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最好的 185 個 AI基礎設施 AI 工具

AI基礎設施熱門 AI 工具包括 codegate、OpenRouter、MongoDB、Nous Research、Databricks、LangChain、LM Studio、Firecrawl、Composio、Vast.ai 等,幫助您快速提升效率。

Plurai
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Plurai

Plurai是一個AI代理信任平台,透過模擬、評估和防護欄加速生產級代理的開發。它能顯著降低失敗率、策略違規和成本,相較於大型語言模型優勢明顯。

平台
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Edgee
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Edgee

Edgee 是一個令牌壓縮閘道,可將 LLM 提示費用降低高達 50%。可透明地與 Claude、Codex、Cursor 等編碼代理配合使用。

LLM 閘道
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Everest
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Everest

Everest 是一款高效能、面向邊緣計算優化的AI計算單元,專為企業工作負載自動化和高效的本地AI模型部署而設計。根據現有資訊,它是一個實體硬體解決方案(C1單元),核心優勢在於相比雲服務可顯著節省成本、待機功耗低,並能支援大規模自動化運營。目前接受預訂。

邊緣計算
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Cogniz

Cogniz

Cogniz 是一款企業級 AI 記憶基礎設施,採用正在申請專利的 AISL + DKCI 技術。它使 AI 系統能夠在所有互動中無限期地學習和記憶,確保 100% 的上下文保留,並將令牌成本平均降低 80%。

記憶體管理
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Pylar
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Pylar

Pylar 是一個資料治理平台,可將 AI 代理安全地連接到您的資料堆疊。它允許您透過 SQL 檢視定義安全的資料存取權限,為代理建構自訂工具,並監控所有互動,從而防止直接存取資料庫,確保安全與可控。

數據治理
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Blackman AI
付费

Blackman AI

Blackman AI 是一個智慧平台,旨在透過減少權杖(token)使用量、改進 LLM 回應並將請求路由到最具成本效益的模型來優化 AI 操作。它提供即時分析和強大的安全功能,而無需更改您現有的技術堆疊。

模型路由
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Vaultic
免费增值

Vaultic

Vaultic 是一個面向 AI 開發團隊的集中式提示詞管理平台。它讓使用者能夠大規模地對 AI 提示詞進行版本控制、測試、協作和部署,消除了硬編碼提示詞的弊端,並透過一個統一、有序的介面簡化了整個 AI 邏輯工作流程。

提示詞管理
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Apistack
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Apistack

Apistack 是一個企業級 API 市場和 AI 整合中心,提供超過 100 個生產就緒的 REST API。它擁有一個開發者優先的平台,提供即時測試、使用分析以及透過模型上下文協定(MCP)伺服器與 ChatGPT 和 Claude 等 AI 代理無縫整合的工具。

整合
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Golf

Golf

Golf 是一款專為模型上下文協定 (MCP) 設計的企業級、協定感知防火牆。它提供了一個集中的安全層,以保護 MCP 伺服器免受提示注入和權杖劫持等特定威脅,使企業能夠安全地將 AI 代理基礎設施部署到生產環境中。

代理安全
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Mcpwhiz
免费

Mcpwhiz

Mcpwhiz 是一款免費的開源開發者工具,可將 Swagger/OpenAPI、Postman Collections 和 GraphQL 等 API 規範即時轉換為生產就緒的模型上下文協定 (MCP) 伺服器。它能自動生成包括 TypeScript 和 Python 在內的多種語言程式碼,幫助開發者輕鬆建構具備上下文感知能力的應用程式。

伺服器管理
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Asimov
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Asimov

Asimov為開發者提供基礎AI搜尋API,用於建構智慧代理和應用程式。它內建語義搜尋和重新排序功能以實現高準確性,支援簡單的內容擷取和強大的來源管理。該平台採用企業級安全設計,並提供詳細的使用情況追蹤,是創建自訂搜尋體驗的綜合解決方案。

資料管理
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Agentary
免费

Agentary

Agentary 是一款開源 JavaScript SDK,專為開發者設計,用於直接在瀏覽器中建構和執行自主 AI 代理。它利用 WebGPU 和 WebAssembly 實現裝置端執行,確保完全的資料隱私、零延遲和離線功能。這個無伺服器框架能夠創建快速、私密且智慧的 Web 應用程式,無需雲端依賴或 API 成本。

