有几种工具可以帮助开发人员实施可解释 AI (XAI) 技术，从开源库到专门的平台。流行的选项包括LIME（局部可解释的与模型无关的解释）、SHAP（SHapley Additive exPlanations）和ELI5（像对 5 岁儿童一样解释），它们提供解释模型预测的方法。 TensorFlow Explainability 和 IBM 的 AI Explainability 360 等框架为特定环境提供内置工具，而 Matplotlib 或 Plotly 等可视化库有助于创建直观的解释。 这些工具解决了 XAI 的不同方面，例如特征重要性分析、局部/全局解释和交互式可视化。
对于与模型无关的解释，LIME 和 SHAP 被广泛使用。 LIME 通过使用更简单的、可解释的模型（例如，线性回归）近似复杂模型来生成局部解释。 例如，开发人员可以使用 LIME 通过突出显示相关像素来解释图像分类器为何将照片标记为“狗”。 SHAP 基于博弈论，量化了每个特征对预测的贡献。 它适用于神经网络或梯度提升树等模型，并提供汇总图等可视化效果。 ELI5 等工具通过为 NLP 模型或表格数据提供基于文本的解释来补充这些工具，显示哪些词或特征影响了决策。 这些库通常与 scikit-learn 或 PyTorch 等常见框架集成，使开发人员可以轻松访问它们。
还有模型特定的工具可用。 TensorFlow Explainability 包括用于神经网络的集成梯度等技术，该技术将预测归因于输入特征。 XGBoost 和 LightGBM 提供内置的特征重要性评分，而 Captum（对于 PyTorch）提供诸如 Layer Conductance 之类的归因方法。 对于需要企业级解决方案的团队，IBM 的 AI Explainability 360 等平台将多个 XAI 方法捆绑到一个统一的工具包中，包括反事实解释或公平性指标。 诸如 SHAP 的力图或 What-If Tool（由 Google 提供）之类的可视化工具可以对模型行为进行交互式探索。 在选择工具时，开发人员应考虑诸如与他们的技术堆栈的兼容性、所需解释的类型（局部与全局）以及集成到现有工作流程中的简易性等因素。 大多数工具都具有广泛的文档和社区支持，从而简化了采用。