AI应用开发必备工具包
人工智能（AI）和大型语言模型（LLMs）正成为当今技术的重要组成部分。它们被广泛应用于从自然语言处理到预测分析和自主系统的各个领域。随着AI的不断发展，开发基于AI和LLM的应用程序的能力已成为开发人员和工程师的一项宝贵技能。
本文的目标是为任何对构建AI和LLM应用程序感兴趣的人提供一个简单明了的指南。我已经整理了一份必要的工具、技术和基础知识清单，以帮助您入门。本指南对于希望创建学习路线图的初学者以及希望提升技能的经验丰富的开发人员都非常有用。
通过将所有内容集中在一个地方，我希望能让您更轻松地了解AI应用程序开发。这篇文章也可以作为创建您自己学习路径的基本计划，帮助您专注于最重要的技能和工具。
那么，我们开始吧。
1、编程语言
选择合适的编程语言是在开发基于AI和LLM的应用程序时的一个重要步骤。由于其简单性、效率和强大的库支持，一些编程语言在AI社区中非常受欢迎。以下是用于AI和LLM开发的一些最广泛使用的语言。
1.1 Python
Python是AI开发中最流行的编程语言之一。Python简单易读的语法使初学者易于学习，而其广泛的库支持则让有经验的开发人员能够快速构建复杂的AI系统。TensorFlow、PyTorch和scikit-learn等库提供了强大的机器学习、深度学习和数据分析工具。Python的多功能性使其适合各种AI任务，从自然语言处理到计算机视觉。
1.2 JavaScript
JavaScript广泛用于将AI功能集成到Web应用程序中。它能够在Web浏览器中直接运行的能力使其成为在网站上构建交互式AI功能的实用选择。像TensorFlow.js这样的库允许开发人员直接在浏览器中训练和部署机器学习模型，从而实现无需服务器端代码的实时数据处理。
1.3 TypeScript
TypeScript是JavaScript的超集，它为该语言增加了静态类型功能。此功能有助于开发人员在开发过程中捕获错误，使代码更加可靠且易于维护。对于基于AI和LLM的应用程序，TypeScript的类型安全性确保数据结构的一致性，减少了运行时错误。其与JavaScript的兼容性允许开发人员在现有项目中逐步采用TypeScript，而无需进行重大重写。
选择这些语言中的哪一种取决于您的具体项目需求和您对每种语言的熟悉程度。Python非常适合数据密集型AI项目，而JavaScript和TypeScript则是优秀的Web基础AI应用程序选择。
2、LLMs和AI模型
大型语言模型（LLMs）已经成为许多AI应用程序的关键部分，帮助完成文本生成、翻译和摘要等任务。有许多LLM提供商，每个提供商都提供不同的特性和优势。以下是您应该了解的一些最重要的LLMs及其提供商。
2.1 OpenAI GPT模型
OpenAI以其GPT（生成预训练Transformer）模型而闻名。这些模型广泛用于自然语言处理任务。最新版本如GPT-4和GPT-4.5在准确性、知识量和错误率方面比旧版本有了更好的表现。OpenAI的模型可以通过其API访问，这使得它们成为开发者的热门选择。
2.2 Google Gemini
Google Gemini是一款专注于自然语言理解和生成的高级LLM。它整合到了Google的各个平台上，这有助于提高其响应的准确性和相关性。Gemini被设计为高效地处理各种AI任务。
2.3 Meta Llama
Meta（前身为Facebook）提供了Llama，这是一个开源的语言模型，旨在使研究人员和开发者更容易获得AI。Llama以其效率和性能著称，是那些希望在不依赖闭源解决方案的情况下构建AI应用程序的强选项。
2.4 Anthropic Claude
Anthropic开发了一款名为Claude的模型，它以其先进的推理能力和灵活性而闻名。Claude可以在快速响应和更详细的分步解释之间切换，使其适用于广泛的用途，包括编码和问题解决。
2.5 xAI的Grok
Grok是由Elon Musk创立的xAI公司推出的一款AI模型，旨在与平台如X（前身为Twitter）合作，通过智能和上下文感知的响应改善用户互动。
2.6 DeepSeek-R1
