人工智能基础开发框架，通常指的是一套为开发者提供构建、训练和部署人工智能模型的基础设施。这些框架旨在简化人工智能项目的开发过程，使非专业开发人员能够更容易地创建和优化AI应用程序。
以下是一些常见的人工智能基础开发框架：
1. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，支持多种深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer等。TensorFlow提供了丰富的API和工具，使得开发者可以快速构建复杂的AI模型。
2. PyTorch：由Facebook AI Research团队开发的开源机器学习库，与TensorFlow类似，但具有更灵活的API和更高的性能。PyTorch适用于研究型和生产型项目，并且支持GPU加速。
3. Keras：基于Python的高级神经网络API，由Google开发。Keras提供了易于使用的高层API，使得开发者可以快速构建和训练复杂的神经网络模型。
4. Scikit-learn：一个用于数据挖掘和数据分析的Python库，也包含一些简单的机器学习算法。虽然Scikit-learn本身不直接用于构建AI模型，但它提供了许多预定义的函数和模块，可以帮助开发者在处理数据时进行分类、回归等任务。
5. XGBoost：一个高效的决策树实现，由Facebook开发。XGBoost在处理大规模数据集时表现出色，并且具有较低的内存占用。它适用于回归、分类和时间序列预测等多种任务。
6. LightGBM：一个基于Hadoop的分布式机器学习库，特别擅长处理大规模数据集。LightGBM提供了高度可扩展的并行计算能力，并且具有出色的性能表现。
7. Spark MLlib：Apache Spark的一个子项目，专注于机器学习。Spark MLlib提供了一系列的机器学习算法和接口，使得开发者可以在Spark平台上进行快速的数据处理和模型训练。
8. MXNet：一个高性能的深度学习框架，由百度开发。MXNet提供了丰富的API和工具，支持多种深度学习架构，并且具有较好的性能和易用性。
9. Caffe：一个专门为深度学习设计的框架，由伯克利大学开发。Caffe提供了一套完整的API和工具，使得开发者可以快速地构建和训练深度学习模型。
10. Torchvision：一个将PyTorch应用于计算机视觉领域的框架，包括图像识别、目标检测和语义分割等功能。
这些人工智能基础开发框架各有特点，适用于不同的应用场景和需求。开发者可以根据自己的项目需求和技能水平选择合适的框架进行开发。
