ToolMage
登录

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。

OpenLIT
免费

OpenLIT

OpenLIT 是一個專為生成式 AI 和 LLM 應用程式設計的開源、OpenTelemetry 原生可觀測性平台。它透過請求追蹤、成本追蹤、異常監控和效能分析等工具簡化了開發流程。OpenLIT 擁有集中的提示詞儲存庫、用於儲存密鑰的安全保管庫以及用於比較 LLM 的實驗場,為高效監控和擴展 AI 應用程式提供了全面的解決方案。

模型管理
Visits 15KFavorites 118Likes 117
EvalsOne
付费

EvalsOne

EvalsOne 是一個專為生成式AI應用設計的一站式評估平台。它使團隊能夠透過一個強大直觀的介面,輕鬆地評估、迭代和優化LLM提示語、RAG流程和AI智能體,確保AI產品既健壯又具競爭力。

模型管理
Visits 6.5KFavorites 115Likes 113
Nous Research
免费增值

Nous Research

Nous Research 是一家致力於開發開源、以人為本的語言模型的 AI 研究機構。他們專注於透過去中心化訓練基礎設施、先進的模型架構和強大的推理 API 來實現 AI 的民主化,挑戰傳統的閉源模型方法。

去中心化計算
Visits 5.6MFavorites 148Likes 139
Anyscale
免费增值

Anyscale

Anyscale 是一個用於擴展 AI 和 Python 工作負載的全託管計算平台。它由開源 Ray 框架的原始創建者構建,使開發人員能夠以優化的性能和成本效益,在任何雲上構建、運行和擴展從 LLM 訓練到數據處理的各種分佈式應用程式。

MLOps
Visits 78.6KFavorites 127Likes 137
Wavify
免费增值

Wavify

Wavify 是一個面向開發者的裝置端語音AI平台。它提供高效能、注重隱私和跨平台的SDK,可將語音轉文字、喚醒詞偵測和語音意圖識別等功能整合到任何應用程式中。它確保了雲端級的準確性,同時在使用者裝置本機處理所有資料,保障隱私和離線功能。

邊緣計算
Visits 5.9KFavorites 100Likes 117
David AI
付费

David AI

David AI 提供高品質、研究級的音訊資料集,用於訓練先進的語音和對話式AI模型。它提供多樣化、大規模的資料集,包括多語言對話、多說話者音訊和專家對話,並可選擇創建自訂資料集以解鎖新的AI功能。

模型訓練
Visits 29.8KFavorites 91Likes 101
Oosto
付费

Oosto

Oosto(前身為 AnyVision)是領先的視覺 AI 平台,專注於為企業安全提供即時臉部辨識和影像分析。它透過識別相關人員、自動化門禁控制以及從現有影像流中提供可操作的營運情報來增強實體安全。

視覺AI
Visits 9.7KFavorites 133Likes 137
Matrices
付费

Matrices

一個專業的平台,為大型語言模型(LLM)代理提供逼真的強化學習(RL)環境。它使開發人員和研究人員能夠建構、測試和部署能夠執行複雜電腦任務(從網頁瀏覽到軟體操作)的自主代理。

培訓平台
Visits 9.8KFavorites 131Likes 131
SurrealDB
免费增值

SurrealDB

SurrealDB 是一款專為現代應用程式設計的次世代多模型雲端資料庫。它透過統一文件、關聯式、圖形和時間序列模型,並內建全文檢索、向量搜尋和資料庫內機器學習功能,簡化了後端開發。它為可擴展性和即時數據而生,使開發人員能夠以前所未有的輕鬆和速度建構複雜的、由 AI 驅動的應用程式。

向量資料庫
Visits 103.3KFavorites 139Likes 142
Hailo
付费

Hailo

Hailo是一家領先的高效能邊緣裝置AI處理器晶片製造商。其解決方案,包括Hailo-8和Hailo-10H加速器,可直接在邊緣裝置上實現資料中心級AI效能和生成式AI功能。他們專注於為汽車、智慧城市、零售和工業自動化等行業提供卓越的能效、低延遲和成本效益。

邊緣計算
Visits 148.1KFavorites 155Likes 178
Gooey.AI
免费增值

Gooey.AI

Gooey.AI 是一個功能強大的AI工作流程平台,使開發人員和組織能夠建構、部署和管理複雜的AI解決方案。它提供對最優秀的私有和開源AI模型的統一存取,支援快速創建多語言聊天機器人、基於RAG的Copilot以及其他整合WhatsApp、Slack和API的生成式AI應用。

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

Atla AI

Atla AI 是一個專為 AI 代理(Agent)設計的可觀測性與評估平台。它透過深入洞察代理行為,幫助開發者發現、理解和修復代理的故障。該平台能自動偵測錯誤、識別重複出現的模式,並提供可行的改進建議,以持續提升代理的性能和任務完成率。

