人工智能（AI）大模型公司需要用到以下设备和软件来构建和训练大型AI模型：
1. 高性能计算设备：为了处理大量的数据和进行复杂的计算，AI大模型公司需要使用高性能计算设备，如GPU、TPU或FPGA。这些设备可以加速模型的训练和推理过程，提高计算效率。
2. 大规模存储设备：为了存储大量数据，AI大模型公司需要使用大规模存储设备，如分布式文件系统（如Hadoop HDFS）或对象存储（如Amazon S3）。这些设备可以提供高吞吐量的存储解决方案，满足大数据处理的需求。
3. 分布式计算平台：为了实现并行计算和资源优化，AI大模型公司需要使用分布式计算平台，如Apache Hadoop、Spark或Kubernetes。这些平台可以支持多个节点之间的协作，提高计算效率和可扩展性。
4. 机器学习框架：为了实现模型的训练和推理，AI大模型公司需要使用机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch或MXNet。这些框架提供了丰富的库和工具，可以帮助开发者构建和训练复杂的AI模型。
5. 数据预处理工具：为了对数据进行清洗、转换和标准化，AI大模型公司需要使用数据预处理工具，如Pandas、NumPy或Scikit-learn。这些工具可以帮助开发者处理原始数据，提取有用的特征并进行数据增强。
6. 自然语言处理（NLP）工具：为了理解和生成自然语言文本，AI大模型公司需要使用NLP工具，如Spacy、NLTK或Stanford NLP。这些工具可以帮助开发者进行文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。
7. 图像处理工具：为了处理和分析图像数据，AI大模型公司需要使用图像处理工具，如OpenCV、PIL或TensorFlow Serving。这些工具可以帮助开发者进行图像分类、目标检测、图像分割等任务。
8. 可视化工具：为了展示模型的性能和结果，AI大模型公司需要使用可视化工具，如Matplotlib、Seaborn或Plotly。这些工具可以帮助开发者创建图表、图形和报告，以便于分析和解释模型的结果。
9. 云服务和API：为了部署和扩展AI模型，AI大模型公司需要使用云服务和API，如AWS Lambda、Azure Functions或Google Cloud Functions。这些服务提供了弹性计算资源和自动扩展功能，可以帮助开发者快速构建和部署AI模型。
10. 安全和合规工具：为了保护数据和遵守法规要求，AI大模型公司需要使用安全和合规工具，如OAuth 2.0、HTTPS和GDPR合规性检查器。这些工具可以帮助开发者确保数据的安全性和合规性，避免潜在的风险和问题。
