隨著人工智能 (AI) 的不斷發(fā)展，我們及時(shí)了解最新工具、框架以及研究它的相關(guān)內(nèi)容，變得如此重要。

雖然 TensorFlow 和 PyTorch 等知名存儲(chǔ)庫(kù)占據(jù)了主導(dǎo)地位，但許多鮮為人知但非常有用的存儲(chǔ)庫(kù)，依然值得關(guān)注。這些隱藏的寶藏工具為我們提供了獨(dú)特的功能、先進(jìn)的模型和創(chuàng)新的解決方案，可以豐富您的 AI 項(xiàng)目箱。

以下就是我為大家列舉的2024 年里值得我們關(guān)注的10大 AI 存儲(chǔ)庫(kù)，希望能夠?qū)δ阌杏谩?/span>

1. Fastai

GitHub 鏈接：https://github.com/fastai/fastai

Fastai 是一個(gè)非常棒的庫(kù)，它簡(jiǎn)化了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，并不斷突破深度學(xué)習(xí)的極限。該存儲(chǔ)庫(kù)包含最先進(jìn)的模型和易于理解的文檔，讓初學(xué)者和經(jīng)驗(yàn)豐富的專(zhuān)業(yè)人士都可以使用它。

2. Hugging Face Transformers

GitHub 鏈接：https://github.com/huggingface/transformers

雖然 Hugging Face 越來(lái)越出名，但其全面的自然語(yǔ)言處理 (NLP) 庫(kù)值得更多關(guān)注。Transformers 存儲(chǔ)庫(kù)可以輕松訪(fǎng)問(wèn)大量預(yù)訓(xùn)練模型，用于各種 NLP 任務(wù)，從翻譯到情感分析。

3. OpenCV AI Kit (OAK)

GitHub 鏈接：https://github.com/opencv-ai

OAK 是一個(gè)專(zhuān)為計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)設(shè)計(jì)的開(kāi)源生態(tài)系統(tǒng)。該存儲(chǔ)庫(kù)包含針對(duì)邊緣設(shè)備優(yōu)化的工具和模型，非常適合實(shí)時(shí)應(yīng)用。它的靈活性和易用性使其成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)愛(ài)好者的必看之物。

4. DeepSpeech

GitHub 鏈接：https://github.com/mozilla/DeepSpeech

DeepSpeech 由 Mozilla 開(kāi)發(fā)，是一款基于深度學(xué)習(xí)的開(kāi)源語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本引擎。該存儲(chǔ)庫(kù)對(duì)于涉及語(yǔ)音識(shí)別和轉(zhuǎn)錄的項(xiàng)目特別有價(jià)值，為專(zhuān)有解決方案提供了強(qiáng)大的替代方案。

5. Jina

GitHub 鏈接：https://github.com/jina-ai/jina

Jina 是一個(gè)開(kāi)源神經(jīng)搜索框架，非常適合構(gòu)建能夠理解各種形式數(shù)據(jù)（包括文本、圖像和視頻）的搜索系統(tǒng)。其模塊化設(shè)計(jì)和可擴(kuò)展性使其成為現(xiàn)代搜索應(yīng)用程序的強(qiáng)大工具。

6. Allennlp

GitHub 鏈接：https://github.com/allenai/allennlp

這個(gè)由Allen 人工智能研究所維護(hù)的存儲(chǔ)庫(kù)為 NLP 研究提供了一個(gè)高級(jí)庫(kù)。Allennlp 簡(jiǎn)化了構(gòu)建和評(píng)估復(fù)雜 NLP 模型的過(guò)程，使其成為研究人員和開(kāi)發(fā)人員的寶貴資源。

7. Detectron2

GitHub 鏈接：https://github.com/facebookresearch/detectron2

Detectron2 由 Facebook AI Research (FAIR) 開(kāi)發(fā)，是用于對(duì)象檢測(cè)和分割的下一代庫(kù)。它非常靈活，包含尖端模型的實(shí)現(xiàn)，使其成為視覺(jué)相關(guān)項(xiàng)目的首選資源。

8. Haystack

GitHub 鏈接：https://github.com/deepset-ai/haystack

Haystack 是一個(gè)用于構(gòu)建端到端 NLP 管道的開(kāi)源框架。它支持問(wèn)答、語(yǔ)義文檔搜索等任務(wù)，使其成為開(kāi)發(fā)復(fù)雜 NLP 應(yīng)用程序的多功能工具。

9. Catalyst

GitHub 鏈接：https://github.com/catalyst-team/catalyst

Catalyst 是一個(gè)加速深度學(xué)習(xí)研發(fā)框架。它專(zhuān)注于可重復(fù)性和快速實(shí)驗(yàn)，提供模型訓(xùn)練管道、回調(diào)等功能，以簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)流程。

10. MindSpore

網(wǎng)址：https://www.mindspore.cn/en

MindSpore 是由華為開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架，旨在實(shí)現(xiàn)更高效、適應(yīng)性更強(qiáng)、可擴(kuò)展的 AI 解決方案。

它針對(duì) Ascend AI 處理器進(jìn)行了特別優(yōu)化，為使用華為硬件生態(tài)系統(tǒng)的人員提供了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

總結(jié)

以上就是我今天想與你分享的10個(gè)AI存儲(chǔ)庫(kù)，這些存儲(chǔ)庫(kù)雖然不如其他存儲(chǔ)庫(kù)那么出名，但它們?yōu)?AI 開(kāi)發(fā)提供了重要的價(jià)值和功能。

探索這些工具可以提供新的視角，并通過(guò)創(chuàng)新解決方案和利用尖端技術(shù)增強(qiáng)您的項(xiàng)目，提升開(kāi)發(fā)效率。

隨著，我們進(jìn)入 2024 年，密切關(guān)注這些隱藏的寶石將確保你始終處于 AI 研究和應(yīng)用的最前沿。