AI大模型的框架有哪些

AI大模型通常基于深度学习框架构建，以下是几个常见的大型预训练模型框架：

1. **TensorFlow**：由Google开发，是最受欢迎的开源机器学习库之一，支持大规模分布式计算和模型训练。

2. **PyTorch**：Facebook开源的深度学习库，以其动态计算图和易用性著称，适合研究型工作和快速原型开发。

3. **Apache MXNet**: 跨平台的深度学习库，支持多种语言接口，并优化了在大规模GPU集群上运行的能力。

4. **Hugging Face Transformers**：这是一个流行的Python库，专门针对自然语言处理任务，提供了大量的预训练模型和工具。

5. **Microsoft's Fairseq**: 主要用于序列到序列的任务，如机器翻译和语音识别，常用于内部研究。

6. **DeepLearning4J**: 针对Apache Hadoop的大规模并行计算环境的Java库。

7. **Keras**：一个高级神经网络API，可在TensorFlow、Theano和CNTK等后端运行。

每个框架都有其独特优点和适用场景，选择框架时要考虑项目需求、团队技能以及社区支持等因素。