推荐6个实用的AI开发工具和平台亲测好用！

作者：AI工具推荐

发布时间：2025-11-16 15:43:03 浏览量：2 0

AI开发路上,你是不是也遇到过这些头疼事：工具太多挑花眼，新手不知道从哪下手；有的工具功能强大却像裹着厚棉袄，上手复杂门槛高；免费工具要么功能简陋，要么限制多多，用着不过瘾，别担心，今天就给大家推荐6个亲测好用的AI开发工具和平台，覆盖模型搭建、训练、部署全流程，不管你是新手还是老手，都能找到适合自己的“趁手兵器”，往下翻，看看哪个工具能帮你把AI开发效率拉满！这些工具不仅免费或性价比超高，还各有特色，能帮你少走弯路，让AI开发从“爬山”变成“坐电梯”。

TensorFlow

如果你问AI开发圈的“老司机”最常用什么工具，十有八九会提到TensorFlow，这个由Google大脑团队打造的工具，覆盖了从模型设计到部署落地的全流程，就像AI开发界的“全能管家”，让你不用在多个工具间来回切换。

功能介绍

TensorFlow最亮眼的地方在于强大的跨平台部署能力，不管你是想在电脑上跑模型，还是把它装进手机APP，甚至嵌入到智能手表里，它都能无缝衔接，比如你开发了一个图像识别模型，用TensorFlow Lite就能轻松转换成手机端可用的格式，让APP体积变小还跑得更快，另一个加分项是丰富的预训练模型库，里面有现成的图像分类、语音识别模型，你不用从零开始，直接在上面改改参数就能用，省了不少功夫。

工具价格

完全开源免费,不管是个人学习还是企业商用，都不用花一分钱，这点对学生党和小团队太友好了。

工具使用教程指南

第一步,在官网下载对应系统的安装包，跟着提示一步步安装，新手建议用Anaconda环境，能避免很多配置问题，第二步，打开Python编辑器，输入几行代码就能开始体验：先导入TensorFlow库，然后用它的Keras接口定义一个简单的神经网络，model = tf.keras.Sequential([...])”，接着编译模型、训练数据，十几分钟就能跑通一个基础案例，官网还有详细的中文文档和视频教程，跟着学上手很快。

PyTorch

和TensorFlow侧重工程化不同,PyTorch更适合喜欢边做边改的开发者，它的代码写起来灵活直观，就像在和朋友聊天一样自然，由Facebook（现在的Meta）开发的它，在学术界和研究领域特别受欢迎，很多顶会论文里的模型都是用它实现的。

功能介绍

PyTorch的动态计算图是它的“撒手锏”，传统工具可能需要先画好完整的流程图再运行，而它允许你边写代码边改图，比如你可以在训练过程中随时调整模型结构，不用从头重写，这对做研究、试错特别友好，它的API设计非常直观，比如定义张量（Tensor）就像定义数组一样简单，新手看一眼代码就能明白意思，学习曲线比很多工具都平缓。

工具价格

同样是开源免费,无论是个人还是企业使用，都没有费用门槛。

工具使用教程指南

安装也很简单,用pip命令“pip install torch”就能搞定，官网会根据你的系统自动推荐安装命令，上手试试的话，比如想创建一个随机张量，就写“import torch; x = torch.rand(5, 3); print(x)”，运行后就能看到结果，这种即时反馈的感觉特别适合新手，如果想深入学，PyTorch的官方教程“60分钟入门”堪称经典，从基础概念到实战案例都讲得清清楚楚，跟着做一遍，基本操作就都掌握了。

Hugging Face

要是你觉得自己搭模型太麻烦,想直接“拿来主义”，那Hugging Face绝对是你的菜，这个被称为“AI界GitHub”的平台，汇集了上万个现成的AI模型，从文本处理到图像识别应有尽有，你不用自己训练，直接下载就能用。

功能介绍

Hugging Face最核心的功能是Transformers库，里面集成了BERT、GPT、LLaMA等上万个预训练模型，不管你想做文本分类、机器翻译还是情感分析，都能在这里找到合适的“成品”，比如你想做一个简单的文本摘要工具，直接调用库中的BART模型，几行代码就能实现，省去了自己训练模型的时间，平台还支持模型共享和社区交流，你可以把自己训练的模型上传上去，也能在社区里请教大神问题，学习氛围特别好。

工具价格

基础功能完全免费,大部分模型也可以免费下载使用，如果需要更高性能的计算资源或私有模型托管，有付费套餐，不过对个人学习来说，免费版已经足够用了。

工具使用教程指南

先安装Transformers库：“pip install transformers”，再安装依赖的torch或tensorflow，比如想用GPT-2生成文本，代码步骤很简单：导入AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM，加载模型和分词器，输入文本，调用generate方法，就能得到生成的内容，官网的“Quick Tour”教程手把手教你操作，连代码都给好了，复制粘贴就能跑，对懒人来说简直是福音。

LangChain

当你想开发聊天机器人、智能问答系统这类需要“理解上下文”的AI应用时，单独用一个大语言模型可能不够，LangChain能帮你把多个AI工具和模型“串”起来，让它们协同工作，就像给AI应用搭了个“骨架”，让功能更完整。

