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最好的 185 个 AI基础设施 AI 工具

AI基础设施热门 AI 工具包括 codegate、OpenRouter、MongoDB、Nous Research、Databricks、LangChain、LM Studio、Firecrawl、Composio、Vast.ai 等,帮助您快速提升效率。

Nexa AI

Nexa AI

Nexa AI 提供了一个强大的平台,可直接在任何设备上运行最先进的 AI 模型。其解决方案包括面向开发者的 Nexa SDK 和面向消费者的 Hyperlink 应用,通过在 CPU、GPU 和 NPU 上实现本地 AI 推理,优先考虑隐私、离线可靠性和成本效益,无需云处理。

边缘计算
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OpenRouter
免费增值

OpenRouter

OpenRouter 是一个为开发者设计的统一 API 网关,提供对 OpenAI、Google 和 Anthropic 等 60 多家提供商的 400 多种 AI 模型的访问。它通过单一 API 简化了开发,提供有竞争力的即用即付定价、确保高可用性的自动故障转移以及优化成本和性能的智能模型路由。

模型部署
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PostgresML
免费增值

PostgresML

PostgresML 是一款功能强大的开源扩展,可将机器学习和人工智能直接集成到您的 PostgreSQL 数据库中。它支持使用简单的 SQL 命令进行 GPU 加速推理、向量搜索和完整的 RAG 管道,从而消除了数据迁移的需要,并为高性能、可扩展的 AI 应用简化了 MLOps 堆栈。

MLOps
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getknit
免费增值

getknit

Knit 是一个面向开发者的统一 API 平台,旨在为 B2B SaaS 应用程序和 AI 代理构建、发布和管理原生产品集成。它简化了与超过12个SaaS类别的连接,实现了快速开发、减少工程开销和可扩展的集成解决方案。Knit 提供双向数据同步工具,赋予 AI 代理执行操作的能力,并自动化复杂的工作流程。

代理工具
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Datacurve
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Datacurve

Datacurve为训练和评估先进的AI基础模型提供高质量、复杂的编码数据。该平台专注于SFT、RLHF和智能体工作流追踪等格式,利用一个拥有超过14000名工程师的游戏化平台来生成前沿数据。其服务专为顶尖AI实验室和企业设计,旨在通过卓越的数据质量、规模和速度,解锁新的模型能力并提升性能。

数据生成
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Unbody
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Unbody

Unbody 是一个 AI 原生开发堆栈,被誉为“AI 时代的 Supabase”。它为开发者提供了一个模块化的开源后端,内置了智能代理、向量存储和统一的 API。这使得开发者能够通过将任何数据转换为可查询的知识库,快速且经济高效地创建智能、自适应的应用程序,无需处理碎片化的系统和复杂的 AI 管道。

向量数据库
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People For AI
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People For AI

People For AI 为机器学习项目提供专家驱动的数据标注服务。他们专注于为复杂的图像和文本数据集提供高质量、安全的注释。通过使用内部的长期标注员而非众包,他们确保了卓越的准确性、灵活性和数据安全性。其服务面向各行各业,包括自动驾驶汽车、显微镜学、零售和基础设施,通过提供可靠的训练数据,帮助企业加速其人工智能发展。

训练数据
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FinetuneDB
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FinetuneDB

FinetuneDB 是一个面向开发人员的一体化 AI 微调平台。它简化了创建自定义大型语言模型(LLM)的整个工作流程,从构建高质量数据集、微调 Llama 3 和 GPT-4o mini 等模型,到在单一、安全的平台上进行部署和持续评估。

Llmops
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Trigger.dev
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Trigger.dev

Trigger.dev 是一个开源平台,专为开发者设计,用于构建、运行和管理长时间运行的后台任务和 AI 工作流。它提供了一个强大的基础设施,可以处理超时、重试和扩展,让您能直接在 TypeScript 或 Python 代码库中编写高弹性的任务。它非常适合编排复杂的 AI 代理、数据处理管道和实时应用,而无需管理服务器。

模型编排
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The Foundry AI
付费

The Foundry AI

The Foundry AI 是一个专为构建 AI 网络代理的开发者设计的平台。它提供了一个确定性的网络模拟器和先进的标注框架,用于在可复现的环境中测试、基准测试和调试代理,摆脱了真实网络不可预测性的困扰。

