ToolMage
登录

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。

OpenLIT
免费

OpenLIT

OpenLIT 是一个专为生成式 AI 和 LLM 应用设计的开源、OpenTelemetry 原生可观测性平台。它通过请求追踪、成本跟踪、异常监控和性能分析等工具简化了开发流程。OpenLIT 拥有集中的提示词仓库、用于存储密钥的安全保管库以及用于比较 LLM 的实验场,为高效监控和扩展 AI 应用提供了全面的解决方案。

模型管理
Visits 15KFavorites 118Likes 117
EvalsOne
付费

EvalsOne

EvalsOne 是一个专为生成式AI应用设计的一站式评估平台。它使团队能够通过一个强大直观的界面,轻松地评估、迭代和优化LLM提示语、RAG流程和AI智能体,确保AI产品既健壮又具竞争力。

模型管理
Visits 6.5KFavorites 115Likes 112
Nous Research
免费增值

Nous Research

Nous Research 是一家致力于开发开源、以人为本的语言模型的 AI 研究机构。他们专注于通过去中心化训练基础设施、先进的模型架构和强大的推理 API 来实现 AI 的民主化,挑战传统的闭源模型方法。

去中心化计算
Visits 5.6MFavorites 148Likes 139
Anyscale
免费增值

Anyscale

Anyscale 是一个用于扩展 AI 和 Python 工作负载的全托管计算平台。它由开源 Ray 框架的原始创建者构建,使开发人员能够以优化的性能和成本效益,在任何云上构建、运行和扩展从 LLM 训练到数据处理的各种分布式应用程序。

MLOps
Visits 78.6KFavorites 127Likes 136
Wavify
免费增值

Wavify

Wavify 是一个面向开发者的设备端语音AI平台。它提供高性能、注重隐私和跨平台的SDK,可将语音转文本、唤醒词检测和语音意图识别等功能集成到任何应用程序中。它确保了云级别的准确性,同时在用户设备本地处理所有数据,保障隐私和离线功能。

边缘计算
Visits 5.8KFavorites 100Likes 117
David AI
付费

David AI

David AI 提供高质量、研究级的音频数据集,用于训练先进的语音和对话式AI模型。它提供多样化、大规模的数据集,包括多语言对话、多说话人音频和专家对话,并可选择创建自定义数据集以解锁新的AI功能。

模型训练
Visits 29.8KFavorites 90Likes 101
Oosto
付费

Oosto

Oosto(前身为 AnyVision)是领先的视觉 AI 平台,专注于为企业安全提供实时面部识别和视频分析。它通过识别相关人员、自动化门禁控制以及从现有视频流中提供可操作的运营情报来增强物理安全。

视觉AI
Visits 9.7KFavorites 133Likes 137
Matrices
付费

Matrices

一个专业的平台,为大型语言模型(LLM)代理提供逼真的强化学习(RL)环境。它使开发人员和研究人员能够构建、测试和部署能够执行复杂计算机任务(从网页浏览到软件操作)的自主代理。

培训平台
Visits 9.8KFavorites 131Likes 131
SurrealDB
免费增值

SurrealDB

SurrealDB 是一款专为现代应用设计的下一代多模型云数据库。它通过统一文档、关系、图和时间序列模型,并内置全文搜索、向量搜索和数据库内机器学习功能,简化了后端开发。它为可扩展性和实时数据而构建,使开发人员能够以前所未有的轻松和速度构建复杂的、由 AI 驱动的应用程序。

向量数据库
Visits 103.3KFavorites 139Likes 142
Hailo
付费

Hailo

Hailo是一家领先的高性能边缘设备AI处理器芯片制造商。其解决方案,包括Hailo-8和Hailo-10H加速器,可直接在边缘设备上实现数据中心级AI性能和生成式AI功能。他们专注于为汽车、智慧城市、零售和工业自动化等行业提供卓越的能效、低延迟和成本效益。

边缘计算
Visits 148.1KFavorites 155Likes 178
Gooey.AI
免费增值

Gooey.AI

Gooey.AI 是一个功能强大的AI工作流平台,使开发人员和组织能够构建、部署和管理复杂的AI解决方案。它提供对最优秀的私有和开源AI模型的统一访问,支持快速创建多语言聊天机器人、基于RAG的Copilot以及其他集成WhatsApp、Slack和API的生成式AI应用。

模型部署
Visits 108.7KFavorites 151Likes 122
Atla AI
免费增值

Atla AI

Atla AI 是一个专为 AI 代理(Agent)设计的可观测性和评估平台。它通过深入洞察代理行为,帮助开发者发现、理解和修复代理的故障。该平台能自动检测错误、识别重复出现的模式,并提供可行的改进建议,以持续提升代理的性能和任务完成率。

