大模型通常使用深度学习框架进行开发，这些框架提供了强大的算法和工具来处理大规模的数据和复杂的任务。以下是一些常见的深度学习框架：
1. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，支持多种深度学习模型和优化技术。它提供了丰富的API和工具，可以方便地构建、训练和部署大型模型。TensorFlow在学术界和工业界都有广泛的应用，许多大型模型都是基于TensorFlow开发的。
2. PyTorch：由Facebook的AI研究团队开发的开源机器学习库，以其易用性和灵活性而受到欢迎。PyTorch提供了一种类似Python的语法，使得开发者可以更快速地编写和训练模型。PyTorch支持多种类型的神经网络结构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer等。
3. Keras：基于TensorFlow的高级API，用于快速构建和训练深度学习模型。Keras提供了丰富的预训练模型和扩展功能，使得开发者可以更容易地实现各种复杂的神经网络结构。Keras适用于初学者和有经验的开发者，因为它提供了直观的API和丰富的文档资源。
4. Caffe：由NVIDIA开发的深度学习框架，主要用于计算机视觉任务。Caffe提供了一套完整的工具集，包括数据加载、预处理、模型训练和推理等。Caffe在计算机视觉领域有着广泛的应用，许多高性能的模型都是基于Caffe开发的。
5. MXNet：一个灵活的深度学习框架，支持多种编程语言和硬件平台。MXNet提供了丰富的API和工具，使得开发者可以更方便地构建和训练模型。MXNet适用于多种应用场景，包括图像识别、自然语言处理和推荐系统等。
6. PaddlePaddle：由中国公司百度开发的深度学习框架，旨在提供简单易用的深度学习解决方案。PaddlePaddle提供了一套完整的工具集，包括数据加载、预处理、模型训练和推理等。PaddlePaddle在学术界和工业界都有一定的应用，许多大型模型都是基于PaddlePaddle开发的。
7. Spark MLlib：Apache Spark提供的机器学习库，主要用于批处理和流处理任务。Spark MLlib提供了一套完整的机器学习算法和接口，包括分类、回归、聚类等任务。Spark MLlib适用于大规模数据处理和实时分析场景。
8. Scikit-learn：一个用于数据挖掘和数据分析的开源机器学习库，提供了丰富的分类、回归、聚类等算法。Scikit-learn适用于各种应用场景，包括数据预处理、特征选择和模型评估等。
9. XGBoost：一个高效的决策树算法库，由Facebook AI Research开发。XGBoost具有出色的性能和可扩展性，适用于大规模数据集和复杂的预测任务。XGBoost可以在多个平台上运行，包括Python、Java和C++等。
10. LightGBM：一个基于Hadoop的分布式机器学习库，适用于大规模数据集和高吞吐量的场景。LightGBM提供了高效的特征工程、模型优化和并行计算能力，适用于各种机器学习任务。
这些深度学习框架各有特点和优势，开发者可以根据自己的需求和项目规模选择合适的框架进行开发。
