Few-shot learning（少样本学习）让模型仅用少量训练数据就能学习新任务，有几个框架简化了其实现过程。三个广泛使用的工具包括基于 PyTorch 的库，如 Torchmeta 和 Lightning；带有 TF-Slim 扩展的 TensorFlow；以及用于适应预训练语言模型的 HuggingFace Transformers。这些框架为元学习、高效数据处理以及与现有架构集成提供了抽象，使得实验少样本技术变得更容易，而无需从零开始构建一切。
对于 PyTorch 用户，Torchmeta 是一个流行的选择。它为 Mini-ImageNet 和 Omniglot 等标准化少样本数据集提供了数据加载器，以及用于元学习算法（如模型无关元学习 (MAML)）的模块。开发者可以自定义模型，并使用 Torchmeta 的封装器来处理任务式训练（episodic training），其中任务被分为支持集（训练）和查询集（验证）。另一个选择是 PyTorch Lightning，它简化了训练循环，并集成了 Weights & Biases 等库用于跟踪实验。例如，实现原型网络（一种通过将嵌入与类别原型进行比较来分类数据的方法），利用 Lightning 的模块化结构变得非常直接。
在 TensorFlow 生态系统中，TF-Slim 和来自 TensorFlow Hub 的预训练模型对于少样本场景非常实用。TF-Slim 减少了定义 ResNet 等架构所需的样板代码，这些架构可以在小数据集上进行微调。TensorFlow Hub 提供了可重用的嵌入（例如 BERT 或图像编码器），这些嵌入捕获了通用特征，允许开发者为新任务添加轻量级分类头。例如，您可以使用来自 Hub 的预训练图像编码器，冻结其权重，然后在之上训练一个小型神经网络，只需每个类别五个示例即可对新的对象类别进行分类。这种方法在利用迁移学习的同时最大限度地降低了计算成本。
对于自然语言处理 (NLP) 任务，HuggingFace Transformers 简化了将 GPT-3 或 T5 等语言模型应用于少样本设置。该库包含文本生成和分类的 pipeline，这些 pipeline 可以通过提示（prompt）来引导——这是少样本学习中的一项关键技术。例如，通过将情感分析任务框定为“这是正面评价吗？[文本] → [回答]”，GPT-2 可以在无需特定任务训练的情况下生成答案。此外，像 OpenAI 的 CLIP（可通过 PyTorch 访问）这样的框架结合了视觉和语言，用于零样本/少样本任务，例如使用文本描述对图像进行分类。这些工具抽象了复杂的训练过程，让开发者能够专注于提示设计和评估。