开源工具和框架是机器学习 (ML) 开发的基础，为构建和部署模型提供可访问、可定制的解决方案。这些项目由社区或组织维护，使开发人员能够试验、修改和扩展 ML 工作流程，而无需供应商锁定。以下是 ML 不同领域的主要示例及其在实践中的应用。
最广泛使用的开源框架之一是由 Google 开发的 TensorFlow。它为构建和训练神经网络提供了一个全面的生态系统，从研究原型到生产部署。 TensorFlow 的灵活性使开发人员可以使用 CPU、GPU 或 TPU，其高级 API Keras 简化了模型创建。另一个主要框架是由 Meta (Facebook) 维护的 PyTorch，因其动态计算图和直观的 Python 优先设计而广受欢迎。 PyTorch 的 torchvision 和 torchtext 库简化了图像和文本处理等任务。对于传统的 ML 算法，scikit-learn 提供了一个用于分类、回归、聚类和预处理的强大工具包，其一致的 API 易于集成到 Python 工作流程中。
除了核心框架之外，专门的库还可以满足特定的需求。 XGBoost 和 LightGBM 针对梯度提升决策树进行了优化，通常在 Kaggle 竞赛中占据结构化数据任务的主导地位。对于自然语言处理 (NLP)，Hugging Face Transformers 提供了 BERT 和 GPT-2 等预训练模型，以及用于在自定义数据集上进行微调的管道。像 OpenCV 这样的项目通过用于图像和视频分析的工具支持计算机视觉，而 Apache MXNet 则平衡了分布式训练的可扩展性和效率。像 MLflow 这样的工具可以帮助管理 ML 生命周期，跟踪实验和打包模型以进行部署。最后，Jupyter Notebooks 支持交互式编码和可视化，使其成为协作 ML 原型的主要工具。这些示例说明了开源工具如何降低准入门槛，同时促进整个 ML 社区的创新。