NLTK：Python自然语言处理工具包

开源机器学习框架

Leap 提供简单易用的API和SDK，帮助开发人员在几分钟内将人工智能添加到自己的应用程序中，如生成图像、编辑图像、微调模型、检索文本上下文等。Leap 可以在不编写/少量编写代码的情况下与5000多个应用程序集成。该工具提供Javascript、Python和cURL的API，用户可以通过注册免费试用帐户来试用Leap的功能。Leap的特色功能多合一AI功能的API。一个平台的API，用于图像、文本、视频等AI功能实现，无需在单个API之间切换。内置测试和试玩工作台。在浏览器中使用Leap提供的人工智能模型，然后再将其集成到自己的应用程序中。与任何应用程序集成。通过提供的Zapier集成，无需编程，便可以将Leap连接到3000多个应用程序。微调训练自定义模型。使用其Dreambooth微调仪表板和API，可训练自定义的模型，无论是人、宠物、对象或自定义风格。Leap的产品价格Leap 的产品定价很简单，提供免费的基础套餐和付费套餐允许用户访问其他高级功能、无限制使用和访问高级队列。免费套餐图像生成：在标准队列中生成 100 张图像。付费套餐图像生成：每张图像支付 0.005 美元（高级队列）。模型微调：为每个经过训练的模型版本支付 2 美元（高级队列）混合图像：每张图片支付 0.01 美元（高级队列）

Cody是一款企业AI代码助手，它超越了提升个人开发者生产力的范畴，能够借助人工智能帮助企业大规模实现代码的一致性与高质量。众多优秀的软件团队都信赖它。

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

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。

Python科学计算必备的包

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

Google推出的机器学习和人工智能开源库