发至关重要，原因有很多。首先，深度学习模型需要基础设施才能正常运行，而运行时环境提供了这些基础设施。Docker 和 TensorFlow Serving 等热门选项可确保您的 AI 应用程序具有可扩展性、安全性和最佳性能。
数据库：
在开发 AI 技术堆栈时，您可能会创建不同类型的数据，例如用户数据、布尔数据、分类数据和操作数据。 一个好的数据库可以作为这些其他数据元素的仓库，还可以维护一个数据存储库，以便无缝地从中检索数据。
服务器：
训练和运行 AI 应用程序需要大量的计算能力，而良好的服务器连接才能提供这些能力。AI 服务应尽量减少停机时间，以便能够正常访问其服务。此外，许多敏感数据需要得到保护，高效的服务器需要负责防火墙、登录和加密。
通过仔细选择和集成这些组件，您可以构建一个强大而 德国 WhatsApp 数据 高效的 AI 技术堆栈，从而支持您的 AI 开发目标。
生成式 AI 框架 wrt AI 堆栈层
朗链：
对于任何想要开发由 LLMS 支持的应用程序的人来说，Langchain 都是一款革命性的工具。它有助于构建非常安全可靠的应用程序。您可以非常轻松地连接外部数据源，并且与 LLM 的集成非常无缝。Langchain 是麻省理工学院授权的生成式 AI 开源框架，也被用于构建聊天机器人。
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拥抱面：
如果人工智能的民主化是你的主要目标，那么 Hugging Face 就是你应该选择的框架。这是一个 2016 年创立的预训练模型。它配备了一个包含易于访问的 NLP 模型的“Transformers 库” ，一个包含数千个数据模板和模型的“模型中心”，以及将简单文本转换为机器学习代码格式的标记器，然后由人工智能开发人员和技术爱好者进行解读。
草垛：
它是一个开源 Python 框架，非常适合处理 LLM。您可以开发全面的 NLP 工具。它是一个端到端解决方案，可实现无数功能，例如微调 LLM、开发评估系统或创建动态 LLM 模板。
骆驼指数：
该框架也称为 RAG，它将数据源与大型语言模型连接起来。它最初被称为 GPT 索引。它的工作原理是首先吸收（摄取）来自各种来源的数据，然后对数据进行结构化，以便 LLM 可以轻松对其进行解密，然后简化整个集成过程。