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本地部署openai（本地部署什么意思）

發(fā)布時間：2023-04-02 13:12:02 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 117 當前文章關(guān)鍵詞排名出租

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于本地部署openai的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、從計算機硬件設計的角度分析如何提供更為豐富的算力
2、“新技術(shù)”有哪些?
3、誰有那個網(wǎng)頁
4、去哪里找python的開源項目

本地部署openai（本地部署什么意思）

一、從計算機硬件設計的角度分析如何提供更為豐富的算力

自上世紀90年代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)誕生以來，移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的不斷發(fā)展和逐步成熟，并日益深入的滲透到經(jīng)濟社會的各個領(lǐng)域，2020年全球范圍內(nèi)爆發(fā)的新冠疫情又進一步加速了這一趨勢，數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為世界經(jīng)濟發(fā)展的新階段，即世界經(jīng)濟發(fā)展已經(jīng)進入數(shù)字經(jīng)濟時代。

黨中央、國務院和各級政府高度重視數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展。從2015年《中國制造2025》、《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》等政策出臺以來，中央和各級地方陸續(xù)以推出系列數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的措施，并支持雄安新區(qū)、浙江、福建等六個地區(qū)建設國家數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)，支持北京、上海、深圳、西安等地建設國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)。2020年國家進一步提出加強新型基礎(chǔ)設施建設，并明確將數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素寫入政策文件，這些將為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展奠定更加堅實的基礎(chǔ)。

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟時代，土地、水源和工具是關(guān)鍵資源。工業(yè)經(jīng)濟時代，能源、原材料、機器設備和生產(chǎn)工藝等是關(guān)鍵資源。那數(shù)字經(jīng)濟時代的關(guān)鍵資源是什么呢？數(shù)字經(jīng)濟時代的關(guān)鍵資源是數(shù)據(jù)、算力和算法。數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟時代的原材料，各種經(jīng)濟活動中都在源源不斷的產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，越來越多的組織也將數(shù)據(jù)當作一種資產(chǎn)，在政策層面數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種新型生產(chǎn)要素。算力相當于數(shù)字經(jīng)濟時代的機器設備和生產(chǎn)力，面向各種場景的數(shù)據(jù)產(chǎn)品或應用都離不開算力的加工和計算，而且對算力的需求和要求也越來越高。算法是數(shù)字經(jīng)濟時代的生產(chǎn)工藝，面向圖像、語音、自然語言處理等不同的應用場景和領(lǐng)域的算法也層出不窮，算法的提升和改進可以提高算力的效率和更多的挖掘數(shù)據(jù)價值。

本文重點分析算力方面內(nèi)容，介紹算力市場總體情況，當前算力發(fā)展的特點和趨勢，以及重點算力供應方式等。

一、算力需求快速增長，算力投資具有多重經(jīng)濟價值

算力即計算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各類芯片，具體由計算機、服務器、高性能計算集群和各類智能終端等承載。數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)的爆炸式增長，算法的復雜程度不斷提高，對算力需求越來越高。算力是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)設施和核心生產(chǎn)力，對經(jīng)濟發(fā)展具有重要作用，根據(jù)IDC與浪潮聯(lián)合發(fā)布的《2020全球計算力指數(shù)評估報告》，計算力指數(shù)平均每提高1點，數(shù)字經(jīng)濟和GDP將分別增長3.3‰和1.8‰。

隨著數(shù)字經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、AR/VR 等數(shù)字經(jīng)濟的關(guān)鍵領(lǐng)域?qū)λ懔Φ男枨笠矊⒊时ㄊ皆鲩L。根據(jù)華為發(fā)布的《泛在算力：智能社會的基石》報告，預計到2030年人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、AR/VR 等總共對算力的需求將達到3.39萬EFLOPS，并且將共同對算力形成隨時、隨地、隨需、隨形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智能算力將超過1.6萬EFLOPS，接近整體算力需求的一半。OpenAI開發(fā)的GPT-3模型涉及1750億個參數(shù)，對算力的需求達到3640PFLOPS，目前國內(nèi)也有研究團隊在跟進中文GPT-3模型的研究。

