AI 系统依靠软件框架、算法和基础设施的组合来有效运行。核心是机器学习（ML）框架，如 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn。这些库提供了用于构建和训练模型的预构建工具，可以处理数据预处理、神经网络设计和优化等任务。例如，PyTorch 的动态计算图简化了实验，而 TensorFlow 的生产工具（如 TensorFlow Lite）可以部署在边缘设备上。传统的算法，如决策树或支持向量机，通常使用 scikit-learn 实现，用于较小的数据集，而深度学习模型（例如，用于图像处理的 CNN 或用于语言任务的 transformers）依赖于 GPU 加速框架，如 PyTorch。
数据处理和存储技术同样至关重要。AI 系统需要大型数据集，这些数据集使用 Apache Spark（用于分布式处理）或 pandas（用于内存数据操作）等工具进行管理。数据管道通常涉及预处理步骤，如归一化、分词（用于文本）或增强（用于图像），这些步骤由 Hugging Face 的 Datasets 或 TensorFlow 的 Data API 等库处理。存储解决方案范围从用于结构化数据的 SQL 数据库到用于非结构化数据的 NoSQL 系统（如 MongoDB）。AWS S3 或 Google Cloud Storage 等云平台经常用于扩展数据访问，而 Feast 等特征存储有助于标准化训练和推理的输入。
部署和优化工具弥合了开发和实际使用之间的差距。Docker 等容器化工具和 Kubernetes 等编排系统打包模型，以实现可扩展的部署。TensorFlow Serving 或 TorchServe 等推理服务器处理生产中的模型预测，而使用 Flask 或 FastAPI 构建的 REST API 将模型暴露给应用程序。对于对延迟敏感的应用程序，NVIDIA 的 Triton Inference Server 等边缘计算框架或 Jetson 设备等硬件可以优化性能。应用量化（降低数值精度）或剪枝（删除冗余模型权重）等技术来降低计算成本。像 ONNX 这样的平台实现了跨框架的模型互操作性，确保在 PyTorch 中训练的模型可以在 TensorFlow 环境中运行。