私有服务器AI智能体搭建-大模型选择优缺点、扩展性、可开发

以下是主流 AI 框架与模型的对比分析，涵盖其优缺点、扩展性、可开发性等方面。

---

一、AI 框架对比

框架	优点	缺点	扩展性	可开发性	适用场景
TensorFlow	1. 支持分布式训练 2. 企业级部署成熟（如TF Serving） 3. 支持静态图优化	1. 动态图调试不够灵活 2. API 学习曲线较陡	高（支持多GPU/TPU）	中等（适合工程团队）	企业级模型部署、图像识别、语音识别
PyTorch	1. 动态计算图（易调试） 2. 社区活跃，研究友好 3. 与 HuggingFace 紧密集成	1. 分布式训练配置较复杂 2. 部署生态不如 TF 成熟	高（通过 DDP 支持多GPU）	高（适合研究与快速迭代）	研究、自然语言处理、生成模型
ONNX	1. 支持跨框架部署 2. 轻量级，可与多种推理引擎集成	1. 不支持训练 2. 模型转换可能丢失精度	中等（主要用于推理）	中等（需配合其他框架）	模型压缩、跨平台部署、边缘推理
TensorRT