Apache MXNet buvo atvirojo kodo giliojo mokymosi karkasas, galėjęs efektyviai mokyti modelius keliuose GPU ir kompiuteriuose, su sąsajomis Python, C++, R, Scala ir kitoms kalboms. Kelerius metus Amazon Web Services rėmė jį kaip pageidaujamą karkasą. Apache Software Foundation projektą nutraukė 2023 m. rugsėjį, o iki 2024 m. vasario perkėlė į Apache Attic; jis nebeplėtojamas. Esami modeliai paprastai perkeliami į kitus karkasus.
Agentai, srautai ir šablonai vienoje darbo srityje – nemokama 24 valandų demonstracinė versija.
Pradėti demonstracijąBMXNet – atvirojo kodo biblioteka dvejetainiams neuroniniams tinklams, kurią 2017 m. išleido Hasso Plattnerio institutas Potsdame, sukurta Apache MXNet sistemos pagrindu. Dvejetainiai tinklai svorius ir aktyvacijas saugo vienu bitu vietoj 32, todėl modeliai tampa daug mažesni ir greitesni – patrauklu išmaniesiems telefonams ir įterptiniams įrenginiams, nors paprastai šiek tiek nukenčia tikslumas. Kadangi MXNet nutraukta 2023 m., BMXNet šiandien daugiausia įdomi tyrimams (2026 m. spalio duomenimis).
PyTorch – atvirojo kodo mašininio ir giliojo mokymosi karkasas Python programavimo kalbai. Iš pradžių jį sukūrė Meta (tuomet Facebook), o nuo 2022 m. jį prižiūri Linux Foundation priklausantis PyTorch Foundation. PyTorch plačiai naudojamas moksle ir pramonėje, nes leidžia kūrėjams lanksčiai kurti modelius, mokyti juos GPU ir išbandyti žingsnis po žingsnio; juo sukurta daug žinomų kalbos ir vaizdų modelių.
TensorFlow – atvirojo kodo mašininio mokymosi karkasas, sukurtas Google ir išleistas 2015 m. Jis naudojamas neuroniniams tinklams kurti, mokyti ir diegti programose, serveriuose ar mobiliuosiuose įrenginiuose. Keras suteikia patogią aukšto lygio sąsają; tipiniai taikymai: vaizdų klasifikavimas, prognozavimas ir rekomendacijų sistemos.
Open Neural Network Exchange (ONNX) – atviras mašininio mokymosi modelių failų formatas, 2017 m. pristatytas Microsoft ir Facebook (dabar Meta), o šiuo metu prižiūrimas LF AI & Data Foundation. Pavyzdžiui, PyTorch apmokytą modelį galima eksportuoti į ONNX ir paleisti su kitais įrankiais ar vykdymo aplinkomis, tokiomis kaip ONNX Runtime. Tai palengvina perėjimą tarp karkasų ir diegimą skirtingoje techninėje įrangoje.
