8个免费的AI开发框架工具和软件

1、PPIO派欧云

PPIO派欧云是一家领先的分布式云计算服务提供商，基于共享经济模式，结合大数据、云原生和分布式计算技术，广泛汇集网络边端侧的专业服务器资源。它提供高性能的分布式云计算服务，核心业务涵盖AI推理云服务、音视频解决方案、元宇宙解决方案以及企业私有化部署解决方案。

PPIO派欧云

PPIO派欧云功能特点：

1、AI推理云服务

- 模型API服务：提供大语言模型API、图像/视频生成模型API等，兼容OpenAI API标准，一行代码即可接入，稳定性高达99.9%。支持多种模态的秒级模型切换推理加速，满足广泛多场景业务需求。

- GPU云服务：包含GPU容器实例和Serverless GPUs。GPU容器实例以容器化方式交付GPU算力资源，按需付费，开箱即用，一键部署；Serverless GPUs提供自定义模型的免运维部署，支持自动弹性伸缩、负载均衡、秒级冷启动。

2、音视频解决方案

- 基于广泛分布的边缘节点和多年音视频行业积累，整合硬件、网络和音视频技术，面向长/短视频点播、娱乐直播、视频通话、互动直播等场景，提供高质量、低成本和稳定可靠的音视频一站式解决方案。

3、元宇宙解决方案

- 采用开源的专业级图形图像软件，基于边缘节点的极致算力构建，通过自动部署模式，为用户提供专业、强大、高效的云端渲染服务。

4、企业私有化部署解决方案

- 针对大语言模型的企业私有化部署需求，通过“专用GPU集群+完全托管”模式，帮助企业构建自主可控的高性能AI部署平台。

5、高性能与成本优势

- 提供高性价比的算力服务，通过资源整合、智能调度和业务复用等手段，降低企业存储和分发上的综合成本。

- 广泛分布的边缘节点，覆盖全国30多个省、超过1500多个县市及区域，距离用户更近，传输延时更低。

6、弹性与稳定性

- 支持弹性伸缩，根据业务流量自动扩容或缩容，节省成本。

- 提供7\*24小时的稳定性保障，包括故障预测、异常信息预警、流量资源监测等功能。

官方网址：https://ppio.cn

2、讯飞星辰Agent

讯飞星辰Agent是科大讯飞推出的智能交互平台，基于其强大的人工智能技术，尤其是自然语言处理（NLP）和语音识别技术。它旨在为企业和开发者提供高效、智能的交互解决方案，支持多种应用场景，包括智能客服、虚拟助手、智能办公等。讯飞星辰Agent 通过语音和文本交互，帮助用户快速完成任务，提升工作效率和用户体验。

