KI-Frameworks
PyTorch ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das den Weg von der Forschungsprototypisierung bis zur Produktionsbereitstellung beschleunigt. Es bietet ein…
Die besten KI-Frameworks für Machine-Learning-Plattformen
54 ToolsEntdecken Sie die besten KI-Frameworks — von Deep-Learning-Bibliotheken und Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu maschinellen Lernplattformen, Modellbereitstellungs-Frameworks und Lösungen zur Orchestrierung von Datenpipelines, hier erkunden Entwickler und Datenwissenschaftler Software, die ihren Arbeitsablauf verbessert: neuronale Netzwerke aufbauen, Textdaten verarbeiten, maschinelle Lernmodelle bereitstellen und Datenworkflows verwalten. Durchstöbern Sie 54 KI-Frameworks aus KI-Agenten-Builder, MLOps & Modell-Deployment, Tools für Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer-Vision-Tools und Vektordatenbanken & Retrieval und mehr.
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Azure Machine Learning bietet umfassende Werkzeuge zum Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen. Es bietet Quickstarts, Tutorials und MLOps-Best Practices für…
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Hugging Face Transformers ist ein KI-Framework, das Modelldefinitionen für maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen, einschließlich Text und Vision, zentralisiert. Es…
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TensorFlow ist eine End-to-End Open-Source-Maschinenlernplattform, die für alle entwickelt wurde. Sie bietet ein flexibles Ökosystem von Tools, Bibliotheken und…
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vLLM ist eine schnelle und benutzerfreundliche Bibliothek für LLM-Inferenz und -Bereitstellung, die an der UC Berkeley entwickelt wurde. Sie unterstützt eine Vielzahl von…
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Ray ist ein Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um den Aufbau und die Skalierung von Machine Learning- und Python-Anwendungen zu vereinfachen. Es bietet hochgradige APIs…
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scikit-learn ist ein Open-Source-Maschinenlern-Framework für Python, das einfache und effiziente Werkzeuge für die prädiktive Datenanalyse bereitstellt. Es ist für jedermann…
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Semantic Kernel ist ein Framework, das entwickelt wurde, um die Integration von KI-Funktionen in Anwendungen zu erleichtern. Es bietet umfassende Dokumentation, um Entwicklern zu…
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PyTorch Lightning ist eine All-in-One-Plattform für die KI-Entwicklung, die es Benutzern ermöglicht, Modelle direkt aus ihrem Browser ohne Einrichtung zu codieren, zu…
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ONNX Runtime ist ein plattformübergreifendes, beschleunigtes Framework für maschinelles Lernen, das das Training und die Inferenz optimiert. Es unterstützt verschiedene…
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DeepSpeed ist eine Optimierungsbibliothek für Deep Learning, die entwickelt wurde, um das verteilte Training zu vereinfachen. Sie verbessert die Effizienz und Effektivität und…
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MLX ist ein Array-Framework, das speziell für Apple Silicon entwickelt wurde und effiziente Machine-Learning-Operationen ermöglicht. Es erlaubt Entwicklern, zur Entwicklung auf…
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LiteLLM ist ein KI-Framework, das eine einheitliche Schnittstelle bietet, um über 100 Sprachmodelle über einen Proxy-Server oder das Python SDK zuzugreifen, wodurch Entwickler und…
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TRL ist eine umfassende Bibliothek, die für das Training von Transformer-Sprachmodellen mit verschiedenen Methoden des Reinforcement Learning entwickelt wurde. Sie integriert sich…
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fastai ist eine Deep-Learning-Bibliothek, die für Praktiker und Forscher entwickelt wurde. Sie bietet High-Level-Komponenten für die schnelle Entwicklung von…
tinygrad ist ein unkompliziertes Framework für neuronale Netzwerke, das für Deep Learning entwickelt wurde. Es vereinfacht komplexe Netzwerke in drei Operationstypen und macht es…
Instructor ist eine mehrsprachige Bibliothek, die für die Extraktion strukturierter, validierter Daten aus großen Sprachmodellen (LLMs) entwickelt wurde. Sie unterstützt über 15…
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LIBSVM ist ein integriertes Softwarepaket für Support Vector Klassifikation, Regression und Schätzung von Verteilungen. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, unterstützt…
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TensorFlow ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das es Anfängern und Experten ermöglicht, Modelle auf verschiedenen Plattformen wie Desktop, Mobilgeräten, Web…
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Die PyTorch-Dokumentation bietet umfassende Ressourcen für Entwickler, die diese optimierte Tensorbibliothek für Deep Learning nutzen. Sie behandelt stabile und instabile…
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Keras ist ein Python-Framework für Deep Learning. Es bietet eine High-Level-API zum Erstellen und Trainieren von neuronalen Netzen. Keras konzentriert sich auf schnelles…
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scikit-learn ist eine Python-Bibliothek, die einfache und effiziente Werkzeuge für die prädiktive Datenanalyse bietet. Aufbauend auf NumPy, SciPy und Matplotlib, stellt sie…
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Apache MXNet ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework, das auf Flexibilität und Effizienz ausgelegt ist. Es unterstützt hybride Front-Ends für nahtlose Übergänge zwischen…
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Das Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework für professionelles verteiltes Training. Es beschreibt neuronale Netze mithilfe gerichteter…
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Eclipse Deeplearning4j ist ein Open-Source, verteiltes Deep-Learning-Framework für die JVM. Es bietet ein umfassendes Ökosystem zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von…
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Caffe ist ein von Berkeley AI Research entwickeltes Deep-Learning-Framework, das Ausdrucksstärke, Geschwindigkeit und Modularität in den Vordergrund stellt. Es ermöglicht…
