
Deeplearning4j是为数不多的以Java虚拟机(JVM)为目标,以Java原生编写的机器学习框架之一。该框架由位于旧金山的一组机器学习开发人员开发,并由初创公司Skymind提供商业支持。Deeplearning4j于2017年10月捐赠给了Eclipse基金会。该库与Clojure和Scala兼容。
对于集群和分布式训练,Deeplearning4j与Apache Spark和Apache Hadoop集成。它还与NVIDIA CUDA运行时集成,可在多个GPU之间执行GPU操作和分布式训练。
Deeplearning4j包括一个使用ND4J的n维数组类,该类允许在Java和Scala中进行科学计算,与NumPy提供给Python的函数类似。它可以有效地用作执行线性代数和矩阵操作的库,用于训练和推理。
Deeplearning4j可以用于训练模型,这些模型可以执行图像分类、对象检测、图像分割、自然语言处理和时间序列预测。
数据统计
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Google推出的机器学习和人工智能开源库

Anakin.ai
Anakin.ai是什么Anakin.ai 是一个一站式无代码 AI 应用构建平台,用户只需一分钟即可快速创建一个属于自己的 AI 应用,包括内容创作、文案、问答、图像生成、视频生成、语音生成、智能 Agent、自动化工作流、自定义 AI 应用等,帮助即使没有编程或技术背景的用户也能够利用AI技术来增强工作效率和创造力。Anakin.ai的主要功能内容生成:用户可以利用平台的AI模型生成文本、图像、视频和语音内容,包括使用GPT系列模型进行文本生成,以及使用Stable Diffusion、DALL·E等模型进行图像创作。预构建应用:Anakin.ai提供了超过1000个预构建的AI应用,覆盖了内容生成、问题回答、文档搜索等多个领域,用户可以直接使用这些应用或根据需要进行定制。自动化工作流:Anakin.ai允许用户创建自动化的工作流程,以简化和加速日常任务。工作流可以集成多种AI模型和外部API,以执行复杂的数据处理和分析任务。自定义AI应用:平台提供了一个无代码的AI应用构建器,用户可以通过简单的拖放界面来创建和定制自己的AI应用,以满足特定的业务需求。智能体(Auto Agents):用户可以构建智能体来自动执行复杂的任务,Agents可以在配置后自动处理和解决用户指定的任务。批量操作:Anakin.ai支持批量处理功能,用户可以对大量数据执行相同的操作,如内容生成、数据分类、信息提取等。聊天机器人:平台提供了聊天机器人的创建和训练工具,用户可以根据自己的数据训练聊天机器人,并将其部署到现有的工具和服务中Anakin.ai的产品价格免费版:每天免费提供30的使用额度,可访问所有的基本功能、批量运行有限、每次生成仅限1张图像基础版:每月12.9美元(年付折合9.9美元),每月提供9000额度、批量运行无限制、每次生成最多8张图像专业版:每月24.9美元(年付折合19.9美元),每月提供19000额度、批量运行无限制、每次生成最多8张图像高级版:每月45.9美元(年付折合39.9美元),每月提供39000额度、批量运行无限制、每次生成最多8张图像

文心快码
文心快码是基于文心大模型,结合百度积累多年的编程现场大数据和外部优秀开源数据,打造的新一代编码辅助工具。

通义灵码
通义灵码,阿里云推出的AI编程工具,助力开发者高效构建智能应用,加速AI创新。

Label Studio
Label Studio 是 Human Signal(原Heartex)推出的一个免费开源的数据标注工具,GitHub 上该项目标星近1.4万,可帮助开发人员微调大语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。Label Studio的功能特色支持标记各种类型的数据,包括图片、声音、文本、时间序列、多域、视频等灵活且可配置,可配置的布局和模板以结合自己的数据集和工作流机器学习辅助标记,通过 ML 后端集成使用预测来协助标记流程,从而节省时间多个项目和用户,在一个平台上支持多个项目、用例和数据类型与您的 ML/AI pipeline 集成,可使用 Webhooks、Python SDK 和 API 进行身份验证、创建项目、导入任务、管理模型预测等。如何开始使用 Label Studio首先确认在电脑上已安装好libq-dev和python3-dev依赖项然后使用pip install label-studio命令安装 Label Studio在终端/命令行使用label-studio start启动 Label Studio通过 http://localhost:8080 打开 Label Studio UI使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册单击 Create 创建项目并开始标记数据为项目命名,可输入项目描述并选择颜色单击 Data Import 并上传你要使用的数据文件。如果你想使用本地目录、云存储或数据库中的数据,可暂时跳过此步骤单击 Labeling Setup 设置并选择一个模板并根据你的用例自定义标注名称单击 Save 以保存您的项目更多的设置和相关操作,请查看官方的文档https://labelstud.io/guide/get_started.html

