高端的AI開(kāi)發(fā)方法，往往只需要最簡(jiǎn)單的工具套件。今天和大家分享幾個(gè)好用框架AI工具，讓新手用戶能夠更加輕松地上手深度學(xué)習(xí)，有效地減少用戶在構(gòu)建、訓(xùn)練、驗(yàn)證和推理一個(gè)模型過(guò)程中的操作次數(shù)。

昇思MindSpore-華為開(kāi)源自研AI深度學(xué)習(xí)框架

昇思MindSpore是由華為自研的一種適用于端邊云場(chǎng)景的新型開(kāi)源深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練/推理框架，MindSpore提供了友好的設(shè)計(jì)和高效的執(zhí)行，旨在提升數(shù)據(jù)科學(xué)家和算法工程師的開(kāi)發(fā)體驗(yàn)，并為Ascend AI處理器提供原生支持，以及軟硬件協(xié)同優(yōu)化。

JAX-Google推出的用于變換數(shù)值函數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架

GoogleJAX是一個(gè)用于變換數(shù)值函數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，Google稱其為為結(jié)合了修改版本的Autograd（通過(guò)函數(shù)微分自動(dòng)獲得梯度函數(shù)）和TensorFlow的XLA（加速線性代數(shù)）。該框架的設(shè)計(jì)盡可能遵循NumPy的結(jié)構(gòu)和工作流程，并與TensorFlow和PyTorch等各種現(xiàn)有框架協(xié)同工作。

LangChain-開(kāi)發(fā)由語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序的框架

LangChain是一個(gè)用于開(kāi)發(fā)由語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序的框架，允許開(kāi)發(fā)人員將語(yǔ)言模型連接到其他數(shù)據(jù)源并與其環(huán)境相交互。LLMs and Prompts: 這包括提示管理、提示優(yōu)化、適用于所有 LLM 的通用界面以及用于處理 LLM 的通用實(shí)用程序

Apache MXNet-免費(fèi)開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)框架

APACHE MXNE一個(gè)真正的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架用于靈活的研究原型和生產(chǎn)?；旌锨岸嗽贕loon渴望的命令模式和符號(hào)模式之間無(wú)縫轉(zhuǎn)換，以提供靈活性和速度。深度集成Python，支持Scala、Julia、Clojure、Java、C++、R和Perl。

AI.城市-AI工具合集網(wǎng)站

AI.城市ai.seitei.cn是一個(gè)非常實(shí)用的AI工具合集網(wǎng)站，它提供了數(shù)千款A(yù)I工具，可以解決你工作中的各種難題。比如，你可以使用一些AI工具來(lái)自動(dòng)生成代碼、檢測(cè)代碼錯(cuò)誤、調(diào)試代碼等等。

以上就是和大家分享的內(nèi)容，有了框架這個(gè)AI工具的幫助，不僅降低了入門(mén)的門(mén)檻，也避免了重復(fù)造輪子。當(dāng)你需要設(shè)計(jì)自己的模型時(shí)，不用從復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始編寫(xiě)，只要在已有的模型中增加自己的數(shù)據(jù)集，就可以構(gòu)建需要的算法模型。這也在一定程度上簡(jiǎn)化、加速了開(kāi)發(fā)流程。