算力投資具有多重經(jīng)濟價值，不僅直接帶動服務器行業(yè)及上游芯片、電子等行業(yè)的發(fā)展，而且算力價值的發(fā)揮將帶動各行業(yè)轉(zhuǎn)型升級和效率提升等，帶來更大的間接經(jīng)濟價值。根據(jù)《泛在算力：智能社會的基石》報告，每投入1美元算力即可以帶動芯片、服務器、數(shù)據(jù)中心、智能終端、高速網(wǎng)絡等領(lǐng)域約4.7美元的直接產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長；在傳統(tǒng)工廠改造為智能化工廠的場景下，每1美元的算力投入，可以帶動10美元的相關(guān)產(chǎn)值提升。

二、算力發(fā)展的特點及趨勢

隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加和算法復雜度的提升，以及應用多樣性的不斷豐富，對算力提出的要求也越來越高，當前算力發(fā)展呈現(xiàn)出三方面的特點，一是多種架構(gòu)百花齊放的狀態(tài)，二是中心化的算力與邊緣終端算力快速發(fā)展，三是專用算力日漸成勢。

近年來多種算力架構(gòu)并存并快速發(fā)展。曾經(jīng)x86架構(gòu)的算力占絕對優(yōu)勢，英特爾和AMD基本壟斷了X86算力架構(gòu)市場，海光信息通過跟AMD合作獲得x86架構(gòu)的授權(quán)；如今基于ARM架構(gòu)的算力份額不斷擴大，特別是在移動端ARM架構(gòu)算力成為主流，華為海思等主要產(chǎn)品是基于ARM架構(gòu)，另外天津飛騰的產(chǎn)品也是基于ARM架構(gòu)。隨著人工智能等算力需求的不斷增加，GPU算力的需求不斷增加，英偉達在GPU算力市場占有絕對優(yōu)勢，AMD也分了一杯羹，疊加比特幣挖礦算力需求，導致市場上GPU卡供不應求。近幾年國內(nèi)也出現(xiàn)幾個GPU方面的創(chuàng)業(yè)團隊，如寒武紀、登臨科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一體化架構(gòu)、類腦架構(gòu)等算力也不斷涌現(xiàn)，不過這些算力剛剛起步，在應用生態(tài)等方面還需要一定較長的培育過程。

中心化算力和邊緣終端算力快速發(fā)展。隨著7nm制程日漸成熟，基于7nm制程的CPU、GPU等算力性能得到極大提升，目前7nm制程算力主要是中心化算力，移動端智能手機的處理器算力部分也已經(jīng)采用7nm制程。臺積電的7nm制程已經(jīng)實現(xiàn)規(guī)?；㈤_始攻關(guān)3nm工藝制程；中芯國際7nm工藝制程仍在技術(shù)攻關(guān)當中。隨著5G及物聯(lián)網(wǎng)應用的不斷增加，邊緣終端算力的需求日益增加，特別是自動駕駛、智慧安防、智慧城市等領(lǐng)域算力需求。地平線自動駕駛芯片已經(jīng)量產(chǎn)，英偉達jetson產(chǎn)品在嵌入式終端產(chǎn)品應用廣泛，其他針對特定領(lǐng)域?qū)Ｓ眠吘壗K端芯片創(chuàng)業(yè)公司層出不窮。

針對圖像、語音等特定領(lǐng)域的專用算力日漸成勢。一方面是芯片工藝制程越來越逼近摩爾定律的極限，另一方面是物聯(lián)網(wǎng)智能終端對功耗的要求等，針對特定領(lǐng)域的專用芯片層出不窮，并且越來越多的巨頭參與其中。谷歌的TPU專為機器學習定制的算力，阿里平頭哥的含光NPU專為神經(jīng)網(wǎng)絡定制的算力，賽靈思的FPGA算力，百度研發(fā)針對語音領(lǐng)域的鴻鵠芯片以及云知聲、思必馳、探境科技等也推出智能語音相關(guān)的芯片，北京君正、云天勵飛、依圖科技和芯原微電子等推出針對視覺和視頻處理相關(guān)的專用芯片。

三、算力供應以公有云和自建算力為主，多種方式相補充

當前的算力供給主要包括公有云、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有云和自建算力中心是算力的主要來源方式，超算中心及地方算力中心等多種方式相互補充。

