由百度研发，提供丰富的AI模型和工具，支持模型训练到部署的全流程。拥有强大的模型库、高效的训练速度及灵活的API接口，适用于多种深度学习场景。

使用自然语言即可创建软件，赋能软件开发的全流程，包括需求分析、界面设计、代码编写、软件测试和应用发布。基于大型语言模型，提供高度可定制和可扩展的框架。

提供了一款免费开源的数据标注工具，支持多种类型的数据标注，拥有灵活的配置选项和强大的机器学习辅助标注功能，适用于AI模型的训练和验证。

提供简单高效的机器学习工具，包括监督学习和非监督学习模型，以及模型选择和评估工具，适用于数据挖掘和数据分析。

提供了一整套的数据结构、算法及接口，用于处理人类语言数据，适用于学术研究和工业界。

由知名机构维护的开源机器学习框架，提供灵活的API，支持多种模型构建，适用于研究和生产环境。强大的社区支持和丰富的资源使其成为机器学习爱好者的首选。

由UC伯克利研究推出的深度学习框架，擅长快速原型设计和模型部署，提供丰富的预训练模型和易于使用的API，适用于多种深度学习任务。

华为出品的深度学习框架，支持端边云全场景部署，具备自动微分、混合精度训练等强大功能，显著提高模型训练速度和效率。

由Google推出，支持大规模机器学习和深度学习模型的训练与部署。提供灵活架构，支持多平台运行，支持多种编程语言，如Python、C++和Java。

由Vercel推出的开源开发套件，支持多种前端框架，内置多种AI模型适配器，提供丰富的模板和示例，使开发者能轻松构建对话式AI用户界面。

专为Apple Silicon芯片设计的开源机器学习框架，提供与NumPy类似的API，支持自动微分、自动向量化等功能，简化开发流程，提高开发效率。

Stability AI出品，提供强大的语言处理功能，支持文本生成、对话理解等任务，适合科研、教育、娱乐等领域，拥有开源特性，可自由定制。

开源的机器学习模型监测和测试工具，支持多种数据格式，提供丰富的可视化报告，帮助开发者轻松评估模型性能，发现潜在问题，并持续优化模型。

开源项目，提供本地运行大型语言模型的能力，支持多种操作系统和热门模型，确保数据安全性和隐私性。

提供丰富的机器学习模型在线运行服务。无需复杂环境搭建，即可轻松测试、部署和使用多种前沿模型，涵盖图像、文本、音频等多个领域。

开源的深度学习优化库，提供低成本、高效的模型训练解决方案，支持分布式训练和混合精度训练，适用于大规模深度学习模型的训练。

StabilityAI团队推出，专注于文本到图像的生成，采用级联方法通过多个神经模块构建，直接像素空间操作，能从低分辨率逐步生成高分辨率图像，具备显著的生成质量和速度优势。

由StabilityAI推出，基于人类反馈强化学习训练的开源聊天机器人，能够进行多轮对话，支持代码编写、内容创作等专业领域。