人工智能框架是算法模型开发不可或缺的工具和基础设施,扮演着人工智能操作系统的关键角色。它们能够降低开发难度、提升开发效率,帮助项目快速落地,平衡投入成本、安全性、合规性、性能和上市时间等因素;同时,在项目实施后,这些框架还能支持项目的规模化应用。
据Omdia的研究显示,几乎所有人工智能企业和开发者都在使用一个或多个人工智能框架来构建其项目。全球范围内,TensorFlow和PyTorch仍占据主导地位,许多开发者表示主要使用这两个框架完成人工智能项目。在中国,随着百度开源的飞桨PaddlePaddle、华为开源的昇思MindSpore等本土人工智能框架的兴起,本土框架也逐渐获得了市场份额。
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