規(guī)模化的算力供應通常通過數(shù)據(jù)中來承載，新建數(shù)據(jù)中心的不斷增加，將帶動未來算力資源的供應不斷擴大。據(jù)中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2019年中國數(shù)據(jù)中心數(shù)量大約為7.4萬個，大約能占全球數(shù)據(jù)中心總量的23%，其中大型數(shù)據(jù)中心占比12.7%；在用數(shù)據(jù)中心機架規(guī)模達到265.8萬架，同比增長28.7%；在建數(shù)據(jù)中心機架規(guī)模約185萬架，同比增加約43萬架。2020年國家大力支持“新基建”建設以來，數(shù)據(jù)中心作為“新基建”的重要內(nèi)容，京津冀、長三角和珠三角等算力需求地區(qū)，以及中西部能源資源集中的區(qū)域，如內(nèi)蒙、山西等，均在推進新的大中型數(shù)據(jù)中心的建設。

公有云以其穩(wěn)定和易用等特點，成為許多企業(yè)特別是中小企業(yè)的算力首選方式。據(jù)不完全統(tǒng)計，阿里云服務器總數(shù)接近200萬臺，騰訊云服務器總數(shù)超過110萬臺，華為云、百度云、京東云、AWS等云廠商服務器總數(shù)未找到確切數(shù)據(jù)，保守估計各類云廠商服務器總數(shù)之和也超過500萬臺。而且在國家宣布大力支持“新基建”建設之后，騰訊宣布未來五年將投資5000億元用于云計算、數(shù)據(jù)中心等新基建項目的進一步布局，阿里云宣布未來三年阿里將投2000億元用于面向未來的數(shù)據(jù)中心建設及重大核心技術(shù)研發(fā)攻堅，百度宣布預計到2030年百度智能云服務器臺數(shù)將超過500萬臺。各大云廠商仍在繼續(xù)加大算力投入，公有云算力供應將會更加充裕。

自建算力以其安全性和自主性等特點，成為政府、大企業(yè)及其他關(guān)注安全的組織的算力首選方式。政府、銀行及高校和央企等，通常通過自建或租賃數(shù)據(jù)中心的方式自建算力，滿足自身各項業(yè)務的算力需求。許多互聯(lián)網(wǎng)公司在剛開始時選擇使用公有云服務，但規(guī)模發(fā)展到一定程度時通常都會開始自建或租賃數(shù)據(jù)中心的方式自建算力。其他有部分各種類型的企業(yè)，出于安全、商業(yè)機密和隱私等方面的考慮，不意愿把數(shù)據(jù)和業(yè)務等放到阿里云等公有云上，往往選擇托管服務器的方式自建算力，規(guī)模更小企業(yè)直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投資100億元自建數(shù)據(jù)中心，計劃部署30萬臺服務器，字節(jié)跳動等大型互聯(lián)網(wǎng)公司都在不斷加大數(shù)據(jù)中心的建設。

超算中心和地方算力中心作為算力供應有效的補充方式，適合于大規(guī)模計算需求的應用領(lǐng)域。截至2020年，科技部批準建立的國家超級計算中心共有八所，分別是國家超級計算天津中心、廣州中心、深圳中心、長沙中心、濟南中心、無錫中心、鄭州中心和昆山中心。超算中心主要的算力資源以CPU為主，新建的超算中心及更新升級過程中超算中心逐步增加了異構(gòu)GPU算力資源。超算中心較好的滿足和彌補了高?？蒲兄兴懔Y源的需求，特別是在工業(yè)仿真、生物信息、新材料、氣象、海洋等科學計算領(lǐng)域。國內(nèi)主要省市地區(qū)基本都投資建設了當?shù)厮懔χ行?，重點服務本地科研和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需求，如太原、蘇州、福建等地，目前通常地方算力中心的規(guī)模并不大，計算節(jié)點數(shù)在200-500之間居多，主要服務于當?shù)貧庀?、工業(yè)仿真和生物信息等領(lǐng)域計算需求。此外，2020年以來，武漢、南京、珠海、許昌等地區(qū)正在建設人工智能計算中心，將在一定程度上彌補當前規(guī)?；疉I算力不足的情況。

