随后，人工智能的发展被多种平台加速推进，包括我们将在下文中介绍的那些。在这些平台中，有些服务于不同的目的，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等等。因此，TensorFlow、PyTorch 和 Keras 成为了当今市场上的强劲选手，为交付 AI 模型提供了优秀的平台。一些最知名的 AI 平台包括 Google AI Platform、Microsoft Azure AI 和 Amazon AWS。此外，开源平台和其他特定工具的可用性，使开发者能够在各个领域不断发展和改进 AI 的应用。
在本文中，我们将探讨人工智能（AI）开发的不同平台。
AI 开发平台概览
AI 开发平台包含了有效开发、训练和部署 AI 应用程序所需的工具、框架和支持系统。以下是一些最受欢迎的 AI 开发平台的概览：
1. TensorFlow
TensorFlow 是机器学习和深度学习领域使用最广泛的平台之一，由 Google 开发。它为用户社区提供了广泛的工具、库和资源集合，支持多种神经网络架构及其在不同设备上的实现。
#### TensorFlow 的特性
- 生态系统：针对各种 AI 任务提供全面的工具和库集合。
- 灵活性：支持多种神经网络架构。
- 可扩展性：可以在多种设备上部署模型，包括移动设备和边缘设备。
- 社区支持：拥有庞大的社区和详尽的文档。
2. PyTorch
PyTorch 由美国跨国技术公司 Facebook 的人工智能研究部门开发。与 TensorFlow 相比，它功能多样且使用更加方便，特别是在研究机构中。它拥有动态计算图，这对于调试以及尝试不同的模型非常有帮助。PyTorch 在生产领域的地位也在不断提升。
#### PyTorch 的特性
- 动态计算图：便于模型实验和调试。
- 灵活性：既适用于研究环境，也适用于生产环境。
- 生态系统：与其他 AI 工具和库有强大的集成能力。
- 社区：拥有活跃的社区，业界的采用率不断增长。
3. Keras
Keras 是一个高级神经网络 API，设计用于运行在 TensorFlow、Cortical、Microsoft 的 CNTK 和 Theano 之上。其架构非常简单且模块化，这使得它非常适合深度学习的初学者。
#### Keras 的特性
- 用户友好：通过高级 API 简化了神经网络的开发。
- 模块化：易于扩展和自定义。
- 后端灵活性：可以运行在 TensorFlow、Theano 或 CNTK 之上。
- 快速原型：非常适合快速实验和小型项目。
4. Microsoft Azure AI
Azure AI 是一个用于 AI 集成的平台，它为机器学习和 AI 的创建提供了解决方案和服务，例如模型、数据标注工具和部署解决方案。它与其他 Azure 服务配合良好，具有高度的可扩展性和出色的数据管理功能。
#### Microsoft Azure AI 的特性
- 预构建模型：可以使用各种预训练模型。
- 集成性：与其他 Azure 服务无缝集成。
- 可扩展性：能够处理大规模的数据和计算需求。
- 企业级工具：用于部署和管理 AI 模型的综合套件。
5. Google AI Platform
Google 的 AI Platform 是一项在 Google 云平台上训练、部署和管理机器学习解决方案的服务。它支持 TensorFlow 和其他框架，并提供 AI Hub、AutoML 和 AI Explanations 来改进模型的创建和理解。
#### Google AI Platform 的特性
- 框架支持：兼容 TensorFlow 和其他机器学习框架。
- AutoML：用于自动化模型训练过程的工具。
- 可扩展性：利用 Google Cloud 的基础设施进行大规模 AI 项目开发。
- AI Hub：用于共享和发现 AI 资产的中央存储库。
6. AWS Many AI (Artificial Intelligence)
AWS AI 提供了多种工具和服务，例如 Amazon SageMaker，用于机器学习的建模、训练和部署。Amazon AWS 提供了极大的可扩展性、多种数据存储方法，并且与其他 AWS 服务具有完美的兼容性，这使得该服务需求量极高。