大模型框架通常指的是用于构建和训练大型机器学习模型的软件框架和工具集。
这些框架提供了必要的算法、数据结构、计算资源管理和优化工具，以便高效地处理大规模数据集和复杂的模型结构。
以下是一些流行的大模型框架：
1. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，支持多种语言，如Python、C++等，广泛应用于研究和工业界。
2. PyTorch：由Facebook的AI研究团队开发，以其动态计算图和易用性著称，同样支持多种语言，包括Python。
3. Keras：一个高级神经网络API，运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上，以其简洁的接口和易用性受到欢迎。
4. MXNet：由Apache软件基金会支持，支持多种语言，包括Python、C++、Scala等，适用于分布式训练。
5. Caffe/Caffe2：由Berkeley Vision and Learning Center开发，主要用于计算机视觉任务，Caffe2是Caffe的升级版，支持移动和嵌入式平台。
6. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)：由微软开发，支持多种语言，包括Python、C++等，适用于高性能计算。
7. Theano：由蒙特利尔大学的MILA实验室开发，是一个用于数值计算的Python库，支持GPU计算。
8. Chainer：一个基于Python的开源深度学习框架，支持灵活和高效的模型定义。
9. ONNX (Open Neural Network Exchange)：虽然不是一个框架，但ONNX是一个开放格式，用于表示机器学习模型，支持多种框架之间的模型转换。这些框架各有特点，选择哪个框架通常取决于项目需求、团队熟悉度、性能要求和生态系统支持等因素。随着深度学习技术的发展，新的框架和工具也在不断涌现。
