개발 프레임워크

AI 개발에는 머신러닝 라이브러리, 학습 프레임워크, 모델과 데이터를 연결하는 앱 개발 도구 등이 필요할 수 있습니다. 프로젝트의 기술 요구에 맞춰 찾을 수 있도록 여러 계층의 개발 자료를 모았습니다.

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飞桨PaddlePaddleBaidu's open-source deep learning framework TensorFlowGoogle's machine learning framework PyTorchThe research-first deep learning framework KerasFriendly high-level neural network API Caffecaffe.berkeleyvision.org Apache MXNetScalable deep learning framework MindSporeHuawei's AI framework for Ascend Scikit-learnClassic machine learning library NumPyFoundation of numerical Python LangChainFramework for LLM applications LlamaIndexConnect private data to LLMs HaystackProduction RAG and search framework Lightning AlPyTorch scaffold and cloud platform NLTKClassic NLP toolkit for Python JAXjax.readthedocs.io DL4Jdeeplearning4j.konduit.ai Vercel AI SDKsdk.vercel.ai 文心智能体平台agents.baidu.com 昇思Mindsporemindspore.cn MLXml-explore.github.io Label Studiolabelstud.io Leaptryleap.ai 芝士饼knowledgepie.cloud.alipay.com Wordwarewordware.ai Cozecoze.com 言犀智能体平台yanxi.jd.com 无问芯穹cloud.infini-ai.com 魔乐社区modelers.c 百宝箱Tboxtbox.alipay.com NoCodenocode.cn Skyworkskywork.ai

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도구 선택 방법

모델 학습과 앱 개발 중 목적을 정하고 언어, 하드웨어, 의존성, 배포 환경을 확인하세요. 유지보수 상태, 문서, 라이선스를 살펴보고 작은 시제품으로 통합 작업량을 가늠하세요.