DeepSeek-R1是由中国AI公司DeepSeek开发的一款开源LLM。它于2025年1月发布，以其效率和较低的计算需求而闻名，与其他主要模型相比。DeepSeek-R1使用创新的强化学习技术来减少训练过程中的人工干预需求。
2.7 Cohere的Command
Cohere提供了Command系列的语言模型，专注于企业应用。这些模型专为定制和可扩展性而设计，适合希望将其AI能力集成到运营中的企业。
2.8 Stability AI的StableLM
Stability AI提供了StableLM系列，专注于语言建模的稳定性和可靠性。这些模型旨在在不同应用中保持一致的表现，使其成为开发者的可靠选择。
这些LLMs和提供商为有兴趣构建AI应用程序的开发人员提供了广泛的选择。理解每个模型的优势可以帮助您为项目选择正确的模型。
3、LLM API和集成工具
如果你想构建使用大型语言模型（LLMs）的应用程序，你需要通过API与其连接。API允许你向LLMs发送请求并获取响应，从而使这些强大的模型能够在自己的应用程序中使用。即使你自行托管LLM，仍然需要使用API与其通信。以下是与LLM一起工作的最受欢迎的API之一。
3.1 OpenAI API
OpenAI API为你提供对强大语言模型如GPT-4的访问。通过此API，你可以执行诸如文本生成、摘要、翻译等任务。它以易于使用著称，具有清晰的文档和支持广泛的功能。您可以根据需求和预算选择不同的模型。
3.2 LiteLLM
LiteLLM是一个轻量级库，使您更容易与来自不同提供商的多个LLM一起工作。它提供了一个单一的简单接口来访问来自OpenAI、Anthropic、Cohere等的模型。如果您想在不更改太多代码的情况下尝试不同的模型，这是一个很好的选择。
3.3 Groq
Groq是一个专注于AI模型（包括LLMs）高速推理的平台。它提供硬件和软件解决方案，帮助以极低的延迟运行AI模型。Groq是实时应用程序的理想选择，例如聊天机器人和推荐系统。
3.4 Hugging Face Inference API
Hugging Face Inference API允许您访问大量预训练模型，用于自然语言处理、计算机视觉和音频任务。它易于使用，并提供按需付费的定价模式，使其成为从小型项目到大规模应用的灵活选择。该API还支持多模态任务，允许您使用相同的界面处理文本、图像和音频。
3.5 Azure OpenAI服务
Azure OpenAI服务结合了OpenAI的强大模型与Microsoft Azure的云平台。此服务为企业设计，提供高安全性和可扩展性。它还与其他Azure服务无缝集成，使在基于云的环境中构建AI应用程序变得更加容易。
3.6 Google Cloud Vertex AI
Google Cloud Vertex AI是一个统一的AI平台，帮助您构建、部署和扩展AI模型，包括LLMs。它提供预训练模型，还可以使用Google的基础设施训练您自己的自定义模型。Vertex AI非常适合已经使用Google Cloud服务并需要强大且集成的AI解决方案的组织。
这些API在易用性、速度或企业级安全性等方面各具优势。选择正确的API取决于您的具体需求，如应用程序规模、预算和对每个平台的熟悉程度。理解这些选项可以帮助您更有效地将LLMs集成到您的应用程序中。
4、自托管LLMs
如果您想要对自己的AI应用程序拥有更多控制权并降低成本，可以自行托管大型语言模型（LLMs），而不是依赖第三方API。自行托管让您自由根据需要自定义模型，并确保数据隐私。以下是用于自行托管LLMs的一些最佳工具。
4.1 OpenLLM
OpenLLM是一个开源平台，使您能够轻松地在自己的基础设施上部署和管理LLMs。它允许您以单个命令的方式运行任何开源或自定义模型作为OpenAI兼容的API。OpenLLM旨在简化将AI功能集成到应用程序中的过程，同时让您完全掌控部署。
4.2 Ollama
Ollama是一个开源框架，帮助开发人员在本地运行和管理LLMs。它支持多种模型，如Llama 3、DeepSeek等。Ollama以其轻量级和灵活性著称，是希望在没有重型基础设施要求的情况下试验不同模型的开发者的良好选择。