讯飞星辰Agent

讯飞星辰Agent功能特点：

1、多模态交互：

- 语音交互：支持语音输入和语音输出，用户可以通过语音指令与系统进行交互。

- 文本交互：支持文本输入和输出，用户可以通过键盘输入问题或指令。

- 多模态融合：结合语音、文本、图像等多种交互方式，提供更自然的交互体验。

2、强大的自然语言处理能力：

- 语义理解：能够准确理解用户意图，支持复杂的自然语言表达。

- 多轮对话：支持多轮交互，能够根据上下文信息进行连贯的对话。

- 情感识别：识别用户的情感状态，提供更贴心的交互体验。

3、智能任务执行：

- 任务自动化：支持多种任务的自动化执行，如日程管理、文件处理等。

- 智能推荐：根据用户需求和历史行为，提供个性化推荐。

- 信息检索：快速检索相关信息，提供准确的答案。

4、定制化与扩展性：

- 定制化开发：支持企业根据自身需求进行定制化开发，打造专属的智能交互应用。

- API 接口：提供丰富的 API 接口，方便开发者集成到现有系统中。

- 插件扩展：支持插件扩展，用户可以根据需要安装或开发新的功能模块。

5、多场景支持：

- 智能客服：提供高效、智能的客户服务解决方案，提升客户满意度。

- 虚拟助手：作为个人或企业的虚拟助手，帮助用户管理日程、提醒重要事件等。

- 智能办公：支持文档处理、会议记录、数据分析等办公场景。

- 教育辅助：提供智能辅导、学习计划制定等功能，辅助教育场景。

6、安全与隐私保护：

- 数据加密：对用户数据进行加密处理，确保数据安全。

- 隐私保护：严格遵守隐私政策，保护用户隐私。

- 合规性：符合相关法律法规和行业标准。

7、多语言支持：

- 多语言交互：支持多种语言的交互，满足不同用户的需求。

- 语言自适应：能够根据用户的语言习惯自动切换语言。

8、高效性能：

- 低延迟：快速响应用户指令，提供流畅的交互体验。

- 高并发：支持高并发处理，适用于大规模应用场景。

官方网址：https://agent.xfyun.cn/home

3、LangChain

LangChain是一个开源的Python库，旨在简化基于大型语言模型（LLM）的AI应用开发。它提供了一系列模块和工具，帮助开发者轻松与LLM集成，实现文本生成、问答、翻译、对话等任务。LangChain的出现大大降低了AI应用开发的门槛，使得任何人都可以基于LLM构建应用。

LangChain的主要功能和特点：

1、数据感知：

LangChain可以将语言模型与其他数据源连接起来，实现数据感知功能。

2、上下文感知：

LangChain可以将语言模型连接到各种上下文源（如提示指令、少量示例、内容基础等），使应用具有上下文感知能力。

3、推理能力：

依靠语言模型进行推理，例如根据提供的上下文确定如何回答、采取什么措施等。

4、模块化设计：

LangChain提供了各种封装好的组件供开发者使用，大大缩短了开发时间。

5、工具链：

LangChain提供了工具链，允许用户将不同的组件“链”在一起，以创建更高级的LLM用例。

6、上下文感知能力：

将语言模型连接到上下文源（提示指令、少量示例、为其回应提供依据的内容等）。

7、推理：

依靠语言模型进行推理（例如根据提供的上下文确定如何回答、采取什么措施等）。

8、组件化：

LangChain提供了各种模块（如模型输入输出、数据连接、链、记忆、代理和回调），使开发者可以轻松构建复杂的应用。

9、跨语言支持：

LangChain是一个跨语言人工智能框架，允许用户在本地计算机上存储、增强或检索嵌入式数据。

10、保护和管理知识产权：

LangChain提供了一系列功能来保护和管理与LLM相关的知识产权、硬件基础设施、软件基础设施和算法。

总之，LangChain是一个功能强大的框架，它通过模块化和工具链的方式，简化了基于LLM的AI应用开发过程，提供了丰富的功能和特点，使得开发者可以更高效地构建各种AI应用。

官方网址：https://docs.langchain.com

4、Lightning AI

Lightning AI是由PyTorch Lightning核心团队打造的云端AI开发平台，定位为“一站式AI开发、训练、部署与协作环境”。平台通过零配置的工作空间、模块化组件和自动化资源管理，让用户从概念验证到生产级部署全流程保持在同一界面内完成。

