大模型的训练框架主要有以下几种类型：
1. 基于GPU的深度学习框架：这类框架主要包括TensorFlow、PyTorch和Caffe等。它们都是基于GPU的分布式计算框架，可以有效地利用GPU的计算能力，加速模型的训练过程。其中，TensorFlow和PyTorch是目前最常用的深度学习框架，具有丰富的库和工具支持，适用于各种规模的模型训练。
2. 基于CPU的深度学习框架：这类框架主要包括Scikit-learn、scikit-image等。它们是基于CPU的深度学习框架，主要适用于小规模的模型训练。由于CPU的计算能力有限，这类框架在大规模模型训练时可能会遇到性能瓶颈。
3. 分布式深度学习框架：这类框架主要包括Dask、Hadoop MapReduce等。它们是基于分布式计算的深度学习框架，可以将模型训练任务分布到多个计算机上并行执行，提高训练效率。这类框架适用于大规模的模型训练，但需要大量的计算资源和存储空间。
4. 在线学习框架：这类框架主要包括Apache Spark、Apache Flink等。它们是基于流式计算的在线学习框架，适用于实时或近实时的模型训练。由于这些框架可以处理连续的数据流，因此可以应用于各种实时或近实时的应用中。
5. 联邦学习框架：这类框架主要包括Mojo、Federated Learning等。它们是基于联邦学习的深度学习框架，允许用户将数据分布在不同的设备上进行训练，而不需要将所有数据集中到一个设备上。这种框架可以保护数据的隐私性，同时提高训练效率。
6. 混合学习框架：这类框架主要包括MxNet、ONNX等。它们是基于混合学习的深度学习框架，可以结合多种不同类型的模型和算法，实现更灵活的模型训练。这类框架适用于各种规模的模型训练，可以根据需求选择合适的模型和算法组合。
总之，大模型的训练框架有很多种类型，每种框架都有其独特的优势和适用场景。在选择训练框架时，需要根据实际需求和资源情况综合考虑，选择最适合的框架进行模型训练。
