大模型应用集成的开源软件是

大模型应用集成的开源软件有很多，以下是一些常见的例子：

1. TensorFlow：这是一个由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习和人工智能领域。它提供了丰富的API和工具，可以帮助开发者构建、训练和部署各种规模的机器学习模型。

2. PyTorch：这是一个由Facebook开发的开源机器学习库，同样适用于深度学习和人工智能领域。PyTorch提供了灵活的编程接口和丰富的功能，使得开发者可以快速构建和实现复杂的机器学习模型。

3. Keras：这是一个基于Python的高级神经网络API，由Google开发。Keras提供了易于使用的高层API，使得开发者可以快速构建和训练各种规模的神经网络模型。

4. Scikit-learn：这是一个由Berkeley Data Science Research Center开发的开源机器学习库，提供了丰富的数据预处理、特征工程和模型评估等功能。Scikit-learn还支持多种机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树等。

5. XGBoost：这是一个基于Python的高效梯度提升库，由Facebook开发。XGBoost提供了高效的梯度下降算法，使得模型的训练速度更快，同时保持了较高的准确率。

6. LightGBM：这是一个基于Python的大规模机器学习库，由Hadoop社区开发。LightGBM提供了高效的梯度下降算法，适用于大规模数据集的机器学习任务。

7. Spark MLlib：这是一个基于Apache Spark的机器学习库，由Apache Spark团队开发。Spark MLlib提供了丰富的机器学习算法和工具，适用于大规模数据处理和机器学习任务。

8. Apache Mahout：这是一个基于Java的机器学习库，由Apache软件基金会开发。Mahout提供了丰富的机器学习算法和工具，适用于大规模数据集的机器学习任务。

9. Weka：这是一个基于Java的机器学习库，由Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA)项目开发。Weka提供了丰富的机器学习算法和工具，适用于大规模数据集的机器学习任务。

10. RapidMiner：这是一个基于Java的机器学习平台，由RapidMiner公司开发。RapidMiner提供了强大的机器学习算法和工具，适用于大规模数据集的机器学习任务。

这些开源软件都是大模型应用集成的重要工具，它们提供了丰富的功能和灵活的编程接口，使得开发者可以快速构建和实现各种规模的机器学习模型。