所有大模型组合在一起的软件叫什么

将所有大模型组合在一起的软件，通常被称为“大型机器学习平台”或“深度学习框架”。这些软件提供了一种统一的环境，用于构建、训练和部署机器学习模型。以下是一些知名的大型机器学习平台：

1. TensorFlow：由Google开发，是一个开源的机器学习库，支持多种编程语言（如Python、C++、Java等）。它提供了丰富的API和工具，可以方便地构建和训练各种类型的机器学习模型。

2. PyTorch：由Facebook的AI研究团队开发，是一个高性能的机器学习库，也支持多种编程语言。PyTorch以其灵活的张量操作和丰富的社区资源而受到欢迎。

3. Keras：由Google开发的高级神经网络API，可以方便地构建和训练各种类型的机器学习模型。Keras具有简洁的语法和丰富的功能，适用于初学者和专业人士。

4. Scikit-learn：由Berkeley Data Science Center开发的机器学习库，提供了一套简单易用的接口，用于数据预处理、特征选择、分类和回归任务。Scikit-learn适用于各种类型的机器学习问题。

5. XGBoost：一个基于梯度提升算法的开源机器学习库，适用于处理大规模数据集。XGBoost具有高效的内存利用和快速的计算速度，适用于回归、分类和时间序列预测任务。

6. LightGBM：另一个基于梯度提升算法的开源机器学习库，适用于处理大规模数据集。LightGBM具有高度可扩展性和低内存消耗，适用于实时流数据处理和推荐系统。

7. MXNet：一个开源的机器学习库，支持多种编程语言（如Python、C++、Java等），并提供了丰富的API和工具。MXNet可以方便地构建和训练各种类型的机器学习模型，适用于大规模并行计算。

8. Apache Spark MLlib：由Apache Spark提供的一个机器学习库，适用于大规模数据处理和机器学习任务。Spark MLlib提供了丰富的机器学习算法和接口，适用于实时分析和推荐系统。

9. Keras with TensorFlow：将Keras与TensorFlow结合使用，可以充分利用两者的优势。Keras提供了简洁的语法和丰富的功能，而TensorFlow则提供了强大的计算能力。这种组合适用于需要高性能计算的场景。

10. PyTorch with TensorFlow：将PyTorch与TensorFlow结合使用，可以充分利用两者的优势。PyTorch提供了灵活的张量操作和丰富的社区资源，而TensorFlow则提供了强大的计算能力。这种组合适用于需要高性能计算的场景。

总之，这些大型机器学习平台为开发者提供了一个统一、高效的环境，用于构建、训练和部署各种类型的机器学习模型。通过选择合适的平台和工具，开发者可以更好地应对各种复杂的机器学习问题。