4.3 vLLM
vLLM是一个开源库，优化了LLM推理和服务的快速和高效。它由加州大学伯克利分校的Sky Computing实验室开发，以其PagedAttention机制而闻名，提高了内存效率和吞吐量。vLLM是生产级部署的有力选择，其中性能至关重要。
4.4 文本生成推理（TGI）
文本生成推理（TGI）是由Hugging Face开发的一个工具包，用于部署和提供LLMs。它旨在高性能推理，并支持流行的模型如Llama、Mistral和Falcon。TGI提供了可扩展部署和高效内存使用等功能，是处理大规模AI应用程序的好选择。
4.5 LocalAI
LocalAI是一个开源平台，作为OpenAI等云AI服务的自我托管替代方案。它支持广泛的模型，并允许您在自己的硬件上运行LLMs、生成图像、转录音频等。LocalAI旨在保护隐私和控制，适合希望避免将数据发送给第三方服务的组织。
这些工具提供了不同的特性和复杂度，因此选择合适的一个取决于您的具体要求，如数据大小、要托管的模型类型以及可用的基础设施。自行托管比使用基于云的API更具挑战性，但它也提供了更多的灵活性和控制。
5、LLM和代理框架
如果您想基于大型语言模型（LLMs）或基于代理的系统构建AI应用程序，您需要合适的工具和框架。这些工具帮助您管理数据、连接不同的AI模型，并创建可以交互和解决问题的智能代理。以下是构建基于LLM的应用程序和基于代理的AI应用程序的一些最重要框架。
5.1 LangChain
LangChain是一个开源框架，使构建使用LLMs的应用程序变得更容易。它允许您将LLMs连接到外部数据源，如网站或数据库，使它们在现实世界任务中更有用。LangChain还支持模块化工作流，因此您可以将多个AI任务链在一起，例如提问和总结信息。
5.2 LlamaIndex
LlamaIndex是一个开源工具，帮助将LLMs连接到自定义数据源，如PDF、SQL数据库和API。它简化了数据检索和索引，使构建可以根据特定数据理解和回应的AI应用程序变得更容易。LlamaIndex还支持检索增强生成（RAG），通过使用外部信息来增强响应的准确性。
5.3 PydanticAI
PydanticAI是一个框架，专注于数据验证的生成式AI应用程序构建。它由Pydantic的创建者开发，Pydantic是一个流行的Python库，用于数据验证。PydanticAI支持不同的AI模型，如OpenAI和Anthropic，并使用Pydantic的数据验证来确保数据正确且结构良好。这有助于防止错误并使AI应用程序更加可靠。
5.4 AutoGen
AutoGen是微软研究团队开发的一个开源框架，简化了基于多个AI代理的应用程序创建。这些代理可以相互交谈以解决复杂任务，使构建高级AI系统变得更加容易。AutoGen还包括低代码选项，允许您使用最少的编码技能设计和测试AI应用程序。
5.5 Agno
Agno是一个专注于构建透明且易于理解的AI应用程序的开源框架。它允许开发人员创建可以清楚解释其决策和行动的AI代理，在医疗保健和金融等敏感领域非常有用。Agno还支持创建具有特定角色和能力的自定义代理。
5.6 CrewAI
CrewAI是一个开源框架，允许开发人员创建和管理AI代理团队。这些代理可以协同工作以解决复杂问题，就像人类团队一样。CrewAI提供灵活的任务管理，允许您定义具有不同角色的代理，如研究员或作家，每个代理都有特定的工具和目标。
5.7 Haystack
Haystack是一个开源框架，旨在构建使用检索增强生成（RAG）的AI应用程序。它帮助AI系统查找和使用外部文档以给出更好和更准确的答案。Haystack特别适用于创建需要处理大量信息的聊天机器人和问答系统。
5.8 LangGraph
LangGraph是建立在LangChain之上的开源框架，帮助创建多代理工作流。它允许您设计系统，其中多个AI代理可以共享信息并平稳协作。LangGraph对于构建需要不同组件或任务之间协调的复杂AI系统很有用。
