Apache Mahout

Deep Java Library (DJL)

AI 框架

#41

DJL 是一个与引擎无关的深度学习框架，专为 Java 设计。它简化了使用 Java 构建、训练和部署机器学习模型的过程。DJL 支持各种深度学习引擎，并为开发人员提供丰富的文档和示例。

TensorFlow

AI 框架

面向所有人的端到端开源机器学习平台。它提供了灵活的工具、库和社区资源生态系统，使得创建和部署机器学习模型变得简单。TensorFlow 是一个面向所有人的端到端开源机器学习平台。它提供了灵活的工具、库和社区资源生态系统，使得创建和部署机器学习模型变得简单。

Vowpal Wabbit

AI 框架

Vowpal Wabbit 文档提供了其机器学习框架的全面资源。它包括 Python 绑定和 C++ 实现的生成文档，涵盖了各种版本。该网站还提供强化学习的文档，为开发人员和研究人员提供详细的指南。

Keras 文档

AI 框架

Python 深度学习框架。它提供了一个高级 API，用于构建和训练神经网络。Keras 专注于实现快速实验和用户友好性，使其对研究人员和开发人员都易于访问。它支持各种后端以实现灵活性。Keras 是一个 Python 深度学习框架。它提供了一个高级 API，用于构建和训练神经网络。Keras 专注于实现快速实验和用户友好性，使其对研究人员和开发人员都易于访问。它支持各种后端以实现灵活性。

PyTorch Lightning

AI 框架

全方位的 AI 开发平台，使用户能够直接从浏览器中进行编码、原型设计、训练、扩展和服务模型，无需任何设置。它为 AI 研究人员和机器学习工程师提供了灵活性和性能。PyTorch Lightning 是一个全方位的 AI 开发平台，使用户能够直接从浏览器中进行编码、原型设计、训练、扩展和服务模型，无需任何设置。它为 AI 研究人员和机器学习工程师提供了灵活性和性能。

Ray

AI 框架

开源框架，旨在简化机器学习和Python应用程序的构建与扩展。它提供了高层次的API和分布式应用程序的基础原语，使得在各种平台上无缝扩展工作负载成为可能。Ray是一个开源框架，旨在简化机器学习和Python应用程序的构建与扩展。它提供了高层次的API和分布式应用程序的基础原语，使得在各种平台上无缝扩展工作负载成为可能。

PyTorch 文档

AI 框架

提供了关于该优化深度学习张量库的全面资源。它涵盖了稳定和不稳定功能、用户指南、API 参考以及用于 GPU 和 CPU 加速的开发者笔记，支持高效的模型开发和部署。PyTorch 文档提供了关于该优化深度学习张量库的全面资源。它涵盖了稳定和不稳定功能、用户指南、API 参考以及用于 GPU 和 CPU 加速的开发者笔记，支持高效的模型开发和部署。

开源的低代码深度学习框架。它使用简单的 YAML 配置文件，使用户无需编写自定义代码即可构建、微调和部署文本、图像和 LLM 等各种数据类型的 AI 模型。Ludwig 是一个开源的低代码深度学习框架。它使用简单的 YAML 配置文件，使用户无需编写自定义代码即可构建、微调和部署文本、图像和 LLM 等各种数据类型的 AI 模型。