- Tensorflow：是一个开源的机器学习框架，由谷歌公司开发。可以用它来搭建、训练和部署深度学习模型。官网：https://www.tensorflow.org/
- PyTorch：是另一个流行的深度学习框架，由Facebook开发。它使用动态计算图技术，可以方便地调试和修改网络结构。官网：https://pytorch.org/
- Horovod：是一个用于分布式深度学习的开源框架，由Uber开发。它可以在多个GPU或TPU上进行训练，并支持自动缩放。官网：https://github.com/horovod/horovod
- Spark：是一个大数据处理框架，由Apache基金会开发。它提供了分布式数据处理的快速、通用、可扩展的能力。官网：https://spark.apache.org/
- JupyterLab：是一个交互式的数据科学和机器学习环境，基于Jupyter Notebook。它提供了强大的交互和可视化功能，可以方便地进行数据分析和模型开发。官网：https://jupyterlab.readthedocs.io/en/latest/
- TF-Serving：是TensorFlow提供的一个用于部署模型的服务，可以将训练好的模型部署为一个RESTful API，方便其他应用调用。官网：https://www.tensorflow.org/tfx/serving/
- Triton：是英伟达开发的一个用于部署深度学习模型的平台，支持多种框架（包括TensorFlow、PyTorch等）。它提供了高性能、高可靠性的模型部署能力。官网：https: //www.nvidia.com/en-us/data-center/triton-inference-server/
对于这些工具和框架，推荐先学习官方提供的文档和教程，以便更好地理解和使用它们。同时，也可以查找一些相关的demo和案例，通过实践来加深理解。