邊緣計算
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Bilberrydb
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Bilberrydb

Bilberrydb 是一款企業級多模態向量資料庫,專為建構進階 AI 應用而設計。它支援在統一平台上對 3D 模型、圖像、影片、音訊、文字和表格資料等多種資料類型進行閃電般的嵌入搜尋。

向量資料庫
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Crawleo
免费增值

Crawleo

一款強大的二合一AI系統API,提供即時網路搜尋和深度爬取功能。它能從任何網站提供結構化的、為AI準備的數據(JSON、Markdown),可繞過反機器人措施,並透過嚴格的零數據保留政策確保隱私。專為RAG管道、大型語言模型和自動化工作流程設計。

資料檢索
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Gtwy
免费增值

Gtwy

Gtwy 是一個統一的 AI 閘道平台,提供單一 API 存取 GPT-4、Claude 和 Gemini 等頂級模型。它讓使用者能夠透過模型切換、RAG 和超過 5000 種整合等進階功能,建構、自動化和擴展 AI 代理及工作流程。

模型編排
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Gmi Cloud
付费

Gmi Cloud

Gmi Cloud 是一個專為可擴展人工智能訓練和推理設計的高性能 GPU 雲端平台。它提供對頂級 NVIDIA GPU 的按需存取、用於實現低延遲的優化推理引擎以及用於簡化 MLOps 的叢集引擎,使開發人員和企業能夠高效且經濟地建構、部署和擴展 AI 應用。

MLOps
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D2
免费增值

D2

D2 是一款專為簡化 AI 代理和 LLM 工具授權而設計的 Python SDK。它透過為您的函式新增單一裝飾器來提供強大的程式碼級安全性,用易於管理的策略系統取代複雜的授權邏輯。

開發
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Rivestack
付费

Rivestack

一款專為 AI 應用程式優化、託管於歐盟的 PostgreSQL 資料庫服務。它提供全自動部署,整合了用於向量搜尋的 pgvector,支援自動擴展、備份和透明定價,協助開發者在數分鐘內啟動生產就緒的資料庫。

向量資料庫
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Mcpfy
免费增值

Mcpfy

一個AI驅動的平台,能在一分鐘內透過API規範或curl命令生成生產就緒的MCP(模型上下文協議)伺服器。它使企業能夠將其API和資料來源安全地連接到ChatGPT和Claude等AI助理,提供即時部署、客戶分析和企業級安全性,無需編碼。

整合
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AI Phantom
免费增值

AI Phantom

AI Phantom 是一個統一的多模態AI平台,透過單一API提供對OpenAI、Google和Anthropic等供應商的100多種AI模型的存取。它專注於為文字、圖像、影片和音訊生成提供智慧路由、效能優化和即時分析。

模型路由
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UltiHash
免费增值

UltiHash

UltiHash 是一個專為 AI 和大數據工作負載打造的高效能、Kubernetes 原生對象儲存平台。它透過先進的位元組級重複資料刪除技術提供閃電般的資料存取速度和顯著的成本節約,並支援在雲端、本地或混合環境中靈活部署。其 S3 相容的 API 確保了與現有資料堆疊和 AI 工作流程的無縫整合。

機器學習營運
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LangSearch
免费

LangSearch

LangSearch提供免費的網頁搜尋和語義重排API,旨在將LLM應用程式與清晰、準確的真實世界上下文連接起來。它支援自然語言查詢、混合搜尋,並提供高效的重排器,以提高AI代理、聊天機器人和RAG系統的結果準確性。

LLM
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Prompteams
免费增值

Prompteams

Prompteams 是一個專為團隊設計的綜合性 AI 提示詞管理系統。它提供類似 Git 的工作流程,透過版本控制、分支和提交來管理和迭代 LLM 提示詞。該平台具有強大的測試套件以確保品質、即時 API 以實現即時部署,以及彌合工程師與行業專家之間差距的協作工具。它是為 AI 提示詞建構 CI/CD 管道的一站式解決方案,可確保品質、一致性和快速開發。

