AI 框架
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。
最佳 机器学习平台 AI 框架
54 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 54 个AI 框架，涵盖 MLOps 与模型部署, 自然语言处理工具, 计算机视觉工具, 向量数据库与检索 和 提示词工程工具 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。
54 tools
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。
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。
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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。
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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。
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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。
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。
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。
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。
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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。
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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。
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。
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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。
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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。
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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。
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。
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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。
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。
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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。
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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.…
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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。
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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。
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。
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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。
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