結(jié)語

算力作為數(shù)字經(jīng)濟的基礎(chǔ)設施，也是數(shù)字經(jīng)濟時代的生產(chǎn)力和引擎，越來越成為數(shù)字經(jīng)濟時代國家競爭力的體現(xiàn)。根據(jù)IDC與浪潮聯(lián)合發(fā)布的《2020全球計算力指數(shù)評估報告》，中國和美國的算力建設在全球處于領(lǐng)先地位，美國的算力無論在規(guī)模、效率、應用水平等方面都領(lǐng)先于中國。此外，從算力芯片供應角度看，美國的英特爾、AMD、英偉達等企業(yè)幾乎占了全球的絕大部分的市場份額?？梢姡袊谒懔ㄔO和發(fā)展仍然需要加大投入和加強研發(fā)等，發(fā)揮優(yōu)勢的同時彌補不足，從而為數(shù)字經(jīng)濟長期發(fā)展奠定更加堅實的基礎(chǔ)。

二、“新技術(shù)”有哪些?

新技術(shù)有：

1、MeshforTeams：元宇宙in混合辦公

元宇宙是過去一年備受熱議的話題，混合辦公則是在有效控制疫情、全面復工復產(chǎn)的過程中越來越多的企業(yè)開啟的辦公模式。而MeshforTeams則是將二者結(jié)合起來的先進落地方案。

MeshforTeams是結(jié)合了MicrosoftMesh的混合現(xiàn)實功能的一款產(chǎn)品，可以讓不同地點的同事，通過生產(chǎn)力工具Teams加入?yún)f(xié)作，召開會議、發(fā)送信息、處理共享文檔等，共享全息體驗。

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2、AzureArc：多云管理成為新風向標

如果說，Mesh滿足了人們對于元宇宙的詩和遠方的想象，那么AzureArc則更多著力解決當下融合了多云、混合云、邊緣計算等多種架構(gòu)并存的現(xiàn)實難題。

多云環(huán)境下，要做到同時對多種IT基礎(chǔ)設施、服務進行統(tǒng)一、高效、靈活、安全管理，并不容易。AzureArc可以。

3、AzureOpenAI&Synapse：云上AI聚焦安全高效

此前，微軟合作伙伴OpenAI打造的超大規(guī)模的GPT-3模型，出色的性能一直被人工智能界津津樂道，而用以訓練和實現(xiàn)自然語言理解和生成的云端服務，AzureOpenAI服務，已經(jīng)開啟有限預覽。

與眾不同的是，通過該服務，可以訪問OpenAI強大的GPT-3模型，并享受到企業(yè)級的安全性、可靠性、合規(guī)性、數(shù)據(jù)隱私保護，以及微軟提供的相關(guān)工具，確保模型的輸出符合客戶的業(yè)務需求。

4、AzureSpringCloud：云原生在低代碼化

在不斷加速推進傳統(tǒng)IT和數(shù)據(jù)服務轉(zhuǎn)型升級的同時，低代碼、云原生，已經(jīng)成為今后軟件服務的必然之選。Gartner預測2025年將有95%的工作任務部署在云原生平臺上，而低代碼開發(fā)，則能顯著降低應用開發(fā)創(chuàng)新的門檻，是加速中小企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型的“火箭助推器”。

5、微軟全球引擎：入華出?！奥?lián)合創(chuàng)新”

如果說，借助全球一致的微軟技術(shù)架構(gòu)，在微軟智能云上開發(fā)和運行的業(yè)務系統(tǒng)及服務，并快速、高效、安全地遷移和部署到全球各地，是一種潮流的話，那“聯(lián)合創(chuàng)新”的理念的提出，對于開發(fā)者而言，則是一種認知上的升級。

三、誰有那個網(wǎng)頁

Chatgpt的網(wǎng)頁地址是https://xinrui-li.github.io/chat-gpt/，你可以直接在瀏覽器中訪問該網(wǎng)站。在那里，你可以與Chatgpt進行對話，并體驗它的智能問答功能。Chatgpt不僅能夠進行日常聊天，還能回答一些相關(guān)問題，如新冠病毒、計算機等多個領(lǐng)域的問題，為用戶提供最優(yōu)質(zhì)的服務，贏得了廣泛的用戶信賴。如果你想體驗Chatgpt的對話，可以直接打開這個網(wǎng)頁。