这些工具和框架提供了不同的特性和好处，使其适合各种AI项目。选择正确的框架取决于您的具体需求，如数据来源、任务的复杂程度以及所需的可解释性水平。理解这些选项可以帮助您构建更强大和有效的AI应用程序。
6、关键AI概念
要了解AI和大型语言模型（LLMs）的工作原理，了解一些关键概念是很重要的。学习这些想法将帮助您更有效地使用AI并理解幕后发生的事情。以下是您应该知道的一些最重要的AI概念。
6.1 标记化
标记化是将文本分解成较小的部分（称为标记）的过程，如单词或子词，以便语言模型可以理解和处理。有效的标记化有助于模型更高效地处理不同的语言和大型词汇表。这是准备文本供AI模型使用的基本步骤。
6.2 嵌入
嵌入是一种将单词或短语转换为捕捉其含义和关系的数值向量的方法。这些向量使AI模型更容易理解和处理自然语言。词嵌入帮助模型基于含义而不是拼写找到单词之间的相似性。
6.3 Transformer架构
Transformer架构在2017年的论文《Attention Is All You Need》中首次提出，并已成为大多数现代LLMs的基础。它使用一种称为自注意力的机制来一次性处理句子中的所有单词，而不是逐个处理。这使得它能够更准确地理解单词的上下文，在翻译、文本生成和摘要等任务中表现出色。
6.4 检索增强生成（RAG）
RAG是一种结合了基于检索的系统和生成模型的优点的技术。在RAG中，模型首先从数据库或文档集合中检索相关信息，然后使用这些信息生成更准确和基于事实的响应。这种方法在您希望AI提供最新或事实信息时非常有用。
6.5 迁移学习
迁移学习允许AI模型将从一项任务中学到的知识应用到另一项但相关的任务中。这有助于节省时间和资源，因为您不需要为每一项新任务从头开始训练模型。
6.6 微调
微调是一个过程，即您使用较小的任务特定数据集对预训练模型进行调整。这使您能够创建针对特定任务更准确的模型，而无需大量的新数据。
6.7 零样本学习
零样本学习是指AI模型能够在从未直接训练过的情况下理解和执行任务。它依靠其对语言和上下文的一般理解来对新任务做出预测。例如，零样本模型可能能够在没有任何特定主题训练数据的情况下回答关于新主题的问题。
6.8 单样本学习
一样本学习是一种技术，模型只需从一个例子中学习即可识别或分类新事物。在收集大量数据困难或昂贵的情况下，这种方法非常有用。它依靠有效利用先验知识来用最少的例子做出准确预测。
6.9 少样本学习
少样本学习类似于单样本学习，但允许模型从几个例子中学习而不是仅仅一个。它在少量数据和需要准确表现之间取得了平衡。少样本学习通常用于情感分析和语言翻译等任务，其中获取大量标注数据可能很困难。
理解这些关键的AI概念将帮助您更好地了解LLMs的工作原理，并帮助您在项目中更有效地使用它们。了解幕后发生的情况也有助于您在构建AI应用程序时做出更好的选择。
7、向量数据库
数据库是大多数应用程序的核心，因为它们高效地存储和管理数据。除了传统的SQL（关系）数据库外，还有NoSQL和图形数据库，它们更有效地处理不同类型的数据。在AI应用程序中，尤其是在使用检索增强生成（RAG）的应用程序中，向量数据库变得非常重要。向量数据库将数据存储为高维向量，这使得基于相似性的搜索和检索信息变得更加容易。以下是您可以考虑的一些流行的向量数据库和搜索引擎。
7.1 SQLite-Vec
SQLite-Vec是SQLite的扩展，SQLite是一种轻量级且广泛使用的关系型数据库。它旨在在SQLite内直接处理向量嵌入，使开发人员能够在不使用单独的向量数据库的情况下执行基于向量的搜索。这使其成为中小型AI应用程序的简单而方便的选择。
7.2 Chroma
Chroma是一个专门为AI应用程序构建的开源向量数据库。它针对快速相似性搜索进行了优化，可以处理多模态数据，如文本和图像。Chroma以其易于集成和高效管理向量嵌入而闻名，是需要快速准确搜索能力的项目的热门选择。
7.3 Qdrant
Qdrant是一个高性能的向量搜索引擎，专为大规模应用程序设计。它支持过滤和混合搜索，结合了基于向量和传统搜索方法。Qdrant是开源和云原生的，使其适合需要速度和可扩展性的企业级项目。
7.4 Pinecone