模型评估
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Anduril
付费

Anduril

Anduril是一家国防科技公司,致力于构建先进的硬件和软件,以应对最复杂的国家安全挑战。其核心产品Lattice是一个由人工智能驱动的操作系统,能自动将传感器数据融合成单一、实时的环境视图,使操作员能够控制跨越空中、陆地和海洋的自主系统系列。

操作系统
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EasyFunctionCall
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EasyFunctionCall

一个以开发者为中心的平台,旨在简化大型语言模型(LLM)的函数调用和API连接集成。它抽象了构建可与外部工具和数据源交互的AI代理和应用的复杂性,从而实现更快的开发和更稳健的性能。支持GPT、Gemini和Claude等主流LLM。

模型集成
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Milvus
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Milvus

Milvus 是一款专为 AI 应用打造的高性能开源向量数据库。它使开发人员能够以最小的延迟管理和搜索数十亿个高维向量。Milvus 提供从本地原型设计到大规模分布式集群的灵活部署选项,是构建可扩展系统(如检索增强生成 (RAG)、推荐引擎和语义搜索)的理想选择。

机器学习
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supermemory
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supermemory

supermemory是面向AI时代的内存API和基础设施,专为开发者设计,用于构建具有长期持久性内存的LLM。它克服了有限上下文窗口的限制,支持创建能够记住过去互动和跨平台信息的智能、情境感知AI代理、聊天机器人和应用程序。

LLM
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codegate
免费

codegate

Codegate 是一个为 AI 代理系统设计的开源安全网关和多路复用框架。由 Stacklok 开发,它提供安全的工作空间和基于策略的访问控制,使开发人员能够安全高效地构建和管理复杂的多代理应用程序。

自主代理框架
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Blaxel
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Blaxel

Blaxel 是一个专为 AI 开发者设计的无服务器计算平台,提供高效构建、部署和扩展 AI 代理应用所需的基础设施和工具。它提供沙盒化虚拟机、统一的 LLM 网关和深度可观测性。

云计算
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Casco
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Casco

Casco 是一个针对AI系统的自主安全测试平台。它充当一个持续、全天候的AI红队,主动识别并帮助修复AI代理、应用程序和基础设施中的漏洞,防止恶意攻击者利用,用全年自动化监控取代周期性渗透测试。

模型安全
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dmodel.ai
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dmodel.ai

dmodel.ai是一家人工智能研究和部署公司,提供模型可解释性、监控和控制工具。它帮助企业理解、引导和重新训练其AI模型,确保企业级部署的可靠性、安全性和一致性。

监控
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MyScale
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MyScale

MyScale 是一款高性能向量数据库,它独特地将向量搜索与强大的 SQL 功能相结合。它专为构建 RAG、语义搜索和推荐系统等高级 AI 应用而设计,通过允许开发人员使用单一、熟悉的界面对向量和结构化数据运行混合查询,从而简化技术栈。

向量数据库
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Xata
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Xata

Xata 是一个“规模化 Postgres”平台,旨在提高开发人员的速度并优化数据库性能。它提供独特的功能,如带有 PII 匿名化的即时写时复制分支、零停机模式迁移以及用于自动性能调优的 AI 代理。您可以选择在 Xata 的基础设施上或在您自己的云中部署,以实现最大的灵活性和合规性。

数据库优化
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Takomo

Takomo

Takomo是DataCrunch公司推出的一款无代码平台,用于构建和运行AI模型管道。它允许用户可视化地连接不同的AI模型(如ASR和GPT),以创建复杂的自动化工作流。该服务已正式停用且不再可用,公司目前专注于其Serverless Containers服务。

模型部署
Visits 7.7KFavorites 118Likes 108
Crawlbase
免费增值

Crawlbase

Crawlbase 是一个专为开发者和企业设计的人工智能驱动的网络抓取和爬取平台。它通过处理代理、验证码和反机器人系统来简化数据提取,让您能够匿名爬取任何网站,并大规模获取干净、结构化的数据。它提供了一套工具,包括爬取API、智能代理和云存储。