模型管理
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Vespa.ai
免费增值

Vespa.ai

Vespa.ai 是一個用於建構大規模應用程式的高效能 AI 搜尋平台。它統一了向量搜尋、文字搜尋和機器學習排名,為檢索增強生成(RAG)、推薦引擎和智慧搜尋等進階使用案例提供支援。它專為即時推理和可擴展性而設計,深受 Spotify 和 Perplexity 等領先公司的信賴,能夠以低延遲處理海量資料集。

搜尋
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关于 AI基礎設施

AI基礎設施是建構、訓練、部署和規模化管理人工智慧模型所必需的基礎硬體、軟體和平台。它涵蓋了GPU等專用運算資源、可擴展的資料儲存以及簡化整個機器學習生命週期的MLOps框架。此基礎設施對於處理現代AI龐大的運算和資料需求至關重要,能協助開發者和組織高效地將實驗性模型轉化為生產級應用。它在任何嚴謹的AI開發工作中都扮演著關鍵的「電網」和「管道」角色。

核心功能

  • GPU/TPU運算資源供應:提供對深度學習平行運算最佳化的專用處理器的按需存取。
  • MLOps平台:提供用於自動化模型訓練、版本控制、部署和監控的整合工具鏈(AI領域的CI/CD)。
  • 可擴展資料儲存:交付高吞吐量儲存解決方案,旨在處理PB級的模型訓練資料集。
  • 模型服務框架:支援將訓練好的模型高效部署為可擴展、低延遲的API,用於即時推理。
  • 資料處理與標註工具:包含用於準備、清理和標註大規模資料集的服務與框架,以確保模型品質。

適用場景

AI基礎設施主要由科技公司、研究機構和大型企業中的機器學習工程師、資料科學家和AI研究人員使用。它是訓練大型語言模型(LLM)、為自動駕駛汽車開發電腦視覺系統,或在金融領域部署即時詐欺偵測演算法等專案的基礎。任何需要建構客製化AI解決方案而非僅僅使用現成AI工具的組織,都依賴於這種基礎設施。

選擇要點

選擇AI基礎設施時,需考慮四個關鍵因素。首先,評估可用的運算能力,特別是所提供的GPU或TPU類型及其效能。其次,考察其MLOps能力,以實現自動化和生命週期管理。第三,分析成本結構,比較按需付費模型與長期專案的預留實例。最後,檢查其與您偏好的機器學習框架(如PyTorch或TensorFlow)的相容性以及與現有雲端生態系統的整合情況。

精选工具排行榜

AI基礎設施 应用场景

1

訓練大型語言模型 (LLM)

一個AI研究實驗室需要從零開始訓練一個新的基礎模型。他們利用AI基礎設施供應商來配置一個由數百個高效能GPU組成的叢集。該平台使他們能夠管理TB級的文字資料集,使用分散式訓練框架來加速進程,並利用MLOps儀表板追蹤實驗指標、管理檢查點和比較模型效能。這種設定將訓練時間從數月縮短到數週,並提供了處理海量模型參數所需的可擴展性。

2

部署即時推薦引擎

一家電子商務公司希望為數百萬用戶提供個人化的產品推薦。他們的機器學習工程師使用其AI基礎設施中的模型服務平台,將訓練好的推薦模型部署為可擴展的API。該平台負責自動擴展以應對促銷活動期間的流量高峰,提供低延遲推理以確保流暢的用戶體驗,並提供監控工具來偵測模型漂移或效能下降。這使他們能夠維護高品質、反應迅速的推薦服務,而無需管理底層伺服器的複雜性。

3

建構電腦視覺資料管道

一家自動駕駛汽車公司每天收集PB級的感測器資料。資料科學家使用AI基礎設施來建構自動化的資料管道。這包括使用可擴展的物件儲存來存放原始資料,使用分散式運算框架對其進行預處理和轉換,並利用整合的資料標註服務來為訓練影像添加註釋。該基礎設施並行處理海量資料集的能力對於快速迭代感知模型、提高車輛的安全性和可靠性至關重要。

4

為企業用途微調模型

一家金融服務公司希望使用生成式AI模型進行內部知識管理,但需要用其專有資料進行訓練。他們使用一個託管的AI平台,為微調提供了一個安全的環境。該基礎設施確保了資料隱私和合規性。MLOps工具使他們能夠對微調後的模型進行版本控制,運行評估以防止有害輸出,並將專用模型部署為安全的內部API供員工使用,所有這些都在一個受控且可審計的環境中進行。