四、去哪里找python的開源項目

GitHub是一個面向開源及私有軟件項目的托管平臺，因為只支持git 作為唯一的版本庫格式進行托管，故名GitHub。作為開源代碼庫以及版本控制系統(tǒng)，Github擁有超過900萬開發(fā)者用戶。隨著越來越多的應用程序轉(zhuǎn)移到了云上，Github已經(jīng)成為了管理軟件開發(fā)以及發(fā)現(xiàn)已有代碼的首選方法。在GitHub，用戶可以十分輕易地找到海量的開源代碼。

下面給大家介紹一些GitHub上25個開源項目：

（1）TensorFlow Models

如果你對機器學習和深度學習感興趣，一定聽說過TensorFlow。TensorFlow Models是一個開源存儲庫，可以找到許多與深度學習相關(guān)的庫和模型。

（GitHub： https://github.com/tensorflow/models ）

（2）Keras

Keras是一個高級神經(jīng)網(wǎng)絡API，用Python編寫，能夠在TensorFlow，CNTK或Theano之上運行。旨在完成深度學習的快速開發(fā)（GitHub： https://github.com/keras-team/keras ）

（3）Flask

Flask 是一個微型的 Python 開發(fā)的 Web 框架，基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎，使用BSD授權(quán)。

（GitHub： https://github.com/pallets/flask ）

（4）scikit-learn

scikit-learn是一個用于機器學習的Python模塊，基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 構(gòu)建。，并遵循 BSD 許可協(xié)議。

（GitHub： https://github.com/scikit-learn ）

（5）Zulip

Zulip是一款功能強大的開源群聊應用程序，它結(jié)合了實時聊天的即時性和線程對話的生產(chǎn)力優(yōu)勢。Zulip作為一個開源項目，被許多世界500強企業(yè)，大型組織以及其他需要實時聊天系統(tǒng)的用戶選擇使用，該系統(tǒng)允許用戶每天輕松處理數(shù)百或數(shù)千條消息。Zulip擁有超過300名貢獻者，每月合并超過500次提交，也是規(guī)模最大，發(fā)展最快的開源群聊項目。

（GitHub： https://github.com/zulip/zulip ）

相關(guān)推薦：《Python入門教程》

（6）Django

Django 是 Python 編程語言驅(qū)動的一個開源模型-視圖-控制器（MVC）風格的 Web 應用程序框架，旨在快速開發(fā)出清晰，實用的設計。使用 Django，我們在幾分鐘之內(nèi)就可以創(chuàng)建高品質(zhì)、易維護、數(shù)據(jù)庫驅(qū)動的應用程序。

（GitHub： https://github.com/django/django ）

（7）Rebound

Rebound 是一個當你得到編譯錯誤時即時獲取 Stack Overflow 結(jié)果的命令行工具。就用 rebound 命令執(zhí)行你的文件。這對程序員來說方便了不少。

（GitHub： https://github.com/shobrook/rebound ）

（8）Google Images Download

這是一個命令行python程序，用于搜索Google Images上的關(guān)鍵字/關(guān)鍵短語，并可選擇將圖像下載到您的計算機。你也可以從另一個python文件調(diào)用此腳本。

（GitHub： https://github.com/hardikvasa/google-images-download ）

（9）YouTube-dl

youtube-dl 是基于 Python 的命令行媒體文件下載工具，完全開源免費跨平臺。用戶只需使用簡單命令并提供在線視頻的網(wǎng)頁地址即可讓程序自動進行嗅探、下載、合并、命名和清理，最終得到已經(jīng)命名的完整視頻文件。

（GitHub： htt ps://github.com/rg3/youtube-dl ）

（10）System Design Primer

此repo是一個系統(tǒng)的資源集合，可幫助你了解如何大規(guī)模構(gòu)建系統(tǒng)。

（GitHub： https://github.com/donnemartin/system-design-primer ）

（11）Mask R-CNN

Mask R-CNN用于對象檢測和分割。這是對Python 3，Keras和TensorFlow的Mask R-CNN實現(xiàn)。該模型為圖像中對象的每個實例生成邊界框和分割蒙版。它基于特Feature Pyramid Network（FPN）和 ResNet101 backbone。

