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整理了 100 种大模子干系用具，涵盖了模子开采、教练、评估、优化、部署以及数据处理等多个方面实质，仅供参考。

模子开采框架

- PyTorch：等闲使用的深度学习框架，以其动态缱绻图和易于使用的特质受到迎接，缓助多种操作系统和硬件平台。

- TensorFlow：由Google开采，具有纷乱的分散式教练才能和可视化用具，适应大范围机器学习技俩。

- Keras：从简的神经网罗库，高度模块化且易于上手，常当作初学者的初学选拔，也可当作TensorFlow的高层接口。

- MXNet：轻量级、可移植的深度学习缱绻平台，缓助多机多节点的分散式教练，在转移端和角落建树上领会出色。

- MindSpore：华为推出的全场景AI缱绻框架，缓助端边云全场景协同，具有自动并行、分散式教练等性情。

- JAX：基于Python和NumPy的可组合函数变换库，可用于高性能数值缱绻，缓助自动求导和GPU/TPU加快。

- PaddlePaddle：百度开源的深度学习平台，提供丰富的模子库和用具集，对中语当然话语处理和缱绻机视觉等领域有较好缓助。

- Chainer：基于Python的深度学习框架，以其动态缱绻图和直不雅的代码结构著称，适应快速原型开采。

- CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）：微软开采的深度学惯用具包，缓助多种模子结构和教练算法，在语音识别等领域应用等闲。

- Deeplearning4j：基于Java和Scala的深度学习框架，适应企业级应用开采，对分散式缱绻和大数据处理有邃密缓助。

模子教练加快用具

- NVIDIA Apex：用于羼杂精度教练的库，可显贵普及教练速率并减少内存占用，缓助PyTorch。

- DeepSpeed：微软开采的深度学习优化库，提供高效的分散式教练、内存优化和模子压缩等功能。

- Horovod：一个分散式教练框架，缓助多种深度学习框架，通过高效的通讯算法加快多机多卡教练。

- XLA（Accelerated Linear Algebra）：Google的线性代数加快器，可优化TensorFlow模子的缱绻图，普及教练和推理速率。

- Intel® oneAPI Deep Neural Network Library（oneDNN）：英特尔的深度学习库，针对英特尔架构进行优化，加快神经网罗缱绻。

- CuDNN（CUDA Deep Neural Network library）：NVIDIA的GPU加快库，为深度神经网罗提供高性能的原语操作，加快教练和推理。

- Ampere Architecture：NVIDIA的GPU架构，提供更高的缱绻性能和能效比，适用于大范围模子教练。

- Graphcore IPU（Intelligence Processing Unit）：有利为AI缱绻设想的处理器，秉承特有的并行缱绻架构，可加快模子教练和推理。

- Cerebras Wafer Scale Engine（WSE）：超大尺寸的AI处理器，大致处理大范围的神经网罗，减少数据通讯支出，普及教练效果。

- Habana Gaudi：AI教练处理器，提供高性价比的教练惩办决策，缓助多种深度学习框架。

模子评估基准

- GLUE（General Language Understanding Evaluation）：通用话语深化评估基准，包含多个当然话语处理任务，用于评估话语模子的性能。

- SuperGLUE：在GLUE基础上扩张的更具挑战性的基准，涵盖多种复杂的话语深化和推理任务。

- SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）：用于评估机器阅读深化才能的数据集，包含无数的问题和对应的文本段落。

- CoNLL（Conference on Computational Natural Language Learning）分享任务：一系列当然话语处理任务的评测，如定名实体识别、词性标注等。

- ImageNet：大范围的图像分类数据集，常用于评估缱绻机视觉模子的性能，包含特出1000个类别的数百万张图像。

- CIFAR-10/100：微型的图像分类数据集，划分包含10个和100个类别的图像，常用于模子的快速考据和相比。

- MS COCO（Microsoft Common Objects in Context）：用于方向检测、实例分割和图像描摹等任务的数据集，包含丰富的图像和标注信息。

- Pascal VOC（Visual Object Classes）：经典的缱绻机视觉数据集，用于方向检测、图像分类和语义分割等任务。

- WMT（Workshop on Machine Translation）：机器翻译领域的遑急评测会议，提供大范围的翻译数据集和评测谋略。

- DSTC（Dialog State Tracking Challenge）：对话情状追踪挑战，用于评估对话系统的性能和深化才能。

模子压缩与优化用具

- Distiller：英特尔开采的模子压缩用具，缓助学问蒸馏、剪枝和量化等本领，可用于多种深度学习框架。

- NNCF（Neural Network Compression Framework）：由OpenVINO开采，提供模子压缩的算法和用具，包括量化、剪枝和蒸馏等。

- TensorRT：NVIDIA的高性能推理优化器，通过对模子进行量化、层会通等优化操作，加快深度学习模子的推理速率。

- OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）：英特尔的缱绻机视觉推理和优化用具包，缓助模子的优化和部署。

- ModelSlim：华为推出的模子压缩用具，提供多种压缩算法，可有用减少模子的参数目和缱绻量。

- PruningTool：一些深度学习框架自带的剪枝用具，如PyTorch的torch.nn.utils.prune，用于去除模子中的冗余鸠合。

- Quantization Toolkit：用于将模子参数和激活值量化为低精度数据类型的用具，如8位整数，Ag百家乐时间差以减少内存占用和缱绻量。

- Knowledge Distillation Toolkit：达成学问蒸馏的用具，如Hugging Face的transformers库中提供的干系功能，匡助小模子学习大模子的学问。

