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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。

Trainloop AI

Trainloop AI

Trainloop AI 是一个端到端平台,利用先进的强化学习(RL)技术简化AI推理模型的微调。它提供从数据收集到模型部署的完整解决方案,使开发人员能够用更少的数据构建可靠的、具备领域专业知识的AI模型,而无需复杂的提示工程。

机器学习
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Prompt Octopus
免费增值

Prompt Octopus

一款专为开发者设计的VSCode扩展,旨在简化提示词工程。它支持在代码库中直接并排比较超过40种LLM(如OpenAI、Anthropic、Mistral)的响应,帮助您高效地为任何任务找到最佳模型。

模型管理
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PromptGround
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PromptGround

PromptGround 是一个为开发者和团队设计的集中式平台,用于管理、版本控制、测试和分析 AI 提示词。它将提示词与应用程序代码解耦,通过带有 SDK 集成的统一工作空间,实现更快的迭代、无缝协作和数据驱动的优化。

模型管理
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Ragas
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Ragas

Ragas 是一个用于评估和测试检索增强生成(RAG)流程的开源 Python 框架。它提供了一套度量标准来衡量 LLM 应用的性能,从上下文检索到答案生成。Ragas 受到 LangChain 和 LlamaIndex 等行业领导者的信赖,通过识别和减轻幻觉、不相关响应等问题,帮助开发者构建更健壮、可靠和准确的 AI 系统。

MLOps
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HIVE Digital Technologies
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HIVE Digital Technologies

HIVE Digital Technologies 是构建和运营由绿色能源驱动的尖端数据中心的全球领导者。它为人工智能解决方案提供高性能计算(HPC)和GPU云基础设施,同时运营大规模比特币挖矿业务,专注于可持续性和数据主权。

HPC
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Roboto
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Roboto

Roboto 是一款专为物理 AI 和机器人技术设计的先进分析引擎。它帮助机器人团队组织、搜索、分析和自动化处理海量的多模态数据(包括日志、视频和传感器数据)。该平台能够加速开发周期、增强系统可靠性,并帮助在部署前发现关键的边缘案例。

机器人学
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Defang
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Defang

Defang 是一个由 AI 驱动的平台,旨在简化云部署。它使开发人员能够通过一条命令,将任何 Docker Compose 项目部署到 AWS 和 GCP 等主流云提供商,从而自动化处理复杂的基础设施设置、安全性和扩展。

平台即服务 (PaaS)
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Surge AI
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Surge AI

Surge AI 是一个顶尖的数据标注平台,提供精英级的人类智能,为先进的人工智能(AI)和通用人工智能(AGI)的开发提供动力。Surge AI 专注于为 RLHF、模型评估和自定义数据集创建提供高质量数据,与 OpenAI 和 Anthropic 等领先的 AI 实验室合作,训练、对齐和测试下一代模型。他们专注于构建真正智能系统所需的细微差别和复杂性。

MLOps
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Ratio1
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Ratio1

Ratio1 是一个由区块链驱动的去中心化人工智能操作系统。它通过连接闲置设备创建一个全球超级计算机,允许用户将其硬件货币化,或为人工智能应用和开发获取经济实惠、可扩展的 GPU 计算能力。

GPU
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HelixML
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HelixML

HelixML 是一个专为企业设计的私有化生成式AI平台。它使企业能够使用自有数据构建、部署和管理安全的定制化AI应用。凭借灵活的部署选项(本地、VPC、云)和RAG、微调等先进功能,HelixML 赋能金融、医疗、能源等行业,在确保完全数据隐私和合规性的前提下,实现任务自动化、优化决策并提升收入。

模型部署
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Qubinets
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Qubinets

Qubinets 是一个面向开发人员、数据分析师和 AI 工程师的人工智能驱动的自助服务平台。它使用基于 Kubernetes 的无代码用户界面,简化并加速了在任何云(AWS、Azure、GCP、DigitalOcean)上部署和管理开源 AI 和数据基础设施的过程。让您专注于构建应用,而非复杂的配置。

MLOps
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Grafbase
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Grafbase

Grafbase 是一个企业级 API 平台,用于扩展 GraphQL 联邦。它提供了一个基于 Rust 构建的高性能、自托管网关,具有无与伦比的速度和安全性。其核心特点是原生支持模型上下文协议(MCP),使 AI 代理能够使用自然语言查询您的 API,使其成为构建 AI 驱动应用程序的未来解决方案。

