「 」是腾源会全新推出的“开源趋势与开源洞见”内容专栏，不定期为读者呈现开源圈内的第一手快讯、优质工具盘点等，洞察开源技术发展的风向标，预见未来趋势。
近年来，AI 工具和框架的发展让 AI 技术在 IT 领域能够被更加友好地应用。
AI 虽然已经发展很长时间了，但目前它的大规模广泛应用依旧充满了许多挑战。然而，近年来， AI 工具和框架对 IT 部门更加友好了。AI 技术正在迅速改变几乎我们每个生活领域。从沟通方式到使用的交通工具；我们似乎越来越沉迷于它们。这里，我们为大家盘点介绍了在 2022 年可能会被广泛应用的 10 款开源 AI 工具和框架。希望对您有所参考：）
是一个用于深度学习的开源 库，最适合使用复杂的数学表达式，在神经处理和数据科学领域中广受欢迎。众所周知，通过抽象出神经网络组件（例如层和隐藏层），可以轻松实现复杂的神经网络。它通常用于在 GPU 上构建和训练 AI 模型，并已被 用于训练和部署 AI 应用程序中。
是由谷歌大脑( Brain)开发的开源库，用于处理复杂的数据集和执行大容量数值计算。、谷歌、英特尔和 SAP 等一众科技头部企业将其应用于自身的开发业务中。它允许开发人员使用大量数据集建立，训练和发送伪造的神经系统。同时， 也提供了认证课程，可以让开发者们在已经自学了机器学习基础知识的基础上，获得有经验的 开发者为他们提供的进一步指导。
是 创建的 AI 系统，不仅能够实现强大的 GPU 加速，同时还支持动态神经网络 ，目前它在 上拥有超过 53K Star。自 2017 年以来，它获得大量的支持，并且处于不断发展中。
Caffe
Caffe 是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架。由伯克利 AI 研究小组和伯克利视觉和学习中心开发。虽然其内核是用 C++编写的，但 Caffe 有 和 相关接口。Caffe 支持多种类型的深度学习架构，面向图像分类和图像分割，还支持 CNN、RCNN、LSTM 和全连接神经网络设计。Caffe 支持基于 GPU 和 CPU 的加速计算内核库，如 cuDNN 和 Intel MKL。
Keras
Keras 是一种高级 AI API，可以在 、 和 之上运行。易用性和对开发人员体验的关注，使 Keras 成为快速构建新应用程序原型的首选。、Uber 和 Yelp 等许多品牌以及较小的初创公司已将 Keras 集成到其核心产品和服务中。例如， 利用深度学习来预测客户流失，这对于基于订阅的业务至关重要。
(CNTK)
(CNTK) 是一个开源 AI 框架。CNTK 可以作为各种语言的库包含在项目中，也可以通过其称为 的模型描述语言用作独立的机器学习工具。Skype、Bing、 和其他拥有大量数据集的企业，也正使用其商业级工具包，他们的很多共性诉求大多是获得可扩展且高度优化的机器学习平台。
Flux.jl
Flux 是一个纯 Julia ML 堆栈，可让通过机器学习相关算法构建预测模型。Flux.jl 采用的方法不同于库的高级应用程序编程接口，例如用于 的 fast.ai 或 中的 Keras。Flux.jl 也可用于许多其他编程语言如 Julia 的机器学习项目，包括 .jl。对于希望从 中获得与 或 JAX 最相似的体验的初学者，.jl（一个用于高级自动微分的基于 Flux 的库）可能是最好的起点。
MXNet
MXNet 是一个深度学习框架，旨在提高效率和灵活性。它允许混合符号和命令式编程，以最大限度地提高效率和生产力。可扩展性是开发此应用程序时的主要考虑因素（易于使用的多 GPU 和多机训练支持）。同时，MXNet 也支持七种主流编程语言，包括 C++、、R、Scala、Julia、 和 。
RNN
RNN（卷积神经网络） 是一种新兴的监督学习框架，具有极其灵活和直观的界面。在处理“序列数据 – 一串相互依赖的数据流”的场景，RNN 有很大的应用空间，包括区分数据集中的“情感倾向”（如“喜欢”和“不喜欢”）。RNN 是目前最流行的神经处理和自然语言处理深度学习框架之一。
Neo
亚马逊开源的 Neo，是其机器学习平台的一项功能，即服务产品。其发布的 Neo-AI 代码使 AI 开发人员能够训练机器学习模型并在云上运行。Neo-AI 针对需要进行快速和低延迟预测的边缘计算设备和物联网 (IoT) 传感器进行了优化。
第四范式研发副总裁、腾源会导师郑曌点评：“当全世界都在和疫情斗争的时候，AI 开源社区的开发者们不断为这个世界带来惊喜，趁手的开源工具为人工智能的规模化落地提供了重要的源动力 ，不断加速各行各业的创新和变革。”
英文链接：
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