数据收集
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Qdrant
免费增值

Qdrant

Qdrant 是一款基于 Rust 构建的高性能开源向量数据库和相似性搜索引擎。它旨在通过高效管理和搜索数十亿个高维向量,为下一代 AI 应用提供动力。凭借丰富的过滤、有效载荷存储和多种量化方法等高级功能,Qdrant 使开发人员能够为语义搜索、推荐系统和检索增强生成(RAG)构建可扩展且经济高效的解决方案。

向量搜索
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ragie
免费增值

ragie

Ragie 是一个专为开发者设计的全托管 RAG 即服务(RAG-as-a-Service)平台。它通过处理整个检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)流程,简化了构建和部署 AI 应用的过程。您只需连接数据源,即可通过简单的 API 为您的应用提供精准、具备上下文感知能力的聊天机器人、语义搜索和知识管理系统,而无需管理复杂的基础设施。

机器学习
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关于 AI基础设施

AI基础设施是构建、训练、部署和规模化管理人工智能模型所必需的基础硬件、软件和平台。它涵盖了GPU等专用计算资源、可扩展的数据存储以及简化整个机器学习生命周期的MLOps框架。该基础设施对于处理现代AI巨大的计算和数据需求至关重要,能帮助开发者和组织高效地将实验性模型转化为生产级应用。它在任何严肃的AI开发工作中都扮演着关键的“电网”和“管道”角色。

核心功能

  • GPU/TPU计算资源供应:提供对深度学习并行计算优化的专用处理器的按需访问。
  • MLOps平台:提供用于自动化模型训练、版本控制、部署和监控的集成工具链(AI领域的CI/CD)。
  • 可扩展数据存储:交付高吞吐量存储解决方案,旨在处理PB级别的模型训练数据集。
  • 模型服务框架:支持将训练好的模型高效部署为可扩展、低延迟的API,用于实时推理。
  • 数据处理与标注工具:包含用于准备、清洗和标注大规模数据集的服务与框架,以确保模型质量。

适用场景

AI基础设施主要由科技公司、研究机构和大型企业中的机器学习工程师、数据科学家和AI研究人员使用。它是训练大型语言模型(LLM)、为自动驾驶汽车开发计算机视觉系统,或在金融领域部署实时欺诈检测算法等项目的基础。任何需要构建定制AI解决方案而非仅仅使用现成AI工具的组织,都依赖于这种基础设施。

选择要点

选择AI基础设施时,需考虑四个关键因素。首先,评估可用的计算能力,特别是所提供的GPU或TPU类型及其性能。其次,考察其MLOps能力,以实现自动化和生命周期管理。第三,分析成本结构,比较按需付费模型与长期项目的预留实例。最后,检查其与您偏好的机器学习框架(如PyTorch或TensorFlow)的兼容性以及与现有云生态系统的集成情况。

精选工具排行榜

AI基础设施 应用场景

1

训练大型语言模型 (LLM)

一个AI研究实验室需要从零开始训练一个新的基础模型。他们利用AI基础设施提供商来配置一个由数百个高性能GPU组成的集群。该平台使他们能够管理TB级的文本数据集,使用分布式训练框架来加速进程,并利用MLOps仪表板跟踪实验指标、管理检查点和比较模型性能。这种设置将训练时间从数月缩短到数周,并提供了处理海量模型参数所需的可扩展性。

2

部署实时推荐引擎

一家电子商务公司希望为数百万用户提供个性化的产品推荐。他们的机器学习工程师使用其AI基础设施中的模型服务平台,将训练好的推荐模型部署为可扩展的API。该平台负责自动扩展以应对促销活动期间的流量高峰,提供低延迟推理以确保流畅的用户体验,并提供监控工具来检测模型漂移或性能下降。这使他们能够维护高质量、响应迅速的推荐服务,而无需管理底层服务器的复杂性。

3

构建计算机视觉数据管道

一家自动驾驶汽车公司每天收集PB级的传感器数据。数据科学家使用AI基础设施来构建自动化的数据管道。这包括使用可扩展的对象存储来存放原始数据,使用分布式计算框架对其进行预处理和转换,并利用集成的数据标注服务来为训练图像添加注释。该基础设施并行处理海量数据集的能力对于快速迭代感知模型、提高车辆的安全性和可靠性至关重要。