Lightning AI平台主要特点：

1、统一工作空间：

数据预处理、模型训练、调参、部署全部在同一持久化云环境中进行，支持实时多人编辑与代码共享。

2、模块化组件：

提供可插拔的预构建组件（LLM、Diffusion、GNN、Vision等），支持低代码快速拼装，也可深度自定义。

3、弹性自动扩缩：

从本地原型到多GPU、上百节点的分布式训练一键切换，支持CPU、GPU、TPU多种算力。

4、企业级安全与合规：

支持BYOC、私有VPC、细粒度访问控制，符合SOC2、HIPAA等安全标准。

5、跨云与本地混合：

同时支持公有云（AWS、GCP、Azure）和本地私有部署，提供统一管理界面。

6、开源生态集成：

深度集成PyTorch Lightning、Lightning Fabric、TorchMetrics、Lit‑GPT、Lit‑LLaMA等开源库。

7、自动化MLOps：

内置实验追踪、模型版本管理、自动停止空闲机器、监控告警等功能。

Lightning AI典型应用场景：

1、大语言模型（LLM）微调：

研究人员在平台上对LLaMA、GPT等模型进行大规模微调，利用分布式训练加速实验迭代。

2、计算机视觉产品：

企业使用平台快速构建图像分类、目标检测等视觉AI应用，从数据标注到模型部署全链路在云端完成。

3、生成式AI（Stable Diffusion、Diffusion）：

开发者通过预构建的Diffusion组件，快速搭建图像生成服务并在多GPU环境下扩展到生产规模。

4、科研协作与教学：

学术团队利用共享工作空间进行多人协同实验，实时同步代码、实验结果，提升团队效率。

5、企业级AI SaaS产品：

初创公司或传统企业将模型包装为API或Web服务，平台提供一键部署、流量弹性伸缩和安全隔离，快速上线商业化产品。

6、跨云混合部署：

金融、医疗等对数据合规要求高的行业，可在私有VPC中运行模型，仍享受平台的自动化资源调度与监控。

官方网址：https://lightning.ai

5、昇思MindSpore

昇思MindSpore是由华为自研的一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架，MindSpore提供了友好的设计和高效的执行，旨在提升数据科学家和算法工程师的开发体验，并为Ascend AI处理器提供原生支持，以及软硬件协同优化。

官方网址：https://www.mindspore.cn

6、Dify

Dify.AI是一款简单易用且开源的LLMOps平台，帮助开发者更简单、更快速地创建AI应用。它的核心理念是通过可声明式的YAML文件定义AI应用的各个方面，包括Prompt、上下文和插件等。

Dify提供了可视化的Prompt编排、运营、数据集管理等功能。这些功能使得开发者能够在数天内完成AI应用的开发，或将LLM快速集成到现有应用中，并进行持续运营和改进。

官方网址：https://dify.ai

7、DL4J

DL4J是基于JVM的开源深度学习库，提供从数据预处理、模型构建、训练到部署的完整生态。它由Konduit（原Skymind）团队维护，支持Java、Scala、Kotlin等JVM语言，并可通过Python4J与Python交互。

DL4J平台核心特点：

1、全栈生态：

包含DL4J（高层网络API）、ND4J（数值计算库）、SameDiff（自动微分）、DataVec（数据处理）等模块，形成完整的深度学习流水线。

2、跨语言/跨平台：

支持Windows、Linux、macOS，兼容CPU与GPU（CUDA）加速；可在Java、Scala、Kotlin以及通过Python4J调用Python环境。

3、分布式训练：

与Apache Spark、Hadoop深度集成，支持大规模数据的分布式CPU/GPU训练。

4、模型互操作：

可直接导入TensorFlow、Keras、ONNX等主流模型，方便迁移已有模型到JVM环境。

5、企业级特性：

注重可伸缩性、容错、监控，提供商业支持与丰富的社区文档，适合生产环境部署。

6、丰富的网络结构：

支持Feedforward、CNN、RNN、LSTM、RBM、DBN等多种网络，满足视觉、序列、文本等多场景需求。

7、工具链集成：

与Spark、Hadoop、Kafka、Kubernetes等大数据与微服务平台无缝对接，便于在企业微服务或IoT设备上部署。

DL4J典型应用场景：

1、计算机视觉：

图像分类、目标检测、医学影像分析等，利用CNN与GPU加速实现高吞吐量。

2、自然语言处理：

文本分类、情感分析、序列标注，支持RNN/LSTM与SameDiff自动微分。

3、时间序列与预测分析：

金融行情预测、设备故障预测、需求预测等，结合Spark的流式计算能力。

4、推荐系统：

基于用户行为的大规模协同过滤或深度特征学习，适用于电商、内容平台。

5、工业制造：

质量检测、预测性维护、生产过程优化，利用分布式训练在大数据环境下快速迭代模型。

6、物联网与边缘部署：

在嵌入式JVM环境或Android上运行模型，实现本地推理，降低云端依赖。

官方网址：https://deeplearning4j.konduit.ai

8、飞桨PaddlePaddle

飞桨（PaddlePaddle）以百度多年的深度学习技术研究和产业实践为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，为开发者提供全方位的深度学习解决方案。飞桨平台源于产业实践，强调“源于产业、服务产业”，在编程模式、分布式训练、推理部署和产业模型库等方面具有显著优势。