功能介绍

LangChain的链（Chains）和代理（Agents）功能是它的灵魂，链能把多个AI工具的调用步骤连起来，比如先让模型分析用户问题，再调用搜索引擎查最新数据，最后整理成回答，整个过程自动完成，不用你手动切换工具，代理则更智能，能根据用户需求自己决定调用哪些工具，就像给AI配了个小助理，让它自己“思考”该怎么做，它还支持与各种大语言模型（LLM）集成，不管是OpenAI的GPT，还是国内的文心一言、讯飞星火，都能轻松对接，兼容性很强。

工具价格

开源免费,核心库可以直接下载使用，如果需要调用第三方LLM接口（比如GPT-4），会产生对应的API费用，但LangChain本身不收费。

工具使用教程指南

安装命令“pip install langchain”，然后根据需要安装集成的LLM库，pip install openai”，举个简单的例子，用LangChain连接GPT-3.5-turbo做一个问答机器人：导入ChatOpenAI和ChatPromptTemplate，设置API密钥，定义提示模板，创建对话链，最后调用invoke方法输入问题，就能得到回答，官网的“Use Cases”板块有很多实际案例，从简单的问答到复杂的数据分析应用都有，跟着案例学最快。

Jupyter Notebook

写AI代码时,你是不是经常想边写边看结果，或者给代码加些说明文字？Jupyter Notebook能帮你把代码、文字、图表都放在一个文件里，既方便记录思路，又方便分享给别人，就像一个“活的实验报告”。

功能介绍

Jupyter Notebook最大的特点是交互式运行环境，你可以一段一段地运行代码，即时看到结果，哪里错了马上改，不用等整个程序跑完，比如你写了一段数据预处理代码，运行后发现数据格式不对，直接在下面改几行再运行，结果立刻更新，比传统的IDE方便多了，它还支持多种编程语言，不只是Python，R、Julia等语言也能跑，而且可以插入Markdown文字、图片、公式，把代码和分析报告合二为一，分享给别人时对方能一目了然。

工具价格

完全免费开源,安装也很简单，用Anaconda自带，或者直接pip安装“pip install jupyter”。

工具使用教程指南

安装后在命令行输入“jupyter notebook”，会自动打开浏览器界面，点击“New”选择“Python 3”就能新建一个笔记本，在单元格里输入代码，按Shift+Enter运行，结果会显示在下方，想加说明文字，把单元格类型从“Code”改成“Markdown”，就能用Markdown语法写文字了，比如你可以先写“### 数据可视化”，再在下面单元格写绘图代码，运行后图片直接显示在文字下方，整个分析过程清晰又美观。

Google Colab

要是你的电脑配置不够高,跑不动大型AI模型，别担心，Google Colab能帮你解决这个问题，它是一个在线的Jupyter Notebook，用Google的云端服务器跑代码，免费提供GPU和TPU资源，不用自己买显卡也能玩深度学习。

功能介绍

Google Colab最吸引人的是免费提供GPU/TPU资源，普通电脑跑一个深度学习模型可能要几小时，用它的GPU加速，时间能缩短一大半，而且它和Jupyter Notebook用法几乎一样，上手零难度，还能直接关联Google Drive，代码和数据保存在云端，换电脑也能接着用，它支持实时协作，就像Google Docs一样，你可以和队友同时编辑一个笔记本，边写代码边讨论，协作效率超高。

工具价格

基础功能完全免费,包括GPU使用（有使用时长限制，一般足够学习用），如果需要更长的GPU时间或更高配置，有付费的Colab Pro版，价格也不贵。

工具使用教程指南

直接用Google账号登录colab.research.google.com，新建笔记本就能开始用，想启用GPU，点击“运行时”→“更改运行时类型”，选择“GPU”，保存后就能享受加速，比如你想跑一个PyTorch模型，代码和在本地Jupyter里写的一样，运行时会自动调用云端GPU，代码跑完后，点击“文件”→“保存到Google Drive”，就能把笔记本存起来，下次打开直接继续编辑，特别适合没有高性能电脑的学生党。

常见问题解答

AI开发工具哪个最适合新手？

新手推荐从PyTorch或Jupyter Notebook入手，PyTorch语法简单直观，代码灵活，适合边学边试；Jupyter Notebook支持交互式运行，能即时看到代码结果，方便调试和记录思路，如果想直接用现成模型，Hugging Face也是不错的选择，下载模型就能用，不用自己搭建。

TensorFlow和PyTorch有什么区别？

TensorFlow侧重工程化和生产部署，适合开发需要落地到产品的项目，支持多平台部署（手机、嵌入式设备等），文档和社区资源丰富；PyTorch更灵活，动态计算图适合研究和快速迭代，代码写起来更直观，学术界使用广泛，简单说，做产品选TensorFlow，做研究或快速试错选PyTorch。

Hugging Face怎么用？

先安装Transformers库（pip install transformers），再根据需求选模型，以文本分类为例：导入AutoTokenizer（分词器）和AutoModelForSequenceClassification（分类模型），用from_pretrained方法加载模型和分词器，输入文本后调用模型，就能得到分类结果，官网有“入门教程”，提供现成代码，复制粘贴运行即可，新手也能快速上手。

免费的AI开发工具有哪些？

推荐6个完全免费的工具：TensorFlow（开源免费，全流程覆盖）、PyTorch（开源免费，灵活易用）、Hugging Face（基础功能免费，模型资源丰富）、LangChain（开源免费，适合开发AI应用）、Jupyter Notebook（开源免费，交互式编程）、Google Colab（免费云端平台，提供GPU），这些工具覆盖模型搭建、训练、部署，足够满足学习和小型项目需求。