NLTK：Python自然语言处理工具包

GoogleJAX是一个用于变换数值函数的机器学习框架，Google称其为为结合了修改版本的Autograd（通过函数微分自动获得梯度函数）和TensorFlow的XLA（加速线性代数）。该框架的设计尽可能遵循NumPy的结构和工作流程，并与TensorFlow和PyTorch等各种现有框架协同工作。JAX的主要功能是包括：grad：自动微分jit：编译vmap：自动矢量化pmap：SPMD编程

大语言模型（LLM）正在成为一种变革性技术，使开发人员能够构建以前无法构建的应用程序。但是，单独使用这些LLM通常不足以创建一个真正强大的应用程序——当你可以将它们与其他计算或知识来源相结合时，便可能实现其真正的能力。LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，允许开发人员将语言模型连接到其他数据源并与其环境相交互。LangChain旨在帮助开发者在以下六个主要领域，按照复杂性递增的顺序：📃 LLMs and Prompts: 这包括提示管理、提示优化、适用于所有 LLM 的通用界面以及用于处理 LLM 的通用实用程序。🔗 Chains: 链不仅仅是单个 LLM 调用，而是调用序列（无论是对 LLM 还是对不同的实用程序）。 LangChain 为链提供标准接口、与其他工具的大量集成以及用于常见应用程序的端到端链。📚 Data Augmented Generation: 数据增强生成涉及特定类型的链，这些链首先与外部数据源交互以获取数据以用于生成步骤。 这方面的例子包括对长文本的总结和对特定数据源的问答。🤖 Agents: 代理涉及 LLM 做出关于采取哪些行动的决定，采取该行动，看到一个观察，并重复直到完成。LangChain 为代理提供了一个标准接口，可供选择的代理选择，以及端到端代理的示例。🧠 Memory: 内存是链/代理调用之间持久状态的概念。 LangChain 提供了内存的标准接口、内存实现的集合以及使用内存的链/代理的示例。🧐 Evaluation: [BETA] 众所周知，生成模型很难用传统指标进行评估。 评估它们的一种新方法是使用语言模型本身进行评估，LangChain 提供了一些提示/链来协助这一点。

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。

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无问芯穹是什么Infinigence 无问芯穹是专门大模型应用开发者打造的企业级AI大模型服务平台，专注于AI 2.0时代的解决方案。构建大模型与多种芯片间的高效部署桥梁，推动AGI（通用人工智能）时代的基础设施建设。无问芯穹提供算力推理平台、AI基础设施解决方案以及端上智能一体化解决方案，支持超过20个主流模型和10余种计算卡，实现软硬件联合优化与统一部署。无问芯穹的主要功能智算云平台：提供从算力、模型到应用的一站式服务，包括全面的云管平台、强大的基础云产品、一站式AI开发平台、大模型开发平台、大模型应用开发平台以及行业大模型。国产化AI算力适配和性能优化：对十余种国产AI芯片全面适配，通过算法和编译优化，实现性能提升50%~200%，并实现多源异构国产AI芯片的统一调度和混合精度计算。Megrez-3B-Omni模型：全球首个端侧全模态理解开源模型，能处理图像、音频和文本三种模态数据，支持中文和英文语音输入，实现模态间的自由切换，并提供直观自然的交互体验。一站式AI平台（AIStudio）：面向机器学习开发者，提供开发机、任务等功能的企业级开发平台，支持从数据托管、代码开发、模型训练、模型部署的全生命周期工作流。算力推理平台：提供算力资源的异构纳管、运维和监控能力，以及丰富的算力运营体系。大模型服务平台（模型即服务，Model as a Service）：提供数据处理、微调、推理等快速便捷的模型调用API，并集成模型与应用结合的最佳实践，提供专家支持与经验的工具化沉淀。异构芯片混合训练平台：全球首个支持单任务千卡规模异构芯片混合训练的平台，具备万卡扩展性，支持包括AMD、华为昇腾、天数智芯、沐曦、摩尔线程、NVIDIA六种异构芯片在内的大模型混合训练。“端模型+端软件+端IP”端上智能一体化解决方案：提供包括软件、IP在内的端上智能一体化解决方案，实现多种大模型算法在多元芯片上的高效、统一部署。无问芯穹的官网地址官网地址：cloud.infini-ai.com无问芯穹的应用场景个人助理：基于语音指令管理日程和提醒，提高生活和工作效率。智能家居控制：通过语音或图像识别技术控制家中的智能设备，如智能灯泡和智能锁。车载语音助手：在驾驶时用语音控制导航、音乐播放和电话，提高驾驶安全。移动设备应用：在手机和平板电脑上提供语音识别和图像识别功能，增强用户体验。教育辅助：基于语音和图像识别技术辅助语言学习和阅读，特别是对视障人士。AI模组与终端融合：通过“端侧算力+通信+API”功能的AI模组产品，将大模型能力带入到各种终端设备。

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。

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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。