Pinecone是一个完全托管的向量数据库服务，简化了向量嵌入的存储、索引和查询。它专为生产使用而设计，提供实时索引和可扩展性能。如果您想要一个可靠、无负担的解决方案来管理向量数据而不必担心基础设施，Pinecone是一个不错的选择。
7.5 Weaviate
Weaviate是一个开源的向量搜索引擎，还支持结构化数据管理。它允许混合搜索，结合向量和基于元数据的搜索以获得更准确的结果。Weaviate高度可扩展，并提供内置的自然语言处理模块，使其适用于从小型到大型项目。
7.6 FAISS（Facebook AI相似性搜索）
FAISS是由Facebook AI开发的一个开源库，用于快速相似性搜索和密集向量聚类。它广泛用于需要快速比较大型向量集的任务，如推荐系统和图像搜索。FAISS还支持GPU加速，使其成为处理非常大数据集的强大选择。
7.7 Milvus
Milvus是一个开源的向量数据库，旨在高效地管理和搜索大规模数据集。它为高可扩展性而设计，并支持各种索引类型以优化搜索速度。Milvus与流行的机器学习框架集成良好，常用于推荐系统、图像检索和自然语言处理任务。
选择合适的向量数据库取决于您的应用程序规模、预算以及对速度和准确性的需求。理解这些选项可以帮助您更有效地存储和搜索数据，使您的AI应用程序更快更可靠。
8、数据验证和管理
在构建AI应用程序时，确保数据处于标准格式非常重要，这样应用程序的不同部分可以正确理解和使用它。一致的数据格式使在应用程序、模块和代理之间传输数据时更容易避免错误。在Python中，Pydantic是一个流行的数据模型定义和验证工具。此外，JavaScript对象表示法（JSON）是Web应用程序中广泛使用的一种数据交换格式。以下是用于数据验证和管理的一些关键工具。
8.1 Pydantic
Pydantic是一个Python库，它帮助您使用类型提示定义数据模型并自动验证数据。它在将数据用于应用程序之前检查数据是否符合预期格式，这有助于防止错误并使代码更可靠。Pydantic在基于Python的AI应用程序中很常用，因为它速度快且易于使用。它还与FastAPI很好地集成，FastAPI是一个流行的Python Web框架，用于构建API。
Pydantic的主要特性
- 类型强制执行： Pydantic确保数据符合您定义的类型，减少了运行时错误。
- 嵌套模型： 它支持复杂数据结构，允许您使用嵌套模型。
- 易于使用： Pydantic的语法简单，便于定义和验证数据模式。
Pydantic在AI应用程序中特别有用，其中数据必须准确且一致地处理。通过在使用数据之前对其进行验证，Pydantic有助于避免意外错误并使应用程序更加稳定。
8.2 JavaScript对象表示法（JSON）
JSON是一种轻量级的、基于文本的数据交换格式，易于人类和机器阅读和编写。它广泛用于Web应用程序中，用于在服务器和客户端之间发送数据。JSON的简单键值对结构使其成为在AI系统不同部分（如数据库、API和机器学习模型）之间传输结构化数据的理想选择。
JSON的主要特性
- 简单性： JSON的简洁语法使其易于阅读和编写。
- 兼容性： 几乎所有编程语言都支持它，使其成为数据交换的通用选择。
- 轻量化： 与XML等其他数据格式相比，JSON结构简单且体积小，有助于减少Web应用程序中的带宽使用。
在AI应用程序中，JSON通常用于向API发送和接收数据，或用于存储配置和模型参数。学习如何处理JSON是构建基于AI的应用程序的宝贵技能。
使用Pydantic和JSON进行数据验证和管理有助于确保您的AI应用程序平稳运行，通过防止因错误数据格式引起的错误。理解这些工具将使构建、测试和维护既可靠又高效的AI系统变得更加容易。
9、UI开发工具
如果您想为您的AI应用程序构建用户界面（UI），可以使用HTML、CSS和JavaScript等Web技术。然而，如果您没有Web开发经验，有一些易于使用的工具可以帮助您快速创建UI，而无需太多编码。这些工具让您专注于应用程序的AI部分，同时仍能提供良好的用户体验。以下是为AI应用程序构建UI的一些最佳工具：
9.1 Streamlit