百宝箱Tbox
百宝箱Tbox是什么百宝箱Tbox(原芝士饼)是蚂蚁集团(支付宝)推出的一站式 AI 原生应用开发平台,无需任何代码基础,只需通过自然语言,简单几步即可完成应用的创建与发布。百宝箱Tbox集成了多种主流大模型,如通义千问、月之暗面等。百宝箱Tbox不仅可以帮你轻松创建各类智能体(Agent),支持一键发布到支付宝小程序,还能发布到其他平台,释放无限可能!百宝箱Tbox的主要功能0代码开发:用户无需编写代码即可快速搭建AI应用,目前支持对话型、文本型、文生图、图生图和工作流应用。提供配置/编辑应用的能力,可以设置新建 AI 应用时使用的模型、对应的提示词和应用配置参数等信息。主流大模型集成:百宝箱Tbox提供了包括通义千问、月之暗面等在内的一系列主流AI大模型,供用户选择和使用,支持各种AI应用的开发。应用广场:百宝箱Tbox应用广场可以体验各类推荐应用,同时还能克隆这些应用,定制专属于自己的 AI 应用。应用分发:AI应用支持发布到支付宝小程序、百宝箱Tbox应用广场、Web 应用,允许外部用户访问。知识库:提供了一种直观且用户友好的方式来管理和存储数据,AI 应用能用你自己专属的数据,让机器人使用上传的数据,来回答用户的查询。模型训练:支持图像大模型,训练自己的专属模型。上传训练数据集,预置训练参数,AI 自动打标,支持模型效果测试,进行优化调整。个性化定制:用户可以根据需要定制AI应用的性格特点、语言风格等,打造具有个性化特征的AI产品。百宝箱Tbox可以构建哪些应用对话型应用:对话型应用采用一问一答的模式与用户持续对话。对话型应用可以用在客户服务、在线教育、医疗保健、金融服务等领域,帮助组织提高工作效率、减少人工成本和提供更好的用户体验。文本型应用:文本型应用是指根据用户提供的信息自动生成高质量文本,例如文章摘要、翻译、新闻媒体、广告、SEO、市场营销等,为行业提供高效、快速的文本生成服务。文生图型应用:文生图型应用可以根据你输入或选择的文字信息,应用可以自动生成相关图片。文生图型应用提供专业的图像模型生成能力,可以帮你轻松构建应用,如 AI 卡通头像、 AI 营销海报等。图生图型应用:图生图型应用是指构建的 AI 应用支持用户输入文字的同时,也输入图片,以此综合生成图片。工作流应用:工作流是指通过可视化的方式,对文本大模型、知识库等功能进行组合,从而实现复杂、稳定的业务流程编排,例如旅行规划、报告分析等。如何使用百宝箱Tbox产品官网:访问百宝箱Tbox官网 tbox.alipay.com ,注册登录。选择模板:登录后,可以浏览平台提供的各种AI应用模板。根据需求选择合适的模板作为起点。定制智能体:选择模板后,可以定制智能体的人设、语言风格、性格特点等,符合品牌或产品定位。使用AI大模型:百宝箱Tbox提供多种主流AI大模型供选择。可以根据应用需求选择合适的模型来增强智能体功能。0代码搭建:利用平台的0代码特性,通过图形界面拖拽组件、设置参数等方式,快速搭建AI应用。测试和调整:在搭建过程中,可以不断测试智能体的表现,并根据测试结果进行调整,优化用户体验。发布应用:完成搭建和测试后,可以一键将AI应用发布到支付宝小程序或其他平台,供用户使用。百宝箱Tbox的应用场景支付宝小程序开发:用户可以用百宝箱Tbox快速开发支付宝小程序,涵盖电商、服务、娱乐等多个领域。智能客服:创建智能客服系统,提供24*7小时的自动化客户支持,处理常见问题和用户咨询。内容创作辅助:辅助用户进行内容创作,如自动生成文章、设计图像或音乐等创意作品。教育和培训:开发智能教育应用,提供个性化学习体验,包括语言学习、技能培训等。健康管理:构建健康咨询和管理应用,提供饮食建议、运动计划和健康监测。企业自动化:为企业提供自动化解决方案,如自动化报告生成、数据分析和业务流程优化。

Lightning AI: 快速训练、部署和开发人工智能产品的深度学习框架,由Pytorch Lightning团队推出
Lightning AI是一个构建模型和构建/发布Lightning Apps(ML工作流模板)的平台,由Pytorch Lightning团队推出——一个快速训练、部署和开发人工智能产品的深度学习框架。

MLX
MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架,该开源框架专为 Apple Silicon 芯片而设计优化,从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感,提供简单友好的使用方法,帮助开发人员在苹果M系列芯片上有效地开发、训练和部署模型。MLX的主要功能熟悉的 API:MLX 有一个紧随 NumPy 的 Python API。MLX 还拥有功能齐全的 C++ API,与 Python API 非常相似。可组合的函数转换:MLX 支持用于自动微分、自动向量化和计算图优化的可组合函数转换。惰性计算:MLX 中的计算是惰性计算,数组仅在需要时才会具体化。动态图构建:MLX 中的计算图是动态构建的。更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译,并且调试简单直观。多设备:可以在任何支持的设备(CPU 和 GPU)上运行。统一内存:MLX 和其他框架的主要区别在于统一内存模型,阵列共享内存。MLX 上的操作可以在任何支持的设备类型上运行,无需移动数据。
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