- Low Rank Approximation Libraries：用于达成低秩剖析的库，如TensorFlow的tf.linalg.LinearOperatorLowRankApproximation，减少模子参数数目。

- Sparsity Libraries：缓助疏淡模子教练和推理的库，如PyTorch的sparse张量操作，诈欺模子的疏淡性普及缱绻效果。

模子部署与推理框架

- TorchServe：PyTorch的模子工作器，用于将PyTorch模子部署为可工作的API，便捷在分娩环境中使用。

- TensorFlow Serving：Google开采的用于部署TensorFlow模子的框架，缓助模子版块治理和在线更新。

- Flask：轻量级的Web框架，常用于将机器学习模子封装为Web工作，提供API接口。

- FastAPI：基于Python的高性能Web框架，适应构建机器学习模子的API工作，具有快速、简略的特质。

- Django：功能纷乱的Python Web框架，可用于开采复杂的机器学习应用法子，提供竣工的Web开采惩办决策。

- Triton Inference Server：NVIDIA开采的推理工作器，缓助多种深度学习框架，提供高性能的推理工作。

- ONNX Runtime：一个跨平台的推理引擎，缓助Open Neural Network Exchange（ONNX）体式的模子，可在多种硬件平台上驱动。

- MLflow：一个开源的机器学习生命周期治理平台，包括模子教练、部署、版块治理和本质追踪等功能。

- Seldon Core：用于在Kubernetes上部署和治理机器学习模子的平台，提供模子工作、监控和讲授等功能。

- KServe：一个开源的模子工作框架，缓助多种机器学习框架，可在Kubernetes环境中快速部署模子。

数据处理与标注用具

- Pandas：Python的数据分析库，提供高效的数据结构和数据处理函数，常用于数据清洗和预处理。

- NumPy：Python的科学缱绻基础库，提供高性能的数组操作和数学函数，是数据处理和机器学习的基础。

- Scikit-learn：Python的机器学习库，包含丰富的数据预处理、特征工程和模子评估用具。

- AllenNLP：有利用于当然话语处理的用具包，提供数据处理、模子教练和评估等功能。

- KerasNLP：Keras生态系统中的当然话语处理用具包，提供预教练模子、数据处理和文本生成等功能。

- Hugging Face Datasets：提供无数的当然话语处理数据集，况兼便捷进行数据加载、预处理和版块治理。

- LabelImg：一个用于图像标注的用具，缓助矩形框标注，常用于方向检测任务的数据标注。

- LabelMe：用于图像标注的用具，缓助多边形、矩形框等多种标注形态，适用于语义分割等任务。

- Prodigy：一个用于数据标注的用具，缓助多种数据类型，如文本、图像等，并提供主动学习功能。

- Amazon SageMaker Ground Truth：亚马逊提供的数据标注工作，可用于大范围数据的标注，缓助多种标注类型。

模子可视化用具

- TensorBoard：TensorFlow的可视化用具，可用于监控模子教练经由、可视化缱绻图和模子性能谋略。

- PyTorch Visdom：PyTorch的可视化用具，缓助及时绘制教练经由中的各式谋略弧线。

- Netron：一个用于可视化深度学习模子结构的用具，缓助多种模子体式，如ONNX、TensorFlow等。

- Graphviz：用于绘制图形和网罗图的用具，可用于可视化神经网罗的结构和鸠合。

- Plotly：一个交互式数据可视化库，缓助多种图表类型，可用于可视化模子的性能谋略和数据分散。

- Matplotlib：Python的绘制库，等闲用于数据可视化，可绘制各式图表和图形。

- Seaborn：基于Matplotlib的统计数据可视化库，提供更好意思不雅、高等的图表样子。

- Bokeh：一个交互式可视化库，适应创建可交互的Web应用法子，用于展示模子的限制和数据。

- Altair：简略的可视化库，基于声明式语法，可快速创建好意思不雅的可视化图表。

- Yellowbrick：用于机器学习的可视化用具，提供多种可视化门径，如特征遑急性可视化、模子评估可视化等。

模子讲授与可讲授性用具

- LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）：一种模子无关的局部讲授门径，可讲授模子的推测限制。

- SHAP（SHapley Additive exPlanations）：基于博弈论的可讲授性门径，可缱绻每个特征对模子推测的孝顺。

- Anchors：一种基于法例的可讲授性门径，可生成易于深化的法例来讲授模子的推测。

- Captum：PyTorch的可讲授性用具包，提供多种门径来讲授模子的决策经由。

- TensorFlow Explainability：Google提供的用于讲授TensorFlow模子的用具和库。

- InterpretML：一个用于机器学习可讲授性的Python库，缓助多种模子和讲授门径。

- DiCE（Diverse Counterfactual Explanations）：用于生成反事实讲授的用具，匡助深化模子的决策范围。

- What-If Tool：Google的可视化用具，用于探索和深化机器学习模子的行为和决策经由。

- Alibi：一个用于机器学习可讲授性和省略情趣量化的库，提供多种讲授门径和用具。

- eli5：一个Python库ag百家乐九游会，用于讲授机器学习模子的推测，缓助多种模子类型，如决策树、线性模子等。