有几个框架支持LLM训练和推理，其中PyTorch和TensorFlow使用最广泛。这些框架提供了用于实现transformer架构、管理数据管道和优化训练流程的工具。例如，PyTorch通过拥抱面提供了变形金刚库，使其更容易与预先训练的llm (如BERT、GPT和t5) 一起工作。
对于推理，像拥抱面部转换器这样的框架通过提供用于生成预测的预构建模型和api来简化llm的部署。TensorFlow Serving和ONNX Runtime也流行于在生产环境中部署模型，为各种硬件提供可扩展性和支持。
除此之外，像DeepSpeed和NVIDIA Triton这样的专业工具可以优化大型模型的训练和推理。DeepSpeed支持跨多个GPU的分布式训练，而Triton通过有效利用GPU资源来加速推理。这些框架与AWS SageMaker或Google AI Platform等云服务相结合，形成了用于LLM开发和部署的强大生态系统。