低延迟和高隐私性。

MLOps 与模型部署

Core ML 是一个 Apple 框架，允许开发者将机器学习模型直接集成到他们的应用程序中。它为模型提供统一的表示，支持设备端预测和训练。Core ML 通过利用 CPU、GPU 和神经网络引擎等设备硬件来优化性能，确保隐私和响应速度。

MLOps 与模型部署

ML Kit 是一个免费的 Android 和 iOS 移动 SDK，可将 Google 的机器学习专业知识集成到应用中。它提供易于使用的视觉和自然语言 API，用于设备端实时处理和离线功能，使开发者能够解决现实世界的问题。

机器学习平台

TensorFlow Extended (TFX) 是一个谷歌生产级规模的机器学习平台。它提供了一个配置框架和共享库，用于集成定义、启动和监控机器学习系统的通用组件。TFX 能够构建和管理生产环境中的机器学习工作流，并在各种平台之间编排管道。

MLOps 与模型部署

Elephas 是一款由人工智能驱动的写作助手，旨在提高研究人员和学者的生产力。它集成到您的工作流程中，帮助生成、组织和优化书面内容，旨在简化学术写作流程并减少在行政任务上花费的时间。该工具专注于支持学术作品的创作。

AI写作助手

BigDL-LLM 是一个开源库，用于在 Intel XPU 硬件上运行大型语言模型 (LLM)，涵盖从笔记本电脑到云端 GPU 的各种设备。它支持 INT4/FP4/INT8/FP8 量化以实现低延迟推理，并为 PyTorch 模型提供全面的微调功能。

MLOps 与模型部署

Dask-ML 提供 Python 中可扩展的机器学习，与 Scikit-Learn 和 XGBoost 等库集成。它通过利用 Dask 集合和估计器进行并行训练、预测和预处理，解决了超出 RAM 的大型模型和数据集的挑战。

机器学习平台

AutoKeras 是一个基于 Keras 的开源 AutoML 系统，旨在使机器学习更易于访问。它自动化了为您的数据寻找最佳神经网络架构和超参数的过程，从而简化了所有技能水平用户的模型开发。

机器学习平台

auto-sklearn 是一个自动化机器学习工具包，可作为 scikit-learn 估计器的即插即用替代品。它通过利用贝叶斯优化、元学习和集成构建来自动化算法选择和超参数调优。它现在支持文本特征，简化了用户的机器学习工作流程。

机器学习平台

TPOT 是一个基于 Python 的自动化机器学习工具，它使用遗传编程来优化机器学习管道。它充当数据科学助手，自动发现和优化复杂的模型配置，以提高各种分析任务的性能和效率。

机器学习平台

MindsDB 使完全在 SQL 中构建语义搜索管道成为可能。在您的 SQL 客户端中连接数据源、将内容索引到知识库，并通过自然语言代理进行查询。它简化了构建 AI 驱动的搜索和检索系统的过程，而无需离开您熟悉的数据库环境。

向量数据库与检索

Ludwig 是一个开源的低代码深度学习框架。它使用简单的 YAML 配置文件，使用户无需编写自定义代码即可构建、微调和部署文本、图像和 LLM 等各种数据类型的 AI 模型。

机器学习平台

Prophet 是 Facebook 开发的一个开源预测程序。它专为具有强烈季节性效应和多个季节性的时间序列数据而设计。Prophet 速度快、自动化程度高，并且可以由数据科学家和分析师进行调优以实现精确预测。

预测与预测分析

GluonCV 是一个开源计算机视觉工具包，提供最先进的深度学习算法。它拥有一个庞大的模型库，包含超过 170 个预训练模型，灵活的 API 和易于理解的实现，旨在加速研究人员、工程师和学生的原型开发和学习。

计算机视觉工具

GluonNLP 是一个开源工具包，旨在简化自然语言处理任务。它提供了最先进的深度学习模型的实现、常见 NLP 任务的预训练模型以及文本数据管道的构建块。其目标是帮助研究人员和工程师快速原型化 NLP 创意和产品。

自然语言处理工具

DeepDetect 是一个专为深度学习模型部署和管理设计的 AI 框架。它简化了服务机器学习模型的过程，使开发人员能够高效地将 AI 功能集成到他们的应用程序中。该平台专注于提供一个强大的后端，用于实时推理和模型监控。

MLOps 与模型部署

Encog 是一个纯 Java/C# 机器学习框架，支持遗传编程、NEAT/HyperNEAT 和神经网络技术。它创建于 2008 年，提供经典神经网络和非主流算法的非 GPU 实现，适用于研究和定制实现。

机器学习平台

Neuroph 是一个用 Java 编写的开源神经网络框架。它简化了各种应用中人工神经网络的开发和实现。该框架提供了用户友好的 API 和工具，用于设计、训练和测试神经网络，使其对初学者和经验丰富的开发人员都易于使用。

机器学习平台

DJL 是一个与引擎无关的深度学习框架，专为 Java 设计。它简化了使用 Java 构建、训练和部署机器学习模型的过程。DJL 支持各种深度学习引擎，并为开发人员提供丰富的文档和示例。

机器学习平台

Cortex 提供大规模机器学习的生产基础设施，支持 ML 模型的部署、管理和扩展。它支持无服务器、实时、异步和批量工作负载，具备自动集群管理、自动伸缩和 CI/CD 集成，构建于 AWS EKS 之上。

MLOps 与模型部署

Seldon Core 2 是一个原生于 Kubernetes 的框架，用于大规模部署和管理机器学习 (ML) 和大型语言模型 (LLM) 系统。它提供了一个灵活的、模块化的架构，适用于本地、混合和多云环境，确保 MLOps 和 LLMOps 的标准化、增强的可观测性和成本效益。

MLOps 与模型部署

BentoML 是一个统一的推理平台，专为部署和扩展 AI 系统而设计。它使开发人员能够以生产级的可靠性在任何云上部署任何模型，从而实现更快的 AI 系统开发和高效的扩展，而无需复杂的基础设施管理。它支持自定义模型并确保安全性。

MLOps 与模型部署

访问不受支持的 OpenVINO 版本历史文档。此归档提供了对过去版本的访问，包括发行说明，供需要旧的、已弃用功能的资料的用户使用。内容可能已过时且不受支持，可能存在链接失效或功能停用的情况。请谨慎使用。

其他 AI 工具

Tesseract OCR 是一个强大的开源光学字符识别引擎。它支持多种语言，可用于从图像中提取文本。本手册提供用户手册和源代码详细信息，供开发者和用户参考。

计算机视觉工具

Adala 是一个自主数据标注代理框架，使 AI 工程师、研究人员和数据科学家能够构建和部署智能代理。这些代理通过迭代过程独立学习，并受其环境和反思的影响，使其在多样化的数据处理和标注任务中可靠且可控。

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