4

为企业用途微调模型

一家金融服务公司希望使用生成式AI模型进行内部知识管理,但需要用其专有数据进行训练。他们使用一个托管的AI平台,为微调提供了一个安全的环境。该基础设施确保了数据隐私和合规性。MLOps工具使他们能够对微调后的模型进行版本控制,运行评估以防止有害输出,并将专用模型部署为安全的内部API供员工使用,所有这些都在一个受控且可审计的环境中进行。

5

管理多个机器学习模型的生命周期

一家营销技术公司运营着数十个用于广告竞价和客户细分的模型。他们的DevOps团队使用MLOps平台来管理整个生命周期。该平台能自动用新数据重新训练模型,运行A/B测试以比较新版本与当前生产模型的优劣,并提供一个中央注册表来跟踪所有已部署的模型。这种系统化的方法确保了模型的持续准确性,并使团队能够高效地管理复杂的AI服务组合。

6

通过API提供AI即服务

一家AI初创公司开发了一种专有的音频转录算法。为了将其商业化,他们使用AI基础设施将模型打包成一个安全、可靠且可扩展的API。基础设施提供商负责处理用户认证、速率限制、计费集成,并提供一个带有文档的开发者门户。这使得该初创公司可以专注于改进其核心AI模型,而由基础设施来处理将其作为商业服务交付给成千上万开发者和企业的复杂工作。

AI基础设施 常见问题

什么是AI基础设施?

AI基础设施是用于构建、训练和运行AI模型的一整套基础技术。它不是AI应用本身,而是使其成为可能的底层“工厂”。这包括用于计算的GPU和TPU等专用硬件、用于存储海量数据集的可扩展存储、高速网络,以及像MLOps这样用于管理从开发到生产整个AI生命周期的软件平台。

如何选择合适的AI基础设施提供商?

选择合适的提供商取决于您的具体需求。请考虑以下因素:

  • 计算需求:您是否需要访问最新、最强大的GPU(如NVIDIA H100)来训练大型模型,还是更具成本效益的选项已足够用于推理?
  • 可扩展性:平台能否根据需求轻松地扩展或缩减您的资源?
  • MLOps工具:提供商是否提供一套全面的工具,用于实验跟踪、模型版本控制和自动化部署?
  • 成本:比较定价模型。按需付费对于实验很灵活,而预留实例对于长期、可预测的工作负载可能更便宜。
  • 生态系统:它与您现有的数据源、云服务和偏好的ML框架(如PyTorch、TensorFlow)集成得如何?
AI基础设施和预训练AI模型有什么区别?

这就像汽车工厂和汽车之间的区别。AI基础设施是“工厂”——它是构建、训练和运营AI所需的硬件(GPU)、软件(MLOps)和服务的完整集合。预训练AI模型(如GPT-4)是“汽车”——一个使用该基础设施制造出的成品。您使用基础设施来创建新模型、微调现有模型或为您的应用程序运行它们。您使用预训练模型来执行特定任务,如生成文本或分析图像。

AI基础设施的关键组成部分有哪些?

AI基础设施通常由几个关键层组成:

  • 计算:这是引擎,主要由图形处理单元(GPU)或张量处理单元(TPU)组成,它们在处理AI中常见的并行处理任务方面效率很高。
  • 存储:需要高性能、可扩展的存储系统(如对象存储)来存放和快速访问训练所需的海量数据集。
  • 网络:高速、低延迟的网络对于连接计算节点和存储至关重要,特别是对于跨多台机器的分布式训练。
  • MLOps/软件平台:这一层包括用于数据管理、实验跟踪、模型版本控制、自动化部署(CI/CD)和性能监控的工具。
谁需要使用AI基础设施工具?

AI基础设施对于那些积极构建、训练或管理AI模型,而不仅仅是使用AI驱动应用的专业人士至关重要。主要用户包括:

  • 机器学习工程师:他们构建和维护运行AI模型的生产系统。
  • 数据科学家:他们使用基础设施来试验数据、构建和训练模型。
  • AI研究人员:他们需要巨大的计算能力来训练和测试新的、最先进的架构。
  • DevOps/MLOps工程师:他们专注于在生产环境中自动化模型的部署、扩展和监控。

它通常不适用于那些通过成品应用来消费AI服务的业务最终用户、营销人员或内容创作者。