人工智能开发框架是用于构建、训练和部署人工智能模型的工具。以下是一些常见的人工智能开发框架：
1. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，支持多种深度学习模型的构建和训练。它提供了丰富的API和工具，适用于各种类型的机器学习任务。
2. PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习库，基于Python语言，具有高性能和易用性。PyTorch提供了丰富的神经网络架构和优化技术，适用于研究和开发复杂的深度学习模型。
3. Keras：由Google开发的高级神经网络API，类似于TensorFlow，但更加简洁和易于使用。Keras提供了丰富的预训练模型和自定义模型功能，适用于快速构建和部署深度学习模型。
4. Scikit-learn：由Pippa Kuhn等人开发的开源机器学习库，提供了一套简单易用的接口，用于分类、回归、聚类等任务。Scikit-learn可以与深度学习模型结合使用，实现更强大的数据分析和预测能力。
5. XGBoost：由Luan Li等人开发的开源机器学习库，专注于处理大规模数据和高维数据。XGBoost提供了高效的特征选择和模型优化方法，适用于回归、分类和时间序列预测等任务。
6. LightGBM：由Horn Benjamin等人开发的开源机器学习库，基于GPU加速的决策树算法。LightGBM适用于处理大规模数据和高维数据，具有出色的性能和可扩展性。
7. Spark MLlib：Apache Spark提供的机器学习库，适用于大规模数据处理和机器学习任务。Spark MLlib提供了丰富的机器学习算法和模型，适用于实时分析和预测。
8. Apache Mahout：由UC Berkeley开发的开源机器学习库，专注于推荐系统和协同过滤算法。Mahout提供了丰富的推荐系统组件和模型，适用于构建个性化推荐系统。
9. Apache Flink：由Apache Software Foundation开发的流式计算框架，适用于处理大规模数据流和实时分析。Flink提供了高效的数据处理和分析引擎，适用于实时数据挖掘和机器学习任务。
10. Apache Geospark：由Apache Software Foundation开发的分布式计算框架，适用于地理空间数据分析和机器学习任务。Geospark提供了地理空间数据存储和处理功能，适用于地理信息挖掘和模式识别。
这些人工智能开发框架各有特点和优势，可以根据项目需求和团队技能选择合适的框架进行开发。