模型评估
Visits 8.9KFavorites 124Likes 120
PromptPoint
免费增值

PromptPoint

一个协作式、无代码的平台,供团队设计、测试、部署和监控LLM提示词。它提供自动化测试、版本控制和多LLM支持,以确保高质量、可预测的AI输出。

LLM 运维
Visits 5.9KFavorites 166Likes 161
Juice
免费增值

Juice

Juice 是一个纯软件平台,可实现 GPU-over-IP(IP网络上的GPU),允许您通过任何标准网络访问、共享和池化 GPU 资源。它将 GPU 与物理机器解耦,按需将任何 CPU 节点转变为 GPU 加速系统,从而在无需更改代码的情况下优化利用率并显著降低 AI 和图形工作负载的成本。

GPU 虚拟化
Visits 7KFavorites 129Likes 127
Innovatiana
付费

Innovatiana

Innovatiana 是一项专业服务,为 AI 模型提供高质量、符合道德规范的训练数据。他们为计算机视觉、自然语言处理、生成式 AI 和文档处理提供定制化的数据集创建和数据标注服务。通过雇佣经过培训的专业团队而非众包,Innovatiana 确保了卓越的数据准确性、安全性和负责任的 AI 开发,帮助企业构建更强大、无偏见的模型。

数据集创建
Visits 66.9KFavorites 142Likes 140
QuarkIQL

QuarkIQL

一个已停运的计算机视觉API生成式测试平台,允许开发者创建自定义合成图像和API请求以简化测试工作流程。请注意:此工具已不再可用。

MLOps
Visits 5.9KFavorites 164Likes 154
Labellerr
免费增值

Labellerr

Labellerr 是一个由人工智能驱动的数据标注和注释平台,旨在加速视觉、自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLM)的开发。它提供自动化标注、智能质量保证和无缝的 MLOps 集成,以高达 99 倍的速度提供 99% 准确的标签,显著减少了人工智能团队的数据准备时间和开发成本。

机器学习运营
Visits 115.7KFavorites 163Likes 165
Rerun
免费增值

Rerun

Rerun 是一个专为“物理AI”设计的开源数据栈,为多模态、时间序列数据提供强大的日志记录和可视化工具。它专为机器人、计算机视觉和空间计算而设计,通过提供 Python、Rust 和 C++ 的 SDK,帮助开发人员理解和调试复杂系统。

机器学习
Visits 93.7KFavorites 130Likes 144
Firecrawl
免费增值

Firecrawl

Firecrawl 是一个开源的、开发者优先的 API,可将任何网站转化为干净的、适用于大语言模型(LLM)的数据。它能处理网页抓取的所有复杂问题,包括 JavaScript 渲染、代理轮换和速率限制,让您能够使用可靠的网页内容来驱动 AI 应用、智能体和 RAG 系统。它通过一个简单的 API 提供抓取、爬取和搜索功能。

数据收集
Visits 1.5MFavorites 140Likes 138
LanceDB
免费增值

LanceDB

LanceDB 是一个开源的、AI 原生多模态数据湖仓,专为构建和扩展 AI 应用而设计。它提供了一个统一的平台,用于存储、搜索和管理文本、图像、语音和向量等复杂数据。LanceDB 是 RAG、语义搜索和模型训练的理想选择,提供极速的混合搜索、高达 PB 级的海量可扩展性以及显著的成本节约,是企业级 AI 的强大基础。

向量数据库
Visits 76.4KFavorites 137Likes 130
TUGADOT
付费

TUGADOT

TUGADOT 是一家定制软件开发和人工智能集成机构。他们与企业合作,将创意转化为强大的、量身定制的技术解决方案,包括网站/移动应用、MVP 开发和先进的人工智能系统。

模型集成
Visits 6KFavorites 110Likes 119
LambdaTest
免费增值

LambdaTest

LambdaTest 是一个由 AI 驱动的云端测试平台,使开发和 QA 团队能够大规模执行跨浏览器、真实设备和自动化测试。它为 Web 和移动应用测试提供了一个统一的环境,以加速发布周期并确保高质量的软件交付。

云平台
Visits 342.4KFavorites 153Likes 161
LakeSail
免费增值

LakeSail

LakeSail 提供名为 Sail 的高性能开源框架,可作为 Apache Spark 的直接替代品。它采用 Rust 构建,统一了批处理、流处理和 AI 工作负载,可实现高达 8 倍的执行速度提升和 94% 的云成本降低,且无需任何代码更改。它消除了 JVM 的开销,为现代数据和 AI 基础设施提供了卓越的效率和可扩展性。

大数据
Visits 11.7KFavorites 128Likes 142
Agents-Flex
免费

Agents-Flex

Agents-Flex 是一个开源的 Java 框架,专为构建由 LLM 驱动的应用程序而设计。作为 LangChain 的轻量级和优雅替代品,它以高度可扩展的架构简化了开发。它支持广泛的 LLM、向量数据库以及函数调用、RAG 和智能体编排等高级功能。其框架无关的特性和对 JDK 8+ 的低要求,使其成为任何 Java 开发者的多功能选择。

LLM 运维
Visits 8KFavorites 109Likes 116

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。