Streamlit是一个开源的Python库，使构建数据科学和AI项目的交互式Web应用程序变得简单。您可以使用简单的Python脚本构建和共享自定义仪表板和数据可视化，而无需学习HTML或JavaScript。Streamlit特别适合快速创建原型或展示AI模型。
9.2 Gradio
Gradio是另一个开源的Python库，专门设计用于为机器学习模型构建易于使用的Web界面。它允许您创建自定义输入和输出组件，如文本框、滑块和图像上传按钮，这可以帮助用户轻松与您的AI模型交互。Gradio在测试模型时也很有用，因为它可以让您立即尝试不同的输入并查看结果。
9.3 Dash
Dash是由Plotly开发的一个开源框架，用于使用Python构建分析性Web应用程序。它比Streamlit和Gradio更强大和灵活，是需要复杂用户界面的企业级应用程序的良好选择。Dash允许您创建带有交互式图表和图形的仪表板，这对于监控AI模型和分析其性能非常有用。
选择合适的UI开发工具取决于您的需求。如果需要快速简单的东西，Streamlit或Gradio可能是最佳选择。对于更复杂的应用程序，Dash提供了所需的灵活性和功能。理解这些工具可以帮助您构建用户友好的界面，使您的AI应用程序更易于访问。
10、MLOps和部署
在完成AI或LLM应用程序的构建后，您需要部署它，以便其他人可以使用。部署涉及在服务器上设置您的应用程序、管理更新，并确保它可以同时处理多个用户。MLOps（机器学习操作）是一组实践，帮助更有效地管理和部署AI模型。即使您不是直接负责部署，了解这些工具也会使您成为一个更全面的AI开发人员。以下是MLOps和部署的一些最有用的工具。
10.1 MLflow
MLflow是一个开源平台，帮助您管理整个机器学习模型生命周期。它允许您跟踪实验、打包模型并轻松部署它们。使用MLflow，您可以记录不同版本的模型，比较它们的性能，并选择最佳版本进行部署。它还支持不同的部署选项，包括云服务和本地服务器。
10.2 Kubeflow
Kubeflow是一个开源平台，旨在简化在Kubernetes上部署和管理机器学习工作流。它提供了一系列工具，从数据准备和模型训练到部署和监控。Kubeflow的主要优势在于它允许您使用Kubernetes轻松扩展模型，Kubernetes是一个容器编排平台。
10.3 BentoML
BentoML是一个开源框架，帮助您快速将机器学习模型打包并部署为API。它简化了将训练好的模型转换为可在应用程序中集成的生产就绪服务的过程。BentoML还会自动生成模型的Docker镜像，使其更容易部署到云平台或本地服务器。
10.4 Weights & Biases（W&B）
Weights & Biases是一个开源工具，帮助您在机器学习过程中跟踪实验、管理模型并可视化结果。它允许您记录和比较超参数、性能指标和系统资源，使优化模型变得更加容易。W&B经常被数据科学团队用来协作并改进模型性能。
10.5 Docker
Docker是一个开源平台，允许您将应用程序（包括AI模型）打包到容器中。容器包括运行应用程序所需的一切，如代码、运行时、库和依赖项。这使得在不同环境中移动您的应用程序变得更加容易，而无需担心兼容性问题。
10.6 Kubernetes
Kubernetes是一个开源的容器编排平台，自动化了容器化应用程序的部署、扩展和管理。由Google开发，Kubernetes旨在高效管理大规模容器集群。由于其在高效管理复杂部署方面的能力，它被广泛用于部署AI和机器学习模型。
这些工具可以帮助您更有效地管理AI模型的部署，确保它们平稳运行并可以轻松扩展。理解和使用这些工具将使您成为一个更有技能的AI开发人员，即使您不是直接负责部署任务。
11、机器学习和深度学习框架
在许多AI应用程序中，您可能需要将大型语言模型（LLMs）与其他类型的AI，如机器学习和深度学习算法结合使用。结合这些方法可以帮助您构建更强大和有效的AI系统。有几个流行的框架使开发和部署这些模型变得更加容易。以下是机器学习和深度学习中使用的一些最广泛使用的框架。
11.1 TensorFlow
