在 AIGC 领域，开发框架主要是指用于构建、训练和部署 AI 生成模型的工具和库。以下是常见的开发框架： ### 1\. **深度学习框架** 这些是构建和训练 AIGC 模型的核心框架： * **TensorFlow**：谷歌开发的深度学习框架，支持大规模的模型训练和部署。适用于文本、图像、音频等多种生成任务。 * **PyTorch**：由 Facebook 开发的深度学习框架，拥有动态计算图的灵活性，广泛用于学术研究和工业应用，特别适合生成式模型的开发。 * **JAX**：谷歌推出的基于自动微分的库，适合高效的数学计算和生成式模型的研究。 ### 2\. **生成模型专用框架** 这些框架专注于生成式任务（如文本、图像生成等）： * **Transformers (Hugging Face)**：用于 NLP 模型（如 GPT、BERT、T5）的开发和部署，支持各种生成任务如文本生成、翻译、问答等。 * **Diffusers (Hugging Face)**：专注于扩散模型的开发，如 Stable Diffusion，用于生成高质量图像。 ### 3\. **自动机器学习 (AutoML) 框架** 这些框架简化了模型选择、超参数调优和部署的过程： * **Google AutoML**：提供自动化的模型构建和调优工具，支持图像、文本生成等任务。 * **H2O.ai**：提供开源和企业级 AutoML 平台，支持生成式 AI 模型的自动化构建。 ### 4\. **模型加速与优化** 这些工具用于优化生成模型的性能，特别是在部署时： * **ONNX (Open Neural Network Exchange)**：用于跨平台模型的互操作性，支持将生成模型转换并部署到不同的硬件平台。 * **NVIDIA TensorRT**：用于在 NVIDIA GPU 上优化和加速生成模型的推理速度。 ### 5\. **多模态生成框架** * **OpenAI CLIP**：将图像与文本结合用于生成任务，如图像描述生成、文本驱动的图像生成等。 * **DeepMind Perceiver**：支持处理多模态数据的生成框架，适合文本、图像和音频等任务的联合生成。