在 AIGC 領域，開發框架主要是指用于構建、訓練和部署 AI 生成模型的工具和庫。以下是常見的開發框架： ### 1\. **深度學習框架** 這些是構建和訓練 AIGC 模型的核心框架： * **TensorFlow**：谷歌開發的深度學習框架，支持大規模的模型訓練和部署。適用于文本、圖像、音頻等多種生成任務。 * **PyTorch**：由 Facebook 開發的深度學習框架，擁有動態計算圖的靈活性，廣泛用于學術研究和工業應用，特別適合生成式模型的開發。 * **JAX**：谷歌推出的基于自動微分的庫，適合高效的數學計算和生成式模型的研究。 ### 2\. **生成模型專用框架** 這些框架專注于生成式任務（如文本、圖像生成等）： * **Transformers (Hugging Face)**：用于 NLP 模型（如 GPT、BERT、T5）的開發和部署，支持各種生成任務如文本生成、翻譯、問答等。 * **Diffusers (Hugging Face)**：專注于擴散模型的開發，如 Stable Diffusion，用于生成高質量圖像。 ### 3\. **自動機器學習 (AutoML) 框架** 這些框架簡化了模型選擇、超參數調優和部署的過程： * **Google AutoML**：提供自動化的模型構建和調優工具，支持圖像、文本生成等任務。 * **H2O.ai**：提供開源和企業級 AutoML 平臺，支持生成式 AI 模型的自動化構建。 ### 4\. **模型加速與優化** 這些工具用于優化生成模型的性能，特別是在部署時： * **ONNX (Open Neural Network Exchange)**：用于跨平臺模型的互操作性，支持將生成模型轉換并部署到不同的硬件平臺。 * **NVIDIA TensorRT**：用于在 NVIDIA GPU 上優化和加速生成模型的推理速度。 ### 5\. **多模態生成框架** * **OpenAI CLIP**：將圖像與文本結合用于生成任務，如圖像描述生成、文本驅動的圖像生成等。 * **DeepMind Perceiver**：支持處理多模態數據的生成框架，適合文本、圖像和音頻等任務的聯合生成。