5

管理多個機器學習模型的生命週期

一家行銷科技公司營運著數十個用於廣告競價和客戶細分的模型。他們的DevOps團隊使用MLOps平台來管理整個生命週期。該平台能自動用新資料重新訓練模型,運行A/B測試以比較新版本與當前生產模型的優劣,並提供一個中央註冊表來追蹤所有已部署的模型。這種系統化的方法確保了模型的持續準確性,並使團隊能夠高效地管理複雜的AI服務組合。

6

透過API提供AI即服務

一家AI新創公司開發了一種專有的音訊轉錄演算法。為了將其商業化,他們使用AI基礎設施將模型打包成一個安全、可靠且可擴展的API。基礎設施供應商負責處理用戶認證、速率限制、計費整合,並提供一個帶有文件的開發者入口網站。這使得該新創公司可以專注於改進其核心AI模型,而由基礎設施來處理將其作為商業服務交付給成千上萬開發者和企業的複雜工作。

AI基礎設施 常见问题

什麼是AI基礎設施?

AI基礎設施是用於建構、訓練和運行AI模型的一整套基礎技術。它不是AI應用程式本身,而是使其成為可能的底層「工廠」。這包括用於運算的GPU和TPU等專用硬體、用於儲存海量資料集的可擴展儲存、高速網路,以及像MLOps這樣用於管理從開發到生產整個AI生命週期的軟體平台。

如何選擇合適的AI基礎設施供應商?

選擇合適的供應商取決於您的具體需求。請考慮以下因素:

  • 運算需求:您是否需要存取最新、最強大的GPU(如NVIDIA H100)來訓練大型模型,還是更具成本效益的選項已足夠用於推理?
  • 可擴展性:平台能否根據需求輕鬆地擴展或縮減您的資源?
  • MLOps工具:供應商是否提供一套全面的工具,用於實驗追蹤、模型版本控制和自動化部署?
  • 成本:比較定價模型。按需付費對於實驗很靈活,而預留實例對於長期、可預測的工作負載可能更便宜。
  • 生態系統:它與您現有的資料來源、雲端服務和偏好的ML框架(如PyTorch、TensorFlow)整合得如何?
AI基礎設施和預訓練AI模型有什麼區別?

這就像汽車工廠和汽車之間的區別。AI基礎設施是「工廠」——它是建構、訓練和營運AI所需的硬體(GPU)、軟體(MLOps)和服務的完整集合。預訓練AI模型(如GPT-4)是「汽車」——一個使用該基礎設施製造出的成品。您使用基礎設施來創建新模型、微調現有模型或為您的應用程式運行它們。您使用預訓練模型來執行特定任務,如生成文字或分析圖像。

AI基礎設施的關鍵組成部分有哪些?

AI基礎設施通常由幾個關鍵層組成:

  • 運算:這是引擎,主要由圖形處理單元(GPU)或張量處理單元(TPU)組成,它們在處理AI中常見的平行處理任務方面效率很高。
  • 儲存:需要高效能、可擴展的儲存系統(如物件儲存)來存放和快速存取訓練所需的海量資料集。
  • 網路:高速、低延遲的網路對於連接運算節點和儲存至關重要,特別是對於跨多台機器的分散式訓練。
  • MLOps/軟體平台:這一層包括用於資料管理、實驗追蹤、模型版本控制、自動化部署(CI/CD)和效能監控的工具。
誰需要使用AI基礎設施工具?

AI基礎設施對於那些積極建構、訓練或管理AI模型,而不僅僅是使用AI驅動應用的專業人士至關重要。主要用戶包括:

  • 機器學習工程師:他們建構和維護運行AI模型的生產系統。
  • 資料科學家:他們使用基礎設施來試驗資料、建構和訓練模型。
  • AI研究人員:他們需要巨大的運算能力來訓練和測試新的、最先進的架構。
  • DevOps/MLOps工程師:他們專注於在生產環境中自動化模型的部署、擴展和監控。

它通常不適用於那些透過成品應用來消費AI服務的業務最終用戶、行銷人員或內容創作者。