模型训练
阿里巴巴M6
阿里巴巴达摩院推出的超大规模中文预训练模型(M6)
天工AI助手
昆仑万维与奇点智源联合研发的对标ChatGPT的大语言模型
Theano
用于定义、优化和评估数学表达式的Python库，曾是深度学习领域的重要工具，为后续框架发展提供基础，但目前已不再更新。
Gradio
开源的搭建机器学习模型UI界面的Python库
Cohere
构建AI产品的大语言模型平台
Replicate
在线运行开源机器学习模型
飞桨PaddlePaddle
百度开源的深度学习平台，提供丰富的模型库和工具组件，支持产业级应用开发，在中文场景下有较好的适配和优化。
Keras
高级神经网络API，支持快速原型开发，可运行在TensorFlow、Theano等后端之上，提供简洁易用的接口，降低深度学习入门门槛。
Llama 3
Meta（Facebook）推出的AI大语言模型
Watsonx.ai
IBM推出的企业级生成式人工智能和机器学习平台
MXNet
高效的开源深度学习框架，支持灵活和高效的GPU计算，具有多语言接口，适合大规模分布式训练。
Coze
字节推出的AI机器人和智能体创建平台
PaddlePaddle（重复项，同飞桨PaddlePaddle）
百度开源的深度学习框架，支持多种任务，提供全流程的深度学习解决方案，涵盖数据预处理、模型训练、部署等环节。
Fast.ai
基于PyTorch的库，旨在使深度学习更易于使用，提供简洁的代码和实用的教程，帮助用户快速上手深度学习项目。
ONNX（Open Neural Network Exchange）
用于模型转换和共享的开放格式，支持多种深度学习框架之间的模型交互，促进模型在不同平台和工具间的迁移和使用。
Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）
微软的深度学习框架，支持多种任务，具有高效的计算性能和可扩展性，能与其他微软产品和服务集成。
Caffe2
深度学习框架，特别适用于计算机视觉任务，具有高效的计算性能和模块化设计，但在灵活性和易用性上相对较弱。