模型集成
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SvectorDB
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SvectorDB

SvectorDB 是一款专为开发者设计的无服务器向量数据库。它通过按请求付费的定价、即时更新和内置向量化器,简化了推荐引擎、语义搜索和 RAG 系统等 AI 应用的构建。只需几行代码,即可从原型走向生产。

向量搜索
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Higress.AI
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Higress.AI

Higress.AI 是一款先进的开源 AI 网关,专为开发者和企业设计。它通过为100多种模型提供统一的API代理,简化了大型语言模型(LLM)和AI Agent的集成与管理。核心功能包括REST到MCP的转换、语义缓存、基于令牌的速率限制以及强大的插件系统,旨在构建安全、可扩展且可观测的AI应用基础设施。

模型部署
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Visage Technologies
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Visage Technologies

Visage Technologies 提供先进、高性能的计算机视觉解决方案,专注于人脸跟踪、分析和识别的SDK。凭借20多年的专业经验,他们为汽车、安防、零售和医疗等行业提供定制化AI开发和边缘AI优化服务。

SDK 与 API
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Voxel51
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Voxel51

Voxel51 提供企业级计算机视觉和多模态 AI 平台 FiftyOne。它使开发人员和数据科学家能够管理、可视化和评估复杂的数据集,从而构建性能更高的模型。通过专注于以数据为中心的 AI,FiftyOne 简化了数据标注、质量改进和模型分析的工作流程,加速了整个开发生命周期。

MLOps
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Imandra
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Imandra

Imandra 是一个“推理即服务®”平台,将数学逻辑和自动推理引入人工智能和复杂软件系统。它支持形式化验证,确保金融、国防和自动驾驶系统等领域关键算法的正确性、安全性和可靠性。

模型开发
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Teammately
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Teammately

Teammately 是一个专为AI工程师设计的高级AI代理平台。它能自动化并加速整个AI开发生命周期,从提示词生成、RAG构建到多维度评估和生产环境可观测性。用更少的时间,构建可靠、可扩展且安全的,难以出错的AI应用。

MLOps
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Narrow AI
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Narrow AI

Narrow AI 是一个面向开发者的 LLM 优化平台,可自动执行提示工程和模型选择,从而将 AI 运营成本大幅降低高达 95%。它能简化工作流程、提高准确性,并加速高质量、低延迟的 AI 功能的部署。

模型优化
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Chroma
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Chroma

Chroma 是一款专为构建强大的检索增强生成(RAG)AI 应用而设计的开源、AI 原生检索数据库。它简化了嵌入、文档和元数据的存储与搜索,提供向量搜索、全文搜索以及一个可扩展的无服务器云平台。其设计旨在易于使用、经济高效且功能强大,适用于从本地开发到大规模生产的各种场景。

向量数据库
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Wisent
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Wisent

Wisent 是一个开创性的人工智能平台,它利用表征工程技术,为用户提供对AI模型前所未有的控制能力。它允许开发者通过简单的API精确修改和增强现有LLM(如GPT-4和Claude)的能力,例如创造力或安全性。这为传统的微调方法提供了一种更快速、更高效的替代方案。

模型部署
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LiveKit
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LiveKit

LiveKit 是一个一体化的开源平台,用于构建、部署和扩展实时音视频 AI 代理。它提供超低延迟的基础设施、强大的 API 和顶尖的 AI 工具,使开发者能够创建具有企业级可靠性和可扩展性的对话式 AI、机器人和直播应用。

实时通信
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AE Studio
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AE Studio

AE Studio 是一家顶尖的开发、数据科学和设计机构,专注于创建定制软件、机器学习和脑机接口(BCI)解决方案。他们与创始人和高管合作,作为一支由资深专家组成的专属团队,致力于打造以增强人类能动性为核心的创新产品。

定制解决方案
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Flowise
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Flowise

Flowise 是一个开源的低代码平台,用于可视化地构建定制化 AI 代理和应用程序。通过拖放式界面,开发者和团队可以快速原型化和部署复杂系统,从 RAG 驱动的聊天机器人到多代理工作流。它支持超过100种 LLM、多种数据源,并提供企业级的可扩展部署功能。

模型部署
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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。