TensorFlow是由Google开发的开源库，用于构建和训练深度学习模型。它广泛用于涉及神经网络的应用程序，如图像识别、自然语言处理和语音识别。TensorFlow提供了一系列工具和API，用于构建AI模型，从简单的机器学习模型到复杂的深度学习架构。它的灵活性和强大的社区支持使其成为AI开发者的热门选择。
11.2 PyTorch
PyTorch是由Facebook AI Research实验室开发的开源深度学习库。它以其易用性和灵活性而闻名，使其成为研究人员和开发者的最爱。PyTorch的动态计算图允许您在运行时更改模型架构，这对研究和实验非常有用。它还有一个强大的社区和不断增长的生态系统。
11.3 scikit-learn
scikit-learn是一个开源的Python库，用于传统的机器学习任务，如分类、回归、聚类和降维。它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上，使其易于与其他Python数据分析工具集成。scikit-learn易于使用，并且有广泛适用于初学者和高级用户的算法。
选择正确的框架取决于您的项目需求。TensorFlow和PyTorch是深度学习任务的强大选择，而Scikit-learn更适合传统的机器学习任务。理解这些框架将帮助您构建更好的AI应用程序并扩展您的AI开发技能。
12、数据处理和分析
当您在AI项目中处理大型数据集或表格数据时，使用能够高效处理和分析数据的工具是非常重要的。数据处理涉及清理、转换和准备数据以进行分析或用于机器学习模型。以下是数据处理和分析的一些最重要工具：
12.1 pandas
pandas是一个开源的Python库，广泛用于数据操作和分析。它提供了强大的数据结构，如DataFrame，使您能够轻松组织和操作数据。使用pandas，您可以处理缺失数据、筛选和排序数据，并用简单的命令执行复杂操作。它特别适用于处理表格数据，如CSV文件和Excel电子表格。
12.2 NumPy
NumPy，代表“Numerical Python”，是一个开源库，用于处理大型多维数组和矩阵。它还提供了一组数学函数，以高效地对这些数组执行操作。NumPy是许多其他用于数据科学和机器学习的Python库的基础，如pandas和scikit-learn。
12.3 Dask
Dask是一个开源的Python库，专为并行计算设计。它扩展并缩放了Python的数据科学工具，如pandas和NumPy，以处理更大的数据集，这些数据集无法装入内存。Dask将大型数据集划分为较小的部分并在并行处理，显著加快了数据处理任务。
12.4 Apache Spark
Apache Spark是一个开源的分析引擎，专为大规模数据处理而设计。它通过分布式计算能够快速处理海量数据集。Spark支持不同的数据处理任务，如批处理、实时流处理和机器学习。它兼容多种编程语言，包括Python、Java和Scala。
工具的选择取决于数据的大小和任务的复杂程度。pandas和NumPy非常适合小型到中型数据集，而Dask和Apache Spark更适合处理需要并行和分布式计算的大数据集。了解如何使用这些工具可以帮助您在AI项目中更有效地处理和分析数据。
13、结束语
在这份指南中，我们涵盖了构建AI和LLM应用程序所必需的工具、技术和概念。选择合适的工具取决于您的项目需求和经验水平。对于初学者来说，Python是一个很好的起点，而像Kubernetes和Apache Spark这样的工具更适合处理较大的项目。
我们还讨论了标记化、嵌入和学习范式等关键AI概念，这些概念可以帮助您在设计AI解决方案时做出更明智的决定。掌握这些工具和概念将为您更有效地构建、部署和管理AI应用程序做好准备。
AI正在快速发展，所以请继续学习和探索新的工具。如果您觉得这篇指南有帮助，请考虑与他人分享。有关更多AI见解和资源，请在LinkedIn上关注我或在下方留言。
感谢您的阅读，祝您在AI之旅中好运！
原文链接：The Essential Toolkit for Building AI and LLM Applications
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