训练大模型通常需要使用到一些专门的机器学习框架，这些框架提供了构建、训练和部署大型机器学习模型所需的工具集。以下是一些在训练大模型时常用的软件和工具：
1. tensorflow: 是google开发的开源机器学习框架，它支持多种深度学习技术，包括卷积神经网络（cnn）、循环神经网络（rnn）等。tensorflow的灵活性和易用性使其成为许多研究人员的首选。
2. pytorch: 由facebook的人工智能研究团队开发，是一个开源的深度学习框架，它提供了一种类似于tensorflow的接口。pytorch的动态计算图（dynamic graphs）特性使得它在处理复杂的神经网络时更加高效。
3. keras: 是tensorflow的一个主要封装，也是目前最流行的深度学习库之一。keras提供了易于使用的api，并且其文档非常完善，适合初学者和有经验的开发者。
4. paddlepaddle: 是由百度开发的深度学习框架，它结合了python语言的强大性和paddlepaddle的高效计算能力，特别适合于中文数据和中文处理任务。
5. mxnet: 是apache软件基金会发布的一个开源机器学习平台，它提供了一个用于构建和训练深度学习模型的框架。mxnet特别适用于需要高性能计算的场景。
6. chainer: 是一个轻量级的深度学习框架，它专注于提供简洁高效的编程体验。chainer特别适合于小型到中型的研究项目和个人开发者。
7. scikit-learn: 虽然不是一个纯粹的深度学习框架，但scikit-learn是一个强大的机器学习库，它提供了许多预定义的算法和工具，可以用于训练各种类型的模型，包括深度神经网络。
8. deeplearning4j: 是一个基于java的深度学习库，它提供了一套完整的深度学习工具包，包括模型加载、预处理、训练、评估等功能。
9. keras-contrib: 是一个为keras添加额外功能的工具集，它包含了许多额外的模块和扩展，例如图像处理、文本生成、强化学习等。
选择哪个框架取决于你的具体需求、你的团队的技术栈以及你想要实现的功能。如果你的项目规模相对较小，或者你对中文数据感兴趣，那么可以考虑使用paddlepaddle或scikit-learn。如果你想要一个更通用的平台，或者你已经有了tensorflow或pytorch的经验，那么tensorflow或pytorch可能是更好的选择。如果你需要处理大量的图像或视频数据，那么可以考虑使用mxnet或chainer。
总之，在开始之前，建议先阅读每个框架的官方文档，了解其功能、限制以及最佳实践。此外，还可以参考相关的教程和案例研究，以便更好地理解如何使用这些工具来训练大模型。