（GitHub： https://github.com/matterport/Mask_RCNN ）

（12）Face Recognition

Face Recognition 是一個基于 Python 的人臉識別庫，使用十分簡便。這還提供了一個簡單的face_recognition命令行工具，可以讓您從命令行對圖像文件夾進行人臉識別！

（GitHub： https://github.com/ageitgey/face_recognition ）

（13）snallygaster

用于掃描HTTP服務器上的機密文件的工具。

（GitHub： https://github.com/hannob/snallygaster ）

（14）Ansible

Ansible是一個極其簡單的IT自動化系統(tǒng)。它可用于配置管理，應用程序部署，云配置，支持遠程任務執(zhí)行和多節(jié)點發(fā)布 - 包括通過負載平衡器輕松實現(xiàn)零停機滾動更新等操作。

（GitHub： https://github.com/ansible/ansible ）

（15）Detectron

Detectron是Facebook AI 研究院開源的的軟件系統(tǒng)，它實現(xiàn)了最先進的目標檢測算法，包括Mask R-CNN。它是用Python編寫的，由Caffe2深度學習框架提供支持。

（16）asciinema

終端會話記錄器和asciinema.org的最佳搭檔。

（GitHub： https://github.com/asciinema/asciinema ）

（17）HTTPie

HTTPie 是一個開源的命令行的 HTTP 工具包，其目標是使與Web服務的CLI交互盡可能人性化。它提供了一個簡單的http命令，允許使用簡單自然的語法發(fā)送任意HTTP請求，并顯示彩色輸出。HTTPie可用于測試，調(diào)試以及通常與HTTP服務器交互。

（GitHub： https://github.com/jakubroztocil/httpie ）

（18）You-Get

You-Get是一個小型命令行實用程序，用于從Web下載媒體內(nèi)容（視頻，音頻，圖像），支持國內(nèi)外常用的視頻網(wǎng)站。

（GitHub： https://github.com/soimort/you-get ）

（19）Sentry

Sentry從根本上講是一項服務，可以幫助用戶實時監(jiān)控和修復崩潰?；贒jango構(gòu)建，它包含一個完整的API，用于從任何語言、任何應用程序中發(fā)送事件。

（GitHub: https://github.com/getsentry/sentry ）

（20）Tornado

Tornado是使用Python開發(fā)的全棧式（full-stack）Web框架和異步網(wǎng)絡庫，，最初是由FriendFeed上開發(fā)的。通過使用非阻塞網(wǎng)絡I / O，Tornado可以擴展到數(shù)萬個開放連接，是long polling、WebSockets和其他需要為用戶維護長連接應用的理想選擇。

（GitHub： https://github.com/tornadoweb/tornado ）

（21）Magenta

Magenta是一個探索機器學習在創(chuàng)造藝術(shù)和音樂過程中的作用的研究項目。這主要涉及開發(fā)新的深度學習和強化學習算法，用于生成歌曲，圖像，繪圖等。但它也是構(gòu)建智能工具和界面的探索，它允許藝術(shù)家和音樂家使用這些模型。

（GitHub： https://github.com/tensorflow/magenta ）

（22）ZeroNet

ZeroNet是一個利用比特幣的加密算法和BitTorrent技術(shù)提供的不受審查的網(wǎng)絡，完全開源。

（GitHub： https://github.com/HelloZeroNet/ZeroNet ）

（23）Gym

OpenAI Gym是一個用于開發(fā)和比較強化學習算法的工具包。這是Gym的開源庫，可讓讓你訪問標準化的環(huán)境。

（GitHub： https://github.com/openai/gym ）

（24）Pandas

Pandas是一個Python包，提供快速，靈活和富有表現(xiàn)力的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務而創(chuàng)建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。此外，它還有更廣泛的目標，即成為所有語言中最強大，最靈活的開源數(shù)據(jù)分析/操作工具。它目前已經(jīng)朝著這個目標邁進。

（GitHub： https://github.com/pandas-dev/pandas ）

（25）Luigi

Luigi 是一個 Python 模塊，可以幫你構(gòu)建復雜的批量作業(yè)管道。處理依賴決議、工作流管理、可視化展示等等，內(nèi)建 Hadoop 支持。（GitHub： https://github.com/spotify/luigi ）

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