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OpenNN ist eine kostenlose Open-Source-Softwarebibliothek für neuronale Netze. Sie bietet einen umfassenden Satz von Werkzeugen für die Entwicklung und Implementierung von…
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XGBoost ist eine optimierte, verteilte Gradient Boosting-Bibliothek, die auf Effizienz, Flexibilität und Portabilität ausgelegt ist. Sie implementiert Machine-Learning-Algorithmen…
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LightGBM ist ein Hochleistungs-Gradient-Boosting-Framework, das baumbasierte Lernalgorithmen nutzt. Es wurde für verteilten und effizienten Betrieb entwickelt und bietet…
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Intel® Neural Compressor ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die beliebte Techniken zur Modellkomprimierung für PyTorch, TensorFlow und JAX bietet. Sie unterstützt…
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Hugging Face Transformers ist ein Open-Source-Framework, das hochmoderne Machine-Learning-Modelldefinitionen für Text-, Bild-, Audio- und multimodale Aufgaben zentralisiert. Es…
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Gymnasium bietet eine Standard-API für Reinforcement Learning und eine vielfältige Sammlung von Referenzumgebungen. Es ist ein gepflegter Fork der Gym-Bibliothek von OpenAI und…
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Stable-Baselines3 (SB3) bietet zuverlässige Implementierungen von Algorithmen für bestärkendes Lernen in PyTorch. Es bietet eine einheitliche Struktur, PEP 8-Konformität,…
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docs.ray.io ist das offizielle Dokumentationsportal für Ray, ein Open-Source-Framework zur Skalierung von KI- und Python-Anwendungen. Es bietet umfassende Anleitungen,…
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TensorFlow Agents ist eine Bibliothek für Reinforcement Learning innerhalb von TensorFlow. Sie vereinfacht das Design, die Implementierung und das Testen neuer Reinforcement…
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Amazon SageMaker AI ist ein vollständig verwalteter Service für maschinelles Lernen. Datenwissenschaftler und Entwickler können ML-Modelle effizient erstellen, trainieren und…
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Die H2O.ai Dokumentation bietet umfassende Ressourcen für die Suite von KI- und Machine-Learning-Plattformen von H2O.ai. Erkunden Sie Anleitungen für die H2O AI Cloud, Generative…
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Die Databricks-Dokumentation bietet Anleitungen und Referenzinformationen für Datenanalysten, Wissenschaftler und Ingenieure. Sie behandelt die Databricks Data Intelligence…
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Turi Create ist ein KI-Framework, das die Entwicklung benutzerdefinierter Machine-Learning-Modelle vereinfacht. Es ermöglicht Benutzern, Funktionen wie Empfehlungen,…
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DeepSpeed ist eine Optimierungsbibliothek für Deep Learning, die entwickelt wurde, um das verteilte Training von KI-Modellen zu vereinfachen und dessen Effizienz zu steigern. Sie…
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MindSpore bietet einen umfassenden Satz von APIs zum Erstellen, Trainieren und Inferieren von KI-Modellen. Es bietet Schnittstellen für Framework-Grundlagen, Operationen,…
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Chainer ist ein flexibles, intuitives Deep-Learning-Framework, das CUDA-Berechnungen zur GPU-Beschleunigung unterstützt. Es ermöglicht einfache Multi-GPU-Nutzung und verarbeitet…
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Die Vowpal Wabbit Dokumentation bietet umfassende Ressourcen für sein Machine-Learning-Framework. Sie enthält generierte Dokumentation für Python-Bindings und…
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LIBLINEAR ist eine hochperformante C/C++-Bibliothek für skalierbare lineare Klassifizierung und Regression. Sie verarbeitet effizient Datensätze mit Millionen von Instanzen und…
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Die Intel Gaudi Dokumentation bietet umfassende Ressourcen für Intel Gaudi KI-Beschleuniger, einschließlich Gaudi 2 und Gaudi 3. Sie bietet Anleitungen zur Modellmigration,…
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ML Kit ist ein kostenloses mobiles SDK für Android und iOS, das Googles Expertise im Bereich maschinelles Lernen in Apps integriert. Es bietet einfach zu bedienende Vision- und…
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Dask-ML bietet skalierbares maschinelles Lernen in Python und integriert sich mit Bibliotheken wie Scikit-Learn und XGBoost. Es adressiert Herausforderungen mit großen Modellen…
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AutoKeras ist ein Open-Source-AutoML-System, das auf Keras basiert und darauf ausgelegt ist, maschinelles Lernen zugänglich zu machen. Es automatisiert den Prozess der Suche nach…
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auto-sklearn ist ein automatisiertes Machine-Learning-Toolkit, das als direkter Ersatz für scikit-learn-Estimators fungiert. Es automatisiert die Algorithmenauswahl und das…
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TPOT ist ein Python-basiertes Automated Machine Learning Tool, das Machine Learning Pipelines mittels genetischer Programmierung optimiert. Es fungiert als Data-Science-Assistent,…
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Ludwig ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework mit geringem Codeaufwand. Es ermöglicht Benutzern, KI-Modelle für verschiedene Datentypen, einschließlich Text, Bilder und LLMs,…
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Encog ist ein reines Java/C#-Framework für maschinelles Lernen, das genetische Programmierung, NEAT/HyperNEAT und neuronale Netzwerktechnologien unterstützt. Es wurde 2008…
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Neuroph ist ein Open-Source-Framework für neuronale Netze, geschrieben in Java. Es vereinfacht die Entwicklung und Implementierung von künstlichen neuronalen Netzen für…
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DJL ist ein Engine-unabhängiges Deep-Learning-Framework für Java. Es vereinfacht den Prozess des Erstellens, Trainierens und Bereitstellens von Machine-Learning-Modellen mit Java.…
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