AI 大模型应用开发 - 技术栈

AI大模型应用开发主要依赖于深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，以及自然语言处理库，如NLTK、spaCy等。此外，还需要使用GPU进行大规模并行计算，以提高模型的训练速度和效率。在数据处理方面，常用的工具有Pandas、Numpy等。在模型训练过程中，常常需要使用到优化算法，如Adam、SGD等。在模型评估阶段，通常会使用到各种性能指标，如准确率、召回率、F1值等。在模型部署阶段，可能需要使用到Docker、Kubernetes等容器化技术，以便于模型的快速部署和扩展。在整个开发过程中，还需要使用到Git进行版本控制，以保证代码的安全性和可追溯性。