大模型应用集成的开源软件是什么

大模型应用集成的开源软件有很多，其中一些是：

1. TensorFlow：这是一个由Google开发的大型机器学习框架，它提供了许多预训练的模型和工具，可以用于各种任务，包括图像识别、自然语言处理和语音识别等。

2. PyTorch：这是一个由Facebook开发的开源深度学习框架，它提供了类似于TensorFlow的功能，但更加灵活和易用。PyTorch支持多种类型的神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。

3. Keras：这是一个基于Python的高级API，用于构建、训练和部署深度学习模型。Keras提供了一种简单而直观的方式来创建和训练神经网络，并且可以与其他库一起使用。

4. Scikit-learn：这是一个由Berkeley Data Science Lab开发的开源机器学习库，它提供了许多常用的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类等。

5. SciPy：这是一个由Berkeley Data Science Lab开发的开源科学计算库，它提供了许多数学函数和工具，可以用于数据分析和可视化。

6. Pandas：这是一个由Wes McKinney开发的开源数据处理库，它提供了一种快速、灵活的方式来处理和分析数据。Pandas可以与NumPy、Matplotlib、Seaborn等其他库一起使用。

7. Matplotlib：这是一个由Tobias Koppula开发的开源绘图库，它提供了一种简单而强大的方式，可以绘制各种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图等。

8. Seaborn：这是一个由Andrej Burget设计的开源可视化库，它提供了一种简单而强大的方式，可以创建高质量的统计图表。Seaborn可以与Matplotlib、NumPy等其他库一起使用。

9. Plotly：这是一个由Anna Kaplan-Moss开发的开源数据可视化库，它提供了一种简单而强大的方式，可以创建交互式的图表和仪表板。Plotly可以与Matplotlib、NumPy等其他库一起使用。

10. Jupyter Notebook：这是一个由Wesley Torchinsky开发的开源笔记本环境，它提供了一个易于使用的界面，可以用于编写代码、运行代码和共享文档。Jupyter Notebook可以与Python、R、Julia等多种编程语言一起使用。