模型評估
Visits 8.9KFavorites 124Likes 120
PromptPoint
免费增值

PromptPoint

一個協作式、無程式碼的平台,供團隊設計、測試、部署和監控LLM提示詞。它提供自動化測試、版本控制和多LLM支援,以確保高品質、可預測的AI輸出。

LLM 維運
Visits 5.9KFavorites 166Likes 162
Juice
免费增值

Juice

Juice 是一個純軟體平台,可實現 GPU-over-IP(IP網路上GPU),允許您透過任何標準網路存取、共享和池化 GPU 資源。它將 GPU 與實體機器解耦,按需將任何 CPU 節點轉變為 GPU 加速系統,從而在無需變更程式碼的情況下優化利用率並顯著降低 AI 和圖形工作負載的成本。

GPU 虛擬化
Visits 7KFavorites 129Likes 127
Innovatiana
付费

Innovatiana

Innovatiana 是一項專業服務,為 AI 模型提供高品質、符合道德規範的訓練數據。他們為電腦視覺、自然語言處理、生成式 AI 和文件處理提供客製化的資料集建立和資料標註服務。透過僱用經過培訓的專業團隊而非眾包,Innovatiana 確保了卓越的資料準確性、安全性及負責任的 AI 開發,幫助企業建構更強大、無偏見的模型。

資料集建立
Visits 66.9KFavorites 142Likes 140
QuarkIQL

QuarkIQL

一個已停運的電腦視覺API生成式測試平台,允許開發者創建自訂合成圖像和API請求以簡化測試工作流程。請注意:此工具已不再可用。

MLOps
Visits 5.9KFavorites 164Likes 154
Labellerr
免费增值

Labellerr

Labellerr 是一個由人工智慧驅動的資料標註和註釋平台,旨在加速視覺、自然語言處理(NLP)和大型語言模型(LLM)的開發。它提供自動化標註、智慧品質保證和無縫的 MLOps 整合,以高達 99 倍的速度提供 99% 準確的標籤,顯著減少了人工智慧團隊的資料準備時間和開發成本。

機器學習營運
Visits 115.7KFavorites 163Likes 165
Rerun
免费增值

Rerun

Rerun 是一個專為「實體AI」設計的開源資料堆疊,為多模態、時間序列資料提供強大的日誌記錄和視覺化工具。它專為機器人、電腦視覺和空間計算而設計,透過提供 Python、Rust 和 C++ 的 SDK,幫助開發人員理解和偵錯複雜系統。

機器學習
Visits 93.8KFavorites 130Likes 144
Firecrawl
免费增值

Firecrawl

Firecrawl 是一個開源的、開發者優先的 API,可將任何網站轉化為乾淨的、適用於大型語言模型(LLM)的資料。它能處理網頁抓取的所有複雜問題,包括 JavaScript 渲染、代理輪換和速率限制,讓您能夠使用可靠的網頁內容來驅動 AI 應用、智慧體和 RAG 系統。它透過一個簡單的 API 提供抓取、爬取和搜尋功能。

資料收集
Visits 1.5MFavorites 140Likes 139
LanceDB
免费增值

LanceDB

LanceDB 是一個開源的、AI 原生多模態資料湖倉,專為建構和擴展 AI 應用而設計。它提供了一個統一的平台,用於儲存、搜尋和管理文本、圖像、語音和向量等複雜資料。LanceDB 是 RAG、語意搜尋和模型訓練的理想選擇,提供極速的混合搜尋、高達 PB 級的海量可擴展性以及顯著的成本節約,是企業級 AI 的強大基礎。

向量資料庫
Visits 76.4KFavorites 137Likes 130
TUGADOT
付费

TUGADOT

TUGADOT 是一家客製化軟體開發和人工智慧整合機構。他們與企業合作,將創意轉化為強大的、量身訂製的技術解決方案,包括網站/行動應用程式、MVP 開發和先進的人工智慧系統。

模型整合
Visits 6KFavorites 110Likes 119
LambdaTest
免费增值

LambdaTest

LambdaTest 是一個由 AI 驅動的雲端測試平台,使開發和 QA 團隊能夠大規模執行跨瀏覽器、真實設備和自動化測試。它為 Web 和行動應用測試提供了一個統一的環境,以加速發布週期並確保高品質的軟體交付。

雲平台
Visits 342.5KFavorites 153Likes 162
LakeSail
免费增值

LakeSail

LakeSail 提供名為 Sail 的高效能開源框架,可作為 Apache Spark 的直接替代品。它採用 Rust 建構,統一了批次處理、流處理和 AI 工作負載,可實現高達 8 倍的執行速度提升和 94% 的雲端成本降低,且無需任何程式碼變更。它消除了 JVM 的開銷,為現代數據和 AI 基礎設施提供了卓越的效率和可擴展性。

大數據
Visits 11.7KFavorites 128Likes 142
Agents-Flex
免费

Agents-Flex

Agents-Flex 是一個開源的 Java 框架,專為建構由 LLM 驅動的應用程式而設計。作為 LangChain 的輕量級和優雅替代品,它以高度可擴展的架構簡化了開發。它支援廣泛的 LLM、向量資料庫以及函數調用、RAG 和代理程式編排等進階功能。其框架無關的特性和對 JDK 8+ 的低要求,使其成為任何 Java 開發者的多功能選擇。

LLM 維運
Visits 8KFavorites 109Likes 116

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。