2025年最好的 TensorFlow 替代方案
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使用 Hugging Face 构建、共享和训练 ML 模型。简化工作流程，自定义模型，访问数据集并评估性能。现在就加入 AI 社区！
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借助 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 助力您的深度学习。利用 CNTK 的自动微分和分布式功能，有效构建模型、优化参数并节省时间。将其用于图像识别、自然语言处理和机器翻译。
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借助全栈 AI 开发者平台解锁强大的 AI 功能。针对各种应用程序构建、部署和管理 AI 模型。彻底变革电子商务、自动驾驶汽车、内容审核、医疗影像分析和创意编辑工具等行业。
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Metaflow 是一个易于使用的 Python 库，它简化了各种数据密集型应用程序（特别是涉及数据科学、机器学习和人工智能的应用程序）的开发、部署和运行。
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TensorZero：一个开源、统一的 LLMOps 技术栈。助您高效构建并优化生产级 LLM 应用，确保高性能与高可靠性。
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Tensorlake Cloud 是一个文档导入和数据编排的平台。它具备类人般的版面理解能力，可以解析现实世界中的各种文档，并支持构建可大规模扩展、随时可投入生产的基于 Python 的工作流。
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Langflow 是一款开源的 Python 框架，用于构建多智能体和 RAG 应用程序。它拥有可视化 IDE、免费云服务和模型无关设计，赋能开发者和非编码人员。
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Transformer Lab：一个开源平台，无需编码即可在本地构建、微调和运行大型语言模型 (LLM)。下载数百个模型，跨硬件微调，聊天，评估等等。
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AITemplate 是一个 Python 框架，它可以将神经网络渲染成高性能 CUDA/HIP C++ 代码。专门针对 FP16 TensorCore（NVIDIA GPU）和 MatrixCore（AMD GPU）推断。
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TensorPool 是在云端执行机器学习任务最简便的方法，成本降低 50% 以上。无需设置基础设施，只需一条命令即可使用云 GPU。
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scikit-learn：Python机器学习必备工具包。简单易用、功能强大的工具，助您轻松开展预测性数据分析与模型构建。
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Simple ML for Sheets 是 TensorFlow™ Decision Forests 团队为 Google Sheets™ 开发的一款插件，旨在让每个人都能轻松使用机器学习。
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KTransformers 是由清华大学 KVCache.AI 团队和 QuJing Tech 共同开发的开源项目，旨在优化大型语言模型的推理过程。它能够降低硬件门槛，在 24GB 显存的单 GPU 上运行 6710 亿参数的模型，并提升推理速度（预处理速度高达 286 tokens/s，生成速度高达 14 tokens/s），适用于个人、企业和学术用途。
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Tesseract OCR：一款专为开发者设计的开源高精度引擎。凭借先进的LSTM技术，它能够支持逾百种语言，并提供灵活的API接口，助您轻松高效地从图像中提取文字。